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

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato l’11 novembre 2015 – Traduzione di Edoardo Salvati

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

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

Lo scenario

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

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

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

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

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

Una mano sola, diversi tipi di rovescio

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

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

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

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

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

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

Esito definitivo

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

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

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

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

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

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

The Difficulty (and Importance) of Finding the Backhand

Vincenti, errori e disinformazione

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 12 gennaio 2016 – Traduzione di Edoardo Salvati

Dei diversi modi in cui generalmente finisce un punto – vincenti, errori forzati e non forzati – qual è il più frequente? È una domanda così semplice che non ne ho mai fatto oggetto di ricerca. A quanto pare, ci hanno pensato altri, lanciandosi in affermazioni – sulla base dei risultati poi ottenuti – di dubbia bontà.

Un amico mi ha inoltrato un link a un video promozionale per un corso di didattica nel quale – dopo lunghe attese – si spiega che a livello professionistico più punti finiscono con un errore forzato di quanti non terminino con un vincente o un errore non forzato. E per questo motivo, prosegue il video, è possibile usare alcune delle stesse tattiche che i professionisti adoperano per costringere l’avversario a un errore forzato. Sembrerebbe infatti che cercare il vincente sia troppo rischioso, tanto quanto lo sia attendere l’errore non forzato.

Da un punto di vista pedagogico, può avere senso promulgare pazienza e infondere atteggiamenti conservativi. Non so nulla di come insegnare a un dilettante a migliorare il proprio gioco e lascio volentieri l’incombenza agli esperti.

Però, l’utilizzo di dati relativi alle partite professionistiche ha suscitato il mio interesse oltre a un’immediata reazione di scetticismo rispetto a quelle conclusioni, sembra basate su partite dei tornei Slam 2012.

Affidandomi al campione che ho ricavato dai dati messi a disposizione da IBM Poinstream per gli Slam degli ultimi anni, ho testato il Roland Garros 2015 e gli US Open 2015, conteggiando vincenti, errori forzati e non forzati sia per le partite maschili che per quelle femminili. La tabella riepiloga quanto trovato.

Campione dati    Vincenti  Non forzati  Forzati  
Roland Garros U  33.8%     32.9%        33.3%  
Roland Garros D  32.7%     37.8%        29.5%  
                                      
US Open U        34.3%     31.6%        34.1%  
US Open D        31.0%     38.0%        30.9%

Su entrambe le superfici, tra gli uomini i punti si distribuiscono abbastanza uniformemente nelle tre categorie. Tra le donne, i vincenti sono più o meno nello stesso numero degli errori forzati (anche se ci sono più vincenti sulla terra battuta) e gli errori non forzati rappresentano la tipologia di colpo più diffusa con cui un punto finisce.

Va riconosciuto però che si tratta di un campione di dati con delle limitazioni, ed è facile immaginare quali. Una buona percentuale di errori forzati infatti arriva dalla risposta al servizio, un aspetto che non sembra pertinente in una conversazione sulla tattica. Siamo in grado di separare gli ace dai vincenti e i doppi falli dagli errori non forzati, ma non gli errori forzati alla risposta dagli errori forzati.

Per fare questo, si può sfruttare l’ingente quantità di dati raccolta con il Match Charting Project, quasi 1500 partite del circuito maggiore equamente divise tra uomini e donne (al momento della traduzione le partite sono complessivamente 3436, n.d.t.). Il campione del Match Charting Project contiene tutto quello che si trova in Pointstream – vincenti, errori forzati e non forzati – e molto, molto di più. Ai fini di quest’analisi, l’elemento chiave aggiuntivo è la lunghezza dello scambio, che permette di distinguere tra errori forzati alla risposta ed errori forzati che sono avvenuti a scambio inoltrato.

Con i dati del Match Charting Project inoltre possiamo eliminare completamente dal contesto le statistiche legate al servizio, come ace, doppi falli ed errori forzati alla risposta, visto che non rientrano nel significato che comunemente si associa alla parola tattica.

La tabella riepiloga la frequenza di ciascun tipo di colpo con cui un punto finisce.

Campione dati  Vincenti  Non forzati  Forzati  
Uomini         32.5%     45.8%        21.7%  
Donne          32.4%     49.4%        18.2%

Senza i servizi ad alterare la composizione, i vincenti mantengono la loro importanza relativa, ma è la distribuzione degli errori a cambiare enormemente. Si osserva ora come nel momento in cui il giocatore alla risposta avvia lo scambio (o riceve un servizio che dovrebbe essere in grado di rimettere in gioco), gli errori non forzati siano più del doppio degli errori forzati (anche restringendo il calcolo alla terra battuta, tutte le frequenze sono inferiori al punto percentuale in più rispetto alla media complessiva).

Gli errori forzati sono la modalità più diffusa con cui finisce un punto in solo 14 delle 728 partite maschili considerate e in solo 4 delle 751 partite femminili. Anche se si sollevano dubbi sulla rappresentatività del campione di partite del Match Charting Project o sulle tendenze all’errore nella codifica dello scambio da parte dei volontari che raccolgono i dati, siamo di fronte a risultati che stabiliscono in modo incontrovertibile che gli errori non forzati siano la modalità più diffusa con cui finisce un punto.

Non so quanto le tattiche e le tendenze di gioco dei professionisti possano essere riproposte tra i dilettanti, quindi è probabile che questi numeri abbiano scarso valore per gli allenatori. Ma se l’intento è quello di basare le proprie tecniche di insegnamento sulle statistiche dei professionisti, sembra ragionevole iniziare dal comprendere i numeri nel modo giusto.

Winners, Errors, and Misinformation

Due prime di servizio sono sempre meglio di una?

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 2 novembre 2015 – Traduzione di Edoardo Salvati

È uno di quei pensieri che poi diventano chiodo fisso. Ci sono alcuni giocatori dalla prima di servizio così potente che spesso ci si chiede cosa succederebbe se servissero solo prime. Vale a dire: se un giocatore servisse al massimo ogni volta, otterrebbe risultati migliori?

L’anno scorso, Carl Bialik ha risposto a questa domanda su FiveThirtyEight con un onesto e diretto no, mostrando come per il 2014 solo Ivo Karlovic, tra i giocatori del circuito maggiore, avrebbe tratto benefici dalla strategia che chiamerò “due-prime”, e sarebbe stato comunque un vantaggio minimo. Facendo gli stessi calcoli per il 2015 – nell’ipotesi in cui la frequenza di prime di servizio e di punti vinti con la prima rimanga invariata per tutti i giocatori – ho trovato che per Karlovic sarebbe indifferente servire un’altra prima al posto di una seconda. Dal 2010, il 2014 di Karlovic è la sola stagione-giocatore con almeno 40 partite nella quale due prime di servizio sarebbero state meglio di una.

Non è però un caso chiuso a priori. L’aspetto che più mi colpisce è che lo svantaggio di una strategia due-prime sarebbe veramente ridotto. Per Karlovic (e per altri, principalmente giocatori dal servizio potente come Jerzy Janowicz, Milos Raonic, e John Isner), servire due prime farebbe diminuire solo lievemente la frequenza complessiva di punti vinti al servizio. Per Rafael Nadal e Andy Murray, scegliere una strategia due-prime ridurrebbe la frequenza di punti vinti al servizio di poco meno di due punti percentuali.

L’immagine 1 mostra l’ipotetico svantaggio di due prime di servizio per i giocatori con almeno 30 partite sul circuito maggiore nel 2015. La diagonale rappresenta il punto di pareggio (cioè quello in cui servire due prime o una prima e una seconda è indifferente rispetto alla frequenza di punti vinti al servizio, n.d.t.). Karlovic, Janovicz e Isner sono i tre pallini quasi sopra la linea.

IMMAGINE 1 – Ipotetico svantaggio di una strategia due-prime per giocatori al servizio

Considerando l’estrema vicinanza al punto di pareggio da parte di alcuni giocatori, ho iniziato a chiedermi se ci siano avversari contro i quali la strategia due-prime possa essere davvero vincente. Ad esempio, Novak Djokovic ha un predominio tale in risposta alla seconda di servizio che, forse, gli avversari farebbero meglio a servire solo prime.

Contro Djokovic rimane però una buona idea, almeno in linea generale, mantenere la configurazione tradizionale. Ipoteticamente, se Djokovic dovesse rispondere sempre a due prime di servizio la frequenza di punti alla risposta da lui vinti aumenterebbe di 1.2 punti percentuali. Gilles Simon e Murray sono in una situazione simile, circa un punto percentuale.

L’immagine 2 mostra il grafico visto in precedenza per lo svantaggio di una strategia due-prime contro giocatori alla risposta con almeno 30 partite sul circuito maggiore nel 2015

IMMAGINE 2 – Svantaggio di una strategia due-prime contro giocatori alla risposta

Non ci sono giocatori alla risposta contro i quali avvicinarsi al punto di pareggio come possono farlo alcuni giocatori dal servizio potente quando si trovano a servire.

