Sara Errani sull’orlo del precipizio

di Chapel Heel // HiddenGameOfTennis

Pubblicato il 17 maggio 2019 – Traduzione di Edoardo Salvati

Nella prima partita degli Internazionali d’Italia, il torneo di casa, Sara Errani è stata demolita per 6-1 6-0 dalla numero 43 del mondo, Viktoria Kuzmova, che a sua volta la scorsa settimana a Madrid non aveva fatto nemmeno un game in pochi minuti in campo contro Simona Halep.

Sono andato subito a vedere le statistiche di Errani per cercare il numero di doppi falli, che ultimamente è diventato il motivo principale d’interesse per le sue statistiche. Sei doppi falli commessi, che non sembrano tanti, anche se ha servito solo 17 seconde. Mi hanno colpito di più invece le sette palle break che ha dovuto fronteggiare in una partita così breve. Si tratta di circa il 15% di tutti i punti al servizio, vale a dire che si è trovata sotto pressione al servizio più spesso di una volta ogni sette battute.

Ho fatto una veloce indagine sulle prime 125 della classifica, oltre a Errani, per la stagione 2019, compreso il torneo di Madrid, e per il periodo dalla stagione 2016 a quella attuale (incluso Madrid), eliminando poi tutte le giocatrici senza almeno 400 punti al servizio nel 2019. Sono rimaste fuori in quattro, tra cui Maria Sharapova.

La pressione delle palle break

La tabella mostra, per entrambi i periodi, le palle break fronteggiate come percentuale dei punti totali al servizio, e l’indice-z (cioè il numero di deviazioni standard rispetto alla media di questo gruppo. Nota: ho invertito il segno dell’indice-z in modo che a valori negativi corrispondano prestazioni negative). Ho aggiunto una quinta colonna “Differenza Indice-z” per la differenza tra breve e lungo periodo dell’indice-z, i cui numeri non hanno un significato intrinseco (almeno, non credo ne abbiano uno), ma aiutano a far vedere il cambiamento in termini di pressione delle palle break tra i due periodi di riferimento. La tabella è inizialmente ordinata per la peggior percentuale di pressione delle palle break (PBP) del 2019, ma si possono applicare altri filtri liberamente.

Min 400 Punti
servizio
PBP %
2019
Indice-z 2019PBP %
2016-2019
Indice-z
2016-2019
Differenza
Indice-z
Aleksandra Krunic0.161-2.8320.115-0.153-2.68
Sara Errani0.161-2.8320.141-2.560-0.27
Daria Gavrilova0.148-2.0220.123-0.893-1.13
Daria Kasatkina0.147-1.9590.122-0.801-1.16
Evgeniya Rodina0.145-1.8350.138-2.2830.45
Johanna Larsson0.145-1.8350.122-0.801-1.03
Shuai Zhang0.141-1.5850.117-0.338-1.25
Tamara Zidansek0.137-1.3360.129-1.4490.11
Anna Karolina Schmiedlova0.137-1.3360.135-2.0050.67
Nao Hibino0.137-1.3360.125-1.079-0.26
Samantha Stosur0.137-1.3360.110.310-1.65
Rebecca Peterson0.136-1.2730.119-0.523-0.75
Heather Watson0.136-1.2730.117-0.338-0.94
Ivana Jorovic0.135-1.2110.121-0.708-0.50
Mandy Minella0.134-1.1490.118-0.430-0.72
Lesia Tsurenko0.133-1.0860.120-0.616-0.47
Aliaksandra Sasnovich0.133-1.0860.119-0.523-0.56
Ons Jabeur0.132-1.0240.114-0.060-0.96
Vera Lapko0.132-1.0240.1130.033-1.06
Andrea Petkovic0.132-1.0240.124-0.986-0.04
Viktorija Golubic0.132-1.0240.120-0.616-0.41
Anna Blinkova0.131-0.9610.124-0.9860.03
Madison Brengle0.131-0.9610.131-1.6340.67
Yafan Wang0.131-0.9610.127-1.2640.30
Amanda Anisimova0.131-0.9610.115-0.153-0.81
Mihaela Buzarnescu0.130-0.8990.1110.218-1.12
Kristina Mladenovic0.130-0.8990.115-0.153-0.75
Jelena Ostapenko0.129-0.8370.124-0.9860.15
Laura Siegemund0.128-0.7740.119-0.523-0.25
Christina Mchale0.125-0.5870.121-0.7080.12
Marie Bouzkova0.125-0.5870.116-0.245-0.34
Barbora Strycova0.125-0.5870.114-0.060-0.53
Saisai Zheng0.125-0.5870.126-1.1710.58
Margarita Gasparyan0.124-0.5250.121-0.7080.18
Lauren Davis0.123-0.4630.124-0.9860.52
Sara Sorribes Tormo0.122-0.4000.146-3.0232.62
Zarina Diyas0.122-0.4000.121-0.7080.31
Fiona Ferro0.122-0.4000.135-2.0051.61
Carla Suarez Navarro0.121-0.3380.1120.125-0.46
Timea Bacsinszky0.121-0.3380.117-0.3380.00
Monica Puig0.120-0.2750.1060.681-0.96
Magda Linette0.120-0.2750.114-0.060-0.22
Anett Kontaveit0.120-0.2750.1050.773-1.05
Alison Riske0.120-0.2750.1110.218-0.49
Lara Arruabarrena0.119-0.2130.123-0.8930.68
Dalila Jakupovic0.119-0.2130.116-0.2450.03
Mona Barthel0.119-0.2130.116-0.2450.03
Kateryna Kozlova0.119-0.2130.1130.033-0.25
Elise Mertens0.119-0.2130.116-0.2450.03
Irina Camelia Begu0.118-0.1510.120-0.6160.47
Maria Sakkari0.118-0.1510.124-0.9860.84
Kaia Kanepi0.118-0.1510.1120.125-0.28
Vera Zvonareva0.117-0.0880.1130.033-0.12
Anastasija Sevastova0.117-0.0880.1110.218-0.31
Kirsten Flipkens0.117-0.0880.115-0.1530.07
Svetlana Kuznetsova0.117-0.0880.1110.218-0.31
Jil Teichmann0.116-0.0260.115-0.1530.13
Alize Cornet0.116-0.0260.125-1.0791.05
Victoria Azarenka0.116-0.0260.1050.773-0.80
Sorana Cirstea0.116-0.0260.116-0.2450.22
Sloane Stephens0.1150.0360.1090.403-0.37
Ysaline Bonaventure0.1150.0360.1100.310-0.27
Viktoria Kuzmova0.1140.0990.1050.773-0.67
Tatjana Maria0.1140.0990.115-0.1530.25
Stefanie Voegele0.1140.0990.1130.0330.07
Magdalena Rybarikova0.1140.0990.1120.125-0.03
Su Wei Hsieh0.1130.1610.122-0.8010.96
Jessica Pegula0.1130.1610.115-0.1530.31
Alison Van Uytvanck0.1130.1610.1070.588-0.43
Ajla Tomljanovic0.1130.1610.116-0.2450.41
Aryna Sabalenka0.1130.1610.1040.866-0.71
Eugenie Bouchard0.1120.2230.115-0.1530.38
Qiang Wang0.1120.2230.1100.310-0.09
Venus Williams0.1120.2230.1120.1250.10
Natalia Vikhlyantseva0.1120.2230.1120.1250.10
Yulia Putintseva0.1120.2230.121-0.7080.93
Veronika Kudermetova0.1110.2860.114-0.0600.35
Bernarda Pera0.1110.2860.114-0.0600.35
Polona Hercog0.1110.2860.122-0.8011.09
Misaki Doi0.1100.3480.117-0.3380.69
Petra Martic0.1100.3480.1060.681-0.33
Beatriz Haddad Maia0.1090.4100.1050.773-0.36
Pauline Parmentier0.1090.4100.121-0.7081.12
Caroline Garcia0.1090.4100.0991.329-0.92
Lin Zhu0.1080.4730.118-0.430.90
Anastasia Potapova0.1080.4730.122-0.8011.27
Sofia Kenin0.1080.4730.1120.1250.35
Anastasia Pavlyuchenkova0.1070.5350.1060.681-0.15
Kristyna Pliskova0.1070.5350.0981.422-0.89
Vitalia Diatchenko0.1070.5350.118-0.430.97
Dayana Yastremska0.1060.5980.1090.4030.20
Garbine Muguruza0.1060.5980.0991.329-0.73
Belinda Bencic0.1060.5980.1100.3100.29
Ekaterina Alexandrova0.1060.5980.1120.1250.47
Julia Goerges0.1050.6600.0921.977-1.32
Taylor Townsend0.1050.6600.121-0.7081.37
Nicole Gibbs0.1030.7850.122-0.8011.59
Elina Svitolina0.1030.7850.1021.051-0.27
Katie Boulter0.1030.7850.114-0.0600.85
Caroline Wozniacki0.1020.8470.1030.959-0.11
Iga Swiatek0.1020.8470.1050.7730.07
Katerina Siniakova0.1010.9090.115-0.1531.06
Danielle Collins0.1000.9720.1120.1250.85
Astra Sharma0.1000.9720.1030.9590.01
Donna Vekic0.1000.9720.1110.2180.75
Madison Keys0.0991.0340.0912.070-1.04
Angelique Kerber0.0991.0340.1040.8660.17
Camila Giorgi0.0991.0340.1060.6810.35
Johanna Konta0.0981.0960.0951.699-0.60
Dominika Cibulkova0.0961.2210.1130.0331.19
Karolina Muchova0.0941.3460.1001.2360.11
Simona Halep0.0931.4080.1040.8660.54
Serena Williams0.0911.5330.0783.274-1.74
Bianca Andreescu0.0891.6580.0991.3290.33
Ashleigh Barty0.0891.6580.0862.533-0.88
Karolina Pliskova0.0881.7200.0902.163-0.44
Petra Kvitova0.0851.9070.0941.7920.12
Marketa Vondrousova0.0851.9070.1060.6811.23
Tereza Smitkova0.0851.9070.1050.7731.13
Naomi Osaka0.0841.970.0921.977-0.01
Kiki Bertens0.0782.3440.0971.5140.83
Jennifer Brady0.0772.4060.1050.7731.63
Media0.1160.113
Mediana0.1150.114
Deviazione Standard0.0160.010

Aleksandra Krunic è in difficoltà al servizio nel 2019 quanto lo è Errani, ma si tratta per lei di una novità, perché nell’orizzonte più lungo è rimasta all’incirca in media. Così non è invece per Errani, che riesce in qualche modo a regredire da numeri già significativamente scadenti. Sempre nel lungo periodo, Sara Sorribes Tormo è stata ancora più sotto pressione di Errani, con tre intere deviazioni standard dal lato sbagliato della media. Nel 2019 è solo al 36esimo posto delle peggiori: o ha cambiato qualcosa, o il campione di dati deve ancora aggiornarsi per riflettere la situazione.

Deviazioni standard dalla media

Errani stessa è vicina a tre deviazioni standard dalla media, che la pongono agli estremi della curva. In concreto, all’interno di una partita di routine in due set (tipo, 6-3 6-3) una giocatrice ha probabilmente 60-65 punti al servizio. Questo significa che Errani si trova di fronte a circa tre game di servizio in più in cui è sotto pressione per le palle break che deve fronteggiare rispetto alla media del gruppo.

Tra le migliori per indice-z nel lungo periodo non troviamo sorprese, vista la presenza tra le altre di Kiki Bertens, Naomi Osaka, Petra Kvitova, Karolina Pliskova, Ashleigh Barty, Madison Keys, Julia Goerges e Serena Williams (l’indice-z di Williams nel lungo è fantascientifico). Per il 2019 però, due giovani sono entrate tra le prime 10, Marketa Vondrousova e Bianca Andreescu.

