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7 ottobre 2016

Lo sport al tempo dei big data

La matematica applicata agli analytics sta trasformando tutte le discipline. Incidendo su strategie e prestazioni. Un business da centinaia di milioni di euro

ALESSANDRO VITALE

Dal numero di pagina99 in edicola il 1° ottobre 2016

Il talento, il genio e il gesto epico sono senza dubbio tutte componenti insostituibili dello sport. Ma è possibile migliorare le prestazioni con numeri, statistiche e informazioni? Questa è la domanda alla quale la rivoluzione dei big data applicati allo sport mira a dare risposta. Numeri e dati, insieme agli strumenti di calcolo necessari per analizzarli, hanno aperto prospettive impensabili fino a solo qualche anno fa, e le informazioni ottenute – le sport analytics – sono la più interessante rivoluzione dall’introduzione del professionismo. Un comparto in fortissima crescita: 120 milioni di dollari il valore attuale stimato da Marketsandmarkets e più di 600 milioni nel 2021, per un mercato che comprende strumenti e dispositivi in grado ricavare informazioni sugli atleti e sulle squadre, analizzare i flussi di gioco, i movimenti tattici, prevenire gli infortuni e fornire vantaggi a chi li utilizza.

Il fiume di dati ottenuto da registrazioni video, biosensori e altri dispositivi intelligenti, non garantisce di per sé la sicurezza di ricavare informazioni utili o previsioni certe. Per muoversi nel mare dei numeri servono algoritmi in grado di scoprire tendenze e schemi, anche da fonti in apparenza non correlate fra loro. Un contesto, quello della matematica applicata agli sport, dove la ricerca innovativa è cruciale e le startup fioriscono velocemente. Chiedere conferma al Manchester City di Pep Guardiola, che ha bandito un concorso internazionale chiamato #hackmcfc, scegliendo fra i progetti più innovativi nel campo dell’analisi dati. A vincere l’hackathon – questo il nome degli eventi pensati per analisti e sviluppatori di software – è stato un team di quattro italiani con la startup Football Intelligence, che promette ai Citizens un’arma in più nell’agguerrita Premier League.

Dai produttori televisivi fino al singolo atleta, tutti i livelli della macchina sportiva sono coinvolti nel cambiamento. Per intuirne le proporzioni basta dare uno sguardo all’evento clou del settore, la Mit Sloan Sports Analytics Conference, che lo scorso anno ha richiamato 3.200 partecipanti e più di 100 diverse organizzazioni sportive. Anche giornalisti e commentatori sono investiti dalla rivoluzione, perché la velocità delle statistiche in tempo reale richiede un cambio di passo nella narrazione e nuovi modi di raccontare. Le analytics segnano un mutamento profondo nella percezione dello sport, e non sempre è facile conciliare la scienza dei dati con l’esperienza maturata fin qui.

Tra i timori più diffusi c’è quello che un eccesso di numeri e dati possa uniformare tattiche e strategie, appiattendo la creatività. In realtà, le analytics sembrano essere una sorta di mappa per orientarsi nel match e raffinare le strategie, piuttosto che rappresentare un traguardo ben definito. Lo stesso Guardiola, pur non rinnegando il suo credo di gioco, ha dovuto adattare i movimenti di squadra alle caratteristiche migliori dei suoi giocatori, e lo stesso accade in altri sport. Insomma, originalità e creatività, per ora sono salve. Basterà solo declinarle in Big Data per migliorare le prestazioni.

 

L’app che ha rivoluzionato il basket

L’ultima stagione del basket Nba passa attraverso il talento cristallino di Stephen Curry, il normolineo tra i giganti del parquet in grado di incantare con i suoi tiri da tre punti da distanze siderali. L’atleta dei Golden State Warriors è il caso più eclatante di una moda che sta rivoluzionando il gioco basandosi sulle informazioni delle Analytics. Studiando le tabelle di tiro sul campo, la percentuale di realizzazione e i punti-per-possesso, le abitudini dei giocatori si sono spostate verso un maggiore utilizzo del tiro oltre l’arco dei 7,25 metri.