La tattica in campo

Cosa succede se un giocatore al servizio vicino al punto di pareggio, come Karlovic, affronta un giocatore alla risposta non troppo lontano dal punto di pareggio, come Djokovic? Se scegliere una strategia due-prime è quasi una buona idea per Karlovic contro un giocatore medio alla risposta, cosa succede quando deve giocare contro un giocatore che possiede un talento spiccato per aggredire le seconde di servizio?

Naturalmente, ci sono molte partite nelle quali due-prime sarebbero state meglio di una. Ho trovato circa 1300 partite tra giocatori con almeno 30 partite giocate nel 2015 e, per ciascuna, ho calcolato la percentuale effettiva di punti vinti al servizio e la stima percentuale di punti che avrebbero vinto servendo due prime. Circa un quarto delle volte la strategia due-prime avrebbe rappresentato un miglioramento.

È un risultato valido anche per partite più lunghe, eliminando così alcune delle limitazioni dei piccoli campioni di dati in partite brevi. In un quarto delle partite più lunghe della media, un giocatore avrebbe tratto beneficio nel servire due prime. L’immagine 3 mostra come siano distribuite quelle partite.

IMMAGINE 3 – Distribuzione delle partite più lunghe della media con una strategia due-prime

Finalmente troviamo del movimento anche nella parte sinistra della linea! Uno di quei valori estremi in alto a destra del grafico è proprio la vittoria a sorpresa di Karlovic contro Djokovic nel torneo di Doha 2015. Karlovic ha vinto l’85% dei punti sulla prima di servizio ma solo il 50% dei punti sulla seconda. Avesse servito solo prime, avrebbe vinto il 79% dei punti al servizio anziché il 75% effettivamente vinto quel giorno.

Un altro esempio che si discosta dalla media è la partita di Karlovic contro Simon al Cincinnati Masters 2015. Karlovic ha vinto l’81% dei punti sulla prima e solo il 39% sulla seconda. Ha comunque poi vinto la partita, ma se avesse seguito una strategia due-prime Simon avrebbe perso più rapidamente.

Prevedere le opportunità di una strategia due-prime

Anche con questi dati a disposizione, resta comunque difficile identificare opportunità da cui trarre vantaggio applicando una strategia due-prime.

Per ogni giocatore di ciascuna partita, ho moltiplicato lo “svantaggio due-prime” (i punti percentuali che verrebbero persi nella frequenza di punti vinti al servizio servendo due prime) per lo svantaggio due-prime del giocatore alla risposta. Facendo una classifica di tutte le partite in funzione del prodotto ottenuto, combinazioni come Karlovic-Djokovic e Murray-Isner si presentano raggruppate in un estremo. Se vogliamo trovare esempi in cui potremmo retroattivamente prevedere un vantaggio derivante dal servire due prime, è il posto in cui dobbiamo cercare.

Suddividendo tutte queste partite in quintili, osserviamo una forte correlazione tra i risultati della strategia due-prime che verrebbero pronosticati utilizzando valori stagionali aggregati e i risultati effettivamente osservati nelle singole partite. Tuttavia, anche nel quintile più favorevole alla strategia due-prime – quello con Karlovic al servizio e Djokovic alla risposta – la tradizionale tattica di servire una prima e una seconda è comunque superiore di un punto percentuale.

È solo ai lontani estremi che potemmo considerare di suggerire una strategia due-prime. Quando consideriamo il 2% delle partite con il prodotto più basso – vale a dire le partite da cui ci attenderemmo un maggiore vantaggio dal servire due prime – troviamo che in 26 di quelle 50 il giocatore al servizio avrebbe fatto meglio a servire due prime.

In altre parole, siamo di fronte a un’enorme varianza nelle singole partite e, visto che il margine è così ridotto, non ci sono praticamente situazioni nelle quali avrebbe senso per un giocatore servire due prime invece che una prima e una seconda di servizio.

Un veloce commento finale per il mondo reale

Ci sono alcune ipotesi di semplificazione alla base di quest’analisi, fra tutte che i giocatori mantengano la stessa frequenza di prime di servizio anche servendo due prime e che vincerebbero lo stesso numero di punti con la prima di servizio anche servendone una quantità doppia.

Possiamo poi fare solamente delle congetture su quanto quelle ipotesi nascondano. Ho il sospetto che se un giocatore servisse solo prime, andrebbe più probabilmente incontro a sequenze di punti vincenti o di punti persi; senza l’imprevedibilità della seconda di servizio, un giocatore si ritroverebbe più facilmente a ripetere schemi predefiniti, che siano perfetti o non lo siano.

Questa seconda ipotesi è probabilmente la più importante. Se un giocatore servisse solo prime, la sua abilità nell’alternare tattiche di gioco e mascherare schemi al servizio ne verrebbe limitata. Non ho idea di che impatto avrebbe sull’esito dei punti al servizio, ma è probabile che andrebbe a vantaggio del giocatore alla risposta.

Detto questo, anche se non possiamo suggerire di servire due prime se non nei più estremi degli accoppiamenti, vale la pena sottolineare che il margine in discussione è davvero minimo. E appunto, con un margine di questo tipo il rischio di servire una seconda quasi come se fosse una prima non è così alto. Potrebbe esserci occasione per alcuni giocatori di sperimentare con successo strategie di seconde di servizio più offensive, specialmente quando l’avversario inizia a rispondere con grande efficacia sulle seconde.

Cedere il vantaggio dei punti giocati sulla seconda a giocatori come Djokovic deve essere scoraggiante. Se il rischio di qualche doppio fallo in più è tollerabile, potrebbe rivelarsi una nuova modalità a disposizione del giocatore al servizio per frenare, almeno occasionalmente, la caduta libera.

Are Two First Serves Ever Better Than One?

Una valutazione degli effetti generati dalle situazioni di punteggio

di Stephanie Kovalchik // OnTheT

Pubblicato il 6 ottobre 2017 – Traduzione di Edoardo Salvati

Una particolare situazione di punteggio che appare sul tabellone può incidere sulla prestazione di un giocatore? Questo articolo analizza come misurare gli effetti delle situazioni di punteggio e identifica alcuni giocatori tra quelli di vertice che più ne sembrano soggetti e altri che invece paiono impassibili.

Qualunque appassionato di tennis si è trovato almeno una volta a pensare che un giocatore abbia avuto il così detto “braccino”, o non sia stato in grado di gestire la tensione del momento. Diverse definizioni di pressione psicologica utilizzate nello sport condividono l’idea di fondo che la prestazione di un giocatore possa essere influenzata dal punteggio.

Un esempio evidente di questo concetto si è verificato nel primo turno del torneo di Pechino 2017 tra Lucas Pouille e Rafael Nadal. Dopo aver vinto il primo set 6-4, Pouille era in corsa per ottenere la sua sesta vittoria in carriera contro un giocatore dei primi 10, portando Nadal al tiebreak del secondo set. Dopo aver sprecato due match point, indietro 6-7 nel punteggio ha servito la seconda in rete, per il suo unico doppio fallo in tutto il set, regalando così il tiebreak a Nadal. È difficile non essere tentati dal pensiero che Pouille abbia subito la pressione imposta dal punteggio.

Qualsiasi momento di una partita è passibile di interpretazioni varie e, per molti, questo è il lato affascinante del tennis. Per giungere a conclusioni su comportamenti sistematici di rottura sotto pressione o di innalzamento del livello di gioco in circostanze di punteggio sfavorevole, serve un’analisi attenta che ne dia dimostrazione numerica.

Come si possono misurare quindi gli effetti generati dalle situazioni di punteggio?

Esistono diversi modi. Alcuni studiosi hanno verificato l’effetto delle palle break, altri hanno considerato come sulla prestazione di un giocatore incida l’importanza del punto. In una relazione per la Sloan Sports Conference 2016, anche io ho analizzato queste e altre specifiche situazioni partita.

Più recentemente, ho cercato di comprendere quali dinamiche di rendimento si possano verificare quando siano state considerate tutte le combinazioni emergenti da un regolare game (ad esempio 0-0, 30-0, 30-30, etc). Si può intuire che l’incontro tra gli aspetti psicologici che un giocatore deve affrontare sotto pressione e le variazioni tattiche legate all’alternanza di parità e vantaggi restituisca risultati degni di nota.

Parzialità nella selezione del punteggio

Se un giocatore affrontasse ciascun punto a prescindere dal suo contesto, si potrebbe semplicemente pensare di confrontare i punti vinti per qualsiasi punteggio considerato (ad esempio 30-30) con la media complessiva di punti vinti. Se dovesse emergere una significativa differenza statistica, saremmo probabilmente di fronte a un effetto dettato dalla situazione di punteggio.