Andreescu ha dimostrato di avere un servizio solido, ma Vondrousova non appare così forte, anche se il fatto di essere mancina probabilmente è un fattore rilevante. Sono numeri che semplicemente ricordato che proteggere il turno di servizio non è solo una questione di avere un servizio potente. Anche Caroline Wozniacki, Elina Svitolina e Halep, e pure Astra Sharma (!) rientrano tra le prime 20.

Tra i problemi al servizio e una bizzarra squalifica per doping (bizzarra quanto la sentenza, con una contestuale “ingestione involontaria” e un “lieve grado di colpevolezza”), mi ha sorpreso che Errani non abbia scelto gli Internazionali d’Italia per ritirarsi dal professionismo. Ha vinto contro pronostico in passato, ma le colleghe sono diventate più potenti, e lei sta regredendo.

Nota a margine: punti con la pressione delle palle break

Non credo che calcolare la pressione delle palle break in percentuali aggiunga nuove informazioni. È di fatto un altro modo per rendersi conto della solidità di servizio di una giocatrice. La correlazione con i punti vinti al servizio presenta il robusto valore (almeno per il 2019) di -0.79, senza una differenza materiale tra terra battuta e cemento. Ritengo però interessante osservare un servizio debole (in generale o per una specifica partita) con la lente d’ingrandimento sulla quantità di pressione a cui una giocatrice al servizio è veramente sottoposta.

Gli appassionati sono a proprio agio sui numeri relativi alle palle break salvate e a quelle trasformate. Sono occorrenze che spesso danno idea dell’equilibrio di una partita e di come possa andare in una direzione o nell’altra, ma sono anche statistiche con una larga componente di casualità (o fortuna o non replicabile dominio nei momenti importanti, quale sia il termine che preferite; qui per approfondimenti). Teoricamente, una giocatrice può essere più brava della media a salvare palle break (in termini percentuali), ma nel contempo esporsi a così tante palle break da rendere inefficace il talento nel salvarle.

Percentuale di pressione sulle palle break

Potrebbe essere utile valutare anche la percentuale di pressione sulle palle break di una giocatrice al servizio nelle occasioni in cui ci sbrighiamo a dare merito alla giocatrice alla risposta. Facciamo tutti scelte soggettive nel commentare una partita che non abbiamo visto. Ad esempio, perché ho ipotizzato che Errani abbia avuto una giornata terribile al servizio invece di pensare che sia stata Kuzmova ad averne una fantastica alla risposta? Avrei potuto altrettanto facilmente scrivere che Kuzmova ha risposto con molta efficacia, raggiungendo la palla break sul 15% dei servizi di Errani.

Ho fatto un esempio limite, perché la difficoltà di Errani con il servizio è ben nota e perché Kuzmova non è conosciuta per avere una risposta formidabile. In una situazione meno evidente, prima di dare troppo merito alla giocatrice alla risposta, potrebbe aver senso stabilire se è normale per una giocatrice avere una palla break sul 15% dei punti al servizio dell’avversaria.

Linearità tra palle break e percentuale di vittoria

Da ultimo, inserisco una tabella per la stagione femminile 2019 in cui ho suddiviso in sottoinsiemi tutte le partite in funzione della percentuale di PBP, con incrementi all’incirca del 2.5%. Visto che quasi il 60% delle partite è ripartito nei tre sottoinsiemi centrali (7.50% – 15.00%), ho ulteriormente scomposto in sottoinsiemi dello 0.75%, come appaiono a destra della parentesi. Il punto in cui la percentuale di vittoria supera il 50% è intorno all’11.2%.

In due circostanze la percentuale di pressione delle palle break non è lineare con la percentuale di vittoria. La più importante è nell’intervallo 9.00% – 10.50% (evidenziato), ma un po’ anche nell’intervallo 12.00% – 13.50%. Due di questi mini-sottoinsiemi si traducono più o meno in una palla break a partita quando una giocatrice ha 65 punti al servizio. Non sorprende quindi l’impossibilità di una linearità perfetta.

Errani Teeters on the Brink (Backsliding)

L’effetto della fortuna nei tiebreak

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 2 gennaio 2019 – Traduzione di Edoardo Salvati

Più volte nel corso degli anni ho scritto di giocatori che vincono tiebreak in misura maggiore o minore rispetto alle attese. Appassionati e commentatori sono propensi a credere che alcuni di loro siano, in quella fattispecie, particolarmente bravi o particolarmente scarsi, esaltando il valore di un servizio dominante alla fine del set o imputando alla debolezza mentale effetti più dannosi che in qualsiasi altra circostanza di gioco.

Secondo le mie ricerche, per la grande maggioranza dei giocatori l’esito di un tiebreak è indissolubilmente legato alla fortuna. Chiarisco il concetto: il risultato di un tiebreak dipende dalla bravura complessiva di chi lo sta giocando, in modo che giocatori più forti vincono più tiebreak. Non ci sono elementi aggiuntivi da fattorizzare. Per quanto durante il tiebreak i giocatori tendono a vincere punti al servizio con un frequenza di poco inferiore, accade così per tutti.

Non esiste un ingrediente magico per il tiebreak

Tuttavia, la singola stagione è sufficientemente corta da permettere ad alcuni giocatori uno scintillante record nei tiebreak, facendoci pensare che possiedano un talento specifico. Nel 2017, John Isner ha vinto 42 dei 68 tiebreak giocati, cioè il 62%. Sulla base della frequenza di punti vinti al servizio e alla risposta contro gli avversari di quei tiebreak, ci saremmo aspettati che ne avesse vinti solo 34, esattamente la metà. Bravura o fortuna, è comunque andato oltre le attese di 8 tiebreak.

Potremmo dire che, con un servizio mostruoso e un solido controllo emotivo, Isner è il tipo di giocatore a cui il tennis ha svelato il segreto di come si vincono i tiebreak. Pur essendo andato oltre le aspettative diverse volte in carriera, anche lui non è in grado di reggere quel livello. Nel 2018 ha giocato 73 tiebreak. Avrebbe dovuto vincerne 41, ma si è fermato a 39.

Volete altri esempi? Va bene un giocatore qualsiasi. Prendiamo Roger Federer, che ha costruito una carriera su un rendimento al servizio inossidabile. Eppure, le sue prestazioni nei tiebreak sono state più o meno neutrali negli ultimi quattro anni. In altre parole, vince punti al servizio e alla risposta nei tiebreak quasi con la stessa frequenza con cui li vince in altri momenti del set. Negli ultimi quattro anni, Robin Haase, il cui record di 17 tiebreak persi di fila non è certamente un vanto, ha un rendimento parallelo a quello di Federer. Nel 2018 è riuscito a gestire meglio la pressione, vincendone due in più delle attese, e finendo nel primo quartile stagionale dei giocatori del circuito maggiore.

Dare un significato alla casualità

In sintesi, il rendimento stagione per stagione nei tiebreak richiama un foglio di calcolo pieno di numeri messi a caso. Un giocatore potrebbe replicare l’anno successivo il buon record avuto nella stagione precedente, solo se però anche il livello di gioco resta alto. Dovesse esistere una componente miracolosa per il tiebreak (a parte saper giocare bene a tennis), i giocatori non ne sono a conoscenza.

Fortunatamente, nelle statistiche sportive non tutti i risultati negativi vengono per nuocere. Si può essere delusi quando una statistica non è predittiva di risultati futuri ma, proprio la mancanza di predittività lascia spazio a un altro tipo di previsione. Se un giocatore ha avuto un anno fantastico nei tiebreak, superando le attese in quella categoria, si tratta probabilmente di fortuna. Di conseguenza, è altrettanto probabile che non avrà la stessa dose di fortuna anche l’anno seguente, e il record complessivo si riallineerà alla sua media.

Tiebreak Oltre le Attese

Il giocatore da osservare per il 2019 è Taylor Fritz, che nel 2018 ha avuto un record stellare di 20 tiebreak vinti e 8 persi. Sulla base del rendimento per l’intera durata di quelle partite, ci saremmo aspettati che ne vincesse solo 13 su 28. Il suo indice di Tiebreak Oltre le Attese (TOA) di +7 è stato il più alto sul circuito maggiore, anche se molti dei colleghi hanno giocato ben più tiebreak.

Non è da escludere a priori che Fritz possegga la combinazione perfetta di nervi d’acciaio e tattica impeccabile che si traduce in vittorie di tiebreak, ma è molto più probabile che a fine stagione il suo record sarà intorno alla parità (al momento della traduzione, Fritz ha 8 tiebreak vinti e 3 persi, n.d.t.). Nel 2017, il primo giocatore dietro a Isner per indice TOA era Jack Sock, è si può dire tranquillamente che la stagione 2018 non sia continuata sulla stessa riga (chiusa infatti con un record di 3-7, n.d.t.).

Migliori e peggiori del 2018

Avendo a mente quel tipo di regressione verso la media, la tabella elenca i migliori e peggiori per indice TOA per la stagione 2018 del circuito maggiore. La colonna TBA si riferisce al numero di tiebreak che un semplice modello avrebbe predetto, mentre la colonna Frequenza Tiebreak Oltre le Attese (FTOA) è la versione indicizzata di TOA e riflette la percentuale di tiebreak vinti sopra o sotto la media.

Indicizzazioni come FTOA hanno solitamente più valore del conteggio di statistiche come il TOA. In questo caso però, una statistica di conteggio diretto potrebbe dare più informazioni, perché considera quali giocatori giocano più tiebreak. Una produttività inferiore da parte di Sam Querrey non è così grave come quella di Cameron Norrie, ma il numero di tiebreak che gioca è il risultato del suo stile, motivo per cui si trova ultimo nell’elenco.

Giocatore      TB  Vinti  TBA     TOA   FTOA  2019  
Fritz          28  20     13.3    6.7   0.24  8-3
Klahn          22  16     10.6    5.4   0.24  5-3
Klizan         16  13     8.1     4.9   0.31  5-5
Nishikori      22  17     12.5    4.5   0.20  6-3
Tomic          18  14     9.6     4.4   0.24  1-6
A. Zverev      23  17     13.2    3.8   0.17  3-5
Ramos          22  15     11.2    3.8   0.17  7-6
Mannarino      25  16     12.3    3.7   0.15  1-6
Wawrinka       21  13     9.6     3.4   0.16  10-7
Del Potro      32  22     18.7    3.3   0.10  0-1
                                                       
Coric          21  8      10.8   -2.8  -0.13  6-5
Shapovalov     30  12     15.0   -3.0  -0.10  6-6
Khachanov      42  20     23.4   -3.4  -0.08  4-8
Karlovic       47  19     22.6   -3.6  -0.08  13-11
Istomin        31  13     16.7   -3.7  -0.12  3-5
Berankis       22  7      10.9   -3.9  -0.18  4-1
Cuevas         21  7      11.3   -4.3  -0.20  9-4
Rublev         18  5      9.6    -4.6  -0.26  5-4
Verdasco       25  8      12.8   -4.8  -0.19  3-2
Bautista Agut  26  10     14.8   -4.8  -0.19  3-8
Norrie         22  5      9.9    -4.9  -0.22  6-7
Querrey        36  12     18.5   -6.5  -0.18  5-5

Chi è nelle posizioni di vertice può attendersi di vedere il proprio record nei tiebreak rientrare alla normalità nel 2019, mentre i giocatori nella parte bassa hanno ragione di sperare in un miglioramento complessivo (la colonna 2019 mostra il record nei tiebreak di ciascuno al momento della traduzione, n.d.t.).

Conversione dei tiebreak in vittorie

I tiebreak sono importanti, e tutti sono d’accordo su questo, ma qual è l’impatto effettivo delle prestazioni positive e negative di cui sto parlando? In altre parole, dato che Kei Nishikori ha vinto 4.5 tiebreak in più delle attese nel 2018 (cioè che avrebbe “dovuto” vincere), come ha inciso questo aspetto sul suo record complessivo di vinte-perse? E, per estensione, cosa potrebbe voler dire per il record del 2019?

