Alla ricerca dello smash migliore – Parte 2 (WTA)

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 28 novembre 2017 – Traduzione di Edoardo Salvati

La Parte 1 di quest’analisi (per il circuito maschile).

Gli smash nel tennis femminile

Le giocatrici moderne colpiscono molti meno smash degli uomini, e vincono il punto con lo smash meno frequentemente. Nonostante queste differenze, il ragionamento illustrato nel caso del tennis maschile si applica parimenti al circuito femminile. 

Nella WTA della decade in corso, gli smash diventano un vincente (o inducono a un errore forzato) il 63% delle volte, e consentono di vincere il punti circa il 75% delle volte. Sono entrambi numeri inferiori rispetto agli equivalenti dell’ATP (rispettivamente il 69% e l’81%), ma non in misura così drammatica. La tabella riepiloga la frequenza di vincenti, errori e punti vinti per smash per le 14 giocatrici con almeno 80 smash nel campione di dati del Match Charting Project.

Giocatrice    V/SM   E/SM   PT/SM  
Jankovic      73%    9%     83%  
Williams      72%    13%    81%  
Graf          61%    9%     81%  
Kuznetsova    70%    10%    79%  
Halep         66%    11%    76%  
Wozniacki     61%    16%    74%  
Pliskova      62%    18%    74%  
Radwanska     54%    13%    74%  
Kerber        57%    15%    72%  
Navratilova   54%    13%    71%  
Niculescu     50%    15%    70%  
Muguruza      63%    19%    70%  
Kvitova       59%    22%    68%  
Vinci         58%    14%    68%

Lo storico punto per punto per le donne è meno rappresentativo di quello degli uomini, quindi è più sicuro ipotizzare che la tendenza nella frequenza di smash vincenti sia più simile nel caso degli uomini che delle donne.

Se fosse veramente così, allora l’era di Steffi Graff somiglia a quella presente, mentre negli anni d’oro di Martina Navratilova si assisteva a molti meno smash vincenti o a punti vinti a seguito di uno smash.

È nella differenza tra le opportunità di smash (pallonetti) e gli smash che il gioco femminile si discosta in maniera netta da quello maschile. Come visto in precedenza, gli uomini gestiscono il 72% delle opportunità di smash con uno smash. Nella WTA attuale, il valore corrispondente equivale a meno della metà, cioè il 35%. I numeri di alcune specifiche giocatrici sembrano quasi troppo estremi per essere veri: in 12 partite del campione, Catherine Bellis ha ricevuto 41 pallonetti e colpito 3 smash; in 29 partite, Jelena Ostapenko ha colpito 10 smash di fronte a 103 opportunità di smash. Una generazione fa, la differenza tra i generi era minima: Graf, Martina Hingis, Arantxa Sanchez Vicario e Monica Seles colpivano lo smash almeno in tre quarti delle opportunità a disposizione. Tra le giocatrici in attività, solo Barbora Strycova supera il 70%.

La tabella elenca i numeri relativi alle opportunità di smash per 17 giocatrici con almeno 150 opportunità di smash nel campione del Match Charting Project. La colonna SM/OSM identifica gli smash per opportunità, la V/OSM i vincenti (e gli errori forzati indotti) per opportunità di smash, la E/OSM gli errori per opportunità e la PT/OMS i punti vinti per opportunità di smash.

Giocatrice      SM/OSM  V/OSM  E/OSM  PT/OSM  
Sharapova       12%     57%    11%    76%  
Williams        55%     58%    18%    72%  
Graf            82%     52%    17%    71%  
Pliskova        47%     52%    16%    70%  
Halep           14%     41%    11%    69%  
Suarez Navarro  25%     33%     9%    69%  
Bouchard        29%     50%    18%    68%  
Azarenka        35%     52%    17%    67%  
Kerber          39%     42%    14%    66%  
Muguruza        43%     51%    18%    66%  
Niculescu       57%     41%    19%    65%  
Kvitova         48%     50%    19%    65%  
Radwanska       44%     42%    18%    65%  
Konta           30%     47%    21%    64%  
Wozniacki       36%     44%    18%    64%  
Svitolina       14%     38%    14%    63%  
Navratilova     67%     42%    26%    58%

È subito chiaro dalla parte alta dell’elenco che quello femminile è un diverso tipo di tennis. Maria Sharapova non sceglie quasi mai di colpire uno smash, ma di fronte a un pallonetto è la migliore del gruppo. Segue Serena Williams, che colpisce quasi più smash di quasi tutte le giocatrici in attività considerate, e quasi possiede la migliore percentuale di realizzazione. Ricordiamo che per gli uomini esiste una modesta correlazione positiva tra smash colpiti per opportunità di smash e punti vinti per opportunità di smash. In questo caso, la relazione è più debole e leggermente negativa.

Visto che la maggior parte delle giocatrici colpisce così pochi smash, utilizzare la Probabilità di Punto Aggiunta (PPA) per valutare la bravura nel colpire lo smash è di poca soddisfazione. Graf era eccezionalmente brava, in linea con la capacità di Tsonga di estrarre valore dallo smash, ma tra le giocatrici in attività, solo Williams e Victoria Azarenka possono vantare uno smash del valore di quasi un punto ogni mille. All’estremo opposto, Monica Niculescu è quasi tanto inefficiente quanto era brava Graf, a suggerire che dovrebbe trovare un modo per gestire più opportunità di smash con il dritto tagliato per cui è famosa.

La tabella riporta lo stesso gruppo di giocatrici (tranne Navratilova, la cui era rende sfalsati confronti in termini di PPA), con la PPA di smash per 100 punti (SM PPA/100) e la PPA delle opportunità di smash per 100 punti (SMO PPA/100).

Giocatrice        SM PPA/100   OSM PPA/100  
Sharapova         0.03         0.21  
Williams          0.09         0.15  
Graf              0.15         0.14  
Pliskova          -0.01        0.09  
Suarez Navarro    0.04         0.08  
Halep             0.00         0.07  
Bouchard          -0.02        0.03  
Azarenka          0.08         0.00  
Kerber            -0.03        -0.02  
Muguruza          -0.07        -0.03  
Kvitova           -0.07        -0.04  
Niculescu         -0.13        -0.06  
Wozniacki         -0.01        -0.07  
Radwanska         -0.02        -0.07  
Konta             -0.12        -0.08  
Svitolina         0.01         -0.09

L’elenco è ordinato sulla base della PPA delle opportunità di smash, che dà indicazione di un aspetto molto più rilevante nel tennis femminile. La bravura di Sharapova nel rispondere al pallonetto la distanzia nettamente dal resto del gruppo, con un valore medio superiore a un punto ogni 500, con Williams e Graf non troppo indietro. La distanza tra queste giocatrici di cui si hanno molti più dati – dallo 0.21 di Sharapova al -0.09 di Elina Svitolina – è piuttosto ridotta rispetto a quanto lo sia negli uomini, ma in presenza di estremi come Sharapova e Del Potro, è difficile trarre conclusioni scolpite nella pietra da un insieme ristretto di giocatori, non importa se espressione dell’élite del tennis.

Considerazioni finali

L’approccio illustrato per quest’analisi, volta a misurare l’impatto dello smash e della bravura nello sfruttare le opportunità di smash, potrebbe essere utilizzato per altre tipologie di colpo. Grazie alla loro semplicità, gli smash sono un buon punto di partenza: molti terminano lo scambio e, anche quando questo non accade, garantiscono di fatto che un giocatore, o una giocatrice, vincerà il punto. Anche se poi gli smash si rivelano un po’ più complessi di quanto non appaia inizialmente, le problematiche che emergono dall’applicare un simile algoritmo a, per esempio, i rovesci e le opportunità di rovescio, sono di risoluzione considerevolmente più difficile. In ogni caso, rimango della convinzione che questo algoritmo rappresenti un punto di partenza promettente per affrontare un giorno analisi estremamente sofisticate.

Measuring the Best Smashes in Tennis

Alla ricerca dello smash migliore – Parte 1 (ATP)

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 28 novembre 2017 – Traduzione di Edoardo Salvati

Come possiamo identificare i colpi migliori nel tennis? Sembra, all’apparenza, un quesito dalla risposta immediata. Grazie ai dati punto per punto raccolti in più di 3500 partite del Match Charting Project, siamo in grado di verificare ogni occorrenza del colpo in questione e determinarne l’esito. Se un giocatore colpisce molti vincenti o vince molti dei punti successivi a quel colpo, è probabile che sia un colpo in cui riesce molto bene. Svariati errori non forzati invece potrebbero indurci a pensare al contrario.

Poco tempo fa un amico mi ha chiesto: chi possiede lo smash migliore tra gli uomini? Rispetto ad altri colpi, come ad esempio il rovescio tagliato, dovrebbe essere abbastanza facile valutare gli smash, visto che in larga parte sono colpi che chiudono lo scambio – nel tennis maschile attuale (parlerò di quello femminile nella seconda parte) il 69% è rappresentato da vincenti o da errori forzati – aspetto che semplifica il problema.

L’algoritmo più diretto per trovare una risposta consiste nel determinare la frequenza con cui un punto si conclude in favore del giocatore che ha colpito lo smash, grazie a un vincente o a un errore forzato. Possiamo chiamare questo rapporto “V/SM”. Nel Match Charting Project ci sono ottanta giocatori con almeno dieci partite nel circuito maggiore e il rapporto V/SM per quei giocatori va dall’84% (di Jeremy Chardy) fino al 30% (di Paolo Lorenzi). Sono estremi appartenenti a giocatori con un insieme di dati relativamente ridotto; se limitiamo l’analisi ai giocatori con almeno 90 smash, l’intervallo non è così ampio. Il migliore è Jo Wilfried Tsonga, con il 79%, il “peggiore” è Ivan Lendl, con il 57%. È un po’ ingiusto definire Lendl il peggiore, visto che negli anni la frequenza di smash vincenti è significativamente aumentata, e quella di Lendl è inferiore alla media degli anni ’80 solo di un paio di punti percentuali. Tra i giocatori in attività presenti nel campione che hanno almeno 90 smash è Stanislas Wawrinka ad alzare il livello minimo, con un V/SM del 65%.