C’è però un’insidia nell’utilizzare questa metodologia su numerose partite, quella cioè rappresentata dal fatto che gli avversari cambino. Ipotizzare che un giocatore giochi come mediamente faccia in tutte le circostanze di 30-30 è valido solo se quel giocatore gioca esattamente contro quello stesso avversario in situazioni di punteggio di 30-30 con la stessa frequenza con cui ha giocato le altre situazioni di punteggio.

Ma quanto è probabile che sia così? Non è più facile vedere il problema chiedendosi se qualsiasi avversario di Nadal abbia la stessa possibilità di portarlo sul 30-30 quando Nadal è al servizio? Se la risposta è ‘no, ovviamente’, si dovrebbe allora apprezzare la parzialità di selezione dell’avversario introdotta dalla scelta di specifiche circostanze di punteggio.

Se a questo punto vi steste chiedendo quanto possa incidere la parzialità, date uno sguardo all’immagine 1, che mostra i punti giocati al servizio da Nadal contro molteplici avversari per le partite del circuito maggiore dal 2011 a oggi. I pallini blu rappresentano i punti giocati sullo 0-0, i pallini arancioni i punti giocati sul 40-40 o sulle altre parità. Non solo si osserva come pochi giocatori giochino contro Nadal lo stesso numero di primi punti del game e di punti sulla parità, ma anche come gli avversari più forti, Novak Djokovic o Stanislas Wawrinka ad esempio, abbiano giocato più punti sulla parità contro Nadal della maggior parte degli altri avversari.

IMMAGINE 1 – Frequenza di primi punti e di situazioni di parità di Nadal

Se quindi confrontiamo semplicemente la media punti vinti da Nadal al servizio su situazione di parità contro la sua media complessiva, la differenza ottenuta dipenderà da un misto di effetto dovuto all’avversario e, probabile, effetto dovuto al punteggio, da cui sarà difficile derivare un senso.

Gestire la parzialità nella selezione del punteggio

Per ridurre questa parzialità nella selezione, possiamo prendere spunto dalle tecniche di campionamento utilizzate nei sondaggi. L’obiettivo di qualunque buon sondaggio è ottenere un campione rappresentativo della popolazione di interesse. Per riuscire nell’intento mantenendo il sondaggio rivolto a un numero di partecipanti facilmente gestibile, chi effettua il sondaggio deve spesso sovra-dimensionare i gruppi più sparuti, così che la struttura demografica del campione non riflette più le proporzioni effettive della popolazione. Si ovvia poi alla problematica ponderando i risultati del sondaggio in modo che il responso di ciascun partecipante ottenga un peso uguale alla sua rappresentazione all’interno della popolazione.

Possiamo usare un’idea simile per assegnare a ogni avversario identica ponderazione per tutte le combinazioni di punteggio di un game. Se prendiamo nuovamente l’esempio della parità, questo vuol dire chiedersi che prestazione avrebbe un giocatore se giocasse lo stesso numero di parità contro gli stessi giocatori con cui ha giocato in passato. Chiamerò questa statistica con il nome di punti vinti ponderati.

L’immagine 2 mostra un esempio dei punti vinti al servizio sopra la media da parte di Nadal, effettivi (non ponderati) e ponderati. I punti vinti dall’avversario variano per riga nei riquadri dall’alto verso il basso. I “punti di vantaggio” lungo l’asse delle ascisse sono la differenza nei punti vinti da Nadal rispetto a quelli dell’avversario. Quindi +2 punti di vantaggio quando l’avversario è a zero significa un punteggio di 30-0.

Un aspetto estremamente interessante del grafico è dato dall’intensità nel cambiamento della prestazione di Nadal a +0 punti di vantaggio una volta introdotta la ponderazione. In assenza di ponderazione, sembra che Nadal giochi tendenzialmente sotto la media. Tuttavia, effettuata la ponderazione, sembra che questa dinamica negativa in situazioni di parità si ribalti completamente per via della variazione nella tipologia di avversari in queste combinazioni di punteggio più equilibrate. Una volta considerato questo aspetto, Nadal sembra essere molto più efficace in situazioni di parità o sulle palle break da salvare.

IMMAGINE 2 – Punti vinti al servizio sopra la media da Nadal

Curiosamente, anche dopo aver ponderato per tipologia di avversario, Nadal sembra giocare sotto la media nelle situazioni di 0-30. Questo potrebbe indicare una particolare forma di ansia per questa circostanza o uno svantaggio a essere indietro nel punteggio e servire sul lato delle parità, o una combinazione di questi due elementi.

Una classifica legata agli effetti delle situazioni di punteggio

Il precedente esempio evidenzia che i giocatori con le maggiori deviazioni dalle loro medie ponderate per avversario sono più soggetti all’effetto avversario. Ho calcolato i valori assoluti delle deviazioni di alcuni tra i più forti giocatori per vedere cosa rivelasse la classifica.

L’immagine 3 mostra che nel campione storico di partite considerato, sono Nadal e Robin Haase a emergere come i due giocatori più soggetti al punteggio. Giocatori come Roger Federer e Gilles Simon si trovano invece dal lato opposto dello spettro e mostrano un cambiamento relativamente minore nella prestazione in funzione delle situazioni di punteggio. Nel mezzo si trova un folto gruppo di giocatori che subiscono gli effetti delle situazioni di punteggio più o meno in misura simile.

IMMAGINE 3 – Classifica degli effetti delle situazioni di punteggio

Quello che è più interessante è verificare nello specifico dettaglio le dinamiche degli effetti delle situazioni di punteggio per i singoli giocatori, utilizzando una personale versione della rappresentazione ad albero Game Tree. Nell’immagine 4, mi sono concentrata su due dei giocatori con due tra i più alti valori di effetti delle situazioni di punteggio. Haase, in arancione, dimostra di essere più efficace quando è avanti di un punto o ha gli stessi punti del suo avversario. Trovandosi invece molto indietro o molto avanti, il suo rendimento tende a calare.

IMMAGINE 4 – Effetti delle situazioni di punteggio sulla prestazione di Haase e Nishikori

Kei Nishikori si comporta in modo simile, mostrando però minore variazione rispetto a Haase quanto il suo avversario si trova a 30, a prescindere dalla distanza nel punteggio.

Analizzando gli effetti delle situazioni di punteggio attraverso queste tabelle è sempre importante ricordare che, da un lato, altri fattori oltre a quelli psicologici possono determinare differenze comportamentali (come ad esempio tattiche specifiche su situazioni di parità o di vantaggi, o di fronte a palle break), dall’altro – valida la precedente considerazione – deviazioni dalla media non sono necessariamente un segno di debolezza. Ridurre il ritmo in determinate situazioni di punteggio, aumentarlo in altre o utilizzare tattiche che possono variare all’interno dello stesso game sono tutti aspetti in grado di produrre esiti di rendimento diversi in funzione del punteggio e rappresentare comunque un vantaggio ai fini del risultato finale.

Anche nell’impossibilità di far risalire questi effetti a una causa specifica, grazie al metodo di ponderazione illustrato, possiamo almeno avere maggiore fiducia sul fatto che gli effetti eventualmente osservati siano reali.

Il codice e i dati per quest’analisi sono disponibili qui.

Assessing Scoreboard Effects

SABR-metrica: a sostegno di una risposta iper-aggressiva

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 7 settembre 2015 – Traduzione di Edoardo Salvati

Roger Federer ha fatto scalpore nelle ultime settimane muovendosi occasionalmente ben verso l’interno del campo per rispondere alla seconda di servizio. Seppur una tattica ormai quasi estinta nel moderno gioco di scambio da fondo, sembra essere una manovra a lui congeniale.

Almeno in un senso, è troppo presto per dire se la risposta kamikaze sia una tattica efficace. Federer l’ha usata in modo saltuario e solo in una manciata di partite e, all’interno di quel campione ridotto, ha sbagliato diverse risposte. Ma agli occhi di molti opinionisti, un tipo di risposta iper-aggressiva manda in confusione gli avversari, rendendo la tattica più preziosa del semplice impatto che può avere sull’esito di alcuni punti. Presumibilmente Federer è d’accordo, visto che continua a usarla.

Anche io penso che sia una buona tattica, ma per un motivo diverso. Assumendosi un rischio più alto, Federer sta aumentando l’imprevedibilità, o variabilità, nei game di servizio degli avversari, aspetto che possiede valore anche se poi non vince altri punti alla risposta.

Guardare e aspettare

Per vincere una partita, di solito è necessario ottenere break, e nel tennis maschile contemporaneo non è una cosa proprio immediata. In media, i giocatori al servizio vincono circa il 64% dei punti e circa l’80% dei game in cui sono al servizio. Sul cemento, questi numeri sono ancora più grandi. Contro un giocatore dal servizio potente – e ancor meno contro John Isner, l’avversario di Federer nel quarto turno degli US Open 2015 giocato oggi – le percentuali aumentano ulteriormente.

