John Hollinger, inventore del PER (Player Efficiency Rating), famoso analyst NBA per ESPN e ora Vice President of Basketball Operations dei Memphis Grizzlies
Negli ultimi anni, il movimento cestistico italiano ha conosciuto una grande espansione a livello di appassionati, tanto che proliferano sul web decine e decine di siti che si occupano di basket, NBA o europeo, fornendo report, news, analisi e altri contenuti.
Grazie alla facilità del mezzo web, molti di questi appassionati hanno potuto apprezzare, dagli analyst d’oltreoceano, un modo completamente nuovo di vedere la pallacanestro. Un modo di vedere in cui il colpo d’occhio e l’analisi statistica si fondono, confortandosi o smentendosi vicendevolmente, a seconda dei casi. Persino un appassionato medio di NBA, ormai, sa che le squadre vengono valutate in base a dati statistici, dai più semplici come i punti fatti e concessi a partita, al plus/minus, fino ai dati proiettati per 100 possessi.
Tentando spesso di fare tesoro di quest’esperienza, mi chiedevo se fosse possibile trasportare una simile visione (che mi sembra sia interessante da un punto di vista analitico, ma anche della narrativa dello sport) al gioco che in Italia regna incontrastato: il calcio. Ma il digging su Google sembra dare una risposta veramente impietosa: non esistono siti che forniscano statistiche calcistiche in maniera anche solo vagamente interessante.
Nel basket esiste un primo livello statistico, intuitivo e molto semplice, che con gli anni ha finito per dimostrare tutti i suoi limiti: l’analisi delle prestazioni dei giocatori in base a singoli parametri statistici, come i punti segnati, i rimbalzi catturati, gli assist forniti, le stoppate e le palle rubate. Nel calcio, questo sembra essere l’unico modo di guardare alla faccenda. Di un giocatore si guardano i gol, i contrasti vinti, i palloni rubati, al massimo la percentuale di passaggi riusciti.
Queste misure potrebbero anche risultare apprezzabili, con qualche indicazione orientativa: per esempio, se quel giocatore ha perso la palla tot volte a partita, mi piacerebbe sapere su quale volume di possessi. Se Pirlo e Padoin (esempio totalmente fittizio) avessero un numero simile di palle perse, risulterebbe evidente a tutti che il giocatore più efficiente è Pirlo, dal momento che ha perso quel numero di palloni, ma dovendo toccare la sfera molte più volte, e soprattutto in situazioni più complicate e con maggiore pressione. Ma noi possiamo dedurre questo perché conosciamo Pirlo, essendo uno dei giocatori più noti e guardati dell’intera Serie A. E per tutti gli altri? Come è possibile ottenere indicazioni accurate, di modo dal poter giudicare un giocatore in base a qualcosa di reale, quantificabile e, soprattutto, paragonabile? Come si fa a decidere quale, tra i giocatori che giocano meno minuti nelle loro rispettive squadre, meriterebbe più chance?
Ad oggi, ad un normale utente internet, informazioni del genere sembrano inaccessibili, quasi inesistenti. Ma siamo sicuri che il calcio sia realmente rimasto così indietro, così distante dalla sistematica analisi statistica, come sembrerebbe agli occhi di uno spettatore qualunque?
Arsene Wenger, allenatore dell’Arsenal da diciassette stagioni, in cui ha portato i Gunners alla vittoria di undici trofei.
Parrebbe di no. Nonostante i tempi giurassici (la FIFA non ha iniziato a contare gli assist prima del 1994), tra la fine degli anni Novanta e l’inizio dei Duemila molte squadre, per la maggior parte militanti nella Premier League, hanno iniziato ad investire nella raccolta e analisi dei dati. Con l’arrivo di compagnie in grado di raccogliere statistiche avanzate su larga scala, come Prozone e Opta, club quali il Manchester United e il Chelsea hanno speso centinaia di migliaia di dollari in questo tipo di ricerca. Arsene Wenger, noto stat-geek, è famoso per ricevere, dopo ogni partita, sessanta pagine di analisi e numeri. L’Olympique Lione (come poi altre squadre in Europa) ha dato inizio ad un modello di business basato sull’acquistare giocatori con determinate caratteristiche tecniche (per esempio non punte centrali, considerate sopravvalutate), con un’età poco superiore ai vent’anni (abbastanza per non perdersi, non abbastanza per aver già raggiunto il massimo potenziale), di modo da farli esplodere per poi venderli ad un prezzo molto maggiore.
