Categoria: Match Charting Project

L’attuale configurazione di Petra Kvitova

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 25 gennaio 2019 – Traduzione di Edoardo Salvati

Per più di dieci anni, Petra Kvitova ha mostrato uno stile tra i più offensivi del tennis femminile. Cerca le linee, colpisce forte e che sarà sarà. Ci sono circostanze in cui l’esito è disastroso, come la sconfitta per 4-6 0-6 contro Monica Niculescu nella finale del torneo di Lussemburgo. Quando invece funziona – tra tutti i due titoli a Wimbledon – maturano anche gli interessi.

La nuova striscia positiva del momento, 11 vittorie con la perdita di un solo set, l’ha portata a un passo dal terzo Slam. E ci è arrivata mantenendosi aggressiva, con la differenza che non sbaglia più così spesso. Pur chiudendo il punto sulla racchetta come mai prima, commette molti meno errori di tante delle avversarie con disposizione conservativa.

Nelle ultime cinque partite degli Australian Open 2019, dal secondo turno alla semifinale, il 7.9% dei suoi colpi (compreso il servizio) si è concluso come errore non forzato. Nelle 88 partite di Kvitova del Match Charting Project di cui possediamo dati punto per punto, si tratta delle cinque con meno errori non forzati della carriera.

Alto rendimento ma senza rischio

Nelle partite del database dal 2010, la giocatrice media del circuito maggiore commette errori non forzati nell’8.0% dei colpi. Kvitova quindi, la terza più aggressiva, riesce in qualche modo a fare errori al di sotto della media. È un tennis ad alto rischio e alto rendimento…senza la componente di rischio.

La strategia di tirare a tutta non è cambiata però. Nella semifinale contro Danielle Collins, il suo Punteggio Offensivo – un indice aggregato di colpi che chiudono il punto tra cui vincenti, errori forzati indotti ed errori non forzati – è stato di 30.5%, il terzo valore più alto di tutte le partite di Kvitova presenti nel database dal rientro sul circuito nel 2017. Anche il Punteggio Offensivo complessivo ottenuto a Melbourne di 28.2% è più alto della media in carriera del 27.1%.

In altre parole, fa meno errori, e il numero inferiore di errori si è trasformato in colpi di chiusura del punto che vanno a suo favore. L’immagine 1 mostra le medie mobili di cinque partite di vincenti (e errori forzati indotti) per colpo e di errori non forzati per colpo per tutte le partite nel database della carriera di Kvitova.

IMMAGINE 1 – Medie mobili di cinque partite di vincenti e non forzati per colpo

L'attuale configurazione di Petra Kvitova - settesei.it

Tendenze rialziste e ribassiste

Anche con l’effetto normalizzante operato sulla frequenza di vincenti ed errori delle medie mobili di cinque partite, sono curve abbastanza frastagliate. Alcuni elementi sono però chiari.

Nel mese di gennaio, Kvitova ha colpito vincenti con quasi la più alta percentuale di sempre. Dal secondo turno degli Australian Open ha tenuto una media di 20.3%, maggiore di qualsiasi altro rendimento passato a eccezione della vittoria a Wimbledon 2014 (non ho mai provato a correggere il totale dei vincenti per la superficie, ma è possibile che la differenza sia interamente giustificata dall’erba).

Sorprende ancora di più essere di fronte al divario più ampio tra frequenza di vincenti e frequenza di errori da quello ottenuto sempre durante Wimbledon 2014. Anzi, tra il secondo turno e le semifinali di quel torneo la media è stata dell’8.1% di errori e del 20.0% di vincenti. In entrambi i casi i numeri agli Australian Open sono leggermente migliori.

Più di tutto, dal 2016 la frequenza di errore si è mossa, in larga parte, con una tendenza ribassista. La recente impennata negli errori è dovuta quasi esclusivamente alle tre sconfitte a Singapore alla fine della scorsa stagione e a un inizio a Brisbane un po’ movimentato. Sono passaggi che non vanno ignorati completamente – forse Kvitova soffrirà sempre di settimane in cui perde la mira – ma sembra che sia riuscita a superarli con fiducia.

Kvitova può aprire una nuova era di dominio

Nulla di questo garantisce una prestazione priva di errori nella finale con Naomi Osaka. Avrei potuto scrivere simili parole sulla sua incoraggiante diminuzione della frequenza di errori prima delle Finali di stagione 2018, dove però poi ha terminato il girone senza vittorie.

Osaka rappresenta un’avversaria molto più ostica degli altri turni a Melbourne, anche con una seconda di servizio claudicante. Detto questo, il pungente fioretto di Kvitova fa paura, e può mettere fine alla breve era di estrema competitività del tennis femminile con un nuovo periodo di dominio (Osaka ha poi vinto la finale in tre set, dopo aver vinto il primo, conquistando il secondo Slam di fila, n.d.t.).

Petra Kvitova’s Current Status: Low Risk, High Reward

I Fantastici Quattro e le frazioni di titolo Slam

di Edoardo Salvati // settesei.it

Pubblicato il 10 gennaio 2019 su HeavyTopspin

Negli ultimi quindici anni, Roger Federer, Rafael Nadal, Novak Djokovic e Andy Murray – i Fantastici Quattro – hanno dominato il circuito maggiore come nessuno prima. È difficile trovare un esempio più eclatante di oligarchia non relativo alla geopolitica.

Da Wimbledon 2003, il primo Slam vinto da Federer, insieme hanno collezionato 54 Slam su 62 (o l’87%) e giocato altre quattro finali. Allo stesso modo, dalla prima vittoria di Federer in un torneo Master ad Amburgo 2002, hanno vinto 106 tornei di quella categoria su 159 (o il 66%) arrivando altre dodici volte in finale.

Dal 2003, hanno vinto dodici edizioni su sedici delle Finali di stagione (o il 75%) giocandone altre quattro. Il 2017 e il 2018 sono i primi due anni degli ultimi quindici in cui altri giocatori hanno vinto il torneo di chiusura del calendario.

Si tratta di un livello di dominio senza precedenti, che ha lasciato poco spazio alla gloria altrui. Chi sono questi altri giocatori e quanto avrebbero vinto se fossero stati in grado di battere i Fantastici Quattro?

I volontari del Match Charting Project amano collezionare dati (e il contributo di chiunque è ben gradito). Recentemente, abbiamo iniziato a occuparci delle semifinali Slam fino al 1980. In molte di queste i nomi degli altri giocatori si ripetono con frequenza.

Ero quindi curioso di vedere quale giocatore avrebbe tratto maggior beneficio in un mondo popolato da Fantastici Quattro più normali.

Nelle profondità di un universo parallelo

A partire da Wimbledon 2003, ho ipotizzato uno scenario quasi impensabile: e se i Fantastici Quattro non avessero mai vinto una semifinale o una finale Slam? Ad esempio, nella semifinale agli Australian Open 2017 Grigor Dimitrov batterebbe Nadal (invece di perdere in cinque set), per poi sconfiggere Federer e vincere il titolo.

Nella semifinale del Roland Garros 2018, Juan Martin Del Potro riuscirebbe a sconfiggere Nadal (invece di perdere in tre set) dovendo poi giocare contro Dominic Thiem in finale. Nel nostro universo parallelo, sempre in quel torneo Thiem vincerebbe la finale contro Nadal (avendola in realtà persa in tre set), conquistando per la seconda teorica volta il Roland Garros.

Non si ottiene quindi una una precisa redistribuzione di alcuni degli Slam vinti dai Fantastici Quattro, perché in questo universo parallelo possono esserci due vincitori per lo stesso torneo. In ogni caso, il computo di titoli e finali fornisce un’idea complessiva di chi si sarebbe messo in luce battendo più spesso i Fantastici Quattro.

La tabella mostra le vittorie e le finali Slam extra (rispetto alle vittorie reali, che non sono elencate) di un mondo immaginario di tennis. 