I giocatori che alla risposta si posizionano molto distanti dalla linea di fondo cercando semplicemente di rimettere la palla in gioco, si affidano di fatto al proverbiale incrocio delle dita e sperano per il meglio. Magari l’avversario sbaglia più volte la prima o commette qualche errore sulle loro deboli risposte. Può funzionare, e per un giocatore brillante alla risposta come Novak Djokovic, rispondere moderatamente più forte e vincere alcuni degli scambi che ne conseguono di solito è sufficiente per ottenere numerosi break a partita.

Per la maggior parte dei giocatori tuttavia i break arrivano più spesso su estemporanei passaggi a vuoto del giocatore al servizio. Usando un riferimento numerico, è come se il giocatore con atteggiamento passivo alla risposta giocasse alla lotteria in ogni game in cui riceve, con un’esigua probabilità di vittoria compresa tra il 10 e il 20%.

Ridefinire il lancio della moneta

Naturalmente, il modo migliore per fare più break è vincere più punti alla risposta. A meno di non trascorrere le pausa invernale allenandosi con Djokovic però, è poco probabile che questo accada.

Una strada alternativa è quella di cambiare le regole della lotteria, accettando una probabile maggiore variabilità nell’esito di ciascun punto rispetto all’ipotesi di una frequenza stabile del 35% di punti vinti alla risposta, pur nell’assunto che la frequenza complessiva rimanga inalterata.

Per osservarne l’efficacia, c’è bisogno di semplificare il ragionamento. In media, un giocatore che vince il 35% dei punti alla risposta farà il break nel 17% dei turni in risposta. Se si introduce un leggero cambiamento nella frequenza di punti vinti alla risposta, si assiste a un lieve miglioramento anche nella frequenza di break. Se quello stesso giocatore vince il 30% dei punti alla risposta nella metà dei game di risposta e il 40% dei punti alla risposta nell’altra metà, otterrà il break il 18% delle volte.

Un miglioramento dell’1% si nota a malapena, ed è probabilmente già rappresentativo di quanto succeda nella maggior parte delle partite, spesso perché i giocatori al servizio introducono essi stessi un po’ di variabilità. Tuttavia, all’aumento della volatilità aumenta anche la probabilità a favore del giocatore alla risposta.

Raddoppiamo la variabilità dicendo che il giocatore alla risposta vince il 25% dei punti la metà delle volte e il 45% nell’altra metà. In questo modo otterrà il break nel 21% dei game, o un break aggiuntivo ogni 25 turni in risposta. Pur non essendo ancora un risultato eclatante, si tratta comunque di un break in una partita al meglio dei cinque set.

La magia si verifica quando la variabilità raggiunge il 20% dei punti vinti in una metà dei game alla risposta e il 50% nell’altra. In questo scenario – nel quale ricordiamo il giocatore alla risposta vince sempre il 35% dei punti alla risposta – la frequenza dei break sale al 26%, un break aggiuntivo ogni dieci turni in risposta. In media, significa un break addizionale in una partita al meglio dei tre set e quasi due break in una tipica partita al meglio dei cinque set.

Ritorno alla realtà

Una iper-aggressività alla risposta porterà a più errori ma anche a più vincenti. E questo è vero a prescindere dalla posizione in campo: nel terzo turno degli US Open 2015 Mikhail Kukushkin è riuscito a strappare il servizio a Marin Cilic quattro volte, cercando il vincente in risposta seppur rimanendo intorno alla linea di fondo.

Una nuova tattica in risposta difficilmente renderà un giocatore complessivamente più forte. E, ovviamente, è difficile che dia luogo a una situazione chiara come quella del precedente esempio, di alternanza tra game ben giocati e game giocati male.

Tuttavia, il mio sospetto è che colpi ad alto rischio più probabilmente generino variabilità, con esiti simili a quelli dell’esempio. E se gli opinionisti hanno ragione sulla tattica kamikaze di Federer per mandare in confusione gli avversari, i suoi game alla risposta diventano ancora più variabili, costringendo gli avversari a un’ulteriore sfida nel corso della partita.

I giocatori che non godono dei favori del pronostico dovrebbero approfittare di qualsiasi occasione che alteri la natura del gioco rendendola meno prevedibile. Per quanto possa essere strano considerare Federer sfavorito, anche lui – come chiunque altro nel circuito maschile – è in realtà di fronte a una montagna da scalare nei game alla risposta. Tattiche di risposta iper-aggressiva sono un piccolo passo per arrivare in cima.

Sabr Metrics, The Case For the Hyper-Aggressive Return

Aggressività incontrollata

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 27 gennaio 2014 – Traduzione di Edoardo Salvati

Ascoltando una telecronaca di tennis – e se per questo di qualsiasi altro sport – capita prima o poi di sentire nominare la parola “regolarità”. Non serve aspettare a lungo.

Regolarità è sinonimo di virtù, il suo contrario – un rendimento altalenante – è da evitare con cura, o così abbiamo imparato. Di primo acchito, è un ragionamento che fila. La regolarità è un aspetto positivo se associata a chiudere correttamente il movimento sul dritto o al fatto di lavarsi i denti tutti i giorni. Ma, a meno di non essere il più forte giocatore del mondo, la regolarità non basta per vincere i tornei dello Slam.

Vedetela in questo modo: ogni giocatore possiede un livello “medio” a cui è sicuramente in grado di giocare. Se il Rafael Nadal medio gioca sulla terra battuta contro un qualsiasi altro giocatore al suo livello medio, il Nadal medio vince. Se il Richard Gasquet medio gioca contro il livello medio di qualsiasi altro giocatore fuori dai primi 50, il Gasquet medio vince. Per giocatori come Nadal o Gasquet, sono queste le situazioni in cui la regolarità è in effetti un elemento positivo. È indubbio che Nadal abbia la capacità di alzare il suo gioco a vette espressive mai viste in precedenza, ma a che scopo? Vincerebbe 6-1 6-0 invece che 6-3 6-2. L’obiettivo principale di Nadal è quello di evitare passaggi a vuoto che possano costargli la partita.

Continuiamo nell’esempio ma dalla prospettiva dell’avversario di Nadal. Se sei Tomas Berdych e giochi al tuo livello abituale contro Nadal, perderai. A questo ti porta la regolarità: tredici sconfitte consecutive.

Aggressività incontrollata

Giocatori molto offensivi non godono generalmente di ottima reputazione. Tipi come Lukas Rosol o Nikolay Davydenko – sempre orientati a tirare al massimo ogni colpo – collezionano un alto numero di vincenti ed errori non forzati. A volte funziona, spesso no. Quando non funziona, la saggezza popolare tennistica sembra sempre suggerire che questi giocatori debbano tenere a freno la loro aggressività. Devono essere più regolari.

Non è così. Se Rosol smettesse di caricare i suoi colpi in qualsiasi direzione, farebbe meno errori non forzati, ma colpirebbe anche molti meno vincenti. Rimarrebbe intorno alla cinquantesima posizione o, più probabilmente, si aggirerebbe tra i Challenger in attesa di quella prestazione dirompente che uno stile così passivo difficilmente gli consentirebbe di ottenere. Per come stanno le cose, il “tirare a tutta” ha permesso a Rosol di sorprendere Nadal a Wimbledon 2012, oltre a fargli vincere il torneo di Bucarest nel 2013 dopo aver battuto tre giocatori con una classifica più alta.

Anziché mantenere – secondo l’espressione preferita degli opinionisti – un’aggressività controllata, i giocatori raggiungono vittorie a sorpresa di grande portata con un’aggressività incontrollata (sembra in realtà controllata solo perché quel giorno sta funzionando). Mettendo le briglie a un giocatore aggressivo, si potrebbe portarlo a vincere più partite di quante ci si attende che vinca, ma è molto meno probabile che ottenga una vittoria a sorpresa di rilievo.

Il mito della completezza

Nel tennis c’è così tanta varietà – di superfici, di climi, di stili di gioco – e così tanta alternanza – parità/vantaggi, servizio/risposta – da indurre gli opinionisti a sostenere continuamente il concetto di completezza. Andy Murray deve migliorare sulla terra, dicono. Jerzy Janowicz deve migliorare il gioco alla risposta. Monica Niculescu deve imparare a colpire il dritto.

Si ha la tentazione di sostenere questa linea argomentativa perché i giocatori migliori hanno in effetti quel tipo di abilità complessiva. Nadal, Novak Djokovic, Serena Williams e Na Li hanno a disposizione un ampio arsenale di colpi devastanti e tattiche che sono efficaci su qualunque superficie. Se si vuole giocare come loro e ottenere quel successo, si deve avere la stessa dote.