Possiamo analizzare gli effetti di lungo periodo degli smash di un giocatore senza aggiungere eccessiva complessità. Se terminare un punto con lo smash è una situazione ideale, la maggior parte dei giocatori si accontenterebbe di vincere il punto. Quando colpiscono uno smash, i giocatori odierni finiscono per vincere il punto l’81% delle volte, andando dal 97% (di nuovo Chardy) al 45% (di nuovo Lorenzi). È sempre Tsonga a guidare il campione più ampio di giocatori, vincendo il 90% dei punti a seguito di uno smash e, tra i giocatori in attività, Wawrinka rimane ultimo, con il 77%.

La tabella elenca tutti i giocatori con almeno 90 smash nel database del Match Charting Project, con indicazione del relativo rapporto vincenti (ed errori forzati indotti dallo smash) per smash (V/SM), errori per smash (E/SM) e punti vinti per smash (PT/SM).

Giocatore    V/SM   E/SM   PT/SM  
Tsonga       78%    6%     90%  
Berdych      76%    6%     88%  
Sampras      75%    7%     86%  
Federer      73%    7%     86%  
Nadal        69%    7%     84%  
Raonic       73%    9%     82%  
Murray       67%    6%     82%  
Nishikori    68%    11%    81%  
Ferrer       71%    9%     81%  
Agassi       67%    8%     80%  
Djokovic     66%    9%     80%  
Edberg       62%    12%    78%  
Wawrinka     65%    10%    77%  
Lendl        57%    13%    71%

Sono numeri che indicano chiaramente su quali giocatori si dovrebbe scommettere se mai venisse organizzata una gara degli smash nello stile di quella delle schiacciate all’All Star Game della NBA. Ancora meglio, non ci si macchia di alcuna pesante offesa nei confronti del buon senso: ci si attende infatti di vedere Tsonga e Roger Federer in cima alla lista, e sarebbe stato strano trovare Novak Djokovic troppo lontano dal fondo.

Opportunità di smash

Dobbiamo però fare meglio di così. Quasi tutti i colpi di una partita sono frutto di una decisione del giocatore che li colpisce: meglio topspin o taglio? Rovescio o dritto girando intorno alla pallina? Approccio a rete o linea di fondo? Molti smash sono una scelta ovvia, ma molti altri non lo sono. I giocatori fanno scelte diverse tra loro e, per valutare un colpo specifico, bisogna riformulare la domanda in modo più puntuale. Invece di cercare un vago “il migliore”, dovremmo orientarci a capire quale giocatore ottiene il massimo dai suoi smash. Le domande sono certamente simili, ma non identiche.

Espandiamo la visuale per integrare quelle che potremmo chiamare “opportunità di smash”. Anche in questo caso, come tipologia di colpo lo smash rende l’analisi più semplice. Possiamo definire un’opportunità di smash come un pallonetto colpito dall’avversario (con un campione di dati imperfetto, c’è una complicazione aggiuntiva, perché a volte i colpi che precedono lo smash sono codificati come colpi a rimbalzo in topspin o tagliati. Le ho comunque considerate opportunità di smash). Nel tennis maschile moderno, circa il 72% dei pallonetti comportano uno smash, il resto è giocato come vincente o gestito con un altro colpo. Ogni giocatore ha la sua strategia: Federer, Pete Sampras e Milos Raonic colpiscono lo smash di fronte a più dell’84% di opportunità. Pochi giocatori si fermano sotto al 50%: Nick Kyrgios ad esempio ha colpito uno smash solo 20 volte sulle 49 opportunità del campione (il 41%). Tra i giocatori di cui si hanno più dati a disposizione, Juan Martin Del Potro ha scelto di colpire lo smash 61 volte su 114 (il 54%) e Andy Murray 271 su 433.

Naturalmente, non tutti i pallonetti sono uguali tra loro. Quando il numero di punti è molto alto, ci si attende una normalizzazione nella tipologia, ma anche in quella circostanza, lo stile complessivo di gioco può influenzare le opportunità di smash che un giocatore si trova ad avere. Ma questo è un’aspetto più complicato e per un’analisi separata; per il momento, è più facile ipotizzare che la combinazione di opportunità di smash per ciascun giocatore sia pressoché identica, pur tenendo a mente la probabilità di aver nascosto un po’ di complessità sotto al tappeto.

Con una varietà così ampia di smash per opportunità di smash (SM/OSM), è evidente che per alcuni giocatori gli smash in media siano più difficili che per altri. Federer colpisce circa la metà delle opportunità di smash rispetto, ancora, a quanto faccia Del Potro, indicazione che i tentativi di Federer arrivano su pallonetti più difficili da gestire di quelli di Del Potro; e sui tentativi più difficili, Del Potro sceglie un colpo diverso. Quando decide di giocare lo smash infatti, raggiunge un livello di efficacia molto alto, vincendo l’84% di quei punti, ma è probabile che, se colpisse lo smash con la stessa frequenza di Federer, non arriverebbe a una percentuale di successo altrettanto redditizia.

Questo fa pensare a una domanda leggermente differente: quali sono i giocatori più efficaci in presenza di opportunità di smash? Lo smash di per sé non è necessariamente così importante, poiché se un giocatore è ugualmente efficace con, ad esempio, un dritto o un rovescio al volo, non giocare lo smash diventa irrilevante. Lo smash è semplicemente uno strumento efficace utilizzato dalla maggior parte dei giocatori in occasioni di questo tipo.

Le opportunità di smash non offrono la stessa garanzia di risultato degli smash: nel tennis maschile moderno, i giocatori vincono il 72% dei punti dopo aver ricevuto un’opportunità di smash dall’avversario e il 56% dei colpi che seguono diventano un vincente o inducono a un errore forzato. Stiamo andando un po’ fuori strada, ma queste considerazioni permettono di affrontare una questione di portata più ampia sul gioco, perché le opportunità di smash rappresentano un numero di colpi maggiore degli smash.

La tabella elenca tutti i giocatori con almeno 99 opportunità di smash nel campione dati del Match Charting Project, insieme alla frequenza con cui colpiscono lo smash (SM/OSM), con cui colpiscono vincenti o inducono errori forzati a seguito di opportunità di smash (V/OSM), con cui commettono un errore (E/OSM) e con cui vincono un punto quando ricevono il pallonetto (PTV/OSM). Come nell’elenco precedente, i giocatori sono classificati sulla base dei punti vinti riportati nell’ultima colonna a destra.

Giocatore   SM/OSM  V/OSM  E/OSM  PTV/OSM  
Tsonga      80%     68%    13%    80%  
Federer     84%     66%    13%    78%  
Sampras     86%     68%    15%    78%  
Berdych     75%     66%    16%    76%  
Raonic      85%     67%    14%    76%  
Djokovic    81%     60%    13%    75%  
Anderson    66%     57%    12%    74%  
Nadal       74%     57%    16%    73%  
Agassi      77%     62%    17%    73%  
Becker      85%     59%    18%    72%  
Wawrinka    79%     58%    15%    72%  
Nishikori   72%     57%    17%    70%  
Murray      63%     52%    15%    70%  
Thiem       66%     52%    11%    70%  
Ferrer      71%     57%    17%    69%  
Cuevas      73%     54%    14%    67%  
Edberg      81%     52%    23%    65%  
Borg        81%     41%    20%    63%  
Del Potro   54%     48%    19%    60%  
Lendl       74%     45%    28%    59%  
McEnroe     74%     43%    24%    56%

C’è molta somiglianza nella graduatoria delle due tabelle, con nomi quali Federer, Sampras e Tsonga in cima. Ci sono però anche differenze chiave: Djokovic e Wawrinka sono particolarmente efficaci in risposta a un pallonetto con colpi che non siano necessariamente uno smash, mentre Del Potro è l’opposto, comparendo quasi in fondo all’elenco nonostante sia molto efficace con lo smash.

La frequenza con cui un giocatore trasforma opportunità di smash in smash possiede un impatto sulla sua percentuale di successo complessiva sulle opportunità di smash, ma la relazione non è così forte (r^2 = 0.18). Anche colpi alternativi come dritto/rovescio al volo o dritti da centro campo consentono di vincere il punto con una buona probabilità.

Il valore dello smash

Torniamo alla mia domanda, nella versione rivista: quale giocatore ottiene più valore dallo smash? Per una buona risposta, è necessario determinare la frequenza con cui lo smash è colpito e con quale successo. Una volta quantificate queste due variabili, siamo in grado di verificare quanto uno smash valido o, viceversa, uno colpito male, possano incidere sulla prestazione finale di un giocatore, misurata con i punti complessivamente vinti, e quanto uno smash fantastico si discosti da uno pessimo.

Come detto, un giocatore del circuito maggiore attuale vince mediamente il punto l’81% delle volte in cui colpisce uno smash. Esprimiamo lo stesso concetto in termini di probabilità di vincere un punto: quando un pallonetto è in aria e un giocatore posiziona la racchetta per colpire lo smash, la sua probabilità di vincere il punto è dell’81%, poiché gran parte del lavoro è già stato fatto avendo creato una situazione così favorevole. Se il giocatore in questione finisce per vincere il punto, lo smash ha aumentato la probabilità di 0.19 punti percentuali (dallo 0.81 all’1%), se invece finisce per perdere il punto, lo smash ha fatto diminuire la probabilità di 0.81 punti percentuali (dallo 0.81 allo 0%). Un giocatore che colpisce cinque smash vittoriosi consecutivamente ha uno smash che vale circa un intero punto: 5 moltiplicato per 0.19 è uguale a 0.95.