Giocatore       Slam Extra               Finali Extra       
Wawrinka        6 (2 AO - 2 RG - 2 US)   0                  
Ferrer          6 (2 AO - 2 RG - 2 US)   0                  
Roddick         5 (1 AO - 3 WIM - 1 US)  2 (1 AO - 1 WIM)    
Tsonga          4 (2 AO - 2 WIM)         0                  
Berdych         3 (1 AO - 1 RG - 1 US)   2 (WIM)            
Gasquet         3 (2 WIM - 2 US)         0                  
Raonic          3 (1 AO - 2 WIM)         0                  
Del Potro       2 (1 WIM - 1 US)         3 (2 RG - 1 US)    
Cilic           2 (1 AO - 1 WIM)         2 (1 AO - 1 US)    
Davydenko       2 (1 RG - 1 US)          1 (US)             
Thiem           2 (RG)                   1 (RG)             
Safin           2 (1 AO - 1 WIM)         0                  
Baghdatis       2 (1 AO - 1 WIM)         0                   
Soderling       2 (RG)                   0                  
Anderson        2 (1 WIM - 1 US)         0                  
Dimitrov        2 (1 AO - 1 WIM)         0                  
Hewitt          1 (US)                   2 (1 WIM - 1 US)   
Monfils         1 (RG)                   1 (US)             
Nishikori       1 (US)                   1 (US)             
Philippoussis   1 (WIM)                  0                  
Agassi          1 (US)                   0                   
Gonzalez        1 (AO)                   0                  
Bjorkman        1 (WIM)                  0                  
Puerta          1 (RG)                   0                  
Ljubicic        1 (RG)                   0                  
Schuettler      1 (WIM)                  0                   
Verdasco        1 (AO)                   0                  
Youznhy         1 (US)                   0                  
Gulbis          1 (RG)                   0                  
Janowicz        1 (WIM)                  0                  
Ferrero         0                        1 (AO)             
Grosjean        0                        1 (WIM)            
Henman          0                        1 (US)             
Kiefer          0                        1 (AO)             
Nalbandian      0                        1 (RG)             
Haas            0                        1 (WIM)            
Chung           0                        1 (AO)             
Melzer          0                        1 (RG)             
Totale          62                      23

Non sorprende trovare Stanislas Wawrinka, vincitore di tre Slam e nove volte semifinalista, in cima alla classifica. I suoi Slam diventerebbero tre per ognuno di quelli che ha vinto, anche se Wimbledon rimarrebbe elusivo. Fosse riuscito a battere Federer nel quarto di finale del 2014, non sarebbe arrivato oltre la semifinale contro Milos Raonic.

C’è poi un gruppo di giocatori la cui carriera apparirebbe ancora più brillante. David Ferrer, Jo Wilfried Tsonga, Tomas Berdych, Richard Gasquet e Raonic potrebbero definirsi campioni Slam.

Ferrer ha perso tutte le semifinali e una finale contro uno dei Fantastici Quattro e la vittoria in uno Slam avrebbe rappresentato il giusto riconoscimento del livello di eccellenza espresso in questi anni.

E, ovviamente, c’è Andy Roddick, che deve aver ardentemente desiderato che l’unico cittadino illustre di Basilea fosse Jacob Bernoulli. Dopo aver vinto gli US Open nel 2003, Roddick ha perso tutte le finali Slam contro Federer, tra cui tre volte a Wimbledon.

Un giocatore che forse meriterebbe di stare più in alto è Del Potro, che ha dovuto giocare contro uno dei Fantastici Quattro in tutte le semifinali, e non ha mai superato i quarti di finale agli Australian Open, battuto due volte da Federer. Ci si sarebbe aspettati da Del Potro più di due ipotetici titoli Slam.

Il governatore

Qualche anno fa, in un articolo per FiveThirtyEight, Carl Bialik si è chiesto se Nadal fosse, tra tutti i grandi dell’era Open, l’ostacolo più insormontabile per la vittoria di uno Slam.

Creando una statistica chiamata “frazione di titolo”, ha quantificato ogni sconfitta contro Nadal come una parte di titolo in funzione del turno in cui è avvenuta: metà per una sconfitta contro Nadal in finale, un quarto per la semifinale, e così via.

Estendiamo l’analisi per calcolare a quante frazioni di titolo gli altri giocatori hanno dovuto rinunciare, da Wimbledon 2003, per via dei Fantastici Quattro, come mostra la tabella. Sono stati considerati anche i ritiri pre e durante la partita. 

Bloccato       AO    RG    WIM   US     Frazione   
Federer        2.00  2.50  1.50  1.00   7.00   
Murray         2.94  1.25  1.38  0.88   6.44   
Djokovic       0.06  2.13  1.00  2.50   5.69   
Nadal          1.13  0.13  1.75  0.75   3.75   
Roddick        0.50  0.00  1.78  0.88   3.16   
Berdych        1.03  0.19  1.31  0.25   2.78   
Ferrer         0.88  1.13  0.13  0.51   2.63   
Wawrinka       0.72  1.00  0.19  0.63   2.53   
Del Potro      0.25  0.70  0.45  1.03   2.43   
Cilic          0.81  0.09  0.94  0.44   2.28   
Tsonga         0.94  0.19  0.81  0.34   2.28   
Hewitt         0.25  0.19  0.56  0.78   1.78   
Raonic         0.56  0.13  0.88  0.06   1.63   
Soderling      0.00  1.13  0.23  0.25   1.62   
Gasquet        0.03  0.38  0.63  0.41   1.46   
Monfils        0.11  0.75  0.00  0.57   1.43   
Anderson       0.07  0.00  0.64  0.50   1.21   
Thiem          0.00  1.02  0.00  0.13   1.14   
Baghdatis      0.64  0.03  0.44  0.02   1.13   
Davydenko      0.27  0.25  0.01  0.53   1.05   
Gonzalez       0.56  0.17  0.13  0.16   1.02   
Verdasco       0.30  0.25  0.13  0.28   0.96   
Nishikori      0.38  0.20  0.13  0.25   0.96   
Youzhny        0.05  0.06  0.41  0.42   0.95   
Dimitrov       0.47  0.03  0.31  0.06   0.88   
Safin          0.53  0.00  0.28  0.00   0.81   
Agassi         0.13  0.00  0.03  0.63   0.78   
Haas           0.11  0.22  0.41  0.00   0.73   
Robredo        0.19  0.13  0.11  0.25   0.67   
Lopez          0.11  0.01  0.19  0.34   0.65   
Simon          0.30  0.06  0.19  0.03   0.58   
Ferrero        0.25  0.00  0.32  0.00   0.57   
Nalbandian     0.13  0.25  0.03  0.16   0.56   
Melzer         0.10  0.25  0.06  0.09   0.51   
Philippoussis  0.00  0.00  0.50  0.01   0.51   
Puerta         0.00  0.50  0.00  0.00   0.50   
Almagro        0.06  0.41  0.00  0.03   0.50

Come ci si poteva attendere, i Fantastici Quattro hanno impedito a loro stessi la conquista di più titoli che a qualsiasi altro giocatore, per un incredibile totale di 22.88 Slam.

Federer e Murray sono stati i maggiori contribuenti, rispettivamente con 7.00 titoli e 6.44. Appena sotto i primi quattro troviamo alcuni dei nomi più conosciuti, e ci sono 17 giocatori le cui frazioni di titolo ammontano ad almeno uno Slam.

Nadal si conferma il governatore: si deve passare da lui per vincere uno Slam. Non solo Djokovic, Federer e Murray hanno impedito meno titoli a Nadal – che ha il totale più basso tra i Fantastici Quattro con 3.75 – di quanti Nadal abbia impedito loro, ma ha anche bloccato la corsa degli altri tre più di qualsiasi altro giocatore. 

Bloccante    Bloccato    Frazione   
Nadal        Federer     3.75
Nadal        Djokovic    3.13
Nadal        Murray      1.44
Totale                   8.32

Djokovic     Murray      3.13
Djokovic     Federer     3.00
Djokovic     Nadal       1.88
Totale                   8.01

Federer      Murray      1.88
Federer      Djokovic    1.56
Federer      Nadal       1.50
Totale                   4.94

Murray       Djokovic    1.00
Murray       Nadal       0.38
Murray       Federer     0.25
Totale                   1.63

Nadal ha una frazione di titolo netta di 2.25 Slam nei confronti di Federer, di 1.25 rispetto a Djokovic e di 1.06 contro Murray. Così come il resto del circuito preferirebbe che i Fantastici Quattro avessero intrapreso un altro sport, tre quarti dei Fantastici Quattro hanno più di una ragione per volere che Nadal si fosse concentrato sul golf.

E Nadal continua a incombere anche agli Australian Open 2019, in corso di svolgimento. Con la testa di serie numero 2, è un potenziale avversario di Federer in semifinale (Murray ha perso al primo turno da Roberto Bautista Agut) e, naturalmente, di Djokovic in finale.

Non c’è garanzia che Nadal arrivi almeno in semifinale, ma con questi giocatori che per l’ennesimo Slam sono le prime tre teste di serie, la fine dell’epoca dei Fantastici Quattro e delle frazioni di titolo Slam è ancora lontana.

The Big Four and Grand Slam Title Blocks

Differenze fra sessi nell’assegnazione delle penalità

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 10 settembre 2018 – Traduzione di Edoardo Salvati

Gli episodi arbitrali della finale femminile degli US Open 2018 sono diventati argomento scottante, a non voler esagerare con gli aggettivi. Molte delle lamentele sul trattamento ricevuto da Serena Williams si fondano sulla convinzione di un atteggiamento sessista da parte del giudice di sedia, Carlos Ramos.