Il motivo? Il tiro da tre punti fuori area e quello appena dentro (il cosiddetto tiro dalla media, che ne vale invece 2) hanno una difficoltà comparabile ma un rendimento completamente differente, mostrano le analisi statistiche. E le squadre puntano forte sul suo utilizzo: la stagione 2015-16 ha sancito il record per il numero medio di tiri da tre tentati per squadra, 23,7 a partita contro i 2,8 del 1980, un trend in aumento. Per cambiare le abitudini dei giocatori, comunque, occorre un allenamento specifico. Così è nata Noah, l’applicazione che perfeziona il talento dei campioni Nba, correggendo il movimento di tiro, l’altezza del rilascio e la parabola del pallone.

OAKLAND, CA - JUNE 05: Stephen Curry #30 of the Golden State Warriors goes up for a shot against LeBron James #23 of the Cleveland Cavaliers in the first half in Game 2 of the 2016 NBA Finals at ORACLE Arena on June 5, 2016 in Oakland, California. NOTE TO USER: User expressly acknowledges and agrees that, by downloading and or using this photograph, User is consenting to the terms and conditions of the Getty Images License Agreement. (Photo by Bob Donnan/Pool/Getty Images)

Guardando al basket collegiale Usa, dal 2013 la killer app indiscussa è MyAgonism. Creata da una coppia di studenti bresciani un paio di anni prima, consente ai coach di analizzare la squadra al pari di un team dell’Nba, andando a scovare le abilità degli atleti non valorizzate appieno. «Il mercato delle analisi sportive ora è nella stessa fase dei primi Pc, tra 6-7 anni sarà enorme», spiega Paolo Raineri, uno dei fondatori. «Noi vogliamo permettere a ogni coach nel mondo di farne parte e i nostri investitori l’hanno capito».

 

Il ciclismo in realtà aumentata

È di due medaglie d’argento il bottino della squadra olimpica americana a Rio 2016. Un buon risultato, ottenuto anche grazie all’uso dei Big Data per migliorare le performance sportive. I ciclisti del team Usa hanno preparato i Giochi utilizzando degli smart glasses sviluppati da Solos, azienda del settore delle tecnologie wearable. Gli atleti hanno così potuto accedere a numerose informazioni consultabili in realtà aumentata, come velocità, ritmo della pedalata in relazione al rapporto utilizzato e centinaia di altre statistiche trasmesse in wireless attraverso una piattaforma cloud personale. Il software e gli occhiali sono stati sviluppati specificamente per lo sport su due ruote, sulla falsa riga del più famoso modello dei Google Glass, e sono stati finanziati in brevissimo tempo sul sito di crowdfunding Kickstarter al prezzo di 200 dollari.

RIO DE JANEIRO, BRAZIL - AUGUST 16: Sarah Hammer of the United States competes during the Women's Omnium Points race on Day 11 of the Rio 2016 Olympic Games at the Rio Olympic Velodrome on August 16, 2016 in Rio de Janeiro, Brazil. (Photo by Bryn Lennon/Getty Images)

Anche il ciclismo su strada sta accelerando le proprie ambizioni tecnologiche. Grazie alla partnership con il fornitore di servizi ICT Dimension Data, l’ultima edizione del Tour de France ha visto l’allestimento del primo experience centre digitale dedicato al ciclismo. Circa 200 ospiti hanno avuto modo di apprezzare le più moderne esperienze tecnologiche nelle corse: tra queste, una serie di biciclette dotate di sensori, con gli appassionati che hanno potuto prendere parte a una gara ciclistica virtuale. I dati sugli atleti, invece, sono stati raccolti in tempo reale utilizzando un’applicazione ad hoc e sono stati mostrati in diretta sul pannello di gara.

 

I wearable che migliorano la corsa

«Correndo misuro la strada e misuro me stesso», recita un vecchio adagio. Un aforisma preso alla lettera sia dalle grandi aziende di abbigliamento sportivo che dai produttori di tecnologia e applicazioni per smartphone. Il mercato dei wearable devices, tutti quei dispositivi indossabili con un microprocessore all’interno, rappresenta infatti una zona di convergenza per le tecnologie dell’Internet Of Things, le applicazioni per il fitness e la salute, gli smartwatch, i prodotti per la realtà aumentata e molto altro.