Il problema è che, per la grande maggioranza dei giocatori, anche tra i primi 10, questo non succederà mai. Non importa se David Ferrer prenda come allenatori Pete Sampras e Mark Philippoussis, comunque non potrà mai essere più efficace al servizio. John Isner potrebbe farsi seguire da Andre Agassi in preparazione della stagione successiva, rimarrebbe comunque tra i più deboli alla risposta del circuito.

Ciò che impedisce a questi giocatori di arrivare più in alto in classifica non è il fatto che non siano più completi, ma semplicemente che non siano dei giocatori migliori. Per definizione, la maggior parte delle persone non potrà mai essere il talento che definisce una generazione.

La maggior parte dei giocatori non è completa. E va bene così. Invece di inseguire il sogno impossibile di battere Djokovic con i colpi di Djokovic, meglio prendere più rischi per superare i giocatori più forti in uno o due aspetti del gioco. Se non dovesse funzionare, non importa, si perderebbe comunque.

Il principio del raggruppamento

Il tennis è uno sport che premia le strisce vincenti. Se si ottengono solo quattro punti alla risposta in un set, è molto meglio vincerli consecutivamente che in momenti tra loro distanti. È meglio vincere cinque partite in una settimana e non vincere poi più per le quattro settimane successive che vincere una partita ogni settimana.

Siano punti, game, set, partite o anche titoli, è meglio raggruppare i propri trionfi.

Se si ricerca a tutti i costi un gioco completo, i giocatori più forti non lasceranno spazio alle strisce vincenti. Fabio Fognini o Sabine Lisicki potrebbero regalare qualche punto durante una partita, Nadal non lo farà mai. L’unico modo per raggruppare punti vincenti contro Nadal è giocare un tennis così aggressivo che neanche lui riesce a neutralizzare. Solitamente non funziona ma, per la maggior parte dei giocatori, è la sola speranza. Non è del tutto casuale che il super aggressivo Davydenko sia l’unico giocatore in attività con un record positivo nei confronti di Nadal (poi mantenuto fino al ritiro, con sei vittorie e cinque sconfitte, n.d.t.).

Quello che non si è detto su Wawrinka

Stanislas Wawrinka probabilmente non avrebbe battuto un Nadal in salute in una partita al meglio dei cinque set come la finale degli Australian Open 2014 dell’altro giorno. Ma quando la schiena di Nadal ha incominciato a dare problemi, Wawrinka era già avanti nel punteggio, grazie a un uso efficace di tutte le armi a sua disposizione.

A prescindere da cosa dica la classifica questa settimana, Wawrinka non è uno dei tre migliori giocatori del mondo. Almeno, non lo è il Wawrinka medio. Ma è proprio qui il punto: il tennis non attribuisce punti classifica e premi partita come ricompensa alla regolarità. La regolarità ha permesso a Berdych di raggiungere i primi 10 e rimanerci a lungo…ma gli ha impedito di trascorrere molte settimane tra i primi 5.

Wawrinka non riuscirà a battere sempre Nadal o Djokovic e continuerà a subire la sua dose di sconfitte da giocatori con una classifica inferiore. Uno stile di gioco ad alto rischio come il suo, che gli ha assicurato un posto negli annali, non darà sempre i suoi frutti. Fa parte del pacchetto: Wawrinka non è arrivato a questo punto grazie all’aver mantenuto regolarità.

Uncontrolled Aggression

Quanto è offensivo il gioco di Jelena Ostapenko?

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 16 giugno 2017 – Traduzione di Edoardo Salvati

Se vi sono rimaste impresse solo due statistiche riguardo a Jelena Ostapenko, la sorprendente vincitrice del Roland Garros 2017, probabilmente per prima è la sua velocità con il dritto – che è in media superiore a quella di Andy Murray – e poi i 299 vincenti che ha colpito durante le sette partite giocate a Parigi. Non sono del tutto sicuro di quanta enfasi dovremmo riporre sulla velocità dei colpi e, istintivamente, non ho una grande passione per le statistiche secche. Nonostante questo, è comunque difficile non rimanere colpiti.

Rispetto a Simona Halep, Timea Bacsinszky e Caroline Wozniacki, le ultime tre giocatrici che ha sconfitto per arrivare al titolo, Ostapenko stava giocando praticamente un altro sport. Il suo stile ricorda di più quello di altre campionesse Slam come Petra Kvitova e Maria Sharapova, che più che costruire il punto lo distruggono. Quello che mi preme scoprire quindi è come Ostapenko si posizioni nei confronti delle giocatrici più offensive sul circuito femminile.

Fortunatamente, esiste già una statistica per misurarlo, che prende il nome di Aggression Score o Indice di Offensività e che abbrevio in AGG. È una statistica che richiede la conoscenza di tre informazioni per ciascun punto: quanti colpi sono stati giocati, chi ha vinto il punto e come. Con questi dati a disposizione, siamo in grado di calcolare le percentuali relative a vincenti, errori non forzati o errori forzati dell’avversaria sul totale dei colpi di una giocatrice (tecnicamente, il denominatore raccoglie le “opportunità da colpo”, che comprendono i colpi che una giocatrice non è riuscita a giocare dopo che la sua avversaria ha siglato un vincente, ma a scarsa influenza sul risultato finale). Ai fini del calcolo, considero l’AGG senza i servizi della giocatrice – sia ace che servizi vincenti – in modo da isolare la propensione offensiva specifica dello scambio.

L’intervallo tipico di questa versione dell’AGG è tra 0.1 – molto passivo – e 0.3 – estremamente offensivo. Sulla base delle quasi 1600 partite femminili nel database del Match Charting Project, Kvitova e Julia Goerges rappresentano la parte offensiva, con una AGG media intorno allo 0.275. Nonostante vi siano solo quattro partite di Samantha Crawford, i primi indizi suggeriscono che potrebbe diventare lei la più offensiva, con una media al momento di 0.312. Dal lato opposto dell’intervallo troviamo Madison Brengle con 0.11, Wozniaki e Sara Errani a 0.12. Nel campione ci sono prestazioni singole che raggiungono addirittura lo 0.44 (Serena Williams contro Errani al Roland Garros 2013) o scendono fino allo 0.06. Nella finale contro Ostapenko, l’indice di offensività di Halep è stato di 0.08, esattamente la metà della sua media di 0.16.

Definito il contesto, vediamo dove si colloca Ostapenko, iniziando dalla finale del Roland Garros 2017. Contro Halep, il suo AGG è stato un incredibile 0.327, cioè il terzo valore più alto per qualsiasi giocatrice in una finale Slam dopo lo 0.344 di Kvitova a Wimbledon 2014 e lo 0.328 di Serena agli Australian Open 2007 (abbiamo nel database dati relativi a tutte le finali Slam fino al 1999 e alla maggior parte per gli anni precedenti). Servendosi dei dati di IBM Pointstream, che comprendono quasi tutte le partite del Roland Garros 2017, l’offensivitò di Ostapenko in finale è stata la settima più alta di tutte le partite del torneo – tra 188 partite-giocatrice con i dati a disposizione – dietro a due di Bethanie Mattek Sands, una a testa tra Goerges, Madison Keys e Mirjana Lucic…e dietro al primo turno di Ostapenko contro Louisa Chirico. Si è trattato anche del terzo valore più alto contro Halep tra le più di 200 partite della stessa nel database.

Vi siete fatti un’idea: la finale del Roland Garros 2017 è stata una seria manifestazione di gioco offensivo, almeno da un lato del campo. Anche il livello dell’intensità dei colpi non è stato una novità per Ostapenko. Per la stagione 2017 sulla terra, abbiamo dati punto per punto delle sue ultime tre partite al Roland Garros, insieme a due partite al torneo di Charleston e a una al torneo di Praga. In queste sei occasioni, l’AGG più basso di Ostapenko è stato 0.275 contro Wozniaki nei quarti di finale a Parigi. La media delle sei partite è stata di 0.303.
Se queste recenti prestazioni sono preludio a quanto assisteremo in futuro, è molto probabile che Ostapenko diventerà la giocatrice più offensiva sul circuito femminile. Avendo giocato meno in attacco nelle partite iniziali della sua carriera, la sua media è ancora dietro a quella di Kvitova e Goerges, anche se non di molto e probabilmente ancora per poco. Mette un certo timore pensare a cosa possa succedere all’aumentare della sua forza fisica. Dovremo anche aspettare di vedere come evolve il suo gioco tattico.