Chiunque segua regolarmente il tennis ha certamente osservato giocatori e giocatrici comportarsi in un modo che può sembrare più offensivo di quello di Williams, e chiunque presti attenzione ha certamente visto innumerevoli violazioni alla regola del coaching (il tentativo di un allenatore o allenatrice di dare, fuori dal campo, suggerimenti tattici o tecnici al proprio giocatore o giocatrice in campo, n.d.t.) non subire penalizzazione.

Differenze di stili e discrezionalità

Ci sono alcuni aspetti su cui è facile trovarsi d’accordo. In primo luogo, non tutti gli arbitri hanno il medesimo stile. Ad esempio, Ramos è più severo di Mohamed Lahyani. In secondo luogo, agli arbitri è concesso margine di discrezionalità, per cui la stessa infrazione potrebbe ricevere nulla o differente sanzione a seconda della partita in cui si verifica. Da ultimo, gli arbitri cercano generalmente di evitare in tutti i modi penalità di gioco.

Molte partite presentano almeno un’avvertenza, sia essa per coaching, abuso della pallina o un’ampia varietà di altre casistiche, ma solo in un una percentuale ridotta di casi la situazione peggiora determinando la perdita di un punto o di un game. Anche i giocatori si muovono tipicamente con cautela: dopo aver ricevuto un’avvertenza, non si vedono racchette spaccate o palline lanciate fuori dallo stadio con la stessa frequenza.

Le differenze tra i vari arbitri e la discrezionalità sui cui possono fare leva all’interno delle regole permette con facilità di estrapolare una specifica chiamata ed etichettarla con sessismo, razzismo, favoritismo, appoggio del giocatore locale, disprezzo verso Roger Federer o Rafael Nadal, o semplice stupidità.

La rarità di un punto o un game di penalizzazione enfatizza l’impatto delle decisioni prese durante la finale femminile, visto che, con molteplici opzioni a disposizione, difficilmente un arbitro decide di innescare la bomba di un intero game di penalità.

Un po’ di numeri

I punti e, ancor di più, i game di penalità sono così rari da rendere impossibile trarre solide conclusioni. Analizziamo comunque i dati in nostro possesso. Per mia conoscenza, nessuna entità di governo del tennis – l’ATP, la WTA, l’ITF o la USTA – ha mai reso pubblici i dati sulle penalità, sui giocatori che le ricevono o sugli arbitri che le assegnano (e sarebbe il momento perfetto per farlo, ma non ho alcuna aspettativa al riguardo). In alternativa, si può utilizzare il sempre più abbondante campione di dati del Match Charting Project, che, solo dal 2010 in avanti, comprende più di 3500 partite.

Partite non casuali ma di primaria importanza

Quelli del Match Charting Project non sono dati casuali, perché riflettono in parte le preferenze personali dei volontari che raccolgono statistiche punto per punto. Vanno bene però per lo scopo di questo articolo: le partite del Match Charting Project infatti sono tra le più importanti, con un numero sproporzionato di finali e di giocatori di vertice coinvolti, tra cui 100 partite di Williams.

Fatte queste premesse, verifichiamo le penalità in partita dal 2010 a oggi, escludendo la finale femminile degli US Open 2018. L’ultima colonna della tabella, “P%”, è la percentuale di partite in cui una penalità è stata comminata.

Partite           Totale   Penalità   P%  
Donne (tutte)     1895     13         0.69%  
Donne (Slam)      490      6          1.22%  
Donne (finali)    228      2          0.88%
  
Uomini (tutte)    1689     16         0.95%  
Uomini (Slam)     234      6          2.56%  
Uomini (finali)   371      5          1.35%

I giocatori ricevono più penalità delle giocatrici in tre diversi confronti: tutte le partite del Match Charting Project, le partite degli Slam e le finali (non ho tenuto in considerazione i game di penalità perché non esistono praticamente dati al riguardo. In più di 3500 partite, solo una volta la situazione è degenerata da richiedere un game di penalità, cioè quando Grigor Dimitrov ha perso il controllo nella finale di Istanbul 2016). I numeri relativi agli Slam sono particolarmente significativi perché è l’unica categoria in cui la selezione del giudice di sedia avviene nello stesso gruppo. Per gli altri tornei, i due circuiti utilizzano arbitri diversi.

Né equità, né sessismo

Questi numeri non sono evidenza di equità di trattamento fra sessi, tantomeno determinano l’esistenza di sessismo nei confronti delle giocatrici o dei giocatori. A parte la quantità limitata di penalità, non conosciamo nulla sui motivi scatenanti o su occorrenze analoghe che non hanno invece dato luogo a una sanzione. È possibile che i giocatori siano in generale più aggressivi nei confronti degli arbitri, e dovrebbero quindi ricevere una volta e mezzo – o anche più – le penalità comminate alle giocatrici.

Non ne ho idea ed è probabile che non lo sappia nemmeno chi si è espresso sulla diatriba tra Williams e Ramos. In questo tipo di confronti al vetriolo l’aneddotica la fa da padrona. Per dirimere la questione una volta per tutte, si dovrebbe disporre uno studio in situazione di controllo, magari dando istruzioni a un gruppo di giocatori e giocatrici di criticare l’arbitro con le stesse dinamiche comportamentali e confrontare poi i risultati. Per quanto sia un’idea divertente, non vedrà mai realizzazione.

Conclusioni

Non intendo dire che le accuse di sessismo necessitino di una validazione statistica, perché naturalmente non è così. Ma nei casi in cui i dati sono disponibili, specialmente se in possesso di alcune delle stesse entità governative schierate dalla parte accusatoria, è un peccato che siano ignorati. Seppur limitate, le informazioni che arrivano dal Match Charting Project indicano che gli uomini ricevono penalità dal giudice di sedia più frequentemente delle donne.

La USTA, l’ITF, e la WTA potrebbero intervenire facendo definitiva chiarezza sulla controversia – cioè se gli arbitri applicano il regolamento mantenendo costante imparzialità o se esistono dinamiche di trattamento privilegiato nei confronti dei giocatori – con la pubblicazione dei dettagli di tutte le partite, tra cui il numero degli avvertimenti e delle penalità e le motivazioni da cui sono scaturite, oltre ai nomi degli arbitri. Altrimenti, purtroppo, ci aspettano altre settimane di protagonismo infondato.

Gender Differences in Point Penalties

Breve analisi degli scambi incrociati

di Chapel Heel // FirstBallIn

Pubblicato il 26 maggio 2018 – Traduzione di Edoardo Salvati

Stavo esercitando le mie conoscenze di Python Pandas – che da zero sono salite all’infinitesimo incremento di zero previsto dalla scala con cui si misurano le suddette – su alcuni dati punto per punto dal database del Match Charting Project e mi è venuta la curiosità di scoprire quanto siano frequenti gli scambi incrociati di dritto e quelli di rovescio nel tennis maschile.

Ho fatto partire il campione dei dati dal 2006 (fino a circa febbraio 2018), ottenendo un sottoinsieme di quasi 242 mila colpi. La tabella mostra il numero di scambi incrociati di dritto e di rovescio, suddivisi per numero di colpi che compongono lo scambio incrociato (la risposta al servizio non è conteggiata). Il numero in alto a sinistra (101,700) si riferisce agli scambi del sottoinsieme fatti da almeno tre colpi (a seguito della risposta) e le percentuali sono calcolate in funzione.

Più scambi incrociati di rovescio che di dritto

Mi ha sorpreso trovare che, tra gli uomini, ci siano scambi incrociati di rovescio in misura maggiore, seppur di poco, di quelli di dritto. Va specificato che ho escluso scambi con colpi tagliati.

Se per il dritto è irrilevante (ne ho trovati solo due che, francamente, direi che sono due di troppo, e in entrambi uno dei giocatori era Stanislas Wawrinka), per il rovescio sono rimasti fuori dalla tabella 374 scambi.

In media, gli scambi di rovescio sono leggermente più lunghi, con il 93% degli scambi incrociati di dritto che terminano al quarto colpo e solo l’85% di quelli con il rovescio, forse perché i giocatori hanno più facilità a cambiare sul lato del dritto o perché il dritto è un colpo molto più efficace per terminare lo scambio con un vincente.

Anche se sembra che circa il 10% degli scambi (e circa il 4% di tutti i punti) includa una sequenza di almeno tre colpi incrociati, sono in realtà di meno, perché alcuni dei punti considerati hanno al loro interno due o più occorrenze con uno scambio di almeno 3 incrociati.

Ad esempio, uno scambio composto da tre dritti incrociati, seguito da un dritto lungolinea, poi altri tre dritti incrociati e un rovescio lungolinea, produce in totale 3 occorrenze valide per la tabella a fronte di un solo punto (nella codifica del Match Charting Project lo scambio è rappresentato con f1f1f1f3b3b3b3b1f1f1f1. Sono sicuro che con questo vi ho proprio ingolosito, non è così?).