La matematica si complica parecchio [1] ma, in ultimo, due vittorie in più nei tiebreak corrispondono all’incirca a una vittoria extra di partita. Il bonus di 4.5 tiebreak di Nishikori equivale a circa 2.25 partite vinte in più. L’anno scorso il suo record è stato 48 vinte e 22 perse. Con una fortuna neutrale nei tiebreak, sarebbe invece stato di 46-24. Rimangono in ogni caso aperte delle questioni.

Convertire il record di vinte e perse in punti validi per la classifica e titoli è molto più complicato, e non ci proverò nemmeno. La fortuna di Nishikori nel tiebreak può trasformare potenziali sconfitte in vittorie, o fare di partite sfiancanti in tre set vittorie più comode in due set. Come collettore di tutte le possibili combinazioni, il TOA di ciascun giocatore ha un valore concreto che possiamo trasformare in vittorie.

Il numero esatto non è così rilevante, lo è molto di più il concetto di fondo. In presenza di un record estremamente positivo o incredibilmente negativo, non serve armarsi di foglio di calcolo per arrivare al numero preciso di tiebreak che un giocatore avrebbe dovuto vincere.

Il ruolo determinante della fortuna

Data una fortuna neutrale, qualsiasi giocatore stabilmente nel circuito maggiore dovrebbe avere un record di tiebreak vinti tra il 40% e il 60% di quelli giocati, il 40% per i giocatori posizionati al margine inferiore e il 60% per i giocatori di élite (nel 2018, la frequenza attesa di Federer era il 60.1%, quella di Sock il 40.9%). Numeri che escono da quell’intervallo, ad esempio il record di 13 su 16 di Richard Gasquet nel 2016, sono inevitabilmente destinati a ritornare sulla terra, con il botto, anche se poche volte in modo così catastrofico come per Gasquet, con 5 vittorie su 17 tiebreak nel 2017.

In qualsiasi tiebreak, l’esito può essere determinato da un servizio superlativo, da un atteggiamento audace alla risposta o da una resistenza mentale fuori dal comune. Nel lungo periodo, si assiste a un livellamento di questi aspetti tale per cui nessun giocatore è sempre bravo o sempre scarso nei tiebreak. È probabile che vinca il più forte, ma la fortuna riveste un ruolo determinante nel risultato finale. E, alla lunga, solitamente quel tipo di fortuna cancella sé stessa.

Note:

[1] Una rapida sintesi della matematica. In una partita al meglio dei tre set, si può raggiungere il tiebreak in tre distinte volte. Cambiare l’esito del tiebreak potrebbe alterare il risultato del primo set, del secondo set, o del terzo set. In termini di probabilità di vittoria, cambiare l’esito del primo set ha un impatto del 50%: a parità di giocatori, il vincitore ha una probabilità del 75% di vincere la partita e lo sconfitto il 25%. Anche l’impatto in termini di probabilità generato dal cambiare il risultato del secondo set è del 50%. O il vincitore vince definitivamente la partita (100%), invece di mandare la partita al terzo (50%), o il vincitore porta la partita al terzo (50%) invece di perderla (0%). Cambiare il risultato del terzo set significa alterare direttamente l’esito della partita, quindi l’impatto in termini di probabilità di vittoria è del 100%.

Qualsiasi partita che viene completata ha un primo e un secondo set, ma meno del 40% delle partite del circuito maggiore va al terzo. La media ponderata tra i tre valori, 50%, 50% e 100% è circa il 58%, e questa sarebbe la nostra risposta se venissero giocate solo partite al meglio dei tre set. La matematica per quelle al meglio dei cinque set è ancora più complessa. È importante sapere solo che in ognuno dei primi quattro set il margine è più ridotto e, per estensione, lo è anche per i tiebreak dei primi quattro set. La ponderazione di questo effetto con la frequenza delle partite al meglio dei cinque set darebbe una precisa tabella di conversione del TOA in vittorie. Pur di non addentrarmi in quel dedalo, mi accontento di utilizzare il più amichevole e approssimativamente corretto valore del 50%.

The Effect of Tiebreak Luck

Chi subisce di più la pressione del tiebreak

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 23 agosto 2018 – Traduzione di Edoardo Salvati

Secondo la saggezza popolare tennistica, in un tiebreak contano solo due cose: i servizi e la tenuta mentale. Nonostante i miei precedenti sforzi in materia, continuo a sentire opinionisti affermare che i giocatori dal servizio dominante hanno un vantaggio sostanziale sull’avversario. Gli esperti ci ricordano inoltre che, aspetto questo più condivisibile, la posta in palio in un tiebreak è alta, e che sarà il giocatore in grado di gestire la pressione a prevalere.

Nel 2012, ho scritto alcuni articoli sul tiebreak facendo uso di un anno di statistiche dai tornei dello Slam del circuito maschile e femminile, da cui è emerso che in realtà i giocatori al servizio non sono avvantaggiati durante il tiebreak. In media, vincono più punti i giocatori alla risposta.

Ho anche scoperto che sono davvero pochi quelli andati oltre le attese nei tiebreak, vale a dire che il rendimento di un giocatore al di fuori del tiebreak è stato un ottimo indicatore previsionale della probabilità dello stesso di vincere il tiebreak.

Da ultimo, ho stabilito che i giocatori dal servizio dominante non avevano probabilità superiori a quelli dal servizio più debole di rientrare nel ristretto gruppo di coloro che nel tiebreak hanno ottenuto risultati migliori delle attese.

Per rivedere la prima di queste conclusioni, ho analizzato un insieme di dati sequenziali punto per punto molto più ampio. Si parla infatti di più di 15.000 tiebreak solo per il circuito maschile, rispetto ai nemmeno 400 dello studio iniziale. Un campione così dettagliato permette di andare oltre affermazioni generiche sui vantaggi al servizio o alla risposta e osservare il rendimento nel tiebreak di specifici giocatori.

Servire sotto pressione

Iniziamo dalle basi. Nei 15.000 tiebreak del circuito maggiore maschile, i giocatori al servizio hanno vinto il 3.4% di punti in meno di quanto fatto nelle situazioni non di tiebreak. Si tratta di una comparazione omogenea: in tutte le partite, per ogni giocatore ho usato la frequenza di punti vinti al servizio in situazioni non di tiebreak e di punti vinti al servizio nel tiebreak. Per avere un dato aggregato, ho calcolato la media di tutte le partite-giocatore ponderata per il numero di tiebreak nella partita.

(Inizialmente, ho ponderato per il numero di punti nel tiebreak pensando che, ad esempio, un tiebreak da 16 punti dovesse pesare di più di uno da 8 punti. Il risultato però è stato un notevole aumento della frequenza di punti vinti al servizio nel tiebreak, proprio a causa dell’effetto di selezione. Quando un tiebreak va oltre i 12 punti, spesso vuol dire che entrambi i giocatori stanno servendo bene. Perciò, se due giocatori sono in striscia positiva al servizio, tendono a giocare più punti, aumentando il loro peso nella formula di calcolo. È sempre possibile che un tiebreak più lungo del solito dipenda da molti punti vinti alla risposta, ma in un gioco come quello maschile in cui il servizio è così incisivo, è lo scenario meno probabile.)

Non serve essere supereroi

Il 3.4% di diminuzione nei punti vinti al servizio significa che, ad esempio, un giocatore che vince il 65% dei punti sul suo servizio nei dodici game che precedono il tiebreak scenderà al 62.8% durante il tiebreak. Fortunatamente per lui, anche l’avversario probabilmente subisce la stessa sorte. I benefici maturano solo per quei giocatori che mantengono o aumentano la percentuale di punti vinti al servizio dopo il dodicesimo game del set.

Ha senso pensare che i giocatori al servizio subiscano gli effetti della pressione. Almeno per le dinamiche del gioco maschile, il giocatore alla risposta ha poco da perdere. Visto che si ritiene che i tiebreak siano dominati dal servizio, qualsiasi punto vinto alla risposta sembra un colpo di fortuna. Forse, se i giocatori alla risposta sapessero di più dei veri numeri del tiebreak, potrebbero spostare a loro favore l’aspetto mentale, evitando di dover arrivare a servire come supereroi che non perdono neanche un game. Gli basterebbe mantenere il livello che li ha portati al tiebreak in prima istanza.

I più e meno prolifici nel tiebreak

Analizzando il campione in funzione dei giocatori, otteniamo convenientemente 50 giocatori con almeno 100 tiebreak (sarebbero stati in realtà 49, ma ho incluso Nicolas Mahut, che veniva subito dopo). Chi ha giocato il maggior numero di tiebreak è bravo, fortunato, o entrambe le cose, perché è riuscito a rimanere a lungo nel circuito e giocare così tante partite. Il giocatore medio dell’elenco, quindi, è un po’ più forte del generico giocatore medio.

La tabella mostra i migliori e peggiori dieci dei 50 giocatori più prolifici in termini di tiebreak. La prima statistica, cioè l’indice PVS (punti vinti al servizio), è il rapporto tra i PVS nel tiebreak e i PVS nei game del set. Un numero più alto significa che il giocatore vince più punti al servizio durante il tiebreak che nei game.

Siccome il valore si concentra in modo strano sullo 0.966 (uguale cioè alla diminuzione del 3.4% osservata in precedenza), ho inserito un’altra statistica che ho chiamato “Indice+”, in cui i numeri sono normalizzati in modo che la media sia 1.0. Anche in questo caso, un numero più alto significa più punti al servizio vinti nel tiebreak. L’1.09 di John Isner in cima alla lista gli consente di vincere il 9% di tiebreak in più di quanto atteso, dove per atteso s’intende la diminuzione del 3.4% a livello di circuito.

Giocatore   Tiebreak  Indice PVS  Indice+  
Murray      141       1.05        1.09  
Isner       368       1.05        1.09  
Kyrgios     109       1.05        1.08  
Ferrer      132       1.01        1.05  
Dolgopolov  116       1.01        1.05  
Rosol       100       1.01        1.05  
Tsonga      188       1.01        1.04  
Federer     175       1.01        1.04  
Mahut       94        1.01        1.04  
Paire       139       1.00        1.04  
…                                            
Istomin     120       0.94        0.98  
Troicki     104       0.94        0.97  
Berdych     181       0.93        0.96  
Almagro     118       0.93        0.96  
Verdasco    156       0.93        0.96  
Haase       123       0.93        0.96  
Mannarino   101       0.91        0.95  
Vesely      105       0.90        0.93  
Harrison    100       0.89        0.92  
Cuevas      100       0.87        0.90

La maggior parte dei grandi nomi che non compaiono nell’elenco (Rafael NadalNovak Djokovic, Juan Martin Del Potro, Milos Raonic) sono leggermente meglio della media, con un Indice+ di circa 1.02. Non mi sorprende che Isner o Roger Federer siano tra i migliori, visto che tradizionalmente hanno vinto più tiebreak delle attese. Più inaspettato è il primo posto di Andy Murray, che a quanto sembra riesce ad alzare il livello del servizio nei tiebreak meglio di chiunque altro.

Avvertimento: risultati negativi in arrivo

Negli ultimi sette anni – l’intervallo temporale dei dati a disposizione – Murray, Isner, e Federer hanno servito nel tiebreak con un rendimento costantemente positivo. Ci sono state stagioni però in cui anche loro hanno a malapena superato la media del circuito. Murray ha fatto meglio dei colleghi del 9% nel 2013 e del 10% nel 2016, servendo meglio nei tiebreak che nei game di un margine rispettivamente del 5% e del 6%. Negli altri anni invece si è limitato alla media.

Isner, che ha fatto meglio del circuito di almeno il 10% in tutte le stagioni dal 2012 al 2015, ha servito leggermente peggio nei tiebreak dei game nel 2016 ed appena sopra la media nei primi 50 tiebreak del 2018.

Si tratta di differenze ridotte, e la maggior parte dei giocatori non mantiene tendenze positive o negative da una stagione all’altra. In un altro esempio, dal 2014 al 2017 Raonic ha ottenuto Indici+ di 1.11, 0.92, 1.00 e 0.98. Non suggerirei di scommettere sul resto della stagione 2018 di Raonic o, se è per questo, anche sul 2019.