Possiamo usare questa semplice formula per stimare quanto valga lo smash di ciascun giocatore, espresso in punti. Lo chiamiamo Probabilità di Punto Aggiunta (PPA). Da ultimo, dobbiamo inserire nel calcolo la frequenza con cui viene colpito lo smash. Per farlo, dividiamo la PPA per il numero totale di punti giocati, e moltiplichiamo per 100 per rendere il risultato più leggibile. La statistica diventa quindi PPA per 100 punti, e riflette l’impatto dello smash in una tipica partita di breve durata. La maggior parte dei giocatori ha un numero simile di opportunità di smash ma, come osservato in precedenza, alcuni decidono di colpire più smash di altri. Quando dividiamo per il numero di punti, diamo maggior merito ai quei giocatori che ricorrono più spesso allo smash.

L’impatto complessivo dello smash si rivela essere minimo. La tabella elenca i giocatori dagli anni ’90 con almeno 99 opportunità di smash nel campione di dati a disposizione, e la relativa PPA dello smash per 100 punti.

Giocatore     SM PPA/100  
Tsonga        0.17  
Sampras       0.11  
Berdych       0.11  
Federer       0.10  
Nadal         0.05  
Raonic        0.04  
Del Potro     0.02  
Murray        0.01  
Anderson      0.01  
Nishikori     0.00  
Ferrer        0.00  
Agassi        0.00  
Djokovic      -0.02  
Wawrinka      -0.07  
Thiem         -0.07  
Cuevas        -0.10

È sempre Tsonga a dominare incontrastato, dalla misurazione più elementare a quella più complessa. Il suo 0.17 di PPA dello smash per 100 punti significa che la qualità dei suoi smash gli garantisce circa un punto aggiuntivo (rispetto alla media del circuito) ogni 600 punti. Non sembra molto, ed effettivamente non lo è: Tsonga colpisce meno di uno smash ogni 50 punti e, per quanto il suo sia accurato, anche il giocatore medio possiede uno smash molto affidabile.

Riusciamo anche a farci un’idea di quanto siano tra loro distanti i giocatori rispetto all’abilità nel colpire lo smash. Tra quelli in attività, il ritardatario del gruppo è Pablo Cuevas, con lo -0.1 di PPA per 100 punti: la sua inefficacia con lo smash gli costa un punto ogni mille giocati. Si può fare anche peggio – Lorenzi ottiene il -0.65 di PPA, seppur in un campione ridotto di dati – ma se limitiamo l’analisi ai giocatori con più informazioni punto per punto, la differenza tra estremo superiore e inferiore è a malapena di 0.25 di PPA per 100 punti, cioè un punto ogni 400.

Da quest’ultimo elenco ho escluso molti giocatori delle generazioni precedenti. Come detto, la frequenza di smash vincenti in quel periodo era in media inferiore, quindi valutare leggende come John McEnroe o Bjorn Borg attraverso una formula di probabilità di punto basata su dati del tennis attuale sarebbe totalmente errato. Con Sampras e Andre Agassi siamo però al sicuro, visto che la frequenza con cui i giocatori trasformano smash in punti vinti è rimasta abbastanza stabile dall’inizio degli anni ’90.

Il valore della risposta al pallonetto

Dopo aver visto l’impatto potenziale della bravura con lo smash, ampliamo nuovamente il raggio d’azione per verificare l’impatto potenziale della bravura con le opportunità di smash. Prima che un giocatore decida come rispondere a un pallonetto, la sua probabilità di vincere il punto è di circa il 72%. Quindi, utilizzare un colpo che porta alla vittoria del punto vale 0.28 punti percentuali di PPA, mentre una scelta che determina la perdita del punto si traduce in una PPA di -0.72.

Ci sono più opportunità di smash che smash e maggiori margini di miglioramento come media (72% invece che 81%), dovremmo quindi attenderci un intervallo più ampio di valori PPA per 100 punti. In altre parole, dovremmo attenderci che la bravura nella risposta al pallonetto, che comprende lo smash come possibile colpo, sia più importante della bravura specifica nel colpire uno smash.

La differenza è modesta, sembra però che la bravura nella risposta al pallonetto abbia un’ampiezza maggiore di quella nel colpire lo smash. La tabella mostra il medesimo gruppo di giocatori, sempre con indicazione della loro PPA per 100 smash (SM PPA/100) e con anche i valori della PPA/100 per le opportunità di smash (OSM PPA/100).

Giocatore    SM PPA/100   OSM PPA/100  
Tsonga       0.17         0.18  
Federer      0.10         0.16  
Sampras      0.11         0.16  
Raonic       0.04         0.12  
Berdych      0.11         0.09  
Anderson     0.01         0.08  
Djokovic     -0.02        0.07  
Nadal        0.05         0.03  
Agassi       0.00         0.01  
Wawrinka     -0.07        0.00  
Nishikori    0.00         -0.03  
Murray       0.01         -0.03  
Thiem        -0.07        -0.05  
Ferrer       0.00         -0.06  
Cuevas       -0.10        -0.12  
Del Potro    0.02         -0.19

Sono ancora Djokovic e Del Potro a catturare l’attenzione, in qualità di giocatori la cui bravura nello smash non rappresenta accuratamente la bravura nelle opportunità di smash. Djokovic è di poco sotto la media con gli smash, ma qualche gradino sopra sulle opportunità di smash. Del Potro invece supera di poco la media nel colpire lo smash, ma ottiene risultati decisamente negativi quando deve fronteggiare un pallonetto.

Siamo quindi in grado di misurare i migliori smash nel tennis, di mettere a confronto i giocatori e arrivare a un’impressione complessiva dell’importanza di questo colpo. Abbiamo però visto anche che non basta considerare solo gli smash, ma che si può conoscere di più dell’abilità di un giocatore allargando l’analisi alle opportunità di smash.

Nella seconda parte, i risultati ottenuti per il circuito femminile.

Measuring the Best Smashes in Tennis

I migliori nelle partite al meglio dei cinque set

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 16 gennaio 2014 – Traduzione di Edoardo Salvati

Il format al meglio dei cinque set adottato dai tornei dello Slam per il singolare maschile favorisce i giocatori con resistenza fisica e mentale. Conferisce anche un vantaggio ai più forti, perché riduce il numero di occasioni in cui l’esito è governato dal caso.

I risultati relativi alle partite al meglio dei cinque set però non sono sempre la guida più utile. Un giocatore che si trova spesso nei turni finali di uno Slam affronta avversari difficili più frequentemente di quanto gli capiterebbe in un ATP 250 o 500. Dovremmo quindi attenderci che molti giocatori abbiano un record peggiore nelle partite sulla lunga distanza, non perché ci sia una tendenza specifica in merito, ma per tabelloni costantemente molto impegnativi.

Se tenessimo conto di queste variabili – la bravura dell’avversario e una vantaggio strutturale dei favoriti nel format al meglio dei cinque set – chi sarebbe il giocatore più forte? Quali giocatori supererebbero maggiormente le aspettative nei tornei dello Slam?

Prima di restringere la ricerca ai giocatori dal curriculum più consolidato, iniziamo con alcuni nomi inusuali:

  • tra i giocatori con cento partite nel circuito maggiore, quello che negli Slam ha superato di più le attese è Bernard Tomic. Di 35 partite Slam giocate, ne ha vinte venti nonostante una classifica che suggeriva ne avrebbe vinte solo undici, l’82% in più. Nei tornei non Slam, Tomic ha giocato a un livello in linea con la sua classifica. Per quanto modesto sia il suo record, nessun giocatore tra quelli in attività si avvicina a questo divario percentuale;
  • se si sale a duecento partite in carriera, troviamo…Daniel Istomin. Il suo record di 21-21 negli Slam non sembra destare particolare impressione fino a che non si considera che non è mai stato testa di serie. La sua classifica lascia intendere che avrebbe dovuto vincere solo sedici partite;
  • la parata di giocatori sfavoriti continua anche arrivando alle trecento partite in carriera. Victor Hanescu ha fatto meglio delle attese nelle partite al meglio dei cinque set di un solido 20%, con un record di 28-32 a fronte di una classifica nelle retrovie che prevedeva vincesse solo ventitré partite.

Occupiamoci ora dei nomi che contano. Avevo intenzione di considerare in questa ricerca solo i giocatori attivi, ma se si torna indietro abbastanza da ricomprendere la carriera di giocatori come Radek Stepanek e Tommy Haas, si finisce per far rientrare anche molte ex stelle del circuito. E, in questo caso, è Marat Safin a emergere.

Il record di Safin negli Slam è stato di 95-41, eccellente secondo tutti gli standard. La sua percentuale di vittorie del 70% è stata di circa il 14% più alta di quanto la combinazione della classifica e della bravura degli avversari stimasse. Se negli Slam ha ecceduto le attese, negli altri tornei ha fatto peggio, vincendo quasi il 10% in meno delle partite al meglio dei tre set rispetto a quanto pronosticato nel corso della sua carriera.

Nessuno degli attuali primi 10 possiede un divario così accentuato tra rendimento in partite al meglio dei cinque set e dei tre set come Safin, ma è Jo Wilfried Tsonga ad andarci più vicino. La tabella riporta il record di ogni giocatore negli Slam raffrontato poi con il numero di vittorie attese, e gli stessi due numeri per i tornei non Slam (ho escluso la Coppa Davis). La colonna “RapAtt” indica di quanto la prestazione nelle partite al meglio dei cinque sia stata migliore di quella nelle partite al meglio dei tre set, vale a dire il rapporto con cui un giocatore ha superato le attese negli Slam in confronto agli altri tornei.