Ipotesi di tipo gioco sugli scambi incrociati

Ho ipotizzato che il giocatore che colpisce il secondo colpo di uno scambio incrociato di almeno tre colpi è anche colui che più probabilmente deciderà di interromperlo. Ho pensato cioè che il secondo giocatore non voglia rimanere in una situazione di gioco che ha iniziato l’avversario, e non diventa davvero una situazione fino a che il primo giocatore non colpisce il terzo colpo.

Funziona così: il giocatore che colpisce il primo colpo ha giocato semplicemente un colpo, ma quando arriva dal suo lato di campo un colpo incrociato, pensa tra sé “Forse è un buon momento per imporre il mio gioco e bloccare l’avversario in uno scambio come questo, per poi interromperlo e vincerlo”. Al momento di colpire il quarto colpo, l’avversario pensa tra sé “Non mi farò certamente incastrare in uno scambio incrociato, me ne tiro fuori!”.

È un’ipotesi praticamente inevitabile, visto che gli scambi incrociati da tre colpi sono i più frequenti: il secondo colpo del giocatore che ha colpito per secondo è quello che più spesso interrompe questa particolare situazione.

Cosa succede se eliminiamo gli scambi da tre colpi (cioè più della metà degli scambi incrociati)? È quattro volte più probabile che il giocatore che inizia lo scambio lo interrompa dal lato del dritto e due volte più probabile che lo interrompa dal lato del rovescio.

Se vi capita di guardare le partite del singolare maschile del Roland Garros, provate a osservare quanti scambi incrociati riuscite a individuare e prendete nota di quale dei due giocatori lo interrompe. Fate attenzione anche a vedere se chi interrompe lo scambio incrociato vince poi il punto, perché l’altra mia ipotesi è che vada esattamente così.

A Brief Look at Cross-Court Rallies

Sull’uso delle statistiche del Match Charting Project: Pouille vs Khachanov (parte 2)

di Chapel Heel // FirstBallIn

Pubblicato il 10 aprile 2018 – Traduzione di Edoardo Salvati

Nella prima di quest’analisi in due parti, ho identificato alcune statistiche chiave dalla finale di Marsiglia 2018 tra Lucas Pouille e Karen Khachanov, persa da Pouille in tre set.

Ho poi proposto un piano d’azione in sei punti che Pouille avrebbe potuto attuare nella rivincita al secondo turno di Dubai di qualche giorno dopo. Pouille ha vinto quella seconda partita in tre set (sempre sul cemento).

Vediamo se qualcuno di quei punti si è rivelato un fattore nella seconda partita. Premetto di dover confessare una probabile inconscia tendenza a collegare i dati dalla seconda partita a quelli generati dalla prima partita. Per questa ragione ho scritto l’articolo sulla prima partita senza aver tenuto in conto i dati della seconda.

Mi sono anche ripromesso, da un lato, di non modificare nessuna considerazione espressa in precedenza (a meno di errori obiettivamente macroscopici) dopo aver esaminato i dati della seconda partita e, dall’altro, di scrivere della seconda partita anche se nessuna conclusione può essere ricondotta a quanto emerso dalla prima partita.

Cosa mostrano le statistiche del secondo turno di Dubai (seconda partita)?

Iniziamo guardando gli stessi valori selezionati nella prima parte

Sul servizio, Khachanov ha avuto il 31% tra ace, servizi con risposte che non sono finite in campo ed errori forzati alla risposta (sempre un buon rendimento ma non così alto come nella prima partita). Ha servito solo il 59% di prime però, ben inferiore alla prima partita, che rappresenta un deciso cambiamento in favore di Pouille.

Ci saremmo aspettati un qualche tipo di regressione da parte di Khachanov, magari anche attribuibile alla posizione di Pouille alla risposta nella seconda partita, o semplicemente un’idea più chiara di quest’ultimo sul modo di servire dell’avversario.

Gli errori che Khachanov ha forzato alla risposta sono stati in realtà più numerosi di quelli della prima partita. La differenza maggiore è nella percentuale di ace, rientrata nella norma, a suggerire che la regressione al servizio sembra essere stata il fattore dominante.

Nella seconda partita Pouille ha servito la prima di servizio esterna sul lato delle parità molto più frequentemente, mantenendo all’incirca lo stessa combinazione di servizi al centro e all’esterno sul lato dei vantaggi, nonostante nella prima partita una percentuale del 94% di punti vinti con il servizio esterno sul lato dei vantaggi.

La strategia al servizio non ha funzionato

C’è però una ragione per questo: nella seconda partita, sembra che Pouille abbia smesso di servire esterno sul lato dei vantaggi perché vinceva meno della metà dei punti con quella soluzione, un risultato opposto rispetto alla prima partita.

Forse il ridotto campione di punti della prima partita era ingannevole o forse Pouille non riusciva a servire nella seconda partita con la stessa efficacia sul lato dei vantaggi. O forse Khachanov se n’era accorto. Oppure tutte e tre le spiegazioni.

Nella seconda partita Pouille ha servito la prima con il 65%, decisamente meglio del 59% della prima partita. Ha vinto però il 74% dei punti sulla prima (rispetto al 78% della prima partita) e il 55% dei punti sulla seconda (rispetto al 51% della prima partita). È quindi un esito neutro. L’aumento nella percentuale di prime, molto più alta della media di Pouille, è stata bilanciata dalla vittoria di meno punti sulla prima.

Può trattarsi di una specifica scelta strategica di Pouille, ma non ha funzionato per il meglio. Nella seconda partita, Pouille ha vinto il 29% dei punti sul servizio di Khachanov in situazione di parità (compreso il 30-30), percentuale identica rispetto alla prima partita.

La concentrazione

Ha anche vinto 7 punti su 8 sulle parità (compreso il 30-30) sul suo servizio, rispetto al 58% della prima partita. La maggioranza dei punti vinti arriva sul 40-40, invece che sul 30-30, quindi non è chiaro se sia dovuto a un aumento della concentrazione sui punti importanti.

Nel primo articolo, ho ipotizzato che la concentrazione sia automaticamente alta sul 40-40, come dovrebbe esserlo sui punti di chiusura del game. Ma forse non lo è, forse è riposta così tanta attenzione sul 40-40 da non averla allo stesso modo sul punto precedente.

Questo spiegherebbe anche l’idea di Brad Gilbert di un vantaggio nell’avere massima concentrazione ogni qualvolta un giocatore è a due punti dalla conquista del game. Ad ogni modo, nella seconda partita Pouille ha vinto più punti sul 40-40 che sul 30-30.

Nella seconda partita, Khachanov ha servito molto di più esterno sul lato delle parità e molto di più al corpo sul lato dei vantaggi. Nella prima partita la combinazione di servizi era più equilibrata sul lato delle parità e con più servizi al centro sul lato dei vantaggi. Nella seconda partita è in sostanza passato da al corpo-parità a esterno-parità e da centrale-vantaggi a al corpo-vantaggi.

Questo elemento non rientrava per Pouille nel piano d’azione dalla prima partita, perché si trattava di differenze non così evidenti, ma avevo suggerito che il successo di Khachanov con la combinazione centrale-vantaggi poteva essere un aspetto da sfruttare.

Invece, sembra che Khachanov abbia deliberatamente mischiato le carte cercando di togliere spazio a Pouille con il servizio al corpo, anziché continuare a enfatizzare il servizio centrale-vantaggi. È più importante cambiare strategia o fare affidamento sulle posizioni di forza ottenute in una recente partita?

La risposta di Pouille come fattore chiave

Nella seconda partita, Pouille ha vinto il 48% dei punti sulla seconda di servizio di Khachanov, rimettendo la palla in gioco nel 96% dei casi, un aumento consistente, rispettivamente, dal 25% e 82% della prima partita.

Potrebbe essere stato il fattore determinante della vittoria di Pouille, perché si è tradotto in 8 risposte in campo in più sulla seconda e 9 punti in più vinti sulla seconda di servizio, in una partita sostanzialmente equilibrata punto per punto.

Pouille ha vinto il 70% dei punti a rete su 10 discese. Non ha mai per fatto servizio e volée nella seconda partita e ha giocato 4 colpi d’approccio. Pur sempre un valido rendimento, ma non paragonabile agli 11 punti vinti su 12 della prima partita.

In effetti, con meno servizi e volée nella seconda partita si è trovato a rete meno spesso: o non prestava altrettanta attenzione (come suggerito nel mio piano d’azione) o Khachanov non gli permetteva di farlo così facilmente.

Nella seconda partita, negli scambi di almeno quattro colpi la percentuale di vittoria di Khachanov sul servizio è stata del 43%, in aumento dal 32% della prima partita, con gli scambi che sono andati oltre il quarto colpo il 20% in più rispetto alla prima partita. La mia strategia per Pouille quindi di allungare lo scambio sul servizio dell’avversario ha comportato un esito peggiore.