Nonostante la suggestiva presenza di Isner, Federer e Murray tra i migliori e di alcuni giocatori considerati mentalmente meno solidi in fondo all’elenco, non c’è prova che siamo di fronte a un’abilità, cioè un talento la cui applicazione è prevedibile, rispetto alla mera fortuna. Come per un passato articolo sui match point, ho suddiviso casualmente i tiebreak di ciascun giocatore in due gruppi. Se dominare al servizio nel tiebreak fosse un’abilità, l’indice PVS di un giocatore in un gruppo creato in modo casuale dovrebbe essere ragionevolmente predittivo del suo equivalente numero nell’altro gruppo. Così non è: non importa quale sia il limite inferiore di tiebreak per essere inclusi nell’analisi, non esiste correlazione tra i due gruppi.

Conclusioni

Se avete avuto modo di leggere i miei articoli, queste considerazioni appariranno familiari. Gestire la pressione e servire bene sembrano essere due qualità che alcuni giocatori mostreranno durante il tiebreak, mentre per altri resteranno inavvicinabili. Non ho trovato prove sufficienti ad affermare che nessun giocatore è incline a un rendimento superiore o inferiore alle attese perché, semplicemente, un professionista non gioca tiebreak a sufficienza in carriera da averne assoluta certezza. Ma con la possibile eccezione di Isner, Murray, Federer e lo sfortunato Pablo Cuevas, i giocatori si posizionano intorno alla media del circuito, vale a dire che il loro gioco al servizio diventa un po’ meno efficace nei tiebreak.

Se s’incontra un valore dell’indice SPV decisamente alto, o uno particolarmente basso, è probabile che la fortuna abbia pesantemente influenzato i risultati di quel giocatore. Se decidete di basare le vostre scommesse su questi numeri, ricordate che quasi sicuramente la maggior parte dei giocatori regredirà verso la media.

The Victims of Tiebreak Pressure

Il costo di un doppio fallo

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 9 agosto 2018 – Traduzione di Edoardo Salvati

Tutti sanno che i doppi falli sono costosi, non è così chiaro quanto sia alto il prezzo da pagare. Nel corso di un’intera partita, un singolo punto qua e la non sembra rivestire particolare importanza, specialmente se, nel caso di un doppio fallo, l’errore arriva in una situazione di punteggio tranquilla, come sul 40-0. Eppure molte seconde sbagliate hanno conseguenze ben più pesanti. Proviamo a quantificare l’impatto dell’esito più snervante che un colpo di tennis può restituire.

Serve pensare in termini di probabilità di vittoria. A prescindere dalla partita, un giocatore vince una determinata percentuale di punti al servizio e di punti alla risposta. Se entrambe le percentuali sono sufficientemente schiaccianti – come ad esempio nella finale di San Jose 2018 in cui Mihaela Buzarnescu’s ha conquistato il 65% dei punti al servizio e il 59% di quelli alla risposta – la probabilità di vittoria è del 100%. Sfortunata o incapace di reggere la pressione dei momenti più caldi, sono comunque percentuali che portano una giocatrice alla vittoria.

In una partita equilibrata però, nella quale entrambi i giocatori vincono circa il 50% dei punti (definite anche partite lotteria), sul risultato incidono con decisione la fortuna e la capacità di fare la differenza quando più conta. Nell’atto di forza di Buzarnescu, cambiare il risultato di un singolo punto sarebbe del tutto irrilevante, ma in una battaglia all’ultimo scambio come la semifinale a Wimbledon 2018 tra John Isner e Kevin Anderson, un solo punto potrebbe separare l’accesso alla finale da un rientro a casa anticipato.

L’impatto medio in termini di probabilità di vittoria

Il mio obiettivo quindi è di misurare l’impatto medio di un doppio fallo in termini di probabilità di vittoria. Come altro esempio, prendiamo il quarto di finale a Washington 2018 tra Belinda Bencic e Andrea Petkovic. Bencic ha vinto circa il 51% dei punti totali – il 59% sul servizio e il 42% alla risposta – perdendo però al tiebreak del set decisivo. Erano percentuali solide a sufficienza da garantirle un 56.3% di vittoria: solitamente, fare propri più del 50% dei punti totali porta a vincere la partita, ma quando si è così vicini al 50%, c’è ampia possibilità che le cose vadano nell’altro verso.

In questa partita i doppi falli sono stati un fattore determinante. Bencic ne ha commessi 12 in 105 punti al servizio, una frequenza dell’11.4%, più del doppio della media di 5.1% del circuito femminile. Avesse evitato i 12 doppi falli e vinto quei punti con la stessa frequenza degli altri 93 punti al servizio, avrebbe ottenuto una percentuale di punti vinti al servizio del 67%, decisamente più impressionante. Unita al 42% di punti vinti alla risposta, si parla di una probabilità di vittoria della partita dell’87%, cioè di più di 30 punti percentuali superiore a quella effettiva.

A grandi linee, ciascuno dei suoi 12 doppi falli le è costato una probabilità del 2.5% (30 diviso 12) di vincere la partita. Una frequenza di doppi falli superiore al 10% è insolita, non lo è un costo del 2.5% per singolo doppio fallo. Sottoponendo gli esponenti di entrambi i circuiti alla prova dell’algoritmo, troviamo che i doppi falli diventano costosi molto rapidamente.

Le medie per uomini e donne

Con il metodo appena descritto – vale a dire sostituire i doppi falli con la percentuale media di vittoria di tutti gli altri punti al servizio – e prendendo le medie di tutte le partite del circuito maggiore dal 2017 fino alla settimana del 5 agosto 2018, otteniamo un costo medio per doppio fallo tra le donne dell’1.83%. In altre parole, ogni 55 doppi falli aggiuntivi una partita passa dalla colonna delle vittorie a quella delle sconfitte. Tra gli uomini, il numero è 1.99% di una vittoria. Un numero leggermente più grande è dovuto al fatto che i giocatori, in media, vincono più punti al servizio, quindi la differenza tra un doppio fallo e un servizio che fa vincere il punto è maggiore.

Esiste però un’alternativa di analisi. Confrontando i doppi falli con tutti gli altri punti al servizio, ne stiamo sostituendo molti con prime di servizio. Potrebbe essere più interessante cercare di conoscere il rendimento di un giocatore se la seconda di servizio fosse a prova di proiettile, eliminando comunque i doppi falli, ma rimpiazzandoli specificamente con seconde di servizio invece che con una generica combinazione di punti al servizio.

In questo caso, l’algoritmo è simile. Invece di sostituire i doppi falli con punti generati da un servizio valido, li rimpiazziamo con punti al servizio validi in cui è stata battuta la seconda. Un doppio fallo diventa un po’ meno oneroso, perché vengono vinti meno punti sulla seconda di servizio rispetto ai punti al servizio complessivi. Per le donne, il costo diventa di 1.61% per doppio fallo sui punti con la seconda, per gli uomini diventa di 1.70%. Da qui in avanti, considererò solo una generica combinazione di punti al servizio, ma una metodologia non è necessariamente più efficace dell’altra. Semplicemente, misurano aspetti differenti.

Una statistica specifica per giocatore

I doppi falli sono un’esternalità negativa quasi inevitabile. Pochi sono i giocatori in grado di mantenere una frequenza di doppi falli inferiore al 2% e la media in entrambi i circuiti è quasi del doppio. Dall’inizio del 2017 a oggi, la frequenza tra gli uomini è stata di circa il 3.9%, mentre tra le donne si è raggiunto circa il 5.1%, come visto in precedenza. Possiamo valutare i giocatori considerando la frequenza di doppi falli partita per partita rispetto alla media del circuito. I 12 doppi falli che Bencic ha sfortunatamente commesso ammontano a 6.7 in più di quelli che una tipica giocatrice avrebbe servito nello stesso numero di punti al servizio. Al contrario, sempre nella stessa partita, Petkovic ha commesso solo 3 doppi falli in 102 punti al servizio, cioè 2.2 doppi falli in meno di quelli di una giocatrice media.

Sappiamo che ogni doppio fallo incide sulla probabilità di vittoria di una giocatrice per l’1.83%. Rispetto a un medio rendimento al servizio, i troppi errori sono costati a Bencic circa il 17% di probabilità di vittoria (6.7 moltiplicato per 1.83%), la precisione ha invece aumentato la probabilità di vittoria di Petkovic di circa il 6.6% (2.2 moltiplicato per 1.83%). Applicando il metodo a ciascuna partita di un giocatore, è possibile costruire statistiche di lungo periodo. Iniziamo dalle giocatrici del circuito maggiore i cui doppi falli, dall’inizio del 2017 a oggi, hanno avuto le conseguenze più negative in termini di partite perse (la colonna “Costo DF”, con il segno meno che indica risultati peggiori), oltre a quelle che hanno migliorato il loro record di vittorie e sconfitte grazie a qualche doppio fallo in meno.

Giocatrice      DF%    Costo DF 
Mladenovic 7.7% -3.84
Gavrilova 7.9% -3.77
Ostapenko 7.7% -3.58
Kvitova 8.1% -3.01
Giorgi 8.3% -2.63
Dodin 10.2% -2.51
Vekic 7.0% -1.91
Williams 6.7% -1.71
Vandeweghe 6.4% -1.60
Sasnovich 6.7% -1.55

Radwanska 2.3% 1.27
Stephens 2.1% 1.43
Wozniacki 3.2% 1.43
Strycova 3.5% 1.47
Svitolina 3.9% 1.48
Halep 3.5% 1.53
Wang 2.6% 1.54
Sevastova 3.1% 1.57
Suarez Navarro 2.1% 1.67
Garcia 3.6% 1.82

Ecco la stessa tabella per gli uomini.

Giocatore      DF%    Costo DF   
Paire 6.2% -4.51
Karlovic 5.8% -3.63
Fognini 5.0% -2.38
Shapovalov 6.3% -2.26
Dimitrov 5.1% -2.25
Monfils 5.0% -2.22
Ferrer 5.2% -2.06
Chardy 5.3% -2.00
Verdasco 4.8% -1.94
Sock 4.8% -1.73

Federer 2.1% 0.88
Berdych 2.9% 0.89
Del Potro 2.8% 0.93
Ramos 3.1% 0.97
Carreno Busta 2.2% 1.07
Gasquet 2.6% 1.12
Isner 2.6% 1.23
Lajovic 1.9% 1.23
Istomin 1.9% 1.23
Kohlschreiber 2.5% 1.24

Doppi falli di situazione

Numeri aggregati come questi possono nascondere un grande quantitativo di informazioni. Considerano infatti solo due aspetti di ogni partita, cioè il numero di doppi falli commessi da un giocatore e quanto la partita è stata combattuta. Bencic riceverebbe lo stesso trattamento sia che abbia commesso nove dei suoi doppi falli sul 40-0, sia che ne abbia commessi nove nel terzo set del tiebreak. È chiaro però che in questo caso avrebbero un impatto infinitamente superiore.

Pur essendo una limitazione che deve essere tenuta a mente, sembra che i doppi falli siano distribuiti in modo relativamente casuale. Vale a dire che la maggior parte dei giocatori non commette la maggioranza dei doppi falli in situazioni di leva particolarmente alta o bassa. Le tabelle precedenti mostrano sia la statistica più basilare – la percentuale di doppi falli – sia le risultanze dalla metodologia più complessa.

Per giocatori con almeno venti partite dall’inizio del 2017 a oggi, la frequenza di doppi falli è altamente correlata con il costo dei doppi falli specifico della partita (per gli uomini, r^2 = 0.752, e per le donne r^2 = 0.789). In altre parole, la maggior parte della varianza nel costo di un doppio fallo può essere attribuita al numero di doppi falli, con poco spazio per fattori di natura diversa, come appunto l’importanza del momento in cui viene commesso il doppio fallo.