Il Match Charting Project contiene almeno 15 partite per 62 diverse giocatrici. La tabella elenca l’indice di offensività specifico dello scambio per ciascuna di esse:

Giocatrice       Partite   AGG Scambio  
Goerges          15        0.277  
Kvitova          57        0.277  
Ostapenko        17        0.271  
Keys             35        0.261  
Giorgi           17        0.257  
Lisicki          19        0.246  
Garcia           15        0.242  
Vandeweghe       17        0.238  
S. Williams      108       0.237  
Siegemund        19        0.235  
Pavlyuchenkova   17        0.230  
Kovinic          15        0.223  
Mladenovic       28        0.222  
Li               15        0.218  
Sharapova        73        0.217  
                                              
Giocatrice       Partite   AGG Scambio  
Bouchard         52        0.214  
Ivanovic         46        0.211  
Muguruza         57        0.210  
Safarova         29        0.209  
Pliskova         42        0.207  
Vesnina          20        0.207  
V. Williams      46        0.205  
Konta            31        0.205  
Puig             15        0.203  
Cibulkova        38        0.198  
Navratilova      25        0.197  
Graf             39        0.196  
Sevastova        17        0.194  
Stosur           19        0.193  
Stephens         15        0.190  
                                              
Giocatrice       Partite   AGG Scambio  
Makarova         23        0.189  
Davis            16        0.186  
Watson           16        0.185  
Gavrilova        20        0.183  
Henin            28        0.183  
Bertens          15        0.181  
Seles            18        0.179  
Kuznetsova       28        0.174  
Bacsinszky       28        0.174  
Azarenka         55        0.170  
Petkovic         24        0.166  
Vinci            23        0.164  
Strycova         16        0.163  
Bencic           31        0.163  
Jankovic         24        0.162  
                                              
Giocatrice       Partite   AGG Scambio
Riske            15        0.161  
Kerber           83        0.161  
Pennetta         23        0.160  
Halep            218       0.160  
Suarez Navarro   31        0.159  
Hingis           15        0.157  
Evert            20        0.152  
Kasatkina        18        0.148  
Svitolina        46        0.141  
Putintseva       15        0.137  
Cornet           18        0.136  
Radwanska        90        0.130  
Beck             16        0.126  
Niculescu        25        0.124  
Wozniacki        62        0.122  
Errani           23        0.121

(Il numero di partite per qualche giocatrice differisce da quello del database. Questo perché ho eliminato quelle con troppe informazioni mancanti o in formati che non riconciliavano con il codice che ho utilizzato per calcolare l’indice di offensività.)

Just How Aggressive is Jelena Ostapenko?

La strategia di Benoit Paire sulla seconda di servizio

di Chapel Heel // FirstBallIn

Pubblicato il 12 maggio 2017 – Traduzione di Edoardo Salvati

In uno dei miei ultimi tweet ho fatto notare come i due giocatori più bassi tra quelli recentemente in evidenza sul circuito maschile, vale a dire Dudi Sela e Diego Sebastian Schwartzman, abbiano totalizzato complessivamente meno doppi falli nel 2017 di Benoit Paire, alto 196 cm, seppur in presenza di un numero maggiore di game di servizio giocati. Era un’osservazione un po’ ironica, sembra invece offrire lo spunto per considerazioni relative alle strategie di servizio.

Una possibile spiegazione del fatto che Paire commetta più doppi falli è quella per cui abbia un approccio più rischioso per vincere più punti con la seconda. Non sembra però un rischio ripagato, visto che quest’anno Paire ha vinto solo il 46% dei punti con la seconda, una percentuale significativamente peggiore della media dei primi 100 della classifica. Sela (175 cm) e Schwartzman (170 cm), che pagano una notevole differenza da Paire in statura, hanno vinto nella stagione il 51% dei punti con la seconda.

Ci si chiede quindi se Paire debba fare leva sull’altezza e adottare una modalità più conservativa con la seconda.

Iniziamo con il notare che la strategia di Paire è rischiosa anche con la prima di servizio, che rimane in campo nel 51.6% delle volte. È una strategia che può avere giustificazione, visto che Paire vince una percentuale molto alta di punti con la prima, il 74.8%, molto superiore alla media dei primi 100. Tuttavia, questo vuole anche dire che per quasi la metà delle volte è costretto a giocare la seconda di servizio.

Ipotizziamo che Paire decida di rischiare meno con la seconda di servizio, in modo da portare la proporzione doppi falli su seconde (al momento pari all’11.8%) in media con il 9.4% dei primi 100 (Sela e Schwartzman sono al 9%). Questo consentirebbe a Paire di evitare 28 doppi falli, che sono anche 28 punti in meno concessi gratuitamente all’avversario.

Naturalmente, Paire non vincerebbe tutti e 28 i punti. Se si escludono i doppi falli dalla sua percentuale di punti vinti con la seconda, Paire vince il 52.2% dei punti quando la seconda è in campo. Mantenendo la stessa frequenza, 28 doppi falli in meno (quindi 28 seconde in più in campo) diventano circa 15 punti addizionali che potrebbe vincere con la seconda. I punti vinti da Paire con la seconda di servizio salirebbero così dal 46% al 47.3%.

Anche se non sembra una grande variazione – e rimane comunque ben al di sotto della media dei primi 100 – può fare la differenza, specialmente per un giocatore che gioca quasi metà dei punti al servizio dovendo ricorrere alla seconda. Una percentuale di punti vinti con la seconda del 47.3% porterebbe la percentuale complessiva di punti vinti al servizio dal 60.9% al 61.5%. Una differenza dello 0.6% è materiale? Spesso si, perché il margine tra i primi 100 è davvero ridotto.

Possiamo approssimare quanto questa variazione incida sul record di vittorie e sconfitte di Paire utilizzando un modello pitagorico con i numeri trovati in precedenza e il 61% dei punti vinti con il servizio da parte dei suoi avversari. Con un numero sufficiente di partite, è un valido metodo per avvicinarsi alla percentuale effettiva di vittorie e sconfitte di un giocatore [1].

Con le attuali percentuali di servizio, ci si attende che Paire vinca circa la metà delle partite (49.6%). Riducendo il numero di doppi falli alla media dei primi 100, la percentuale salirebbe al 52.2%. Paire gioca in media 75 partite all’anno, si tratta quindi di una differenza di circa due vittorie a stagione.

Si ottiene un risultato simile, dal 49.5% al 52.8% con le stesse percentuali di punti vinti al servizio, anche utilizzando un modello di Markov (nell’ipotesi di partite da 3 set con il tiebreak nel set decisivo).

Naturalmente, si tratta solo di stime. Limitandosi anche ai risultati ottenuti con l’attuale strategia di servizio dal 2015, Paire ha fatto significativamente meglio, rimanendo sopra al 50%. E bisogna anche sottolineare che, con una seconda di servizio più conservativa per evitare qualche doppio fallo, potrebbe non vincere la stessa percentuale di 52.2% delle 28 seconde che mette effettivamente in gioco.

Varrebbe la pena perseguire una strategia in cui Paire gioca una seconda conservativa che aggiunge due vittorie in una stagione? Credo di si, ma ovviamente io non sono Paire. Dal 2015 (escludendo il Madrid Masters 2017), in media Paire ha guadagnato 20.025 dollari a vittoria, quindi aggiungerebbe circa 40.000 dollari all’anno, cioè un incremento del 5%. Non sappiamo come due vittorie potrebbero modificare la sua classifica, perché dipende da dove e quando sono realizzate. Sulla base dei punti classifica a vittoria guadagnati da Paire, stimo che due vittorie equivalgano a un intervallo di punti tra 70 e 100, all’incirca la differenza tra essere numero 50 del mondo e numero 40.

Sento che Paire leggerà questo articolo e cambierà la sua strategia, perché naturalmente i professionisti amano ricevere suggerimenti da analisti scribacchini. Mi aspetto quindi una ricompensa proporzionata ai premi partita extra che vincerà!

Note

[1] Nel 2017, i primi 100 giocatori della classifica hanno una percentuale effettiva di vittorie del 55.6%. Il modello pitagorico, che usa un esponente 10 con una percentuale di punti vinti al servizio di 63.7% e 62.2%, restituisce una stima del 55.9%.

Benoit Paire’s Second Serve Strategy

Quanto vale un challenge?

di Jeff Sackmann // TennisAbstract

Pubblicato il 3 marzo 2016 – Traduzione di Edoardo Salvati

Nelle partite regolate dal sistema di moviola istantanea Hawk-Eye, ai giocatori sono consentiti tre ricorsi (challenge) sbagliati a set. Come in qualsiasi situazione caratterizzata da scarsità, si è in presenza di una scelta, in questo caso quella tra l’opportunità di modificare favorevolmente l’esito di una chiamata o conservare questo diritto per un momento successivo della partita.   