Giocatore   Md5 V%   Md5 Att   Md3 V%   Md3 Att   RapAtt  
Tsonga      76.6%    1.17      66.6%    0.98      1.19  
Berdych     69.3%    1.06      63.1%    0.95      1.12  
Wawrinka    67.0%    1.17      58.6%    1.08      1.08  
Djokovic    85.3%    1.06      79.2%    0.99      1.07  
Nadal       88.3%    1.07      82.1%    1.01      1.06  
Murray      79.6%    1.05      73.7%    1.03      1.02  
Federer     84.4%    1.01      79.2%    1.00      1.01  
Ferrer      70.6%    0.95      65.6%    0.96      0.99  
Gasquet     64.0%    1.04      63.5%    1.09      0.95  
Del Potro   72.9%    1.13      72.5%    1.24      0.91

È inevitabile che i Fantastici Quattro riempiano le posizioni di metà classifica. Quando si producono risultati così importanti per tutto il tempo in cui loro sono riusciti a farlo, più di tanto non si riesce a superare le attese. Del gruppo, il più impressionante è Rafael Nadal, che ha fatto meglio negli Slam dei tornei non Slam nonostante la sua accentuata preferenza per la terra battuta. Molti dei giocatori navigati che ottengono i piazzamenti peggiori secondo questa statistica sono specialisti della terra, come Filippo Volandri e Potito Starace, per i quali è virtualmente garantita l’eliminazione al primo turno in tre dei quattro Slam annuali.

Se la presenza di Juan Martin Del Potro in fondo all’elenco sembra essere particolarmente tempestiva dopo la sconfitta, la scorsa notte, al secondo turno degli Australian Open 2014, potrebbe in realtà dipendere dalla casualità statistica su cui pesa la lunga assenza e l’altrettanto lungo rientro nel 2010 e nel 2011. La sua classifica è stata per molto tempo inferiore al livello previsto dal talento, che spiega come sia riuscito a superare le attese sia negli Slam (+13%) che nei tornei non Slam (+24%). La sconfitta a opera di Roberto Bautista Agut non favorirà i suoi numeri, ma serviranno probabilmente ancora molti Slam prima di poter avere maggiore certezza del rendimento di Del Potro nelle partite al meglio dei cinque set.

Quando Tsonga e Roger Federer hanno giocato contro nel quarto di finale degli Australian Open 2013, Federer è sopravvissuto vincendo in cinque set. Se si affronteranno anche quest’anno, come ci si aspetta, questi numeri forniscono una ragione del perché Federer potrebbe non essere di nuovo così fortunato (Federer ha in realtà vinto il quarto di finale contro Tsonga, nuovamente in cinque set, perdendo però poi sempre ai quarti di finale al Roland Garros 2013 in tre set, n.d.t.).

Better at Best-of-Five

Il vantaggio dei cinque set

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 30 agosto 2012 – Traduzione di Edoardo Salvati

Nonostante abbia perso i primi due set, il super favorito Jako Tipsarevic ha vinto il primo turno degli US Open 2012 contro Guillaume Rufin. Se Rufin avesse vinto i primi due set contro Tipsarevic al Master di Cincinnati o Monte Carlo, o in qualsiasi altro torneo del circuito che non siano gli Slam, avrebbe ottenuto la sua prima vittoria contro un giocatore dei primi 10.

Anche altre teste di serie hanno dovuto affrontare una situazione simile. Se gli US Open fossero al meglio dei tre set, Milos Raonic, Marin Cilic, Gilles Simon e Alexandr Dolgopolov sarebbero usciti dal torneo. Solo due teste di serie, Juan Monaco e Tommy Haas, si sono trovati di fronte a un andamento opposto: entrambi avanti due set a zero, hanno poi perso i tre successivi.

Semplicemente, il format al meglio dei cinque set da un vantaggio ai giocatori favoriti.

In tutti i primi turni degli Slam dal 1991, le teste di serie hanno recuperato dallo 0-2 o dall’1-2 contro giocatori fuori dalle teste di serie 125 volte, mentre hanno sprecato un vantaggio di 2-0 o di 2-1 solo 71 volte. Anche solo esaminando quelle trentadue partite, si tratta di quasi una vittoria a sorpresa evitata per Slam. Il tabellone degli US Open 2012 avrebbe decisamente un altro aspetto ora se giocatori come Tipsarevic, Raonic, Cilic, Simon e Dolgopolov fossero usciti al primo turno, pur avendo Haas e Monaco al secondo turno.

La teoria dei set

Sono numeri che non dovrebbero sorprenderci, considerando che il format al meglio dei cinque set dovrebbe consentire al giocatore migliore di emergere con più facilità. C’è un motivo per cui le World Series di baseball sono al meglio delle sette partite invece che su una finale singola, e che l’ultimo set delle partite di singolare non è un super-tiebreak. La differenza tra il format al meglio dei tre e al meglio dei cinque set non è così immediata – la resistenza fisica e la tenuta mentale sicuramente hanno un ruolo importante – ma, da un punto di vista puramente matematico, dovrebbero esserci meno risultati a sorpresa nelle partite al meglio dei cinque.

Prendiamo il caso di Raonic. Il mio algoritmo (che non distingue tra partite al meglio dei tre e al meglio dei cinque set, e me ne vergogno!) assegnava a Raonic il 70% di probabilità di battere il suo avversario Santiago Giraldo. Se il 70% è la probabilità di vittoria in una partita al meglio dei tre set e i set sono indipendenti (ne spiego a breve), è un numero che si traduce nel 63.7% di probabilità di vincere qualsiasi set. Una probabilità del 63.7% di vittoria di qualsiasi set diventa una probabilità del 74.4% di vincere una partita al meglio dei cinque set.

Un aumento di quattro o cinque punti percentuali non cambia radicalmente la complessità di un torneo, ma fa la differenza. I miei calcoli iniziali davano un’attesa di venti o ventuno vittorie a sorpresa al primo turno. Aggiustando la probabilità nel modo descritto per Raonic, il numero probabile di vittorie a sorpresa scende a diciotto.

La conseguenza più significativa in questo caso è l’effetto generato sulla probabilità per i giocatori di vertice di arrivare agli ultimi turni. All’inizio del torneo mi è stata mossa una critica per la bassa probabilità, apparentemente contro ragione, con cui avevo pronosticato che Roger Federer e Novak Djokovic raggiungessero la semifinale. Ovviamente, se uno dei super favoriti riceve una spinta – in termini di probabilità – a ogni turno, come quella assegnata dal format al meglio dei cinque set, l’effetto cumulato è sostanziale. Per le prime teste di serie, può arrivare a dimezzare la probabilità di perdere contro un avversario dalla classifica molto più bassa.

Modificare la percentuale con cui Federer è pronosticato in semifinale per riflettere il vantaggio teorico fornito dal format al meglio dei cinque set significa farla salire dal 52.5% al 65%. Per Djokovic la situazione è pressoché identica.

Esiti condizionali

Tutto quello che ho detto sembra piuttosto intuitivo, ma c’è un monito. Ho fatto riferimento all’ipotesi che i set siano tra loro indipendenti, vale a dire che un giocatore abbia la stessa probabilità di vincere uno specifico set a prescindere dall’esito del set precedente. Non esiste cioè un effetto “postumi da sbornia” di quanto accaduto prima.

Anche i professionisti non sono dei robot, quindi è probabile che sia un’ipotesi non completamente valida. Ci sono volte in cui la frustrazione sul proprio rendimento, il contesto o le chiamate arbitrali possono incidere su un giocatore da un set all’altro, dando di fatto un vantaggio all’avversario. E forse ancora più importante, in alcune circostanze il risultato di un set rivela che già le attese pre-partita erano errate. Se David Nalbandian avesse giocato questa settimana invece di essere costretto al ritiro, non c’è numero di set a rivelare se avrebbe potuto essere il giocatore migliore, visto che la sua forma fisica gli avrebbe impedito di giocare al suo livello usuale.

Un altro monito correlato è che superata a una certa durata, l’esito di una partita non è più dipendente da capacità analoghe. Quando Michael Russell ha giocato contro Yuichi Sugita nelle qualificazioni di Wimbledon, la loro prestazione è sembrata identica per quattro set. Nel quinto, la resistenza fisica di Russell ha comportato un vantaggio inesistente per le prime due ore di gioco. In questo caso, la stima della probabilità con cui Russell può vincere un set contro Sugita potrebbe essere indipendente dal risultato di precedenti partite, ma non è la stessa per ogni set.

A parte queste peculiarità, ci sono pochi dubbi che i giocatori favoriti abbiano più probabilità di vincere le partite al meglio dei cinque set rispetto a quelle al meglio dei tre. Che poi vogliate rimanere davanti al televisore per tutta la partita…è decisamente un’altra storia.

The Five-Set Advantage

Gli effetti conseguenti all’avere trentadue teste di serie in tabellone

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 28 maggio 2014 – Traduzione di Edoardo Salvati

A metà del 2001, il numero di teste di serie nei tabelloni degli Slam è raddoppiato, passando a trentadue dalle sedici iniziali, una modifica “finalizzata a proteggere le stelle dello sport e soddisfare gli specialisti della terra battuta e dell’erba”.

I giocatori designati per beneficiare di questo cambiamento erano, naturalmente, tutte le teste di serie. Quelle tra le prime sedici non dovevano più preoccuparsi di giocare contro uno dei primi 32 della classifica prima del terzo turno, quelli classificati tra il numero 17 e il 32 avrebbero potuto dover giocare contro uno dei primi 16 al primo turno, rischio azzerato dallo stesso tipo di protezione.

L’esternalità negativa di un sistema a trentadue teste di serie ricade su due gruppi: i giocatori fuori dalle teste di serie, per i quali è più probabile ora giocare contro un giocatore di vertice nei primi turni; e gli spettatori della prima settimana, che vorrebbero vedere partite più avvincenti nei primi turni. Anche se la sconfitta odierna di Serena Williams (al secondo turno del Roland Garros 2014 da parte di Garbine Muguruza, n.d.t.) può essere facilmente usata come contro-argomentazione, i primi due turni di uno Slam sembrano spesso per i più forti partite di riscaldamento contro giocatori inferiori che fungono da vittime sacrificali.

