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Statistica e calcio giovanile

Questo articolo è realizzato dal team di Quant4sport.com, un’agenzia che si occupa di indagare a fondo le dinamiche su cui poggiano gli sport.
La statistica, quando applicata all’attività sportiva, è in grado di fornire un’immensa mole di numeri e di dati che permettono all’osservatore attento di carpirne i segreti e le dinamiche ricorrenti in situazioni apparentemente differenti e “slegate”.

Come possiamo applicarla al calcio giovanile?
Come la statistica può sostenere la formazione e lo sviluppo del piccolo atleta?

Statistica sportiva: uno strumento per l’allenatore di calcio

statistica sportiva

Qualora voleste fare complessi calcoli astrofisici o semplicemente calcolare la media dei goal a partita segnati dal vostro centravanti, la statistica è uno strumento fondamentale per l’analisi e per lo studio quantitativo.

La statistica è una scienza presente in tutti i settori ed è utile in tutti i casi in cui occorra prendere decisioni in condizioni di incertezza. Essa riguarda i metodi scientifici per raccogliere, ordinare, riassumere, presentare e analizzare i dati, ma anche per prendere ragionevoli decisioni sulla base di tali analisi.

La statistica offre una serie di metodi attraverso i quali da una massa di dati, apparentemente irregolari, riusciamo ad individuare alcune regolarità del fenomeno. L’analisi dei dati in ambito statistico ha tratto un enorme beneficio dall’invenzione del calcolatore elettronico: l’incremento esponenziale delle prestazioni dei computer consente un sempre maggiore utilizzo delle tecniche di elaborazione e analisi dei dati.

In ogni campo si trovano applicazioni e modelli statistici e lo sport non fa eccezione.
Lo sport si basa, infatti, sul gioco e sulle strategie individuali o di squadra: nel tennis si possono prevedere le giocate dell’avversario studiando la serie storica delle sue giocate allo scopo di determinare a livello probabilistico come reagirà al nostro servizio o alla nostra risposta.

Nel calcio vengono calcolate le statistiche di un calciatore o di una squadra per misurarne la performance.

Charles Reep

Già negli anni ’50, il ragioniere e appassionato di calcio Charles Reep iniziò ad annotare dettagliatamente i dati delle partite di calcio a cui assisteva.

Reep prendeva nota dei passaggi, goal, falli, tempistiche, insomma tutti i dati che riteneva rilevanti, alla ricerca di schemi e pattern ricorrenti; 2.200 match più tardi, aveva scoperto qualcosa di interessante: in media, i team inglesi segnavano un goal ogni 9 tiri in porta e l’80% delle reti avveniva in azioni con meno di quattro passaggi, e il 50% delle palle che finivano in porta era stata recuperata, e poi rilanciata, entro i 30 metri dalla propria linea di fondo.

Agli occhi analitici di Reep, il messaggio era chiaro: bisogna giocare di contropiede.
Nacque così la cosiddetta teoria della palla lunga, che ispirò per anni, con successi altalenanti, le strategie del calcio inglese.

Peraltro come racconta il film Moneyball, diretto da Bennett Miller, per sport come il baseball, ma anche il basket, il rugby, l’equitazione, il nuoto e tanti altri l’analisi dei dati e le statistiche sono all’ ordine del giorno da decenni.

Statistica e applicazioni

statistica

Le applicazioni tramite la statistica sono molteplici e vanno dalle rilevazioni di statistica descrittiva, fino ai modelli di alberi decisionali e reti neurali per determinare l’andamento della gare in tempo reale e per modificare o confermare le strategie definite nel momento precedente l’inizio della gara.
Ormai è imprescindibile da parte degli allenatori fare uso dei dati.

E’ possibile tramite i modelli di analisi ottenere una considerevole quantità di informazioni utili per le strategie di gara.
Alcuni di questi modelli si utilizzano in tempo reale durante lo svolgimento della gara, altri si basano sull’analisi ex-post dei dati ottenuti nel corso della competizione, e permettono di realizzare interessanti ed evolute strategie utili per il futuro.

Anche gli infortuni, e non solo l’evento sportivo, sono oggetto di analisi statistica e, allo stesso tempo, anche il fenomeno delle scommesse fa largo uso di modelli statistici.

La promessa che arriva dalla data science è quella di valutare la performance dei giocatori, prevedere gli schemi degli avversari, scegliere gli atleti migliori da mettere in campo e pronosticare il risultato delle partite.

Il calcio è uno sport estremamente complicato, almeno da prevedere. Si corre, si passa la palla e si tira in porta per 90 minuti, ma in conclusione sono un paio di azioni quelle che decidono la partita.

Con l’avvento dei big data e di computer con la potenza di calcolo necessaria per analizzarli molti team europei hanno iniziato ad affidarsi ad analisti e data scientist, e sono nate alcune società dedicate alla raccolta e all’analisi dei dati calcistici.

L’analisi dei dati è utilizzata da tutte le grandi squadre, dai i procuratori (per scoprire le nuove promesse da portare nei campionati importanti) e dagli stessi giocatori (per rivedere le proprie prestazioni).

Statistica e calcio giovanile

Sarebbe tuttavia errato pensare che solo i grandi club possano trarre beneficio dall’uso dei modelli statistici.

Anche nel calcio giovanile l’uso dell’analisi statistica anche semplificata può essere utile per valutare e monitorare il rendimento del singolo giocatore o dell’intera squadra. Nella fase di preparazione e di allenamento che in quella “sul campo” durante le singole partite o per l’intero campionato.

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