Da lungo tempo ormai abbiamo imparato ad apprezzare l’incredibile precisione delle chiamate del giudice di sedia o dei giudici di linea. È per questo che i giocatori utilizzano i challenge raramente. Agli Australian Open 2016, tra gli uomini ci sono stati meno di 9 challenge a partita, ben al di sotto dei tre a set o, ancora, meno di 1.5 challenge a set per giocatore. Anche con una frequenza così bassa – inferiore a una volta ogni 30 punti – i giocatori di solito sbagliano. Infatti, viene modificato l’esito di solo circa una chiamata ogni tre. 

Quindi, sebbene i challenge siano tecnicamente una risorsa scarsa, in fondo non sono poi così pochi. E’ raro infatti assistere a una partita in cui un giocatore utilizzi il challenge così spesso e sbagliando tutte le volte da esaurirne la disponibilità. Ciò detto, in realtà succede e, sebbene terminare i challenge sia un evento a bassa probabilità, porta con se un rischio molto alto. Modificare a proprio favore l’esito di una chiamata in un momento cruciale potrebbe essere la differenza tra la vittoria e la sconfitta in una partita molto equilibrata. La maggior parte delle volte i challenge sembrano inutili, ma ci sono alcune circostanze in cui assumono enorme valore.

Quanto valore esattamente? E’ quello che spero di ricavare. Per farlo, serve stimare la frequenza con cui i giocatori perdono l’opportunità di modificare l’esito di una chiamata perché hanno esaurito i challenge. Serve inoltre calcolare l’impatto potenziale associato all’incapacità di modificare l’esito di quelle chiamate.

Prima di procedere, alcune precisazioni. Considerare il challenge aggiuntivo che i giocatori ricevono quando il set va al tiebreak renderebbe l’analisi molto più ardua, quindi verranno esclusi sia il challenge addizionale che i punti giocati nel tiebreak. Sospetto comunque che abbiano un effetto marginale sui risultati. Inoltre, l’analisi è limitata al tennis maschile, perché gli uomini usano il challenge più frequentemente e modificano l’esito di una chiamata molto più spesso. Infine, siamo di fronte a un tema vasto e complesso, quindi è necessario fare delle semplificazioni qua e la o ricorrere a congetture ragionate quando mancano i dati. 

Esaurire i challenge

Le statistiche sui challenge degli Australian Open a cui facevo riferimento sono in linea con quelle di un tipico torneo del circuito maschile. Sono infatti dati molto simili a quelle di un sottogruppo di partite del Match Charting Project, il che suggerisce che sia la frequenza che l’efficienza nell’utilizzo del challenge tra tornei del circuito e Australian Open sono tra loro comparabili.

Ipotizziamo che ogni giocatore usi il challenge all’incirca una volta ogni 60 punti, o l’1.7% delle volte. Data, approssimativamente, una frequenza di successo del 30%, ogni giocatore fa un challenge sbagliato su circa l’1.2% dei punti e un challenge corretto sullo 0.5% dei punti. In seguito, introdurrò dei parametri differenti in modo da verificarne l’incidenza sui risultati. 

Esaurire i challenge non rappresenta di per sé un problema. Siamo invece interessati allo scenario in cui non solo un giocatore esaurisce i challenge, ma perde anche l’opportunità di modificare l’esito di una chiamata in un momento successivo del set. Si tratta di circostanze molto meno frequenti rispetto a tutte quelle in cui un giocatore avrebbe la possibilità di contestare una chiamata, ma ai nostri fini il 70% di quei challenge che – se usati – sarebbero sbagliati, non rileva, perché non avrebbero comunque alcun effetto sull’esito della partita. 

Per ogni possibile lunghezza che può avere un set, da un minimo di 24 punti – per quello che viene chiamato il golden set – fino alle maratone da 93 punti, ho eseguito una simulazione Monte Carlo, sulla base delle ipotesi fatte in precedenza, per determinare la probabilità che un giocatore perda l’opportunità di modificare l’esito di una chiamata in un momento successivo del set. Come detto, ho escluso i tiebreak, contando quindi solo i punti fino al 6-6. Ho escluso anche tutti i set decisivi senza tiebreak.

Per fare un esempio, la lunghezza di set più ricorrente nel campione a disposizione è di 57 punti e si è verificata 647 volte. In 10.000 simulazioni, un giocatore ha perso l’opportunità di modificare l’esito di una chiamata lo 0.27% delle volte. Più lungo il set, più probabile che la scarsità di challenge possa diventare un problema. In 10.000 simulazioni di set da 85 punti, i giocatori hanno esaurito i challenge più di tre volte più frequentemente: nello 0.92% delle simulazioni, un giocatore non ha potuto usare il challenge per modificare l’esito di una chiamata.

Queste simulazioni sono semplici, in quanto presuppongono che ogni punto sia identico. Naturalmente, i giocatori sanno bene di avere un numero limitato di challenge e quindi, rimasti con un solo challenge, è altamente probabile che evitino di usarlo su una chiamata “abbastanza certa”, come è molto improbabile che lo usino per guadagnare qualche secondo di pausa. Inoltre, il fatto che i giocatori in determinate occasioni utilizzino Hawk-Eye per recuperare fiato suggerisce che quelli che consideriamo dei challenge “veri” – cioè ricorrere alla moviola sulla convinzione che la chiamata originale fosse sbagliata – sono leggermente meno frequenti rispetto a quanto evidenziato dai numeri. In definitiva, non siamo in grado di dare una risposta certa a questi dubbi senza un modello più articolato e una quantità di dati più consistente.

Ritornando ai risultati, le simulazioni per ciascuna lunghezza possibile di set segnalano che, in media, è probabile che un giocatore esaurisca i challenge e perda l’opportunità di modificare l’esito di una chiamata circa una volta ogni 320 set, cioè lo 0.31% delle volte. Non è tanto spesso, per quasi tutti i giocatori si tratta di meno di una volta per stagione.

L’impatto di (non) modificare l’esito di una chiamata

Non necessariamente un esito non è importante solo per il fatto che sia poco frequente. Se un evento dalla bassa probabilità ha un impatto alto quando si verifica, vale comunque la pena non farsi cogliere impreparati.

Verso la fine del set, quando la maggior parte di queste opportunità perse potrebbe accadere, i punti hanno la tendenza a essere importanti, come una palla break sul 5-6. Altri punti invece sono quasi privi di significato, come sul 40-0 di praticamente qualsiasi game. 

Per stimare l’impatto di queste opportunità perse, ho eseguito una seconda tornata di simulazioni Monte Carlo (diventa un po’ complicato, cercate di sopportarmi). Per ogni lunghezza di set, nei casi in cui un giocatore aveva esaurito i challenge, ho trovato il numero medio di punti giocati nel momento dell’utilizzo dell’ultimo challenge. Poi, per ogni serie di simulazioni, ho preso un campione casuale di dati del circuito maschile degli ultimi anni con il corrispondente numero di punti, scelto un punto a caso tra il tempo medio in cui i challenge si esaurivano e la fine del set, e calcolato l’importanza di quel punto.

Per quantificare l’importanza di quel punto, ho calcolato tre diverse probabilità dalla prospettiva del giocatore che ha perso il punto e di cui, avendo conservato i suoi challenge, avrebbe potuto modificare l’esito:

  1. la sua probabilità di vincere il set prima che quel punto fosse giocato;
  2. la sua probabilità di vincere il set dopo che il punto è stato giocato (senza che la chiamata fosse cambiata);
  3. la sua probabilità di vincere il set se l’esito della chiamata fosse stato favorevolmente modificato.

(Per generare queste probabilità, ho usato il mio programma di calcolo della probabilità di vittoria che ipotizza che ogni giocatore vinca il 65% dei punti al servizio. E’ un modello che considera i punti come indipendenti – vale a dire che l’esito di un punto non dipende dall’esito dei punti che lo hanno preceduto – che non è esattamente vero ma quasi, e che rende l’analisi infinitamente più lineare. I lettori più attenti avranno anche notato che ho trascurato la possibilità di ancora un’altra chiamata il cui esito potrebbe essere modificato. Tuttavia, la probabilità estremamente rara di un evento di questo tipo mi ha convito a evitare la complessità aggiuntiva necessaria per creare il relativo modello).

Con questi numeri alla mano, possiamo calcolare i possibili effetti del challenge di cui il giocatore non disponeva. La differenza tra la probabilità al punto 2 e al punto 3 corrisponde all’effetto dato da un challenge usato per modificare in suo favore una chiamata. La differenza tra la probabilità al punto 1 e al punto 2 è l’effetto dato dalla ripetizione del punto. Nella sua essenza, questo è lo stesso concetto di “indice di leva” delle statistiche di baseball.

E’ utile ripetere che mancano un po’ di dati: non ho idea della percentuale di chiamate modificate che risultano in ciascuno dei due esiti considerati. Diciamo, per il momento, che è equamente divisa e, per ridurre l’effetto delle opportunità perse a un singolo numero, faremo una media delle due differenze.   