Billy Beane, il General Manager degli Oakland Athletics, il cui utilizzo delle statistiche nella valutazione dei giocatori ha esercitato un forte impatto nel mondo dello sport, come immortalato nel libro di Michael Lewis, “Moneyball”.
Persino Billy Beane, il general manager degli Oakland A’s che con un approccio analitico teso a massimizzare, anche a livello economico, il rendimento dei giocatori, ha rivoluzionato le tecniche di scouting e il modo di molti addetti di guardare al baseball (per maggiori informazioni, leggete il famoso libro “Moneyball“, o almeno guardate la trasposizione cinematografica con Brad Pitt protagonista), sta considerando di trasportare la sua visione al calcio. Dopo che il Fenway Sports Group (proprietario anche degli stessi Oakland A’s), ha investito nei San Jose Earthquakes (squadra militante nella MLS, la massima lega calcistica statunitense), Beane ha dato la sua disponibilità ad elaborare un sistema di analisi che consenta di valutare i giocatori, per costruire una squadra efficiente avendo mezzo limitati (essendo il salary cap della Major League Soccer ancora più ristretto di quello della MLB).
La nota curiosa è che mentre nel baseball l’ondata di attenzione alle advanced stats partì dal basso, da infaticabili appassionati che solo in un secondo momento, per i loro meriti, divenivano analyst di fama riconosciuta, nel calcio il processo è totalmente top-down. Sono le società, e probabilmente solo quelle più grosse per ora, ad aver investito soldi nel tracking-data, e tengono particolarmente a serbare il segreto su ogni progresso, pur di non perdere il vantaggio competitivo.
A questo ostruzionismo dei club, si aggiunge la natura stessa del gioco del calcio, più fluida e confusionaria rispetto a quella di sport americani ultra-analizzati come il baseball. Non sembra esserci accordo su che indicatori prendere per valutare ogni singolo aspetto del gioco. E la non condivisione a cui si faceva accenno poco fa non aiuta lo stabilirsi di certezze, di standard uguali per tutti.
Ma al gioco del calcio questo non serve. Anzi, c’è bisogno dell’esatto opposto. In uno sport dalla cultura stagna e un po’ retrograda (l’introduzione della tecnologia come supporto agli arbitri è solo la punta dell’iceberg), la disponibilità per tutti di dati in grado di fornire, se interpretati in una maniera intelligente, una comprensione molto maggiore di ciò che accade in campo, sarebbe un grande segnale di apertura, ed evoluzione.
Si parlerebbe molto meno di aria fritta, il gossip verrebbe regalato al posto che gli compete, e ci sarebbe finalmente la possibilità di discutere di calcio con delle basi non più fondate sul puro fiuto e sulle sensazioni di scout, giornalisti, dirigenti. Lo sport tornerebbe forse a possedere una dignità mancante da tempo, liberandosi dei personaggi discutibili che ne popolano il circo mediatico, per venire raccontato da persone in grado di farlo, capaci, talentuose.
Perché il non poter andare oltre i discorsi da bar ci fa dimenticare molto spesso di che sport meraviglioso sia il calcio, e paradossalmente potrebbero essere proprio i “freddi” numeri a ricordarcelo. Perché la chiacchiera porta a parlare di cose che non si conoscono, senza cercare conferme ma anzi pretendendo che le chiacchiere stesse siano la conferma. I numeri, invece, richiedono necessariamente la conferma dell’occhio, riportando al contatto con lo sport giocato sul campo. Un campo a cui occorrerebbe riavvicinarsi. Da cui forse non avremmo dovuto allontanarci.
Luca Scremin