Di contro però, è difficile intuitivamente rendersi conto di quanto ci sia in palio. E potrebbe non essere tutto quello che si crede. Dal 1989 al 2000, le teste di serie del singolare maschile hanno perso 263 volte nei primi due turni di uno Slam. Solo 51 di quelle sconfitte hanno riguardato i primi 32 della classifica. In altre parole, più dell’80% delle vittorie a sorpresa sarebbe comunque avvenuta con un sistema a 32 teste di serie e, presumibilmente, qualcuna delle rimanenti 51 partite sarebbe comunque terminata con un risultato inatteso.

Dal punto di vista delle prime sedici teste di serie, potrebbe non esserci così tanta differenza nell’avere avversari nel secondo gruppo di teste di serie, dalla diciassette alla trentadue, o con una classifica ancora inferiore. Un esempio per tutti: questa settimana Stanislas Wawrinka avrebbe preferito giocare contro diverse teste di serie che dover affrontare Guillermo Garcia Lopez (da cui ha perso al primo turno per 6-4 5-7 6-2 6-0, n.d.t.)

Per le prime 4 del mondo, non c’è stata alcuna differenza. Nei dodici anni precedenti all’introduzione della modifica, hanno raggiunto il terzo turno in 176 tentativi su 190. Nei dodici anni successivi al cambiamento le prime quattro teste di serie, che non rischiavano più di dover giocare contro una giocatrice tra le prime 32 nei primi due turni, hanno raggiunto il terzo turno 178 volte su 191.

A dire il vero, il sistema a 32 teste di serie non ha in genere aiutato le prime sedici teste di serie femminili. Dal 1989 al 2000, le teste di serie hanno raggiunto il terzo turno il 77.6% delle volte, il quarto turno il 63.5% e i quarti di finale il 40.8%. Dal 2002 al 2013, contro avversarie nei primi turni di bassa classifica, le percentuali corrispondenti sono state 78.2%, 60.1% e 37.1%.

È probabile che, almeno in parte, la differenza sia da attribuire all’aumento della competitività del tennis femminile, ma è altrettanto plausibile che il sistema a trentadue teste di serie abbia drasticamente snaturato gli Slam, almeno per i giocatori che sono sempre stati teste di serie. Le prime sedici teste di serie hanno sicuramente tratto beneficio, raggiungendo il terzo e quarto turno e i quarti di finale circa il 10% in più a seguito dell’allargamento, ma anche in questo caso non siamo di fronte a partite radicalmente diverse durante la seconda settimana.

Il vero cambiamento, come si poteva sospettare, si manifesta quando si considerano i rapporti di forza tra le nuove teste di serie (dalla diciassette alla trentadue) e il resto dei partecipanti. Dal 1989 al 2000, nel singolare maschile i giocatori classificati tra il 17esimo e il 32esimo posto hanno raggiunto il terzo turno circa il doppio delle volte (il 35% contro il 17%) rispetto a quelli di classifica inferiore. Tra le donne, le giocatrici classificate tra il 17esimo e il 32esimo posto hanno ottenuto un margine ancora più ampio, 39% contro 15%.

In presenza del sistema a trentadue teste di serie e con la protezione del gruppo dal 17esimo al 32esimo posto, le differenze sono aumentate in modo significativo. Dal 2002 al 2013, i giocatori fuori dalle prime sedici teste di serie hanno raggiunto il terzo turno il 53% delle volte, rispetto al 12% dei giocatori fuori dalle teste di serie. Sul fronte femminile, le giocatrici con testa di serie tra diciassette e trentadue sono arrivate al terzo turno il 49% delle volte, mentre le giocatrici fuori dalle teste di serie si sono fermate al 12%, come per gli uomini.

Questi scostamenti, per quanto importanti, avranno scarso impatto sul divertimento che molti degli appassionati derivano dagli Slam. Il cambiamento di formato significa che Rafael Nadal deve giocare contro un giocatore al 60esimo posto della classifica al secondo turno e uno al 30esimo posto al terzo turno. Quasi sicuramente Nadal vincerà entrambe le partite, e quindi il risultato finale è identico. Il fattore sorpresa in un quarto di finale non cambia se è alimentato dal numero 25 del mondo o dal numero 50.

Tuttavia, il sistema a trentadue teste di serie amplifica la distanza tra gli aventi e i non aventi del tennis. Negli ultimi anni gli Slam hanno sì considerevolmente aumentato i premi partita per tutti i giocatori del tabellone principale – chi perde al primo turno a Parigi comunque guadagna più di 32.000 dollari – ma il giocatore o la giocatrice che raggiunge il terzo turno è in grado di triplicare quella cifra.

Come abbiamo visto, la modifica ha reso più probabile che le trentadue teste di serie raggiungano il terzo turno (portando a casa cifre vicine ai sei zeri) a spese di giocatori con classifica inferiore, senza che questo abbia un effetto rilevante nella composizione dei giocatori in tabellone dal quarto turno in avanti. Inoltre, i punti a disposizione negli Slam determinano la situazione per la quale i giocatori che arrivano al terzo turno hanno più probabilità di rientrare tra le teste di serie al turno successivo, alimentando un analogo flusso ciclico per gli Slam successivi.

Avere trentadue teste di serie anziché sedici non altera sensibilmente il destino dei giocatori di vertice, specialmente in campo femminile. Però, può far calare l’interesse per le prime giornate di gioco, e certamente va a supporto di una fascia arbitraria di giocatori a spese del resto dei partecipanti.

Se l’era a trentadue teste di serie dovesse terminare oggi, gli appassionati di tennis avrebbero pochi motivi per sentirne la mancanza.

The Effect of 32 Seeds

Benoit Paire e i casi in cui la classifica è troppo alta per un Challenger

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 20 ottobre 2015 – Traduzione di Edoardo Salvati

Con tre eventi del circuito maggiore a disposizione per questa settimana (Mosca, Stoccolma e Vienna a partire dal 19 ottobre 2015, n.d.t.), Benoit Paire ha ritenuto che valesse la pena non giocarne nemmeno uno. Invece, il numero 23 del mondo è la prima testa di serie del Challenger di Brest, cosa che, con ampio margine, fa di lui il giocatore dalla classifica più alta ad essersi iscritto a un Challenger nel 2015.

I giocatori tra i primi 50 possono decidere di partecipare a un Challenger se ricevono un invito dagli organizzatori del torneo, e i giocatori tra i primi 10 possono decidere di non giocarli proprio. Però, dal 1990, un giocatore tra i primi 50 ha partecipato a un Challenger poco più di 500 volte, vale a dire circa venti all’anno (alcuni di questi giocatori non hanno avuto bisogno di una wild card, poiché l’iscrizione è collegata alla classifica posseduta molte settimane prima del torneo, periodo durante il quale le posizioni dei giocatori salgono o scendono).

Molti dei giocatori che ricevono una wild card rientrano in due categorie: o sono quelli che perdono ai primi turni degli Slam o di Masters come Indian Wells e Miami, o sono specialisti della terra battuta alla ricerca di altre occasioni per giocare sulla superficie. La decisione di Paire – in linea con il suo stile – non sembra seguire nessuna di queste frequenti modalità.

La tabella riepiloga i giocatori con la classifica più alta ad aver giocato tornei Challenger dal 1990. Nella colonna dei risultati la vittoria del titolo è indicata con “V”, mentre gli altri sono i turni in cui il giocatore ha perso.

Anno  Evento          Giocatore   Class. Turno       
2003  Braunschweig    Schuettler  8      R16     
1991  Johannesburg    Korda       9      SF      
1994  Barcellona      Berasategui 10     V       
1994  Graz            Berasategui 11     R16     
2008  Sunrise         Gonzalez    12     QF      
2004  Lussemburgo     Johansson   12     V       
2011  Prostejov       Youzhny     13     QF      
2008  Prostejov       Berdych     13     QF      
2003  Praga           Schalken    13     V       
2005  Zagabria        Ljubicic    14     V       
2004  Bratislava      Hrbaty      14     F       
2004  Prostejov       Novak       14     QF      
2003  Prostejov       Novak       14     R32     
2007  Dnepropetrovsk  Canas       15     SF      
2002  Prostejov       Novak       15     F       
1998  Segovia         Berasategui 15     QF      
1997  Braunschweig    Mantilla    15     F       
1997  Zagabria        Berasategui 15     V

(Rainer Schuettler e Petr Korda non erano tra i primi 10 un paio di settimane prima dell’inizio dei rispettivi tornei).

Un rapido sguardo potrebbe far pensare che sia Alberto Berasategui ad aver giocato più Challenger da classificato tra i primi 50. In realtà ci va vicino, è infatti alla pari con Jordi Arrese al secondo posto con 12 partecipazioni. Il giocatore che ha giocato sul circuito Challenger più spesso è stato Dominik Hrbaty, con 17 tornei da classificato tra i primi 50 (tra i giocatori in attività è Andreas Seppi a detenere il record, con nove).

Nonostante tutti quei tentativi, Hrbaty non ha ottenuto particolare successo come classificato di lusso nei Challenger; ne ha vinti infatti solo due e ha raggiunto una finale. I giocatori tra i primi 50 non hanno garanzia di vincere questi tornei naturalmente ma, in generale, hanno fatto meglio di Hrbaty, vincendo il 18% dei possibili tornei. La tabella riepiloga i risultati ottenuti da giocatori tra i primi 50 per turno raggiunto.

Risultato      Frequenza  
Titolo         18.1%  
Perso in F     9.3%  
Perso in SF    11.3%  
Perso in QF    17.1%  
Perso in R16   22.0%  
Perso in R32   22.2%

Paire è un giocatore migliore rispetto alla media classifica di questo campione di giocatori, equivalente al 37esimo posto. Considerando anche la superficie favorevole, il mio algoritmo gli assegna un pronostico molto più ottimistico, leggermente superiore a una possibilità su tre di vincere il torneo. Con un titolo Future, uno del circuito maggiore e un paio di vittorie nei Challenger, ci può stare che Paire aggiunga un’altra stranezza alla sua onnicomprensiva stagione (Paire ha poi perso in finale da Ivan Dodig per 7-5 6-1, ma ha vinto il Challenger di Mouilleron Le Captif giocato il mese successivo, n.d.t.)