Conclusioni

Detto questo, rimane ampio margine per ulteriori analisi sulle situazioni specifiche. Anziché esaminare la probabilità di vittoria a livello di partita, come ho fatto qui, si potrebbe misurare il grado di incidenza di ciascun doppio fallo sulla probabilità di vittoria di una partita, in funzione della situazione di punteggio in cui si verifica.

Il mio sospetto è che, per la maggior parte dei giocatori, si aggiungerebbe un strato di complessità che non genera una grande ricchezza di conoscenza. Forse ci sono dei giocatori davvero capaci di servire una seconda valida nei momenti che fanno la differenza o con la tendenza a cedere alla pressione e commettere doppi falli quando il punteggio è in bilico.

Abbiamo visto quanto possano essere costosi i doppi falli nell’ambito di un’intera partita, nulla esclude che per alcuni giocatori gli errori al servizio siano ancora più dannosi.

The Cost of a Double Fault

La giocatrice di tennis più prevedibile

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 12 aprile 2019 – Traduzione di Edoardo Salvati

Caroline Wozniacki è una donna di abitudini. In otto game al servizio nella vittoria di primo turno contro Laura Siegemund a Charleston la settimana scorsa, ha replicato una sequenza ben precisa: servizio esterno sul primo punto, al centro sul secondo, al centro sul terzo ed esterno sul quarto. Se si escludono due prime sbagliate non definibili come “esterne” o “al centro”, si tratta complessivamente di trenta punti, sui quali Wozniacki ha sempre servito nella direzione a lei più congeniale. Dal quinto punto di ciascun game, la scelta è stata più casuale.

Non è niente di nuovo per la danese ex numero 1 del mondo. Contro Monica Niculescu al terzo turno a Miami, ha giocato undici game al servizio. Nei primi quattro punti di ciascuno, ha imposto la stessa sequenza, cioè esterno, al centro, al centro, esterno. Quarantaquattro punti al servizio e nessuna sbandata dalla rotta maestra della prima. Il Match Charting Project ha raccolto dati per più di 2600 partite femminili, e nessun’altra giocatrice ha mai servito per una partita intera senza alcuna variazione nella direzione dei primi quattro punti del game. Wozniacki lo ha fatto in diciassette partite.

Una misura della prevedibilità al servizio

Vediamo quanto Wozniacki si discosta dalle avversarie nell’essere così estrema in termini di ripetitività. Ho classificato ogni prima di servizio come “esterna” o “al corpo”. Il Match Charting Project prevede tre direzioni (esterna, al corpo, al centro) e nel caso un servizio sia codificato “al corpo”, ho utilizzato il primo colpo della giocatrice alla risposta come indicazione della direzione al servizio. Non è un metodo perfetto, perché alcune giocatrici, su un servizio debole, possono girare intorno alla pallina, ma è un’ottima approssimazione. Ho escluso servizi al corpo che non hanno avuto risposta o che non sono terminati in campo. La tabella riepiloga la percentuale con cui Wozniacki ha servito esterno in ogni punto di più di mille game di servizio di cui abbiamo dati punto per punto.

Punto     % Sv esterno   
Primo 82.8%
Secondo 17.4%
Terzo 16.7%
Quarto 78.5%
Quinto 52.3%
Sesto 46.8%
Parità 48.0%
Vantaggi 50.6%

Prevedibilità della prima di servizio o PPS

Wozniacki sceglie di modificare la direzione della prima di servizio nei primi quattro punti una volta ogni cinque servizi. Se riportiamo le prime quattro percentuali (82.8%, 17.4%, 16.7% e 78.5%) alla frequenza con la quale Wozniacki serve nella direzione preferita (82.8%, 82.6%, 83.3% e 78.5%), si ottiene una media – che chiamerò Prevedibilità della Prima di Servizio (o PPS) – dell’81.8%. Solo altre due giocatrici con almeno dieci partite nel database, cioè Kateryna Kozlova e Justine Henin, superano il 70%, e la ripetitività di Henin ha più a che fare con la sua perseveranza nella ricerca del servizio al centro in qualsiasi situazione.

Incredibilmente, i numeri complessivi di Wozniacki non lasciano trasparire quanto effettivamente ricorra a quella sequenza nella strategia di gioco attuale. Nel Match Charting Project ci sono 52 sue partite dall’inizio del 2017, e da quel sottoinsieme più recente si ricava una PPS del 94.0%. Ho il sospetto che sia un valore così estremo a dare una migliore rappresentazione delle dinamiche al servizio di Wozniacki, perché la recente varietà di partite è più ampia e include anche avversarie più deboli. Quello del Match Charting Project non è un campione casuale, e le partite più datate tendono anche a essere state giocate contro avversarie di alto profilo.

Le colleghe di Wozniacki non proprio colleghe

Analizziamo altre giocatrici con una prevedibilità superiore alla media. La mediana della giocatrice con almeno dieci partite nel Match Charting Project è rappresentata da una PPS di circa il 58%, vale a dire che la giocatrice potrebbe avere preferenza per una specifica direzione o servire spesso sul rovescio di una destrimane, ma in generale modifica regolarmente le proprie scelte al servizio. La tabella riepiloga le venti giocatrici con la più bassa variazione. Per ciascuna, è mostrata la frequenza di un servizio esterno in ognuno dei primi quattro punti del game, la PPS dei primi quattro punti (1-4), e la PPS per i punti dal quinto in avanti (5+).

Giocatrice      1°   2°   3°   4°   PPS (1-4)  PPS (5+)   
Wozniacki 83% 17% 17% 79% 82% 52%
Kozlova 60% 35% 10% 73% 72% 64%
Henin 38% 11% 57% 25% 71% 66%
Vikhlyantseva 92% 46% 38% 63% 68% 54%
Petkovic 74% 72% 36% 38% 68% 58%
Vondrousova 15% 63% 30% 54% 68% 68%
Brengle 82% 67% 53% 68% 67% 56%
Clijsters 86% 32% 61% 52% 67% 56%
Stephens 76% 21% 53% 46% 65% 62%
Voegele 71% 35% 59% 34% 65% 60%

Giocatrice 1° 2° 3° 4° PPS (1-4) PPS (5+)
Dementieva 76% 54% 71% 60% 65% 60%
Dodin 58% 14% 43% 43% 65% 64%
Li Na 28% 33% 52% 33% 65% 56%
Kerber 43% 78% 56% 67% 65% 64%
Doi 21% 60% 64% 56% 65% 63%
Vandeweghe 35% 35% 62% 66% 65% 55%
A. Beck 59% 24% 45% 33% 64% 61%
Sanchez Vicario 43% 77% 42% 65% 64% 64%
Buzarnescu 19% 39% 58% 46% 64% 59%
Sevastova 73% 58% 37% 60% 64% 55%

Solo due, Kozlova e Natalia Vikhlyantseva, seguono l’orientamento di fondo di Wozniacki con la combinazione esterno/al centro/al centro/esterno. Molte delle giocatrici, come Henin, preferiscono servizi esterni o al centro in tutti i punti, altre, come Andrea Petkovic e Coco Vandeweghe, optano spesso per un tipo di servizio nei primi due punti e uno diverso nei due successivi.

Assenza di tendenze distintive

È difficile estrapolare delle tendenze distintive da queste scelte, specialmente perché molte giocatrici sono più vicine al livello mediano di prevedibilità di quanto non lo siano alla continuità quasi maniacale di Wozniacki. L’ultima colonna, la PPS per i punti dal quinto in avanti, illustra un altro aspetto dell’unicità di Wozniacki. Dopo aver seguito fedelmente la solita sequenza nei primi quattro punti, la selezione passa a circa un 50% di servizi esterni e al centro, anche nelle partite più estreme del periodo dal 2017 a oggi.

Molte delle giocatrici dell’elenco non adottano questa strategia. Ad esempio, Angelique Kerber ha un’enfasi marcata per il servizio esterno sul lato dei vantaggi a game inoltrato quasi simile a quella di Wozniacki. Serve esterno con la prima più dell’80% delle volte sul 40-30 o 30-40, e il 73% delle volte sul AD-40 o sul 40-AD. Anche Henin rimane incollata al suo servizio preferito sui punti a maggiore importanza.

Equilibrio

Quale sia la ragione, Wozniacki ha fiducia sul funzionamento di una tattica con la quale si trova a proprio agio o è sicura che non le si ritorca contro. E non è nemmeno un segreto, visto che ci ho fatto caso dopo che l’allenatore di Siegemund l’ha evidenziata alla sua giocatrice in un cambio di campo durante la partita a Charleston.

Nel tennis, decisioni come queste sono all’ordine del giorno: quando seguire una strategia e quanto discostarsene affinché non diventi troppo prevedibile per l’avversaria. Nel podcast di questa settimana, con Carl Bialik ci siamo chiesti quanto spesso una giocatrice (o un giocatore) avrebbe bisogno di utilizzare un servizio dal basso per costringere l’avversaria a essere fuori posizione alla risposta. Se l’esempio di Wozniacki è di qualche indicazione, la risposta è: non molto spesso. Il semplice fatto che Wozniacki avrebbe potuto servire comunque in un’altra direzione era ragione apparentemente sufficiente da impedire a Niculescu o Siegemund di attaccare la prima, anche se Wozniacki avesse mantenuto la selezione dei servizi dal primo all’ultimo game della partita.

Conclusioni

Sono consapevole che sto lasciando in sospeso molte questioni. Wozniacki vince più punti con la prima se adotta una maggiore variazione? La sua seconda segue dinamiche simili? Fa leva sull’esito dei primi quattro punti come aiuto decisionale per la direzione del servizio nei punti successivi? Ci sono giocatrici diverse dalle altre che la costringono a essere più imprevedibile, come Madison Keys nella finale del torneo di Charleston grazie a una tattica aggressiva alla risposta?

Rimanete sintonizzati, potrei trovare qualche risposta. Nel frattempo, spero che vi sia del divertimento aggiuntivo alla prossima partita di Wozniacki che vi capiterà di guardare, conoscendo in anticipo la direzione del servizio. Magari, sarà quella rara volta in cui la giocatrice di tennis più prevedibile è partita per la tangente.

Grazie a Kees per i dati punto per punto della partita contro Siegemund e per la segnalazione della conversazione in campo con l’allenatore, da cui è nata l’idea per questo articolo.

The Most Predictable Woman in Tennis

Chi ha reso di più sotto pressione nel mese di marzo

di Stephanie Kovalchik // StatsOnTheT

Pubblicato il 29 marzo 2019 – Traduzione di Edoardo Salvati

Alla vigilia delle finali a Miami (vinte rispettivamente da Ashleigh Barty e Roger Federer, n.d.t.), vediamo quali giocatori e giocatrici hanno superato le avversità delle partite più cariche di pressione nel mese di marzo.

A marzo è tempo del Sunshine Double, la sequenza due più grandi e competitivi tornei della massima categoria nel calendario di entrambi i circuiti, cioè i Master 1000 ATP e i Premier WTA (ufficialmente, gli Slam sono gestiti dalla Federazione Internazionale). Indian Wells ha regalato due storie da Cenerentola, con Dominic Thiem vincitore del primo Master e Bianca Andreescu, la fenomenale adolescente, diventata la prima wild card del torneo a conquistare il trofeo. A Miami, si sono messi in luce Denis Shapovalov, Felix Auger-Aliassime e Barty.

Possiamo dire che a marzo abbiamo già assistito ai più eccitanti percorsi verso il titolo della stagione 2019. Quali sono stati però i giocatori con il rendimento più impressionante nella singola partita?

Uomini

L’immagine 1 elenca i dieci giocatori che hanno fronteggiato la maggior pressione in partita tra tutte quelle giocate a oggi nel mese di marzo. Il totale dei punti pressione, sull’asse delle ascisse, rappresenta quanta pressione un giocatore ha dovuto complessivamente gestire al servizio in unità di palle break decisive, che ho chiamato in un precedente articolo con il termine palle break equivalenti.

