Soccer player tracking is moving towards the use of high-cost algorithms; however, these are implemented to the whole video recording of interest with no flexibility on the type of scene being evaluated. The current work proposes to classify the scenes according to the players’ distribution over the field, designing a metric for players’ Dispersion Level that would allow implementing a more flexible tracking method that selects a light algorithm for well-behaved scenes and a heavy and robust algorithm for bad-behaved scenes. This work pushes towards considering different existent metrics, as Voronoi diagrams for surface area analysis, in future works to come.El rastreo de jugadores de fútbol se inclina al uso de algoritmos de alto costo computacional, sin embargo, estos suelen ser implementados de manera pareja al video de interés sin consideración de los tipos de escena evaluada. El trabajo presente propone clasificar las escenas con respecto a la distribución espacial de los jugadores sobre el campo por medio de una métrica del nivel de dispersión de los jugadores, con la cual implementar métodos de rastreo flexibles en cuanto a la selección de algoritmos livianos para escenas de ‘buen carácter’, y algoritmos pesados y robustos para escenas de ‘mal carácter’. En investigaciones a venir, se pretende evaluar distintas métricas, como el uso de diagramas de Voronoi para el análisis del área superficial del espacio entre jugadores.