Il peso crescente degli analytics nel baseball. Strategie delle squadre, allenamenti personalizzati, data journalism. Come cambia uno degli sport più popolari negli USA.
«Il baseball è per il 90% analytics, per l’altra metà dipende dal fisico»: forse oggi la vedrebbe così il grande campione Yogi Berra, il quale amava sottolineare in modo scherzoso l’importanza della dimensione mentale, oltre che atletica, in quello che è il secondo sport per popolarità negli Stati Uniti dopo il football. Sì perché in questi anni, proprio come nel football, anche nel baseball le logiche degli algoritmi e dei big data hanno fatto irruzione.
Diciamo anzi che il paradigma dei data analytics applicato al mondo del baseball sta diventando pervasivo. Da esso dipendono le scelte strategiche delle squadre e, conseguentemente, i criteri di schieramento e destini personali dei giocatori. Fra i dati utilizzati ci sono quelli relativi alla “velocità di uscita” (ossia la velocità della palla nel momento in cui è colpita dalla mazza), alla frequenza di palle colpite dal battitore fuori dall’area di strike e allo “spin rate” (il modo in cui il giocatore fa ruotare la palla mentre la lancia). Si tratta di parametri difficili da valutare con precisione senza specifici strumenti di analisi. Le squadre applicano intricati algoritmi, in base ai quali decidono come posizionare i giocatori in campo, quale comportamento suggerire a ciascuno di essi e che tipo di allenamento privilegiare.
La cosa più interessante è che tali indici possono muoversi in controtendenza rispetto ai benchmark statistici normalmente utilizzati nella valutazione dei giocatori, ossia le “vecchie” metriche che appartengono alla tradizione del baseball. È il caso della cosiddetta “on-base plus slugging” (OPS), da anni utilizzata per il rating dei giocatori. L’OPS è pari alla percentuale di “on-base” di un battitore (la frequenza con cui raggiunge una base) sommata alla media di “slugging”. Quest’ultima corrisponde a propria volta al numero totale delle basi diviso per il numero degli “in-bat”, ossia delle palle colpite. Ha fatto discutere il caso recente di Curtis Granderson, campione dei New York Mets. Due mesi fa le sue performance, valutate in base all’OPS, apparivano deludenti. Eppure la squadra ha deciso di puntare su di lui. Evidentemente gli analisti dei Mets si sono affidati ad altre metriche. E i risultati hanno dato loro ragione.
Statcast System
Nell’ambito del Major League Baseball, il campionato numero uno in America e nel mondo, la piattaforma Statcast è un punto di riferimento per chiunque cerchi statistiche sulle performance dei giocatori. Cuore di Statcast è il cosiddetto Player Tracking, un sistema creato da MLB Advanced Media in collaborazione con Amazon Web Services. Statcast aggrega e rende disponibili online una quantità impressionante di dati, visualizzabili attraverso tabelle e grafici. In pratica è possibile studiare in tempo reale le posizioni dei giocatori e il modo in cui queste influiscono sulla dinamica della palla. Se il replay immediato ha trasformato radicalmente l’esperienza della fruizione televisiva di molti sport, Statcast permette di fare un ulteriore passo in avanti. L’appassionato di baseball ha la possibilità di esaminare immediatamente i dati relativi al comportamento di ogni giocatore (ad esempio, qual è il tempo di reazione di un’interbase e quale direzione ha preso) e confrontarli con le serie storiche disponibili.
Da notare che tecnologie analoghe sono in uso anche in altri sport. È il caso del player tracking della NBA e dei sistemi di tracking impiegati dalle principali squadre di football americano, nonché dalle grandi squadre di calcio in Europa. A livello mondiale si sono posizionati alcuni importanti fornitori di soluzioni per la match analysis. Catapult Sports (con la controllata GPSSports) annovera fra i propri clienti numerosi team di football, baseball e rugby. Catapult produce fra l’altro uno dei GPS indossabili più leggeri al mondo, in grado di registrare velocità dell’atleta, cambio di direzione, battito cardiaco e altri parametri. Un altro player importante in questo mercato è STATSport, che fornisce il dispositivo Viper Pod a squadre di calcio del calibro di Liverpool, Manchester United e Arsenal, ma anche a team dell’MBA come Washington Wizards e Chicago Bulls. Altra soluzione interessante, infine, è Adidas miCoach Elite. La sua caratteristica peculiare è che aggrega i dati relativi a tutti i giocatori di una squadra, offrendo un contributo notevole all’elaborazione delle strategie di gioco.
Cambia anche il giornalismo sportivo
La forte spinta degli analytics nel mondo dello sport ha delle conseguenze dirette anche sul giornalismo di settore. Si diffonde un nuovo tipo di computer-assisted reporting (CAR), basato su tecniche di ricerca avanzate, uso di risorse e dati disponibili su Internet, download di dati e data grabbing / data scraping. La differenza di scenario, rispetto al passato, è evidentemente collegata all’avvento dei big data. I dati disponibili non sono più pochi, chiusi e provenienti da un numero ristretto di fonti. In questo senso è interessante soprattutto la nascita di nuovi broker di informazioni. È il caso di Sportradar, il più importante provider mondiale di dati e statistiche in ambito sportivo. Sportradar lavora in partnership con le principali federazioni sportive mondiali e funge da hub per migliaia di giornalisti, grazie a un modello basato su una piattaforma digitale integrabile con tutti i media tramite API e widget.
Insomma, il peso crescente degli analytics rischia di cambiare in profondità l’esperienza sportiva dal punto di vista di chi la pratica, di chi la segue e di chi la racconta. È uno scenario che vogliamo approfondire. Per questo abbiamo deciso di sostenere il primo hackathon del calcio italiano, che si svolgerà il 14 e il 15 ottobre a Trento. L’iniziativa è promossa dalla Federazione Italiana Giuoco Calcio e dall’Università di Trento. Per due giorni innovatori digitali, sviluppatori e designer si incontreranno per studiare nuove modalità di utilizzo dei big data per analizzare l’andamento delle partite di calcio. Un secondo stream di lavoro riguarderà invece la valorizzazione del rapporto fra la FIGC e i suoi tesserati. È una bella sfida per chiunque abbia a cuore l’innovazione tecnologica e ami lo sport.