Proseguiamo con il chiederci se ci sono stati altri evidenti chiavi di successo che hanno inciso significativamente sulla seconda partita ma che non erano un fattore nella prima partita

Quasi facendo il contrario del consiglio di “servire più spesso esterno sul lato dei vantaggi” Pouille ha aumentato notevolmente la sua percentuale di punti vinti servendo al centro sul lato delle parità.

In generale, il risultato finale è stato deciso dagli scambi più lunghi e meno dai punti vinti con ace o servizi con risposte che non sono finite in campo o errori forzati alla risposta. I dati raccolti dalle partite non mostrano un vantaggio evidente negli scambi lunghi per uno dei due giocatori.

Selezione dei colpi

Nella seconda partita, Pouille ha indirizzato al centro molti più colpi a rimbalzo, specialmente con il dritto, e anche più colpi a uscire. Complessivamente, nella prima partita ha giocato incrociato il 46% delle volte contro il 36% della seconda partita.

Sono andato a rivedere i dati della prima partita per calcolare la percentuale di dritti colpiti da Khachanov come vincenti o come errori forzati indotti per vedere se Pouille stesse subendo malamente da quel lato. Chiamiamoli “vincenti di dritto”: il 22% dei dritti di Khachanov sono stati vincenti nella prima partita contro il 13% nella seconda partita.

Pouille o l’allenatore hanno visto che Khachanov era più efficace con il dritto e quindi hanno deciso di dargli meno angolo con cui lavorare nella seconda partita. I rovesci di Khachanov sono stati vincenti con percentuale del 12% nella prima partita rispetto all’8% nella seconda partita, ma il campione è più limitato rispetto ai dritti, quindi esito a trarre delle conclusioni definitive.

È interessante notare come Khachanov, in entrambe le partite, abbia optato per la stessa identica selezione di colpi incrociati, al centro, lungolinea e a uscire, anche se ha colpito più rovesci lungolinea nella seconda partita.

Ed è ancora più interessante il fatto che Pouille abbia ottenuto il 28% di vincenti di dritto al centro nella prima partita, più alta rispetto a quella di Khachanov. Eppure Khachanov non ha colpito più volte al centro nella seconda partita, mentre Pouille è riuscito a mantenere praticamente la percentuale di vincenti di dritto al centro (26%). In altre parole, Pouille ha modificato il suo gioco, Khachanov non lo ha fatto.

Considerazioni finali

È stata una buona idea quella di ripromettermi di commentare la seconda partita a prescindere dalla possibilità che ci fossero considerazioni non riconducibili a quanto emerso dalla prima partita. Volevo inizialmente chiamare questa sezione “Conclusioni”, prima di realizzare che non sono riuscito a trovarne neanche una, almeno non definitive.

Sembra che nella seconda partita Pouille sia riuscito a risolvere alcuni punti deboli emersi nella prima partita. Ha servito una percentuale di prime più alta, anche se questo poi non si è tramutato in un vantaggio.

Ha giocato meglio sulle parità (compreso il 30-30), ma è difficile capire se sia più per una maggiore concentrazione o per un campione ridotto di analisi. Ha rimesso in gioco molte più risposte sulla seconda di Khachanov, vincendone una proporzione molto più ampia, un fattore chiave per il risultato finale a suo favore.

Per contro, Pouille non ha provato ad andare a rete più spesso e qualsiasi ipotesi di servire più volte esterno sul lato dei vantaggi ha incontrato opposizione inflessibile da parte del suo avversario.

È interessante anche che sia Pouille che l’allenatore abbiano ritenuto che sarebbe stato utile togliere un po’ di angolo a Khachanov colpendo a rimbalzo al centro più frequentemente, un aspetto che non mi è parso ovvio riguardando a freddo i dati della mappatura.

È complicato trarre conclusioni

Forse perché non possiedo ancora un referenza per stabilire quale sia una percentuale alta di colpi vincenti su un lato o sull’altro del campo, impedendomi di procedere automaticamente con questo tipo di analisi.

Ebbene sì, è complicata.

L’unica conclusione davvero definitiva a cui forse si può giungere è che il solo modo a disposizione – mia o di chiunque altro – per migliorare nell’esame di dati granulari è quello di continuare a raccoglierli e studiarli.

Prima o poi arriverà su questa strada una persona più intelligente di me in grado di creare algoritmi per individuare tendenze non evidenti all’occhio umano.

Pouille v. Khachanov: Drilling Down on Match Stats (Part 2)

Sull’uso delle statistiche del Match Charting Project: Pouille vs Khachanov (parte 1)

di Chapel Heel // FirstBallIn

Pubblicato il 12 marzo 2018 – Traduzione di Edoardo Salvati

Lucas Pouille e Karen Khachanov hanno giocato la finale del torneo di Marsiglia 2018 (vinta da Khachanov in tre set) e, un paio di giorni più tardi, si sono trovati contro nel secondo turno di Dubai (vinto questa volta da Pouille, sempre in tre set).

Avendo mappato entrambe le partite per il Match Charting Project, ho pensato che fosse interessante analizzarne le statistiche, vista la prossimità temporale e il fatto che si siano giocate sulla stessa superficie.

È la prima volta che mi cimento in questa pratica e la quantità di informazioni a disposizione è letteralmente travolgente. Penso sia impossibile, almeno per un essere umano, esaminare i dati di ciascun punto.

Nello sforzo quindi di limitare lo scopo dell’analisi – di fatto una soluzione di comodo per capacità di elaborazione limitate come quelle del mio cervello – ho scelto di procedere in modo più diretto.

Il punto di vista di Pouille

Ho iniziato cioè con i dati della prima partita esclusivamente dal punto di vista di Pouille (o del suo allenatore). L’obiettivo era individuare alcuni valori che mi sembra emergessero sugli altri come aspetti più funzionali al gioco di Pouille e, viceversa, trovare quelli che non lo erano.

Nel fare questo volevo capire se Pouille (in campo) e l’allenatore (dagli spalti) se ne accorgessero intuitivamente o se servisse necessariamente un’approfondimento con dati granulari. O se comunque l’analisi della partita potesse beneficiare significativamente di dati punto per punto.

Volevo sapere inoltre se questo tipo di analisi potesse incidere sul modo in cui Pouille avrebbe affrontato la successiva partita contro Khachanov e se, una volta giocato e vinto il secondo turno a Dubai, ha in effetti messo in pratica (a sua insaputa rispetto all’analisi naturalmente) parte delle risultanze.

Anche se si tratta solo dell’idiomatica punta dell’iceberg, è comunque un’analisi lunga. Ho raccolto quindi i dati salienti dalla prima partita e le possibili azioni da intraprendere per la seconda partita in questo articolo. I dati salienti della seconda partita e il raffronto con la prima saranno descritti nel prossimo articolo.

Statistiche dalla finale di Marsiglia (prima partita)

Riflessioni dal punto di vista di Pouille:

*Khachanov ha servito con il 20% di ace e un altro 18% di servizi ha generato risposte che non sono finite in campo o che hanno determinato errori forzati. Ha inoltre servito con il 69% di prime. Sicuramente è un risultato straordinario, non necessariamente in grado di replicare in futuro.

*Invece io sulla prima ho servito con una buona combinazione di servizi esterni e al centro. Khachanov ha vinto il 30% delle risposte sui miei servizi al centro ma solo il 17% di quelli esterni. Con il 94% dei punti vinti, sono stato particolarmente efficace servendo esterno sul lato dei vantaggi.

*Ho vinto il 78% dei punti giocati sulla mia prima ma solo il 51% dei punti sulla seconda. Ho servito la prima con il 59%.

*Khachanov ha dominato su situazioni di punteggio di parità, vincendo tutti i punti sul suo servizio e il 42% sul mio. È da notare a questo proposito che il Match Charting Project considera il 30-30 come una parità, visto che servono solo due punti consecutivi per poi vincere il game.

*Sul lato dei vantaggi, Khachanov ha servito più volte centralmente di quanto abbia fatto verso l’esterno, ma ha vinto una percentuale più alta di punti in questo secondo caso.

*Io ho vinto solo il 26% dei punti sulla seconda di servizio di Khachanov e ho risposto mettendo la pallina in campo per l’82%. Non ha fatto ace sulla seconda di servizio e mi ha costretto solo una volta all’errore forzato, quindi gli altri errori dipendono esclusivamente da me.

*A rete, ho vinto 11 punti su 12.

*Per Khachanov, la percentuale di punti vinti sul servizio è scesa al 32% nei punti che sono andati oltre i quattro colpi, occorrenza che si è verificata solo il 31% delle volte sul suo servizio.

A mio giudizio, questi sono gli aspetti che più risaltano a un’osservazione immediata, ma ci sono decine di altre conclusioni che si potrebbero evincere dai dati a disposizione.

Giocatori e allenatori sono in grado di riconoscere questi dettagli della partita?