Indian Wells

Il primo posto spetta a Stanislas Wawrinka per la vittoria maratona di 3 ore e 26 minuti contro Marton Fucsovic a Indian Wells, nella quale ha fronteggiato 25 punti pressione, dieci in più della seconda partita a più alta pressione di marzo. È stato il terzo set a far schizzare il barometro, nel quale Wawrinka ha giocato ben 106 punti (cinque in più di tutti quelli giocati al turno successivo contro Federer) e 12 palle break. Anche se il 66% di punti pressione salvati non è la frequenza più alta tra le prime 10 partite, è stata sufficiente a fargli superare il turno.

IMMAGINE 1 – I dieci vincitori con la maggiore pressione al servizio

Ci sono altre quattro partite a Indian Wells tra le prime 10 per rendimento sotto pressione. Una delle più interessanti è stata la sconfitta a sorpresa di Yoshihito Nishioka contro un Auger-Aliassime sulla rampa di lancio. In una partita dalla durata di poco inferiore alle 3 ore, Nishioka ha fronteggiato 12.7 punti pressione totali, giocato due tiebreak e 235 punti complessivi. Dopo essere andato avanti di due break nel terzo set, sembrava che Nishioka potesse smarrire la presa sulla partita, sprecando tre match point prima del tiebreak finale. È possibile che quella vittoria abbia poi inciso sul ritiro pre-partita al turno successivo.

Miami

Entrano tra le prime 10 anche tre partite a Miami, tra cui quella con la più alta percentuale di punti pressione salvati, vale a dire la vittoria al primo turno di Alexander Bublik contro Tennys Sandgren. In tre set e 228 punti, Bublik si è trovato davanti a 10.9 punti pressione al servizio, salvandone 8.9.

Solo un altro giocatore nelle prime 10 partite è andato vicino all’80% di punti pressione salvati, cioè Stefanos Tsitsipas nella semifinale vinta a Dubai contro Gael Monfils. In più di 3 ore, 266 punti e due tiebreak, Tsitsipas ha fronteggiato 15.7 punti pressione, salvandone 12.4. Sono numeri che rendono la sconfitta in finale in due set contro Federer in 61 minuti ancora più enigmatica. Forse Federer era trainato dallo stimolo aggiuntivo di replicare alla sconfitta subita agli Australian Open un mese prima.

Donne

Tra le donne, il primo posto per rendimento sotto pressione va a Anett Kontaveit, per la vittoria al terzo turno a Miami contro Ajla Tomljanovic, una partita durata 2 ore e 30 minuti, con 229 punti e due tiebreak. Kontaveit ha fronteggiato un totale di 23.4 punti pressione al servizio, salvandone 13.6. Non sorprende che ci siano stati tre break consecutivi per arrivare al tiebreak decisivo del terzo set. La spinta motivazionale da quella vittoria per Kontaveit non è stata però sufficiente in semifinale, persa contro l’altra formidabile australiana Barty, che ha poi vinto il torneo.

IMMAGINE 2 – Le dieci vincitrici con la maggiore pressione al servizio

È curioso come Barty si sia trovata dal lato sbagliato di una situazione ad alta pressione poco tempo prima, nella sconfitta contro Elina Svitolina a Indian Wells. In 3 ore e 14 minuti e con un tiebreak al primo set da 18 punti, Barty ha costretto Svitolina a fronteggiare 19.9 punti pressione al servizio. La competitività di quella partita è valsa il secondo posto in termini di pressione a Indian Wells, appena dietro la vittoria su misura di Mona Barthel contro Zhu Lin.

Svitolina ha ricevuto lo stesso trattamento due turni dopo contro Andreescu. A differenza del punteggio che può apparire non eccessivamente equilibrato, le statistiche di pressione evidenziano quanto la partita sia stata combattuta. Su 188 punti, Andreescu ha fronteggiato 19.6 punti pressione al servizio, salvandone il 59.8%. L’abilità di Andreescu nel mantenere organizzazione di gioco e spirito competitivo sotto quel tipo di pressione e contro un’avversaria così forte come Svitolina, le ha sicuramente dato più sicurezza per la conquista del primo titolo Premier.

Top Pressure Performances in March

Tutto su Radu Albot

di Chapel Heel // HiddenGameOfTennis

Pubblicato il 29 marzo 2019 – Traduzione di Edoardo Salvati

Dopo aver iniziato l’anno alla posizione 98 della classifica, Radu Albot è attualmente il numero 46 del mondo, il suo massimo in carriera. Al Miami Masters, è passato dalle qualificazioni, ha superato il primo turno e tenuto in campo Roger Federer al secondo turno per più di due ore, dopo aver vinto il primo set. Ha vinto un paio di partite all’Indian Wells Masters, raggiunto le semifinali a Montpellier e, più importante ancora, vinto a Delray Beach.

Ci sono molti motivi per i quali potreste non aver sentito parlare di Albot. Ha 29 anni, e prima di aggirarsi per più di tre anni tra il numero 90 e il 110, è rimasto a lungo nei Challenger. Se questo non lo rende sufficientemente oscuro, è alto “solo” 175 cm per un peso di 69 kg, oltre a provenire dalla Moldavia, un piccolo paese incastonato tra l’Ucraina e la Romania. Non è l’unico moldavo a giocare sul circuito, ma per quanto ne sappia nessuno prima di lui era mai andato oltre il 670 della classifica. Cercando il suo nome sul sito dell’ATP, il suo nome compare al settimo posto dopo cinque Talbots e un Torralbo. Si tratta però ora di uno dei primi 50, e si metterà sicuramente in mostra almeno nel resto della stagione in corso.

Fortuna o cambio radicale di gioco?

È facile, o diciamo quantomeno possibile, infilare una striscia vincente, arrivare alle fasi finali di alcuni tornei, specialmente contro avversari più deboli, e beneficiare di un balzo in avanti in classifica. Così ha fatto Albot o sono cambiamenti nella tattica di gioco ad avergli permesso di dimezzare la distanza in classifica in circa tre mesi? E non è solo la classifica. A inizio stagione, la mia valutazione Elo specifica per cemento era di 1595. Dopo Miami, Albot è a 1781. Pur non avendo eliminato avversari di spicco, ha comunque battuto Ivo Karlovic, Philipp Kohlschreiber, NIck Kyrgios e Steve Jonhson, tutti giocatori navigati e di livello. Soprattutto, sta vincendo molte partite.

I risultati del 2018 contro quelli del 2019

A oggi, nel 2019 Albot ha un record di 17 vittorie e 6 sconfitte nelle partite di tabellone principale e nelle qualificazioni per tornei del circuito maggiore (se non altrimenti specificato, sono questi i dati che utilizzerò nell’articolo). Nel 2018, ha giocato 28 partite di tabellone principale e di qualificazioni, appena cinque in più di quelle che ha già giocato in soli tre mesi, con un record di 12-15, eccetto una vittoria per ritiro pre-partita. Con una classifica media degli avversari nel 2018 di 97 e una nel 2019 di circa 87, i risultati di Albot sembrano consentire un raffronto omogeneo anno su anno. Si può essere scettici sull’utilizzo della classifica ufficiale per questo scopo (dopotutto, una delle sconfitte è arrivata contro Jo-Wilfried Tsonga al numero 210), ma anche la valutazione Elo media degli avversari riflette quanto visto, passando dal 1692 del 2018 al 1709 di questa stagione.

Non sono numeri che fanno pensare a un calendario impervio. Qualunque sia però il punto di vista, il livello degli avversari è aumentato e Albot sta ottenendo risultati migliori. L’omogeneità nella competizione è sufficiente anche per analizzare alcune statistiche nelle due stagioni e vedere se c’è stato, effettivamente, un cambiamento nel gioco di Albot che ne ha favorito il recente successo.

Una macchina da servizi?

Non esattamente, ma dai numeri del 2018 e 2019 si nota subito che Albot sta servendo meglio, molto meglio. Stando semplicemente alle statistiche della partita, sembra che abbia deciso di rischiare di più con la prima e meno con la seconda. Osserviamo la tabella che segue.

Si tratta di un cambiamento drastico nel comportamento al servizio da una stagione all’altra e contro avversari simili, specialmente per un giocatore alto 175 cm.
Albot ha fatto grandi miglioramenti nel rendimento sulla seconda, diminuendo i doppi falli del 25% e rendendo più efficace il servizio o più efficiente la selezione di colpi per vincere più punti dopo aver servito una seconda.

E mi viene da azzardare che grazie alla solidità della seconda, ha un atteggiamento più spregiudicato con la prima. La percentuale di ace è salita di circa il 50%. Non è arrivato un guadagno sostanziale con la prima di servizio, perché la percentuale di punti vinti è abbondantemente compensata da un minor numero di prime valide, ma anche un beneficio dello 0.5% può fare la differenza tra i più forti.

Quando è successo?

Mi sarei aspettato che Albot avesse lavorato sul servizio nella pausa invernale, ma i dati suggeriscono che il cambiamento si è verificato prima. La tabella che segue ricalca la precedente, con la differenza che la prima colonna si riferisce alla periodo sul cemento di gennaio-marzo 2018 e la seconda colonna mette insieme la seconda parte della stagione sul cemento del 2018 e la stagione sul cemento nel 2019.

Mi sembra che la rivoluzione al servizio sia arrivata tra le due stagioni sul cemento nel 2018 e non nella pausa invernale prima del 2019. La prima colonna considera solo 14 partite, un campione non eccessivamente rappresentativo, ma sono comunque quasi 200 game al servizio, quindi un’approssimazione ragionevole del comportamento al servizio per quel periodo (e anche abbastanza in linea con il 2017, anche se per alcuni aspetti un po’ più debole).

Dopo il Miami Masters 2018, cioè l’ultimo torneo della prima sequenza di tornei sul cemento, mi sarei aspettato che rallentasse la corsa per giocare qualche Challenger sul cemento e intanto allenare il servizio in vista della seconda sequenza di tornei sul cemento. Non è andata così, perché non ha più giocato sul cemento fino al Winston-Salem ad Agosto, cioè il punto d’inizio dei dati della seconda colonna.

Sulla terra?

Se ne deduce quindi che la parte più sostanziale dell’aggiustamento al servizio debba essere avvenuta durante la stagione sulla terra (o sull’erba) del 2018. Pur non avendo altrettante partite sulla terra da analizzare, proviamo a fare comunque un confronto tra il 2017 e il 2018, per vedere se il cambiamento emerge anche sulla terra, per quanto con una diversa combinazione di tornei per tenere conto della superficie. Ho qui ricompreso le partite dei Challenger in modo da avere un campione più ampio.

Non appare in modo così ovvio che Albot stesse cercando di modificare l’atteggiamento al servizio durante la stagione sulla terra nel 2018. La prima è migliore dell’anno precedente, ma la percentuale di prime valide è aumentata, non diminuita. E non si evince nulla che faccia pensare che stesse introducendo modifiche anche alla seconda durante i tornei sulla terra. È una superficie radicalmente diversa, quindi pur in presenza di una strategia al servizio nuova per il cemento, non necessariamente l’avrebbe messa alla prova sulla terra battuta.

Cosa si può dire dell’erba?

Purtroppo c’è sempre il problema legato alla dimensione del campione. Albot ha giocato solo quattro partite, di cui una contro il numero 881, che ha pure perso! Considerando solo le tre partite a Wimbledon 2018, ha vinto in cinque set contro Aljaz Bedene e Pablo Carreno Busta, il numero 12 del mondo a quel tempo, prima di perdere in tre set contro John Isner. Siamo sull’erba e sono solo tre partite (anche se un totale di 60 game di servizio), ma i numeri sono il 62,8% di prime valide, il 67.9% di punti vinti sulla prima, il 5% di ace, il 59.2% di punti vinti sulla seconda, il 3.7% di doppi falli, il 64.7% di punti vinti al servizio. Con tutti gli asterischi del caso, sembra comunque che già a Wimbledon a luglio Albot abbia avuto una disposizione al servizio molto più offensiva.