Secondo le stime di CCS Insight, le vendite raggiungeranno i 411 milioni di unità per un valore di 34,2 miliardi di dollari entro il 2020, e i dispositivi legati al fitness rappresenteranno circa la metà delle vendite totali. Data la diffusione e la capillarità delle tecnologie del mercato wearable, non sorprende che la corsa sia l’attività sportiva non professionistica nella quale i big data stanno avendo la penetrazione maggiore. Diversi marchi come FitBit, Jawbone e Nike offrono una serie di prodotti per i corridori con diversa esperienza: si va dal monitoraggio dei passi e della distanza percorsa, fino alle calorie consumate, informazioni che è possibile tenere sotto controllo con un semplice braccialetto smart.

PRAGUE, CZECH REPUBLIC - MARCH 06: (L-R) Cindy Roleder of Germany, Isabelle Pedersen of Norway, Alina Talay of Belarus, Serita Solomon of Great Britain & Northen Ireland, Nooralotta Neziri of Finland, Lucy Hatton of Great Britain & Northen Ireland, Hanna Plotitsyna of Ukraine, Andrea Ivancevic of Croatia leave the blocks at the start of the Women's 60 metres Hurdles during day one of the 2015 European Athletics Indoor Championships at O2 Arena on March 6, 2015 in Prague, Czech Republic. (Photo by Ian Walton/Getty Images)

Esistono invece applicazioni e wearable, come Kinematix Tune, che offrono informazioni più complesse in grado di migliorare la tecnica di corsa basandosi sui big data del movimento. Kinematix Tune misura la pressione generata da ogni piede grazie a sensori nei plantari e nelle scarpe, e le informazioni di ritorno possono segnalare posture scorrette (che a lungo andare creano problemi al corridore), migliorare la fluidità del movimento e modellare uno stile di corsa personalizzato per ogni utente.

 

Il tennis dei vostri desideri

Non sempre l’obiettivo dei big data è quello di migliorare gli atleti. Le Analytics possono diventare un valore aggiunto anche dal punto di vista dello spettatore, per lo spettacolo, spesso inscindibile dall’evento sportivo stesso: un esempio è SlamTracker, applicazione creata da Ibm per gli eventi del tennis mondiale, in grado di fornire al pubblico informazioni in tempo reale sul match. Nata nel 2012 per gli Australian Open, l’app copre oggi tutte le tappe del Grande Slam su tv, radio e siti dedicati.

LONDON, ENGLAND - JULY 04: (EDITORS NOTE: Image was created using a tilt-shift lens) Groundstaff prepare the courts ahead of the start of play on day seven of Wimbledon Lawn Tennis Championships at the All England Lawn Tennis and Croquet Club on July 4, 2016 in London, England. (Photo by Jordan Mansfield/Getty Images)

Un software che Ibm vorrebbe portare nel web 2.0, interagendo direttamente con gli utenti. Tra le innovazioni proposte a Wimbledon 2016 spicca infatti il Social Cognitive Command Center, un software di apprendimento in grado di analizzare in diretta le parole chiave sui social network e imparare quali dati mostrare al pubblico. L’obiettivo dichiarato è quello di creare delle analytics personalizzate e intelligenti servendosi di Watson, la piattaforma di elaborazione del linguaggio naturale di Ibm, che naviga nel mare dei social network, cercando le parole calde del momento.

Una volta assimilati i contenuti dai canali social, identificando gli argomenti di conversazione relativi al match, il Social Cognitive Command Center è in grado di restituire le informazioni in tempo reale a smartphone e redazioni sportive. Le possibilità non sono limitate al tennis: nulla vieta, ad esempio, di combinare tra loro eventi sportivi diversi, come le emozioni suscitate dalle performance di Federer con quelle di una partita di calcio in Svizzera. Le informazioni che il pubblico vuole, sul telefonino e in tempo reale.

 

La scommessa giusta è coi social

Durante il Mondiale di calcio del 2010 il polpo Paul diventò un’icona, indovinando tutti i risultati delle partite. Non potendo contare sulle previsioni della mascotte sudafricana, le scommesse sportive stanno puntando fortemente sull’uso dei big data. Per esempio, il motore di ricerca Bing ha reso disponibile la “La passione del calcio”, un servizio che offre gratuitamente i pronostici di tutti i match dei maggiori campionati continentali.