Sia Pouille che il suo allenatore hanno quasi certamente intuito che Khachanov stesse servendo con un rendimento così alto da non essere probabilmente replicabile nella seconda partita. Non sono necessari molti numeri per comprenderlo.

Sia Pouille che il suo allenatore hanno quasi certamente intuito l’efficacia del servizio esterno sul lato dei vantaggi, ma senza aver visto i dati è più difficile rendersi conto della portata di questa strategia.

Sia Pouille che il suo allenatore potrebbero non essere eccessivamente preoccupati dalla percentuale di prime di servizio, considerando che dall’inizio del 2017 sul cemento in media Pouille ha servito solo con il 57%.

Come accade per la maggior parte dei tifosi, è probabile che giocatori e allenatori prestino più attenzione a vincere le palle break che i punti sulla parità o sul 30-30.

Nel suo libro Winning Ugly, Brad Gilbert sottolinea come i giocatori debbano alzare il livello di concentrazione ogni volta che il punteggio arriva a due punti dalla chiusura del game. I dati del Match Charting Project possono dare sostegno a questa necessità con maggiore chiarezza.

L’importanza dei dati per fornire risposte

Visto che la preferenza di Khachanov per i servizi al centro non è così marcata, senza dati specifici sulla partita sia Pouille che il suo allenatore potrebbero non rendersene conto. E senza dati è più difficile capire di quanto il livello di Pouille in risposta alla seconda di servizio di Khachanov sia stato scadente, pur avendone sensazione dal campo.

Sia Pouille che il suo allenatore hanno probabilmente visto che scendere a rete è stato molto importante.

Dubito invece che entrambi i giocatori e allenatori abbiano cercato una strategia ottimale di durata dello scambio sul servizio di uno o dell’altro. Sospetto invece che dal lato di Pouille pensino che scambi più lunghi siano per lui un vantaggio.

Però Pouille è un giocatore d’attacco, quindi è probabile che non vogliano che gli scambi si protraggano a lungo (i dati dalla prima partita non mostrano in media uno specifico vantaggio per Pouille sugli scambi lunghi). Quando si dovrebbe quindi avere degli scambi più lunghi? I dati possono fornire in questo senso una risposta.

In uno dei podcast più recenti su TennisAbstract, Jeff Sackmann e Carl Bialik hanno parlato di quali dati possano essere più utili per giocatori e allenatori, senza però raggiungere una conclusione definitiva. Ho suggerito che – per molte delle analisi punto per punto che ho elencato – giocatore e allenatore abbiano già sensazione di quanto stia accadendo.

In ogni caso i dati granulari mantengono la loro rilevanza perché: a) il dato numerico è una verifica empirica della sensazione (ne parlo a breve); b) i numeri possono rappresentare una sorta di elenco specifico degli aspetti su cui allenarsi (chiedetevi se vedete regolarmente allenatori prendere nota durante la partita); c) la quantificazione di questi elementi può essere utile a determinare l’importanza relativa delle azioni correttive da intraprendere per un giocatore e ad assegnarne priorità in fase d’intervento.

Riguardo al rendersi conto di quanto stesse accadendo, si è trattato di una finale molto equilibrata, con dispendio di emozioni, con punti per la classifica e premi partita in palio, tutti fattori di disturbo per un’analisi in tempo reale.

Inoltre, la memoria tende a svanire nelle ore successive, sopratutto in caso di sconfitta. Avere a disposizione dati punto per punto permette di riflettere a lucido o di cogliere aspetti che, al momento, sono sfuggiti.

Trasformare l’analisi punto per punto della prima partita in un piano d’azione

Abbiamo dunque alcuni indicatori punto per punto dalla prima partita, in parte evidenti a un osservatore attento, in parte intuibili senza però comprenderne la grandezza e che in parte potremmo definire “nascosti” (in realtà molti indicatori probabilmente rientrano in questo gruppo, visto che io non sono ovviamente in grado di trovarli tutti).

Come ha dichiarato spesso Paul Annacone, sono poche le nozioni che un giocatore può fare proprie e applicare tra una partita e l’altra. È per questo che il suo metodo prevede uno o due (o anche tre) suggerimenti su cui concentrarsi in ogni partita, in funzione di chi sta allenando.

Essendo questo più un esercizio teorico per vedere quello che Pouille può fare e che ha poi effettivamente introdotto nella partita successiva, non serve essere così limitanti.

I sei punti del piano

Ho scelto comunque di riassumere un piano d’azione in sei punti, che elenco senza particolare ordine:

  1. Pouille dovrebbe modificare la sua selezione di servizi e usare più spesso il servizio esterno, specialmente sul lato dei vantaggi, nel quale ha avuto una percentuale di punti vinti straordinariamente alta;
  2. vista la disparità tra percentuale di punti vinti con la prima e con la seconda di servizio, può avere senso tenere più prime in campo, evitando però di generare una diminuzione significativa nella percentuale di punti vinti con la prima;
  3. Pouille dovrebbe rimettere in gioco un numero maggiore di seconde di servizio di Khachanov. Forse è stato troppo aggressivo nella prima partita, aspetto che ha determinato errori non forzati con più frequenza;
  4. Pouille deve continuare nel gioco offensivo, perché a rete ha un vantaggio netto;
  5. Pouille dovrebbe cercare di allungare gli scambi sul servizio di Khachanov, senza smarrire però il piglio offensivo. Parte di questa strategia consiste nell’anticipare la risposta al servizio esterno sul lato dei vantaggi, dato l’alto rendimento ottenuto da Khachanov in quella fattispecie;
  6. Pouille dovrebbe alzare il livello di concentrazione in situazioni di punteggio sul 30-30 o sulla parità.

Se dovessi fare leva solo su tre dei sei punti del piano di azione, sceglierei probabilmente l’1, il 3 e il 4, perché sono i più chiari e i più facili per un giocatore da ricordare e applicare in campo.

I punti 2, 5 e 6 possono risultare troppo esoterici, o troppo legati alla necessità di trovare condizioni ottimali. Ad esempio, nel punto 2 si può ipotizzare che un allenatore dica di servire più prime, ma per riuscirci Pouille potrebbe dover diminuire velocità o profondità del colpo – soprattutto perché la sua percentuale di prime è storicamente bassa – comportando una riduzione della percentuale di punti vinti con la prima.

Il punto 6 merita di essere approfondito. Ho la sensazione che un professionista del circuito sia già molto concentrato su un punteggio di parità. Quindi, a mio avviso, la strategia di aumentare l’attenzione sul 30-30 è più importante.

Sebbene Pouille non abbia avuto un buon rendimento sulle parità rispetto alle attese (perdendole tutte sul servizio di Khachanov e vincendone solo il 58% sul proprio servizio), ha vinto 4 punti su 6 sul 30-30 sul proprio servizio.

Si può comunque dire che avrebbe dovuto concentrarsi di più sul 30-30 e servizio Khachanov, ma questo si è verificato solo quattro volte e con Khachanov in particolare stato di grazia al servizio. Il vero punto debole di Pouille è stato sul 40-40, ma si tratta in ogni caso di un campione di dati ridotto.

Nella seconda parte

Nel prossimo articolo adotterò la stessa metodologia per la seconda partita iniziando con il confronto tra le statistiche sin qui esaminate e le medesime derivanti della seconda partita.

Cercando poi di vedere quali dei punti al piano d’azione possano essere stati eventualmente un fattore chiave per Pouille nel ribaltare l’esito della partita. Infine, determinando quale diversa statistica della seconda partita possa aver fatto la differenza ai fini della vittoria.

Pouille v. Khachanov: Drilling Down on Match Stats (Part 1)

Le ultime 156 finali Slam maschili

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 10 maggio 2018 – Traduzione di Edoardo Salvati

È con orgoglio che annuncio il raggiungimento di un nuovo traguardo per il Match Charting Project! Abbiamo completato la raccolta di dati punto per punto di tutte le finali Slam maschili dal 1980, un insieme di partite che desideravo avere sin dai primi giorni di nascita del progetto e uno sforzo che ha coinvolto molte persone che regolarmente prestano il loro contributo.

Trovate qui l’elenco integrale delle finali, con il link ai dati punto per punto di ciascuna partita.

Una ricchezza informativa ineguagliabile

Dal 1980 alla finale degli Australian Open 2018 sono 152 finali maschili consecutive. Recentemente ho aggiunto le quattro finali del 1979, portando il totale a 156. Ci sono poi anche altre finali Slam più datate, ma la possibilità di tornare indietro nel tempo è limitata dal fatto che la disponibilità e qualità dei video per le partite precedenti alla fine degli anni ’70 è sensibilmente inferiore.

Per studiosi e appassionati di storia di tennis si tratta di materiale molto prezioso, ancor più per via della sua completezza. A eccezione di alcuni punti mancanti, il Match Charting Project offre una ricchezza informativa ineguagliabile: direzione del servizio, tipologia di colpo giocato, scelte tattiche (come il servizio e volée) e molto altro, in uno standard uniforme.