Frammenti di Hawk-Eye

Non ci sono molti dati punto per punto a disposizione su Albot. Il Match Charting Project ha sette partite dalla stagione in corso, ma nessuna dal 2018. C’è un altro posto in cui guardare. Come è forse noto, i dati generati da Hawk-Eye non sono resi pubblici. È possibile però trovare su Internet frammenti di dati che arrivano da Hawk-Eye. In determinate categorie, sono soggetti a imperfezioni, specialmente nel computo degli errori non forzati, della distanza percorsa, della rotazione impressa alla pallina durante gli scambi. A volte mancano del tutto di alcune voci, o si possono raccogliere solo da tornei specifici e solo sui campi in cui è installato il sistema (a Indian Wells ad esempio c’è in quasi tutti i campi, a Miami solo su quattro). Ma è comunque meglio di niente.

I dati di Hawk-Eye che ho accumulato contengono informazioni sulla velocità del servizio, sul margine di superamento della rete con il servizio e un’altra manciata di varie ed eventuali. Sono riuscito a trovare statistiche valide per 13 partite di Albot, di cui sfortunatamente solo due sono del 2018. Le undici partite del 2019 arrivano da quattro tornei. La tabella elenca il rendimento di Albot in alcune voci al servizio nel 2019.

È un peccato non avere dati a sufficienza dal 2018 per fare un confronto, ma è comunque interessante spiegare quelli in possesso. La prima partita è a Indian Wells, nella quale Albot ha servito la prima in media a 153.3 km/h e la seconda a 142.8 km/h. Sulla prima, il contrasto con il 2019 è significativo. Nella seconda partita, a Pechino 2018 a stagione sul cemento inoltrata, ha servito la prima in media a 179.1 km/h e la seconda a 143.2 km/h. Per Indian Wells, non c’è indicazione del margine di superamento della rete, quindi non ha senso parlarne, e il dato sui colpi per tenere il servizio è eccessivamente soggetto a variazione per via del campione ridotto, perché l’incidenza della qualità dell’avversario è molto alta.

Aumento della velocità della prima

Abbiamo una differenza in velocità media della prima di più di 25 km tra Indian Wells e Pechino nel 2018. I 179.1 km/h a Pechino sono più alti delle velocità del 2019, quindi potrebbe dipendere dalla specificità delle partite. I dati più affidabili del 2019 mostrano però che la velocità è maggiore che a Indian Wells 2018 di 20 km/h, che è una differenza importante. La variazione potrebbe essere solo un’anomalia dovuta al campione ridotto, a errori di Hawk-Eye o altro. E serve comunque molta cautela perché quanto emerso sinora ha lasciato intendere che qualcosa di positivo sia subentrato a metà 2018 nel servizio di Albot. Il salto da Indian Wells a Pechino si inserisce perfettamente in questo scenario, ma non ne è prova schiacciante [1].

L’aumento della velocità della prima rispecchia la maggiore affidabilità dei dati punto per punto delle partite, in cui la percentuale di prime valide è più bassa, la percentuale degli ace è più alta, come lo è la percentuale dei punti vinti con la prima. Di nuovo, si tratta solo due partite del 2018.

C’è di più!

I dati di Hawk-Eye contengono un’altra categoria chiamata “velocità storica del servizio”. Non è chiaro a quale periodo faccia riferimento, quindi è da maneggiare con cura. Avendo però solo due partite del 2018, può essere di aiuto.

Non possediamo l’esatta velocità media per le altre partite sul cemento del 2018, ma abbiamo la velocità storica della prima di servizio per entrambe le due partite del 2018, cioè la velocità media della prima di un certo periodo di tempo precedente a quelle due partite come registrata nel database di Hawk-Eye. Le velocità storiche sono di circa 160 km/h alla data delle due partite del 2018, che è in un certo modo una validazione della velocità più bassa a Indian Wells e dell’incremento di velocità successivo. Come paragone, nelle undici partite del 2019 di Albot con dati di Hawk-Eye la velocità storica della prima di servizio è di circa 170 km/h.

Sebbene non possiamo affermare con certezza che Albot abbia aumentato la velocità della prima di servizio durante l’estate 2018, le due partite e le medie storiche registrate da Hawk-Eye suggeriscono che qualcosa di molto rilevante stesse succedendo nel comportamento di Albot con la prima di servizio. Un’ipotesi supportata dalle statistiche delle sue partite.

Per quanto riguarda la seconda di servizio?

Non si ottiene nulla di significativo dai dati di Hawk-Eye per fare un confronto sulla seconda di servizio. E la velocità della seconda potrebbe comunque non essere così importante. Sarebbe utile avere i dati relativi al margine di superamento della rete nel 2018, perché un margine più alto nel 2019 potrebbe giustificare la drastica riduzione dei doppi falli, magari grazie a una maggiore rotazione o effetto a uscire sulla seconda. Ma non possiamo saperlo.

Quello che sappiamo è che Albot ha nettamente migliorato il rendimento con la seconda di servizio. Non solo, i risultati sono ben superiori alle medie del circuito fino a questo momento, facendolo avvicinare ai giocatori di vertice.

Vedremo molto più spesso Albot perché, grazie alla crescita in classifica, ha accesso diretto al tabellone principale. E se continua a servire come ha fatto negli ultimi sette mesi, lo troveremo più frequentemente anche nelle fasi finali dei tornei.

Note:

[1] Non era in effetti quello che intendevo fare. Sapevo che i dati di Hawk-Eye del 2019 mostravano una velocità più alta rispetto a quella media nel 2018, ma non avevo notato la differenza tra le due partite del 2018 (e il loro diverso posizionamento nel calendario) fino a che non ho iniziato a scrivere questa parte dell’articolo.

All About Albot

Come si comportano al servizio giocatori e giocatrici dopo un doppio fallo

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato l’8 agosto 2018 – Traduzione di Edoardo Salvati

Nel tennis professionistico, i doppi falli sono un evento raro. Ci sono volte in cui riflettono un momentaneo calo di concentrazione, generando possibili conseguenze negative in termini di fiducia al servizio. Dopo aver perso il punto con un doppio fallo, alcuni giocatori reagiscono con particolare cautela, servendo a velocità inferiore o evitando di cercare le linee. 

Proviamo ad analizzare un po’ di dati dai tornei Slam del 2017 per vedere cosa hanno fatto i giocatori a seguito di un doppio fallo, e che incidenza questo ha avuto in termini di risultati. Lo Slamtracker di IBM fornisce dati punto per punto della maggior parte delle partite di singolare degli Slam dello scorso anno, tra cui velocità del servizio e direzione. In tutto, abbiamo circa 5000 doppi falli da esaminare (qui potete trovare i dati che ho raccolto e organizzato).  

Per ogni giocatore al servizio in ciascuna partita, ho sommato i risultati dei punti immediatamente successivi ai doppi falli (escludendo di fatto i punti dopo un doppio fallo che ha concluso il game). Ho poi confrontato i risultati di ciascun giocatore con le medie dell’intera partita. Visto che i doppi falli sono così inusuali e visto che stiamo parlando solo degli Slam, il campione non è adeguatamente rappresentativo di singoli giocatori, ma risponde allo scopo per un’analisi dell’intero circuito.   

Punti vinti al servizio

Come vedremo a breve, uomini e donne hanno dinamiche complessive diverse tra loro sui punti che seguono un doppio fallo. Stando all’indicatore più importante, cioè semplicemente vincere il punto successivo, il sesso ha un ruolo marginale. Gli uomini, che nel campione vincono il 65.1% dei punti al servizio, sul punto dopo il doppio fallo scendono leggermente, al 64.0%. Le donne, che in media vincono il 57.8% dei punti al servizio, hanno un calo più sostenuto, fino al 56.1% dopo un doppio fallo.   

Percentuale di prime in campo

Mi aspettavo che il giocatore al servizio diventasse più conservativo dopo un doppio fallo. Per le donne, è un’ipotesi corretta: nelle partite del campione, mettono la prima in campo il 63.3% delle volte, numero che sale al 65.4% dopo un doppio fallo. Di converso, gli uomini non sembrano cambiare disposizione in modo rilevante. In media, servono il 62.3% di prime, e, con il 62.5% dopo un doppio fallo, il cambiamento è davvero minimo. 

Punti vinti sulla prima di servizio

Troviamo in questa statistica prova aggiuntiva del fatto che le donne diventano più conservative dopo un doppio fallo, mentre non accade lo stesso per gli uomini. In generale, le donne vincono il 63.7% dei punti sulla prima ma appena dopo un doppio fallo la stessa percentuale scende al 62.9%. Anche per gli uomini si assiste a una diminuzione dei punti vinti sulla prima dopo un doppio fallo – dal 72.7% al 72.4% – ma è limitata nella misura osservata per la percentuale di prime in campo.    

Velocità della prima

Per questa categoria, i dati di Slamtracker si limitano alla velocità dei servizi validi. Quando guardiamo la velocità media della prima di servizio, stiamo di fatto escludendo quei tentativi che hanno mancato il rettangolo del servizio. Anche con questo monito, i dati continuano ad andare nella medesima direzione. Contrariamente alla mia ipotesi conservativa, dopo un doppio fallo gli uomini servono un po’ più forte del solito, cioè 183.3 km/h in media contro 182.8 km/h in generale. Le donne sembrano invece modificare la tattica, passando da una velocità di 155.5 km/h a una di 152.2 km/h dopo un doppio fallo.   

Direzione della prima di servizio

Lo Slamtracker suddivide la direzione del servizio in cinque sottogruppi: esterno, esterno al corpo, al corpo, centrale al corpo e al centro. Dopo un doppio fallo, è meno probabile del solito che gli uomini servano esterno (24.1% contro 25.8%), e quei servizi sono ripartiti quasi equamente nei sottogruppi al corpo e al centro. La differenza che più colpisce è nel servizio al corpo, che generalmente ricorre solo nel 3.5% delle prime mentre sale al 4.4% dopo un doppio fallo. Potrebbe essere questo un modo per i giocatori di rimanere conservativi, mantenendo cioè velocità ma lasciandosi un margine di errore ben più ampio.  

Le donne spostano la direzione delle prime che seguono un doppio fallo verso il centro del rettangolo di servizio. In media, oltre il 44% dei servizi rientra nella categoria “esterno” o “centrale” ma, appena dopo un doppio fallo, scende sotto il 41%. Non è una differenza importante, ma come per tutte le altre dinamiche viste nel gioco femminile, mostra come dopo una seconda sbagliata, la cautela prende il sopravvento.  

La tattica

Come sempre, è difficile trovare in questi risultati una fonte di validi consigli tattici. Anche il fatto che uomini e donne vincono meno punti al servizio della media subito dopo aver commesso un doppio fallo può essere soggetta a varie interpretazioni. Da un lato, si potrebbe pensare che stiano servendo con più cautela, perdendo però l’opportunità di conquistare il punto con una prima più aggressiva. Dall’altro, se la fiducia è un aspetto critico, un servizio più aggressivo potrebbe trasformarsi solamente in più errori.  

Di fronte all’incertezza, serve confidare nella capacità di valutazione di giocatori e allenatori, che hanno maturato decenni di esperienza e migliaia di ore di gioco per soppesare le conseguenze di questi compromessi. Per noi appassionati, sono numeri che aumentano il grado di comprensione delle scelte effettuate dai giocatori. Per i professionisti, un’approfondimento sulle dinamiche successive a un doppio fallo potrebbe contribuire a ottimizzare la strategia, sia per riprendere la rotta dopo aver sbagliato due servizi di fila, sia per trarre vantaggio dal calo di concentrazione degli avversari.

How Servers Respond To Double Faults

Velocità del servizio contro precisione

di Miha Mlakar // Medium

Pubblicato il 12 marzo 2019 – Traduzione di Edoardo Salvati

In qualità di capitano di Coppa Davis e di allenatore di professionisti, mi viene spesso chiesto consiglio su come poter migliorare tecnica e strategia di gioco. Di recente, quesiti analoghi sono stati rivolti da generici appassionati o persone desiderose di approfondire le dinamiche del tennis. Ho deciso quindi di iniziare a scriverne, in modo da condividere la mia conoscenza a una base più ampia possibile. Nel primo articolo, cercherò di rispondere alla seguente domanda.