Ho verificato anche il rendimento per ogni singolo turno di Challenger dei giocatori con classifica tra i primi 50 rispetto a quello degli altri giocatori, raggruppati in funzione della loro classifica.

Class.     P. R32  P. R16  P. QF  P. SF  P. F  Vitt.  
1 - 50     22%     22%     17%    11%    9%    18%  
51 - 100   31%     23%     17%    12%    7%    10%  
101 - 150  39%     23%     16%    10%    5%    6%  
151 - 200  44%     26%     15%    8%     4%    4%  
201 - 250  49%     26%     13%    6%     3%    2%

I classificati tra i primi 50 fanno decisamente meglio del primo o secondo gruppo di giocatori immediatamente inferiore solo in due turni: il primo turno e la finale. Questo può dipendere dal fatto che i giocatori più forti considerino questi tornei come occasione per allenarsi in dinamiche da partita e si accontentino della fiducia sul proprio stato di forma che arriva da una vittoria al primo turno. E forse poi non vogliono stancarsi troppo o rischiare infortuni. Se invece hanno raggiunto la finale, può essere che abbiano particolare interesse in quel torneo e che quindi giochino per vincerlo.

Come mostrato in tabella, il record di vittorie e sconfitte per ogni turno è un’altra modalità di analisi.

Class.     R32    R16    QF     SF     F  
1 - 50     77.7%  71.5%  69.2%  70.8%  65.9%  
51 - 100   69.0%  66.9%  62.2%  58.5%  57.1%  
101 - 150  60.7%  61.5%  57.2%  54.9%  53.9%  
151 - 200  55.9%  53.5%  50.7%  49.7%  47.8%  
201 - 250  50.9%  48.3%  46.4%  45.8%  46.8%

Sono un po’ sorpreso che le percentuali per ogni gruppo non scendano più drasticamente con il turno. Va detto che per il gruppo con più giocatori (i classificati dalla posizione 100 alla 250) ci sono molte partite tra giocatori classificati nello stesso gruppo, così che le percentuali si assestino sul 50%. Però, le minime differenze in alcuni di questi risultati confermano quanto possa essere equilibrato il campo partecipanti di un Challenger.

Benoit Paire and Overqualified Challenger Contenders

David Ferrer e la formula anti invecchiamento

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 7 novembre 2013 – Traduzione di Edoardo Salvati

Nel 2009, all’età di 27 anni, David Ferrer ha terminato la stagione al 17esimo posto della classifica mondiale. Sono stati quindici mesi difficili, caratterizzati da un paio di tornei Masters giocati male alla fine del 2008 che lo hanno spinto fuori dai primi 5, fino al 12esimo posto. Una stagione anonima lo ha visto uscire dai primi 20 per alcune settimane. Molti giocatori non migliorano più dalla forma espressa intorno ai 25 anni: se quindi le cose fossero andate come previsto, Ferrer avrebbe continuato a navigare intorno alle prime trenta posizioni. Così è stato ad esempio per i suoi quasi contemporanei Mikhail Youzhny e Tommy Robredo.

Invece, Ferrer ha continuato a migliorare. Ha concluso il 2010 di nuovo tra i primi 10 al settimo posto. Alla fine del 2011 e del 2012 è arrivato al numero 5. Probabilmente terminerà il 2013 al terzo posto, il più alto in carriera (posizione mantenuta fino alla fine di gennaio 2014. Ferrer è poi rimasto continuativamente tra i primi 10 fino a metà 2016, a 34 anni, n.d.t.). E tutto questo all’età di 31 anni, quando molti giocatori ormai sono più interessati ad allenarsi a golf.

Non ci sono precedenti. Ferrer è solamente il dodicesimo giocatore negli ultimi trent’anni la cui classifica a fine anno è stata migliore di quella dell’anno precedente per quattro volte di fila, a partire dai 24 anni di età. È solo il secondo ad averlo fatto dopo i 27 anni e nessuno ci è riuscito ad un’età più avanzata. L’unico giocatore ad aver ottenuto un risultato simile non può essere preso a paragone: si tratta di Wayne Arthurs, che dal 1998 al 2002 ha migliorato la sua classifica fino alla 52esima posizione di fine anno.

Lo ammetto, sembra più una curiosità da circo che una statistica, ma il tema di fondo che evidenzia riveste particolare importanza. Anche in un’era dominata da stelle con più di trent’anni, il tennis rimane uno sport per giovani. All’età in cui Ferrer ha intrapreso il suo percorso di rinascita, la maggior parte dei giocatori sta svanendo, se non si è già ritirata del tutto.

La traiettoria precisa seguita dalla curva di invecchiamento dipende da quali dati si decide di analizzare. Ho fatto due simulazioni: la prima con tutti i giocatori tra i primi 300 dal 1983, la seconda considerando solo i giocatori nati a partire dal 1975. Nel campione più numeroso, il chiaro punto di massimo è a 23-24 anni. Il giocatore medio mantiene il proprio livello dalla stagione in cui ha ventitré anni a quella in cui ne ha ventiquattro, ma nelle successive il declino è costante. Ad esempio, escludendo completamente i giocatori che sono usciti dai primi 300, il 45% dei giocatori ha migliorato la propria classifica nella stagione del 25esimo anno, il 2% l’ha mantenuta e il 53% ha perso delle posizioni. All’età di 26 anni, le percentuali diventano rispettivamente il 38%, l’1% e il 60%; all’età di 31 anni rispettivamente il 30%, l’1% e il 69%.

Il grafico dell’immagine 1 mostra la percentuale dei giocatori che migliorano e peggiorano in classifica per fascia di età considerata. Anche se si esistono giocatori come Ferrer in grado di migliorare la classifica dall’anno precedente al successivo, all’aumentare dell’età diventa sempre più difficile trovarne. Inoltre, non dimentichiamo che i numeri relativi alla conclusione della carriera comprendono giocatori che rientrano da un infortunio, come nel caso di Lleyton Hewitt che negli ultimi due anni ha migliorato la sua classifica.

IMMAGINE 1 – Percentuale dei giocatori la cui classifica migliora o peggiora per fascia di età

Restringendo l’analisi ai giocatori nati a partire dal 1975, si ottiene un campione ridotto ma tendenzialmente più rappresentativo della situazione attuale. In questo caso, il punto di massimo aumenta di un anno, nella fascia di età 24-25 anni. Nonostante sembri che giocatori come Ferrer, Roger Federer, Radek Stepanek stiano riscrivendo le regole anti invecchiamento, comunque solo il 42% dei ventiseienni migliora la posizione in classifica dalla stagione del 25esimo anno, con il 3% che la mantiene e il 55% che la peggiora.

Un’altra modalità per studiare il declino è quella di calcolare e poi aggregare la grandezza degli spostamenti in classifica. Nel secondo campione, quello dei nati dal 1975 in poi, in media un giocatore perde circa il 2.5% delle posizioni in classifica dalla stagione del venticinquesimo anno a quella del ventiseiesimo anno, e quasi il 19% delle posizioni dall’età di 31 anni a quella di 32. Utilizzando questa metrica, si ottengono due curve di declino, cioè il numero di posizioni perse per fascia di età considerata, rappresentative di ciascun campione, come mostrato nell’immagine 2.

IMMAGINE 2 – Curve rappresentative delle posizioni perse per fascia di età in funzione della grandezza della variazione di classifica per entrambi i campioni

Anche se la tendenza complessiva non è cambiata dagli anni ’80 a oggi, l’andamento in termini di grandezza della variazione di classifica è evidente. Per ogni età nella fase di declino, la curva si è appiattita, rendendo un po’ più probabile che un giocatore come Ferrer possa migliorare verso l’inizio dei trent’anni.

Non dimentichiamo però che sono stati esclusi i giocatori usciti dai primi 300 per via dei risultati ottenuti o degli infortuni. Il vero effetto età quindi, per ciascun campione, è più severo di quanto indichino questi numeri. Tuttavia, senza poter costringere questi giocatori a giocare, siamo solo in grado di stimare le dinamiche legate alla loro età da quelle dei giocatori che sono invece rimasti in attività.

Avendo stabilito le percentuali dei giocatori del periodo attuale che migliorano o mantengono la classifica per fascia di età considerata, è possibile calcolare la probabilità che un giocatore riesca a ripetere l’impresa compiuta da Ferrer di migliorare in classifica dalla stagione del 27esimo anno a quella del 31esimo. Per ogni singolo anno, la probabilità è del 40%, con una probabilità complessiva del 2.5%, o una su quaranta. Anche limitando l’estensione del campione ai giocatori tra i primi 300 all’età di 27 anni, sembra sia un numero ragionevole: del resto, Ferrer è un’anomalia rappresentabile almeno con un rapporto di 1 su 40.

Ferrer dovrà affrontare la sua più grande prova nel 2014, per la stagione del 32esimo anno di età. Tra i giocatori del periodo attuale, il 18% dei trentunenni esce dai primi 300 alla fine della stagione del 32esimo anno (nel campione più numeroso a partire dal 1983, la percentuale è del 27%). Di quelli che si mantengono nei primi 300, solo un quarto migliora la posizione, e la variazione media di classifica è abbondantemente negativa (Ferrer ha chiuso il 2014 al decimo posto, perdendo quindi sette posizioni dalla fine del 2013, a conferma di quanto evidenziato dall’analisi, n.d.t.).

Arriverà il momento in cui anche Ferrer dovrà sottostare alle leggi della natura. Che vi siano o meno precedenti, è comunque difficile scommettere contro Ferrer. Ad oggi, la natura non ne ha ancora limitato il rendimento su un campo da tennis.

David Ferrer and Defiance of the Aging Curve

La quasi neutralità del nastro sul servizio

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato l’8 dicembre 2014 – Traduzione di Edoardo Salvati

Raccogliendo statistiche punto per punto delle partite tra professionisti, mi è parso di aver notato una tendenza dopo i servizi che toccano il nastro. Sembra cioè che i giocatori sbaglino molto più frequentemente la prima di servizio dopo aver preso il nastro o che – quando la ripetizione del servizio è in campo – la battuta sia più debole del solito. 