È sempre particolarmente gratificante terminare una collezione, in questo caso con gli ultimi due pezzi mancanti dati dalla finale del Roland Garros 1987 e dagli Australian Open 1981.

Anche se 156 partite sono una frazione ridotta delle circa 4000 presenti nel database, la completezza del sottoinsieme rende l’analisi scevra dalla natura non casuale della disponibilità dei video e dello specifico interesse di chi raccoglie i dati.

Ad esempio, se si vuole capire come il gioco a rete sia cambiato a Wimbledon nel corso degli ultimi quattro decenni, ora ci sono tutte le finali per farlo.

Su questa scia, abbiamo altri sottoinsiemi importanti su cui stiamo lavorando, come le finali dei Master 1000 dal 1990, le finali 2018 del circuito maggiore, gli scontri diretti tra i Fantastici Quattro e le finali giocate dai Fantastici Quattro negli anni.

Contribuite se potete

Stiamo anche per completare le finali Slam femminili, con 137 delle 152 totali dal 1980 e tutte quelle dal 1999 a oggi. Non riusciamo a recuperare i video per le rimanenti, tra cui in particolare la finale degli US Open 1998 (Davenport-Hingis), del Roland Garros 1994 (Graf-Pierce), degli US Open 1994 (Sanchez-Graf) e degli Australian Open 1991 (Seles-Novotna). Trovate qui l’elenco integrale, con anche le rimanenti finali dal periodo 1980-86. Se siete in grado di aiutarci, contattatemi pure!

Come sempre, se avete interesse per il progetto, il vostro contribuito è molto gradito. I 2.3 milioni di colpi ricchi di informazioni non sono apparsi magicamente, e ci affidiamo a volontari per mappare le partite. Spero quindi che vogliate unirvi: ci sono buoni motivi per i quali dovreste, e istruzioni su come iniziare. 

The Last 156 Men’s Grand Slam Finals

L’evoluzione del rovescio di Del Potro

di Martin Ingram // OnTheT

Pubblicato l’1 aprile 2018 – Traduzione di Edoardo Salvati

Con le vittorie ad Acapulco e all’Indian Wells Masters e la semifinale al Miami Masters, si può finalmente affermare che Juan Martin Del Potro è tornato a pieno titolo tra i favoriti del circuito.

Mi ha incuriosito un commento di Roger Federer, suo avversario nella finale di Indian Wells, in cui ha detto di ammirare Del Potro perché è sufficientemente contento di poter affrontare le partite quasi senza il rovescio a due mani, usando il rovescio tagliato. Anche se questo magari comporta perderne qualcuna in più contro determinati giocatori.

Federer si riferisce al rientro di Del Potro nel 2016, dopo la seconda operazione al polso, quando era evidente che ricorresse a molti più rovesci tagliati a una mano rispetto al passato.

Di quanto è cambiata la scelta dei colpi di Del Potro? È tornato a giocare come faceva prima dell’infortunio?

Grazie al prezioso lavoro di raccolta dati del Match Charting Project, in questo articolo cerco di trovare una risposta analizzando la variazione del rovescio di Del Potro nel tempo.

Vista la quantità di informazioni a disposizione, l’analisi è abbastanza agevole. Una delle indicazioni fornite è la tipologia di colpo (Shot Types).

Prendendo ad esempio i dati relativi alla finale di Indian Wells, vediamo che Del Potro ha colpito 172 rovesci (Backhand side), di cui 52 tagliati (BH slice/chip), che equivalgono al 30.2%.

Nel database aggregato del Match Charting Project le partite di Del Potro si fermano alla finale di Basilea 2017. Ho aggiunto manualmente le 4 partite della stagione 2018 di cui sono stati raccolti i dati.

IMMAGINE 1 – Porzione dei rovesci tagliati giocati da Del Potro nelle partite con a disposizione dati punto per punto

Il grafico mostra la porzione dei rovesci tagliati da Del Potro nel corso degli anni. Sembra che ci sia una discontinuità dal 2014, periodo dal quale ha iniziato improvvisamente a usare molto più spesso il rovescio tagliato di quanto non facesse precedentemente.

È stata un po’ una sorpresa per me, perché associo mentalmente questo cambiamento al suo rientro nel 2016 ma, stando ai dati del Match Charting Project, già a partire dalla vittoria nel torneo di Sydney 2014 Del Potro faceva largo uso del rovescio tagliato.

È tornato a colpire il rovescio come in passato?

Per provare a rispondere ho pensato di adattare un processo gaussiano ai dati del campione. Il processo gaussiano ipotizza che si verifichi un lieve cambiamento nel tempo e cerca di trovare una tendenza di lungo periodo.

Considerando che si tratta di una conta – nella quale cioè le osservazioni possono assumere solo valori interi non negativi e sono frutto di un conteggio invece che di ordinamento sulla base di una classifica – e che gli infortuni possono comportare brusche variazioni, il processo gaussiano non è necessariamente il modello ideale, ma fornisce una ragionevole approssimazione.

IMMAGINE 2 – Evoluzione del rovescio di Del Potro

Sono partito imputando manualmente i dati relativi a Indian Wells 2018, e il processo gaussiano è sembrato mostrare un leggero declino. Sono però poi le partite di Acapulco a cambiare l’andamento. In Messico, Del Potro ha usato il rovescio tagliato il 65% delle volte contro Alexander Zverev e il 64% contro Kevin Anderson.

Come visto in precedenza, a Indian Wells contro Federer ha invece usato solo 30% di rovesci tagliati. Sembra che in media Del Potro continui a giocare più tagliati, anche se il contrasto fra una partita e l’altra è ancora molto alto.

Anche se la porzione del 30.2% fatta vedere ultimamente è comunque superiore a qualsiasi altra prima del 2014 (con il 23.9%, la più alta era nella partita di Coppa Davis 2012 contro Ivo Karlovic).

L’impressione è che, complessivamente, Del Potro stia usando il rovescio in modo molto diverso dal periodo antecedente il 2014. Non è per forza però una circostanza negativa: forse il suo gioco ha raggiunto una completezza che non possedeva, anche grazie al rovescio tagliato.

Dopotutto, ha vinto entrambe le partite contro Anderson e Zverev senza particolari problemi, anche tagliando il rovescio quasi due volte su tre. In aggiunta, la percentuale relativamente bassa contro Federer lascia intendere che, dovesse averne bisogno, è in grado di ridurne l’utilizzo.

Un cambiamento evidente

È un’analisi parziale: il Match Charing Project ha un numero ridotto di partite di Del Potro, forse solo le più importanti e comunque con possibili altre limitazioni meno ovvie di questa.

Ciononostante, è interessante notare l’evidente cambiamento nel rovescio di Del Potro a partire dal 2014. Così come intrigante sarà vedere come giocherà il rovescio in futuro e se continuerà a ottenere risultati vincenti come quelli degli ultimi mesi.

The Evolution of Del Potro’s Backhand

Valori di riferimento nell’analisi punto per punto

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 17 gennaio 2017 – Traduzione di Edoardo Salvati

In un precedente articolo ho illustrato una possibile futura configurazione delle statistiche relative agli errori. Un ampio spettro di statistiche avanzate in molteplici sport, dal baseball all’hockey su ghiaccio – e progressivamente anche nel tennis – segue lo stesso algoritmo di base:

  1. raggruppare gli eventi (colpi, opportunità e qualsiasi altro) in categorie;
  2. determinale livelli attesi di prestazione o rendimento – solitamente medie del circuito – per ogni categoria;
  3. confrontare i giocatori (o i game o i tornei specifici) con quei livelli attesi di prestazione.

Il primo passaggio è di gran lunga il più complicato, perché la suddivisione in categorie dipende in larga parte dai dati a disposizione.

Nel baseball ad esempio, le statistiche di media difensiva avevano inizialmente poco margine di analisi oltre al numero di ribattute, che invece oggi possono essere raggruppate in funzione della posizione esatta, dell’angolo di lancio, della velocità di uscita dalla mazza e altro ancora.

Avere più dati non rende il compito necessariamente più facile, considerando la varietà di metodi di classificazione potenzialmente utilizzabili.

L’algoritmo che ho creato

Uno scenario simile si presenterà nel tennis se e quando, nel tempo, i dati raccolti da Hawk-Eye (o un sistema analogo) verranno resi di pubblico dominio. Per il momento, chi è interessato a fare analisi ha comunque molto materiale, in particolare i più di 1.6 milioni di colpi (a oggi più di 2 milioni, n.d.t.) raccolti grazie al Match Charting Project.

La sequenza di codifica dei colpi che ho creato per il Match Charting Project rende un passaggio dell’algoritmo relativamente immediato, perché è un sistema che classifica i colpi in due modi principali: il tipo (dritto, rovescio, rovescio tagliato, volée di dritto, etc) e la direzione (al centro o verso l’angolo destro o sinistro).