Sulla prima di servizio, è più importante la velocità o la precisione?

Ho preso spunto per quest’analisi dalla conversazione con un giocatore (per comodità, G) che, pur sostenendo di possedere una prima solida, sente di poterla rendere ancora più efficace. Considerando che circa il 70% dei punti terminano entro i primi quattro colpi dello scambio, l’importanza di migliorare la prima di servizio, anche solo marginalmente, è evidente.

I numeri qui illustrati arrivano (in larga parte) da dati ottenuti tramite Hawk-Eye per le quattro partite dell’ultimo torneo sul cemento disputato da G. Mi interessava migliorare la sua efficacia al servizio.

Cosa si intende esattamente per servizio efficace (in termini di risultati)?

Ad esempio, Carlos Moya ha detto che l’idea che ha scaturito una modifica del servizio di Rafael Nadal partiva dal fatto che sulla prima la pallina non manteneva velocità dopo aver toccato il terreno. Una variazione nella tecnica ha permesso di aggiungere più efficacia (non è la stessa problematica di G, perché la rotazione della pallina sul suo servizio è diversa).

A prescindere dal metodo, l’obiettivo è una prima di servizio che generi più risposte deboli o (ancora meglio) nessuna risposta. Come definiamo una risposta debole? In questa sede, ipotizziamo una proporzionalità diretta tra la lentezza e la debolezza della risposta. È un’interpretazione equilibrata, perché (come si vedrà) la velocità della risposta ha una correlazione positiva con la vittoria del punto da parte del giocatore al servizio.

IMMAGINE 1 – Correlazione tra velocità della risposta e vittoria del punto

Per costringere l’avversario a rispondere lentamente o a non rispondere dobbiamo capire quale servizio giocare. Prestiamo più attenzione alla precisione o alla velocità? Analizziamo i dati per capire come procedere.

Statistiche al servizio

Per farsi un’idea sulla prima di servizio di G, vediamo che zona del campo colpisce la pallina quando supera la rete e le velocità al servizio per diverse direzioni. Tutti gli avversari sono destrimani.

IMMAGINE 2 – Zona d’impatto dei servizi validi e velocità rispetto della direzione

Nel grafico di sinistra, i pallini colorati in verde e in blu rappresentano i servizi validi, quelli rossi e arancioni i servizi sbagliati. Nel grafico di destra, è riportata la velocità media e la velocità massima per ciascuna direzione. Essendo G un destrimane, il servizio esterno sul lato delle parità è più lento per via dell’aggiunta di molta rotazione a uscire.

Come verifichiamo l’incidenza della velocità del servizio sulla velocità della risposta? Il confronto tra velocità dell’uno e dell’altra non fornisce spunti di grande rilievo, perché la velocità non assume la stessa importanza per tutti i servizi e tutte le direzioni.

IMMAGINE 3 – Confronto tra velocità del servizio e velocità della risposta

Iniziamo invece dall’esame della velocità della risposta in funzione della precisione del servizio. Inseriremo poi la velocità del servizio associata alla direzione.

Precisione del servizio contro velocità della risposta

Partiamo dalla relazione tra velocità della risposta e direzione del servizio. Nel grafico dell’immagine 4, ogni risposta è rappresentata da una bolla la cui grandezza è determinata dalla velocità. Ace o servizi vincenti hanno una velocità di risposta uguale a zero e sono riportati in rosso.

IMMAGINE 4 – Velocità della risposta rispetto alla direzione del servizio

Notiamo immediatamente che i servizi in prossimità della riga generano risposte lente o sono dei vincenti diretti. Per mostrare questo effetto con i numeri, nell’immagine 5 ho suddiviso ogni rettangolo del servizio in cinque zone. Ho scomposto i servizi esterni (E) e al centro (C) in altre due zone, una per quelli molto precisi (mE e mT) e l’altra per quelli imprecisi. Un servizio al centro è classificabile come molto preciso se non si discosta più di 40 cm dalla linea. Ho tracciato una diagonale di circa 45 gradi a separazione dei servizi esterni. Per ciascuna zona, ho calcolato la velocità media del servizio e la velocità media e mediana della risposta.

IMMAGINE 5 – Zone del rettangolo del servizio e velocità medie

Per ogni direzione, la differenza di velocità media tra servizi precisi e imprecisi è molto simile, mentre la differenza di velocità media nelle risposte a servizi precisi e imprecisi è abbastanza significativa.

Velocità del servizio e precisione messe insieme

I grafici dell’immagine 6 uniscono la precisione e velocità del servizio con la velocità della risposta per i servizi esterni e al centro su entrambi i lati del campo. Anche in questo caso la dimensione della bolla indica al velocità della risposta

IMMAGINE 6 – Precisione e velocità del servizio con velocità della risposta

Emergono alcuni spunti interessanti in merito al servizio del giocatore di cui stiamo parlando:

  • servizi precisi, quelli vicino alla riga, comportano risposte lente (o più lente) a prescindere dalla velocità del servizio
  • la velocità della risposta è più alta per servizi imprecisi sul dritto, a prescindere dalla velocità del servizio
  • per entrambi i servizi, è difficile osservare una correlazione determinante tra servizi più veloci e risposte più lente
  • i servizi esterni sul lato delle parità non sono molto precisi, e per darne concretezza, ho calcolato quanti dei servizi esterni validi sul lato delle parità sono stati effettivamente molto precisi. G ha ottenuto a questo riguardo il 42% di precisione, mentre per gli avversari la percentuale di questa direzione è stata del 70%. È una differenza rimarchevole
  • dopo ulteriore approfondimento, si vede come G preferisca il servizio al centro sul lato delle parità, con il 62% dei servizi in quella direzione. La ragione può risiedere nell’imprecisione dei servizi esterni, che generano risposte valide (di dritto). Una selezione non equilibrata di direzioni comporta però la possibilità di adattamento da parte dell’avversario, che comprende di doversi concentrare di più, in questo caso, sui servizi al centro. Dovesse quindi G migliorare il servizio esterno, renderebbe quello al centro ancora più pericoloso.

Il confronto con gli avversari

Successivamente, ero interessato a confrontare diverse tipologie di servizio, insieme al confronto tra la velocità e precisione del servizio di G rispetto a quello di altri giocatori. A questo scopo, ho adattato le linee che descrivono con esattezza i dati punto per punto a disposizione (minimizzando l’errore quadratico). L’immagine 7 presenta l’esito del confronto per G.

IMMAGINE 7 – Confronto tra velocità e precisione del servizio di G e velocità della risposta

Qualsiasi la direzione e velocità del servizio, la velocità della risposta non subisce variazioni importanti. Si osserva che servizi più veloci tipicamente portano a risposte più lente, ma la correlazione è bassa. Per quanto riguarda la precisione al servizio, le linee diventano più verticali. Precisione e velocità al servizio sono fortemente correlate specialmente per servizi che non si discostano più di 60 cm dalla riga. L’immagine 8 mostra gli stessi grafici per gli avversari di G, che risultano leggermente differenti.

IMMAGINE 8 – Confronto tra velocità e precisione del servizio degli avversari e velocità della risposta di G

Vediamo che in media la velocità della risposta è più bassa e che la correlazione tra velocità del servizio e della risposta è più alta. Le linee del confronto tra la precisione del servizio e la velocità della risposta hanno una forma simile a quella di G e anche le velocità della risposta sono più alte, a indicazione che i servizi di G determinano risposte più lente della media degli avversari. Una delle ragioni può essere la rapidità del movimento e un basso lancio di pallina, che è molto complicato da leggere e rende il servizio difficile da prevedere.

Conclusioni

L’analisi della velocità e precisione del servizio è specifica per il singolo giocatore. Nel caso di G, il consiglio è stato di lavorare più sulla precisione che sulla velocità. Naturalmente, questo è valido per lui ma non in automatico per altri giocatori.

Siamo però solo all’inizio. L’accesso ai dati generati da Hawk-Eye potrebbe consentire una comprensione del gioco molto più accurata. Con l’uso della statistica, il miglioramento seguirebbe la stessa traiettoria osservata in altri sport, nei quali la scienza dei dati ha reso condizione necessaria, per essere competitivi, l’analisi del proprio rendimento e di quello degli avversari.

Serve Speed vs. Serve Accuracy in Tennis

Chi ha reso di più sotto pressione nel mese di febbraio

di Stephanie Kovalchik // StatsOnTheT

Pubblicato l’1 marzo 2019 – Traduzione di Edoardo Salvati

Con i tornei di febbraio da poco conclusi, è Reilly Opelka a meritare l’onore di aver fronteggiato la pressione più alta al servizio nella partita contro John Isner a New York, in cui ha accumulato 15.5 palle break equivalenti (PBE). È riuscito a salvare la maggior parte delle PBE con un incredibile 92% di punti ad alta pressione vinti al servizio.

In un precedente articolo, ho introdotto il concetto di palle break equivalenti come statistica per la pressione subita al servizio. Le PBE considerano la pressione di ogni punto affrontato, cioè quanto, in termini probabilistici, l’esito di uno specifico punto potrebbe orientare la partita a favore del giocatore al servizio. Per esprimere le PBE in normali palle break, si sommano i punteggi a più alta pressione e si divide il risultato per la pressione media del singolo punto.

Opelka

Vediamo quali sono stati i migliori a febbraio per BPE totali. L’immagine 1 mostra i primi 10 vincitori di partite che si sono trovati di fronte alla maggiore pressione al servizio. Non dovrebbe sorprendere che l’assurda semifinale tra Opelka e Isner sia al primo posto. Si è arrivati infatti al tiebreak in ogni set e, anche se Opelka ha dovuto salvare solo 2 palle break, i tiebreak hanno fatto salire le sue BPE a 15.5. Opelka è stato anche il migliore a gestire la pressione, salvando un ragguardevole numero di 14.2 BPE sulle 15.5 fronteggiate. Nessun altro giocatore tra i primi 5 di questa speciale classifica si è avvicinato a quel livello. Magari non è stato il tennis più eccitante, ma senza dubbio una prestazione notevole.

Non ci si aspettava invece che il rendimento di Radu Albot in finale a Delray Beach fosse così in alto in quanto a pressione. Nella vittoria in tre set contro Daniel Evans, Albot ha subìto 9 palle break, ma un totale di 14.9 PBE. Le palle break effettive non rendono giustizia alla pressione sperimentata da Albot perché non tengono conto del tiebreak da 16 punti nel set decisivo o del fatto che tutti i game al servizio dell’ultimo set sono arrivati sul 30-30. Albot ha salvato 10.7 PBE complessive nella partita, confermando di essersi guadagnato il titolo.

IMMAGINE 1 – I dieci vincitori con la maggiore pressione al servizio

Il terzo posto è occupato da Diego Schwartzman, che ha raggiunto la finale a Buenos Aires. In semifinale contro Dominic Thiem, Schwartzman ha accumulato 14.8 BPE di pressione al servizio, quella a cui probabilmente si è dovuto abituare nel corso della carriera. Come per le altre partite del podio, il set decisivo si è concluso al tiebreak, dopo che Schwartzman aveva perso e recuperato un break. Rispetto a Albot e Opelka, Schwartzman ha fatto più fatica nel salvare le PBE. Considerando però che giocava sulla terra contro Thiem, forse è la prestazione più impressionante.

Rio de Janeiro

Tra gli altri che entrano nei primi 10 troviamo la recente vittoria di Nick Kyrgios contro Rafael Nadal ad Acapulco, nella quale Kyrgios ha fronteggiato 12.5 BPE e perso molto del rispetto di Nadal durante la partita. Se si guarda ai singoli tornei, Rio de Janeiro ha tre partite tra le prime 10. La pressione non produce interessi, ma Rio de Janeiro è stato un ottimo investimento per chi ha seguito il torneo.

Men’s Top Pressure Performances in February