Con circa 500 partite nel database del Match Charting Project (ora arrivate a 3467, n.d.t.!), tra cui almeno 200 per entrambi i circuiti, ci sono molti dati a disposizione con cui mettere alla prova questa ipotesi.

Per mia stessa sorpresa, non esiste alcuna siffatta dinamica. Anzi, è più probabile che giocatori e giocatrici, ma soprattutto gli uomini, mettano in campo la prima dopo aver preso il nastro. E quando la ripetizione della prima è in campo, la probabilità di vincere il punto è la stessa di una prima diretta, lasciando intendere che il servizio non sia più debole del solito.

Iniziamo con gli uomini. In più di 1100 punti del campione, la prima di servizio ha colpito il nastro. Nel 62.8% delle volte la ripetizione della prima è finita in campo, rispetto al 62% delle volte nei punti in cui la prima non ha toccato il nastro. Quando la prima è entrata, il giocatore al servizio ha vinto il 73.3% dei punti iniziati con un nastro al servizio, rispetto a solo il 70.6% dei punti giocati sulla prima senza il tocco del nastro. 

Quindi, dopo il nastro al servizio, ci sono stati più servizi in campo e un rendimento più alto sulla prima di servizio. Quest’ultimo risultato, con una differenza di 2.7 punti percentuali, è particolarmente impressionante.

Delle tendenze che mi aspettavo di osservare, solo una è supportata dai dati. Considerando che prendere il nastro è una questione di millimetri rispetto a una pallina che finisce in rete, sembra logico aspettarsi che più servizi immediatamente dopo un nastro finiscano in rete. E così accade: il 15.7% dei servizi degli uomini finiscono in rete ma, dopo un nastro, la percentuale diventa del 17%.

Nel caso delle donne, troviamo che l’effetto del dopo nastro è ancora più marcato. Nei punti senza nastro, la prima di servizio è in campo per il 62.8% delle volte. Dopo un nastro sulla prima di servizio, le giocatrici fanno registrare il 65.3% di prime in campo. Considerando che le percentuali sulla prima di servizio sono solitamente confinate in un intervallo relativamente limitato, una differenza di 2.5 punti percentuali è molto significativa.

Analizzando l’esito dei punti giocati sulla prima di servizio, la differenza tra donne e uomini è molto più evidente. Sui punti senza nastro, le giocatrici vincono il 62.8% dei punti con la prima di servizio, mentre dopo un nastro sulla prima, ne vincono solo il 61.8%. Una possibile spiegazione è nell’attitudine più conservativa delle giocatrici dopo aver preso il nastro sulla prima, che le porta a perdere un numero maggiore di quei punti.

Inoltre, le giocatrici sembrano mandare in rete più ripetizioni di prime dopo che la pallina ha toccato il nastro, anche se la differenza non è così marcata come nel caso degli uomini. Sui punti senza nastro, i servizi in rete rappresentano il 16.2% del totale e, dopo il nastro sulla prima, rappresentano il 16.7% della ripetizione della prima di servizio. Tra tutti quelli illustrati, si tratta del numero che più probabilmente non è altro che rumore statistico casuale.

Si scopre che i nastri sul servizio non sono molto indicativi del servizio successivo o del suo esito, e questa non è proprio una sorpresa. Non mi sarei aspettato invece che fosse un po’ più probabile per i professionisti ottenere un rendimento più efficace della media con il servizio successivo al nastro.

The Almost Neutral Let Cord

Teoria e pratica di ogni risposta

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 19 novembre 2015 – Traduzione di Edoardo Salvati

Alla fine de “La cattedrale di Turing”, George Dyson suggerisce che sebbene i computer non siano sempre in grado di rispondere alle nostre domande in modo utile, sono però capaci di generare uno sbalorditivo e inaudito patrimonio di risposte, anche se le relative domande non sono in realtà mai state formulate.

Pensiamo a un motore di ricerca: ha indicizzato ogni possibile parola e frase, in molti casi ancora in attesa del primo utente che le cerchi.

TennisAbstract è la stessa cosa. Utilizzando i menù a sinistra nella pagina di Roger Federer – anche evitando di filtrare per gli scontri diretti, i tornei, i paesi, le statistiche della partita e altri parametri specifici come data e classifica – si possono generare cinque milioni di miliardi di diverse interrogazioni. Sono dodici zeri, e solo per Federer. Stando alle visualizzazioni generate dal sito, ci vorrà ancora un po’ prima che vengano provate tutte quelle combinazioni.

Ogni filtro ha il suo motivo di esistere, un tentativo cioè di rispondere a domande degne di nota relative a un determinato giocatore. La grande maggioranza di quei cinque milioni di miliardi di interrogazioni però fornisce informazioni su quesiti che nessuna persona sana di mente penserebbe di porsi, ad esempio il record di Federer nei tornei Masters del 2010 sul cemento dopo aver vinto il primo set 6-1 contro giocatori fuori dai primi 10 (record di 2 vittorie e 0 sconfitte).

Il pericolo di possedere tutte queste risposte risiede nella tentazione di credere che stessimo effettivamente facendo domande o, peggio, che stessimo facendo domande sospettando per tutto il tempo che le risposte sarebbero state di questo tipo.

I dati forniti da Hawk-Eye durante le telecronache sono l’esempio perfetto. Quando la grafica mostra la traiettoria di vari servizi o il percorso della pallina per ogni colpo dello scambio, si sta osservando un enorme mole di dati grezzi, più di quanto la maggior parte di noi sarebbe in grado di intendere se non fossero accompagnati dal familiare sfondo di un campo da tennis. Considerate tutte quelle risposte, il nostro primo istinto è troppo spesso quello di cercare prova di qualcosa di cui siamo già ben consapevoli, che il dritto arrotato di Jack Sock è quello che gli fa vincere più punti o che la seconda di servizio di Rafael Nadal è attaccabile.

È difficile prendere una posizione su questo tipo di affermazioni, soprattutto in presenza di grafiche ad alto contenuto tecnologico che sembrano servire da controprova. Se quelle grafiche rappresentano delle “risposte” (o se lo sono i risultati delle interrogazioni a più filtri su TennisAbstract), lo fanno riferendosi solamente a domande di portata ridotta, che di rado dimostrano le tesi che invece ci convinciamo riescano a dimostrare.

Queste risposte limitate sono semplicemente punti di partenza per domande cariche di significato. Anziché osservare i numeri generati dal rovescio di Novak Djokovic durante una partita dichiarando “Lo sapevo, il suo rovescio lungolinea è il migliore che ci sia in giro” dovremmo renderci conto che stiamo analizzando un piccolo e decontestualizzato insieme di dati, e cogliere l’opportunità di chiedersi, “Il suo rovescio lungolinea è sempre così impressionante?” oppure “Qual è il rendimento del suo rovescio lungolinea rispetto agli altri?” o ancora “Un rovescio lungolinea quanto fa aumentare la probabilità di vincere lo scambio?”

Sfortunatamente, la conversazione si interrompe di solito prima che venga formulata una domanda significativa. Anche senza che i dati raccolti dal sistema Hawk-Eye siano pubblicamente condivisi, stiamo iniziando a possedere le informazioni necessarie per fare ricerche su molte di queste domande.

Per quanto siamo propensi a lamentarci della scarsità di analisi statistiche nel tennis, sono troppe le persone che traggono conclusioni dalle pseudo-risposte associate a grafiche scintillanti. Con il maggior numero di dati a disposizione di sempre, è un peccato confondere risposte semplici e limitative per risposte profonde e di ampia portata.

All the Answers

La difficoltà (e l’importanza) di trovare il rovescio avversario

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato l’11 novembre 2015 – Traduzione di Edoardo Salvati

Alcuni rovesci incrociati a una mano hanno lo svantaggio di rimanere in volo un po’ più a lungo, dando all’avversario più tempo per preparare il colpo e, spesso, più tempo per girare intorno alla pallina e colpire di dritto, scelta che apre a possibilità strategiche più varie.

Con 700 partite maschili (ora a quota 1716, n.d.t.) nel database del Match Charting Project (ogni contributo è ben accetto!), possiamo iniziare a quantificare questo svantaggio, se effettivamente di svantaggio si tratta. Una volta stabilito se i giocatori dal rovescio a una mano siano in grado di trovare il rovescio avversario, possiamo provare a esaminare un aspetto più importante, cioè quanto conti questa soluzione tattica.

Lo scenario

Restringendo l’analisi agli scambi da fondo tra destri, quando la pallina arriva sul lato del rovescio, un giocatore ha due opzioni: colpire un rovescio a rimbalzo, tradizionale (piatto o arrotato) o tagliato, o girare intorno alla pallina e usare il dritto. Ci sono volte in cui ricerca un vincente lungolinea, altre in cui è costretto a una risposta debole al centro del campo ma, di solito, l’obiettivo è quello di colpire incrociato, idealmente mirando al rovescio avversario.

Selezionando tutte le partite tra destri in cui vi sia almeno un giocatore tra i primi 72 della classifica (volevo includere anche Nicolas Almagro) aggiornata alla settimana scorsa (26 ottobre 2015), la tabella riepiloga la frequenza e i risultati derivanti da ciascuna delle scelte elencate.

Colpo    Freq   Rib Dr  Rib Rov  ENF    Vincenti  Pt vinti  
Tutti           9.9%    68.1%    10.8%  5.8%      43.1%  
Tagliato 11.9%  34.1%   49.5%    7.1%   0.6%      40.2%  
Dritto   44.9%  2.8%    69.0%    13.0%  9.8%      42.1%  
Rovescio 43.3%  10.7%   72.2%    9.5%   3.1%      45.0%  
                                                     
Una mano 42.6%  12.0%   69.5%    9.3%   3.8%      44.2%  
Due mani 43.5%  10.0%   73.4%    9.6%   2.8%      45.4%

Le colonne “Rib Dr” e “Rib Rov” si riferiscono alle ribatutte di dritto e di rovescio, e mostrano l’importanza della scelta del colpo per tenere la pallina lontana dal dritto dell’avversario. Si nota che il rovescio tagliato ha un rendimento molto scadente, mentre il dritto a uscire comporta quasi certamente una ribatutta di rovescio, anche se presuppone un livello di rischio superiore.