Pur tralasciando molti dettagli (profondità, velocità, rotazione, etc) si tratta del maggior numero di dati che ci si può aspettare un valutatore riesca a raccogliere in tempo reale sulla partita.

Per fare un esempio, si possono usare i dati del Match Charting Project per calcolare la media degli errori non forzati nel circuito maschile quando un giocatore prova a colpire un dritto incrociato, per poi confrontare tutti gli altri giocatori rispetto a quel valore di riferimento.

La media del circuito è del 10%, la frequenza di errori non forzati di Novak Djokovic è del 7% e quella di John Isner è del 17%. Naturalmente, non ci si può limitare a questo nel confronto tra efficacia di dritti incrociati. Se in media un giocatore del circuito ottiene un vincente dal 7% di dritti incrociati, la frequenza di Djokovic è solo del 6%, mentre quella di Isner è del 16%.

Serve una prospettiva più allargata

È necessario quindi adottare una prospettiva più allargata. Invece dei singoli colpi, credo sia di maggiore interesse analizzare le opportunità di colpo. Anziché domandarsi cosa succeda quando un giocatore è nella posizione di giocare un determinato colpo, dovremmo cercare di capire cosa accada quando quello stesso giocatore ha la possibilità di tirare un determinato colpo in una specifica zona del campo.

Questo diventa particolarmente importante se si vuole superare il fraintendimento che risiede nella distinzione tra errori forzati e non forzati (così come quello della linea di separazione tra errori e vincenti dell’avversario, frutto della stessa vicinanza interpretativa per cui i vincenti sono semplicemente colpi così ben piazzati che l’avversario non riesce nemmeno a commettere un errore forzato).

Nell’esempio con Djokovic e Isner, il denominatore era “dritti in una specifica zona del campo che il giocatore aveva una ragionevole opportunità di rimettere in gioco”, vale a dire vincenti ed errori non forzati di dritto.

In questo caso non stiamo confrontando grandezze omogenee: a parità di opportunità, Djokovic riuscirà ad arrivare su più palline, commettendo forse errori non forzati quando nella medesima circostanza considereremmo errori forzati quelli di Isner.

Esiti delle opportunità di colpo

Per esattezza, con opportunità di colpo intendo quelle definite dalla decisione di gioco presa dall’avversario, a prescindere da come il giocatore stesso riesca a replicare o se riesca anche solo ad arrivare con la racchetta sulla pallina. Ad esempio, ipotizzando che entrambi i giocatori siano destrimani, nel disegno è evidenziato un dritto incrociato.

Il giocatore A è quello che gioca il dritto e offre al giocatore B un’opportunità di colpo. Questa è una delle varie classificazioni degli esiti che potrebbero derivarne, con – tra parentesi – le abbreviazioni che ho utilizzato anche nei grafici a seguire:

  • il giocatore B non riesce a raggiungere la pallina, determinando un vincente per il giocatore A (vs V);
  • il giocatore B raggiunge la pallina, ma commette un errore forzato (EF);
  • il giocatore B commette un errore non forzato (ENF);
  • il giocatore B rimette la pallina in gioco ma finisce per perdere il turno (pi-P);
  • il giocatore B rimette la pallina in gioco, presenta al giocatore A un colpo “giocabile” e finisce per vincere il punto (pi-V);
  • il giocatore B costringe il giocatore A a commettere un errore forzato (EF ind);
  • il giocatore B colpisce un vincente (V).

Come sempre, per ogni dato denominatore si potrebbero individuare varie categorie, magari unendo errori forzati e non forzati, o scomponendo ulteriormente la tipologia “in gioco” per identificare se il giocatore si è posizionato in modo da concludere il punto velocemente. Ancora, si potrebbero analizzare categorie completamente differenti, come la selezione del colpo.

Le categorie sopra elencate forniscono comunque una valida idea generale di come i giocatori si comportino di fronte a opportunità differenti e come quelle opportunità siano di fatto diverse l’una dall’altra.

I grafici a seguire mostrano – mantenendo le sigle dell’esempio precedente – gli esiti per il giocatore B basati sui colpi del giocatore A, raggruppati solo per tipologia di colpo.

IMMAGINE 1 – Esiti di opportunità di colpo suddivisi per tipologia

Gli esiti sono messi uno sopra all’altro dal peggiore al migliore. In basso troviamo la percentuale di vincenti del giocatore A (vs V), cioè quelle opportunità in cui il giocatore B – dal cui punto di vista stiamo facendo l’analisi – non è riuscito nemmeno a raggiungere la pallina. In alto troviamo la percentuale dei vincenti (V) colpiti dal giocatore B di fronte all’opportunità di colpo.

Come ci si poteva attendere, i dritti presentano le opportunità più difficili: il 5.7% diventa un vincente e un altro 4.6% risulta in errori forzati. I giocatori sono in grado di convertire quelle opportunità in punti vinti solo il 42.3% delle volte, rispetto al 46.3% di fronte a un rovescio, al 52.5% di fronte a un rovescio tagliato o (in chip) e al 56.3% di fronte a un dritto tagliato.

Il grafico si basa su circa 347 mila colpi, cioè tutte le opportunità da fondo (esclusi i servizi, che necessitano di trattamento separato) che sono emerse in più di 1000 partite tra due destrimani presenti nel database.

Naturalmente, esistono numerosissime altre variabili per distinguere ulteriormente quei colpi del semplice raggruppamento per tipologia. L’immagine 2 mostra gli esiti delle opportunità di colpo in vari momenti dello scambio quando il giocatore A colpisce un dritto.

IMMAGINE 2 – Esiti di opportunità di colpo in vari momenti dello scambio

La colonna più a sinistra può essere letta come l’insieme dei risultati delle “opportunità di giocare un terzo colpo”, vale a dire esiti quando la risposta al servizio è un dritto. Anche in questo caso i numeri sono in linea con le attese: il momento migliore per giocare un vincente con un dritto è il terzo colpo, nella tattica chiamata “servizio più uno”.

Lo si può vedere in altro modo nella colonna adiacente, che rappresenta le opportunità di giocare un quarto colpo. Se l’avversario gioca un dritto in campo come primo colpo dopo il servizio nella tattica “servizio più uno”, c’è una probabilità del 10% che il giocatore non riesca nemmeno a raggiungere la pallina. In media, la probabilità di un giocatore di vincere il punto da quella posizione è solo del 38.4%.

Dopo il terzo e quarto colpo, ho suddiviso le opportunità in quelle a disposizione del giocatore al servizio (quinto colpo, settimo colpo e così via) e in quelle a disposizione del giocatore alla risposta (sesto, ottavo colpo, etc). Come si osserva, dal quinto colpo in avanti non c’è molta differenza, quantomeno di fronte a un dritto.

Esaminiamo un’ulteriore grafico: gli esiti delle opportunità di colpo quando l’avversario gioca un dritto in varie direzioni (sempre in una partita tra destrimani).

IMMAGINE 3 – Esiti di opportunità di colpo per dritto giocato in varie direzioni

C’è poca differenza tra i due angoli, ed è evidente che sia più semplice approfittare di una opportunità di colpo al centro del campo rispetto a ciascuno dei due angoli.

È interessante notare come di fronte a un dritto rimesso in gioco – a prescindere da dove sia mirato – il giocatore medio abbia una probabilità inferiore al 50% di vincere il punto.

Siamo in presenza di un’occorrenza di effetto (o distorsione) di selezione generante confusione e che occasionalmente si verifica nelle statistiche di tennis: visto che una percentuale importante di colpi è rappresentata da errori, il giocatore che ha colpito la pallina in campo è temporaneamente in una situazione di vantaggio.

Passi successivi

Se vi steste domandando quale sia il senso di tutto questo, posso capire (e apprezzo il fatto che abbiate letto sin qui nonostante i vostri dubbi). Senza prima arrivare all’analisi di situazioni molto più specifiche – e forse nemmeno in quel caso – queste medie del circuito non sono più che curiosità.

Mostrare che un dritto ha più efficacia che un rovescio tagliato o che tirare agli angoli del campo è più produttivo che mirare al centro certamente non rivoluziona l’analisi statistica nel tennis.

In definitiva, queste medie sono solo uno strumento per quantificare con maggiore dovizia il rendimento di determinati giocatori.

L’esplorazione di algoritmi come questo, unita all’incremento dei dati raccolti con il Match Charting Project (che ha da poco superato le 3600 partite totali, n.d.t.), permetterà di conoscere meglio le dinamiche di gioco dei migliori del mondo, e quali aspetti li rendano così tanto più bravi di tutti gli altri.

Benchmarks for Shot-by-Shot Analysis

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.

Differenza netta tra donne e uomini

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.

La PPA per le donne è di poca soddisfazione

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