Il programma si basa su un algoritmo creato da Microsoft, che tiene conto dei precedenti fra le squadre, le condizioni meteo, i giocatori infortunati, se il match è in casa o in trasferta. Per partite dall’esito incerto, Bing ha implementato un software di apprendimento in grado di tenere conto del social sentiment, la percezione delle squadre che si ha sul web, basandosi sulla ricerca di hashtag e parole chiave. Un valore aggiunto importante secondo i responsabili del sito, che può aumentare l’affidabilità di una previsione anche del 5 per cento. I risultati sono costantemente aggiornati e accessibili cercando la squadra desiderata sulla barra di ricerca.

Football Soccer - Portugal v France - EURO 2016 - Final - Stade de France, Saint-Denis near Paris, France - 10/7/16 Portugal's Cristiano Ronaldo celebrates with team mates and the trophy after winning Euro 2016 REUTERS/Carl Recine Livepic - RTSH9IY

E funziona? Quasi sempre, visto che ai Mondiali brasiliani il servizio ha indovinato 15 risultati su 16 nelle fasi conclusive, mentre non ha previsto la vittoria del Portogallo agli Europei. Con buona pace dei bookmakers, comunque, i pronostici per le partite di Bing sono stati più accurati di quelli offerti dalle agenzie di scommesse tradizionali.

 

Fare gol con una formula

Duemila match, il taccuino e un’innata propensione a maneggiare i numeri. È così che nel primo dopoguerra il ragioniere e appassionato di calcio Charles Reep cercò di trovare la formula giusta per il gol. Pochi passaggi, tre o quattro al massimo, e la palla lanciata dal fondo a coprire tutto il campo: le sue conclusioni furono talmente popolari da inventare il mito della palla lunga nel calcio inglese. I droni hanno sostituito l’occhio umano, e i computer il taccuino, ma il Data Analyst è diventata una delle figure più richieste nel mondo del pallone.

PARIS, FRANCE - MAY 07: Javier Pastore of PSG and Nelson Miguel Castro Oliveira of Rennes battle for the ball during the Ligue 1 match between Paris Saint-Germain FC and Stade Rennais FC at Parc des Princes on May 7, 2014 in Paris, France. (Photo by Dean Mouhtaropoulos/Getty Images)

Per comprenderne l’importanza basta guardare alla nazionale tedesca che nel 2014 ha aggiunto la quarta stella sulla divisa. Merito, anche, di un uso capillare delle Analytics che è stato fortemente voluto dal general manager tedesco Oliver Bierhoff, il quale nel 2013 ha richiesto alla multinazionale Sap Se di produrre una app per programmare al meglio gli allenamenti. Un esperimento vincente da cui è nata Sap Match Insight, software che analizza i video registrati dalle telecamere in campo per studiare la velocità dei giocatori, le distanze coperte, le accelerazioni e la capacità di coprire specifiche posizioni. Questa mole di dati viene poi convertita dalla app in informazioni utili per allenatore, staff e singoli giocatori. Il vantaggio competitivo della Germania agli scorsi mondiali non è passato affatto inosservato, e molti club hanno puntato in questi due anni sullo sviluppo di centri di allenamento interamente connessi, in grado di tenere sotto controllo le performance dei giocatori e aiutare gli staff nelle scelte tecniche.

Molti dati, tuttavia, non equivalgono sempre a informazioni vantaggiose, e i risultati più interessanti della scienza matematica applicata al calcio saranno quelli in grado di estrarre “valore” e previsioni dai Big Data. Tra questi algoritmi spiccano quelli legati alla prevenzione degli infortuni, sui quali diversi club della Premier League inglese stanno già investendo: come accade nel rugby, si potranno utilizzare sensori wearable per monitorare il livello di fatica, la forza degli urti e gli impatti subiti dal giocatore, combinando queste informazioni con la specifica propensione agli infortuni. Non è un caso che la Fifa abbia cambiato le proprie regole nel 2015, concedendo l’uso di dispositivi elettronici in partita: meglio qualche minuto in meno sul campo, che una stagione (e investimenti milionari) compromessi.

 

[Foto in evidenza di Contrasto; tutte le altre foto di Getty Images]

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