La differenza tra il rovescio a una mano e quello a due mani non è così netta. Il rovescio a una mano non trova il rovescio avversario così frequentemente, anche se produce qualche vincente in più. Nel gruppo dei giocatori dal rovescio a una mano, quello tradizionale piatto o arrotato viene colpito un po’ meno spesso, ma questo non vuol dire necessariamente che al suo posto venga colpito un dritto. In media, i giocatori dal rovescio a due mani colpiscono qualche dritto in più dal lato del rovescio, mentre i giocatori dal rovescio a una mano sono costretti a colpire più tagliati.

Una mano sola, diversi tipi di rovescio

Questi numeri fanno vedere che non tutti i rovesci a una mano si assomigliano tra loro. Quello di Stanislas Wawrinka ha la stessa efficacia del migliore tra i rovesci a due mani, mentre Roger Federer è tipicamente il punto di partenza delle conversazioni in cui ci si interroga sul perché il rovescio a una mano stia scomparendo (sebbene l’edizione 2017 di questo colpo possa far ricredere, n.d.t.).

La tabella elenca i 28 giocatori per i quali ci sono almeno 500 situazioni (escludendo le risposte al servizio) in cui il giocatore ha ribattuto nello scambio un colpo che arriva sul suo rovescio. Per ciascuno, ho evidenziato quanto spesso viene scelto un rovescio o un dritto tradizionali e la frequenza con cui il giocatore ha trovato il rovescio avversario, escludendo i suoi stessi errori e vincenti.

Giocatore      Mani  Freq Rov Rov avvers %  Freq Dr  Rov avvers %  
Dolgopolov     2     45.7%    94.2%         43.3%    98.7%  
Nishikori      2     51.1%    94.0%         38.9%    98.1%  
Murray         2     41.0%    92.4%         46.5%    98.6%  
Wawrinka       1     48.6%    92.1%         37.5%    98.0%  
Tomic          2     33.8%    91.7%         43.8%    97.9%  
Djokovic       2     47.2%    91.7%         41.4%    98.5%  
Anderson       2     41.0%    91.5%         45.8%    96.6%  
Coric          2     46.5%    90.7%         44.2%    96.9%  
Cuevas         1     41.9%    90.6%         54.5%    96.5%  
Cilic          2     45.4%    89.7%         43.3%    97.2%  
                                                               
Giocatore      Mani  Freq Rov Rov avvers %  Freq Dr  Rov avvers %  
Berdych        2     41.6%    89.3%         44.2%    97.5%  
Carreno Busta  2     55.4%    87.8%         41.1%    93.5%  
Fognini        2     46.0%    87.4%         47.0%    96.1%  
Gasquet        1     57.2%    87.3%         32.1%    96.8%  
Seppi          2     40.3%    87.2%         50.0%    93.9%  
Almagro        1     53.6%    86.5%         39.3%    98.0%  
Thiem          1     38.5%    86.2%         50.0%    96.5%  
Monfils        2     48.0%    85.3%         46.3%    85.3%  
Ferrer         2     48.2%    84.9%         40.4%    97.1%  
Federer        1     42.7%    84.8%         43.6%    94.5%  
                                                               
Giocatore      Mani  Freq Rov Rov avvers %  Freq Dr  Rov avvers %  
Simon          2     46.9%    84.6%         46.5%    94.6%  
Goffin         2     45.4%    84.6%         45.7%    94.9%  
Bautista Agut  2     39.6%    83.3%         46.7%    98.4%  
Tsonga         2     43.5%    82.0%         44.5%    96.3%  
Dimitrov       1     41.4%    78.6%         39.4%    92.8%  
Raonic         2     31.5%    63.5%         56.5%    94.3%  
Sock           2     27.0%    62.5%         62.9%    96.3%  
Robredo        1     26.6%    56.1%         62.3%    88.4%

Per la capacità di andare sul rovescio avversario con il proprio rovescio, giocatori dal rovescio a una mano come Wawrinka, Pablo Cuevas e Richard Gasquet (anche se di poco) sono nella parte alta dell’elenco. Federer e Grigor Dimitrov, che spesso è considerato un suo clone, sono invece nella parte bassa.

Includendo tutti e 60 i giocatori selezionati per l’analisi (non solo quelli della tabella), esiste una correlazione negativa, anche se lieve (r^2 = -0.16), tra la probabilità che un giocatore trovi il rovescio avversario con il proprio e la frequenza con cui sceglie di colpire un dritto da quell’angolo di campo. In altre parole, meno è bravo ad andare sul rovescio avversario, più dritti a uscire colpisce. Tommy Robredo e Jack Sock rappresentano l’esempio più eclatante di questa tendenza, rispettivamente per il rovescio a una mano e a due mani, essendo in difficoltà a trovare il rovescio avversario e compensando con il più alto numero di dritti possibili.

Tuttavia, Federer – e ancor di più – Dimitrov non rientrano in questa categoria. In media, il giocatore dal rovescio a una mano gira intorno alla pallina nel lato del rovescio il 44.6% delle volte: Federer è un punto percentuale sotto questo valore e Dimitrov non raggiunge il 40%. Federer è considerato particolarmente aggressivo con il dritto a uscire (e a rientrare), ma potrebbe dipendere da una maggiore accuratezza in fase decisionale.

Esito definitivo

Usiamo un ulteriore angolo di osservazione. Quello che conta alla fine è vincere il punto, non tanto come ci si arriva. Per ciascuno dei 28 giocatori dell’elenco, ho calcolato la frequenza con la quale vincono il punto in funzione del colpo scelto. Ad esempio, quando Novak Djokovic colpisce un rovescio a rimbalzo tradizionale dal lato del rovescio, vince il punto il 45.4% delle volte, rispetto al 42.3% di quando colpisce un rovescio tagliato e al 42.4% di quando colpisce un dritto.

Rispetto alla sua stessa media, Djokovic rende meglio di circa il 3.6% quando sceglie (o, per vederla in un altro modo, è in grado di scegliere) un rovescio a rimbalzo. La tabella che segue mostra, per ciascun giocatore, il raffronto tra l’esito di ciascun colpo, dal lato del rovescio, rispetto alla sua media.

Giocatore      Mani  Rovescio Vin  Tagliato Vin  Dritto Vin  
Thiem          1     1.209         0.633         0.924  
Goffin         2     1.111         0.656         0.956  
Dimitrov       1     1.104         0.730         1.022  
Simon          2     1.097         0.922         0.913  
Berdych        2     1.085         0.884         0.957  
Carreno Busta  2     1.081         0.982         0.892  
Nishikori      2     1.070         0.777         0.965  
Bautista Agut  2     1.055         0.747         1.027  
Wawrinka       1     1.050         0.995         0.936  
Coric          2     1.049         1.033         0.941  
                                                
Giocatore      Mani  Rovescio Vin  Tagliato Vin  Dritto Vin  
Tomic          2     1.049         1.037         0.943  
Sock           2     1.049         0.811         1.010  
Monfils        2     1.048         1.100         0.938  
Fognini        2     1.048         0.775         0.987  
Raonic         2     1.048         0.996         0.974  
Almagro        1     1.046         0.848         0.964  
Anderson       2     1.038         1.056         0.950  
Djokovic       2     1.036         0.966         0.969  
Murray         2     1.031         1.039         0.962  
Federer        1     1.023         1.005         0.976  
                                                
Giocatore      Mani  Rovescio Vin  Tagliato Vin  Dritto Vin  
Gasquet        1     1.020         0.795         1.033  
Seppi          2     1.019         0.883         1.008  
Ferrer         2     1.018         0.853         1.020  
Dolgopolov     2     1.010         1.010         0.987  
Cilic          2     1.006         1.009         0.991  
Cuevas         1     0.987         0.425         1.048  
Tsonga         2     0.956         0.805         1.095  
Robredo        1     0.845         0.930         1.079

In questo caso, i risultati di Dimitrov – insieme a quelli dell’altro paladino del rovescio a una mano Dominic Thiem – sono molto migliori. Il suo rovescio incrociato non trova molti rovesci avversari, ma è decisamente il suo colpo più efficace dal lato del rovescio. Ci dovremmo aspettare più punti vinti quando colpisce un rovescio tradizionale rispetto a un tagliato (probabilmente una scelta che arriva da posizioni più difensive), ma sono molto sorpreso dal fatto che il suo rovescio abbia un rendimento così superiore al dritto a uscire.

Anche se Dimitrov e Thiem rappresentano gli estremi del gruppo, quasi tutti questi giocatori ottengono risultati migliori con un rovescio a rimbalzo incrociato rispetto a un dritto a uscire (o a rientrare). Solo cinque – tra cui Robredo ma non, incredibilmente, Sock – vincono più punti dopo aver colpito un dritto dal lato del rovescio.

È evidente che i giocatori dal rovescio a un mano trovino in effetti più difficoltà a costringere gli avversari a colpire di rovescio. Molto meno chiaro è quanto questo sia importante. Anche Federer, famoso per un rovescio non sempre solido e ancora più famoso per un dritto a uscire senza rivali, ottiene un rendimento leggermente migliore colpendo di rovescio dal lato del rovescio. Non potremo mai sapere cosa sarebbe successo se Federer avesse avuto il rovescio a due mani di Djokovic, ma anche se il suo rovescio a una mano non riesce a trovare altrettanti rovesci avversari di quanto sia in grado Djokovic, comunque porta a casa il punto con una frequenza sorprendentemente alta.

The Difficulty (and Importance) of Finding the Backhand