Ad esempio, ipotizziamo che sul punteggio di 5-5, il giocatore alla risposta vinca il primo punto dell’undicesimo game. La probabilità del giocatore al servizio di vincere il set è diminuita dal 50% (5 game a testa e 0-0 nell’undicesimo game) al 43%. Se il giocatore al servizio potesse con un challenge modificare favorevolmente l’esito della chiamata a suo favore, la sua probabilità crescerebbe al 53.8%. Quindi, l’impatto in termini di probabilità di vittoria di utilizzare il challenge e ottenere il punto è di 10.8%, mentre l’effetto di costringere a una ripetizione del punto è del 7%. Ai fini di questa simulazione, prendiamo la media dei due numeri e utilizziamo l’8.9% come l’impatto in termini di probabilità di vittoria dell’opportunità persa di utilizzare il challenge.

Ritornando all’analisi di partenza, per ogni lunghezza di set, ho eseguito 1000 simulazioni come descritte in precedenza e calcolato una media dei risultati. Nei set rapidi sotto i 40 punti, l’impatto in termini di probabilità di vittoria dell’opportunità persa di utilizzare il challenge è di 5 punti percentuali. Più lungo il set, maggiore l’effetto: tipicamente, i set lunghi hanno un punteggio più equilibrato e i singoli punti tendono ad avere una leva alta. Nei set da 85 punti ad esempio, l’effetto medio dell’opportunità persa di utilizzare il challenge è enorme, pari a 20 punti percentuali, vale a dire che, con una gestione più attenta dei challenge, un giocatore sarebbe in grado di modificare favorevolmente l’esito di uno su cinque di questi set.

In media, l’effetto in termini di probabilità delle opportunità perse è di 12.4 punti percentuali. In altre parole, una maggiore parsimonia nell’utilizzo dei challenge garantirebbe a un giocatore la vittoria di un set aggiuntivo per ogni otto volte nelle quali potrebbe utilizzare il challenge se non avesse buttato via le possibilità a disposizione.

Il (piccolo) grande quadro d’insieme

Mettiamo insieme i due risultati ottenuti. Abbiamo ipotizzato che i giocatori esauriscano i challenge e perdano l’opportunità di modificare favorevolmente l’esito di una chiamata in un momento successo circa una volta ogni 320 partite. Sappiamo che il prezzo da pagare è, in media, una diminuzione della probabilità di vittoria del 12.4%.

Dunque, una gestione inefficiente dei challenge costa a un giocatore medio un set ogni 2600. Considerando che molte partite si giocano sulla terra battuta o su campi dove non è installato il sistema Hawk-Eye, probabilmente si tratta di una volta in una carriera. Se le ipotesi che ho fatto sono una valida approssimazione, è un effetto di cui non vale nemmeno l’accenno. Il solo peso mentale di ponderare con più attenzione quando usare il challenge potrebbe essere più grande di questo beneficio estremamente improbabile.   

E se alcune delle ipotesi fossero sbagliate? Sulla carta, l’impressione è che i challenge si concentrino in determinate partite, quelle in cui c’è un arbitraggio non all’altezza, l’illuminazione è inadeguata, i colpi hanno estrema rotazione o sono molto vicini alle linee, o combinazioni di tutto questo. Sembra possibile quindi che si presentino condizioni che spingano un giocatore a usare i challenge più spesso ma, dovesse anche diventare più preciso nell’utilizzo, comunque aumenterebbe il proprio rischio. 

Ho provato ad applicare gli stessi algoritmi a una situazione che ritengo estrema, quasi raddoppiando la frequenza con cui ogni giocatore utilizza i challenge, fino al 3%, e incrementando il livello di precisione al 40%.

Con questi parametri, un giocatore esaurirebbe i challenge e con essi l’opportunità di modificare favorevolmente l’esito di una chiamata circa sei volte più frequentemente, o una volta ogni 54 set, cioè l’1.8% delle volte. L’impatto in termini di probabilità di vittoria di ciascuna di queste sei opportunità perse non cambia, quindi anche il risultato complessivo aumenta di un fattore sei. In questi casi estremi, una gestione poco attenta dei challenge costerebbe al giocatore il set lo 0.28% delle volte, o una ogni 356 set. Si tratta di un numero meno scandaloso, che si traduce in circa un set ogni due anni, ma arriva anche da un combinazione inusuale di circostanze che molto difficilmente possono riguardare lo stesso giocatore in ogni partita.   

Sembra evidente che la dote di tre challenge sia sufficiente. Anche nei set lunghi, i giocatori non esauriscono i challenge e, quando questo succede, è raro che perdano l’opportunità di modificare favorevolmente l’esito di una chiamata che un quarto challenge gli avrebbe consentito. L’effetto di un’opportunità persa può essere enorme, ma sono eventi così rari che i giocatori trarrebbero scarso o nulla beneficio dalla tattica di conservare i challenge. 

How Much Is a Challenge Worth?

I punti a rete sono la kryptonite di Andy Murray?

di Stephanie Kovalchik // OnTheT

Pubblicato il 29 aprile 2017 – Traduzione di Edoardo Salvati

La stagione 2017 di Andy Murray, la prima in carriera da numero 1 della classifica, è iniziata sottotono. Dopo la sconfitta negli ottavi di finale al Monte Carlo Masters, il suo record era di 13 vittorie e 4 sconfitte, in linea con le prestazioni – in termini di partite vinte alla fine di aprile – del 2016 e del 2014, ma ben lontano dal 2015, anno in cui aveva vinto 23 partite a fronte di 5 sconfitte.

Nonostante un record non troppo dissimile dagli anni precedenti, sembra che ci sia comunque qualcosa che non vada per Murray. È una sensazione che nasce non solo dalle sconfitte, ma dal modo e dall’avversario contro cui sono arrivate.

Tra il 2012 e il 2016, nei primi quattro mesi della stagione Murray non ha perso più di una partita contro avversari fuori dai primi 30. Nel 2017, sono già due le sconfitte da giocatori fuori dai primi 30 (una con Mischa Zverev nel quarto turno degli Australian Open e una con Vasek Pospisil nel secondo turno dell’Indian Wells Masters), avendo rischiato la terza da Gilles Muller nel primo turno di Monte Carlo.

Come mai Murray sta facendo più fatica contro avversari inferiori e normalmente sfavoriti?

Basta guardare alcuni game di quelle partite per trovare la risposta: i punti a rete. Rispetto alla maggioranza dei giocatori, Zverev, Pospisil e Muller hanno un gioco più aggressivo caratterizzato da un numero insolitamente alto di punti a rete. Prendiamo ad esempio Zverev, uno dei pochissimi giocatori di servizio e volée del circuito. Nella partita degli Australian Open, ha giocato 152 punti a rete sui 280 complessivamente giocati. La maggior parte delle partite degli Slam hanno non più del 20% di punti a rete.

Non sono molti i giocatori propizi al rischio come Zverev ma gli altri devono aver pensato che fosse una tattica efficace contro Murray. Pospisil e Muller hanno provato a fare la stessa cosa, il primo con ottimi risultati, Muller con una sconfitta in due set dopo essere ritornato a uno stile di gioco più difensivo al termine del primo set.

Ci si chiede quindi perché i punti a rete e la relativa maggiore disposizione all’attacco possano essere causa di grattacapi per Murray.

Considerando che, dopo aver battuto a sorpresa Murray, Zverev ha perso a Melbourne contro Roger Federer usando lo stessa strategia, è la sequenza di partite ideale per un confronto finalizzato a capire cosa Federer abbia fatto meglio per neutralizzare gli attacchi di Zverev.

Il primo elemento di interesse è la posizione in campo. Nello specifico, ho voluto analizzare la posizione di Murray contro Zverev durante i punti a rete e paragonarla a quella di Federer. Ho esaminato quindi tre diversi istanti relativi allo svolgimento di un punto a rete in entrambe le partite contro Zverev: il momento in cui si verifica l’approccio a rete, il momento della presenza a rete e il momento in cui viene colpito il colpo successivo. È da notare che si tratta di occasioni in cui Zverev ha fatto un colpo in fase di approccio, quindi tecnicamente quelli che si definiscono ‘colpi di approccio a rete’.

L’immagine 1 mostra la posizione di Murray e Federer all’inizio del colpo di approccio di Zverev (nella versione originale è possibile visualizzare i nomi dei singoli giocatori puntando il mouse sul grafico, n.d.t.). Si nota quanto più spesso Murray sia dietro la linea di fondo, al centro del campo o sul lato destro, lasciando il lato del rovescio più sguarnito.

IMMAGINE 1 – Posizione di Murray e Federer all’inizio del colpo di approccio di Zverev

L’immagine 2 mostra lo spostamento dei due giocatori una volta che Zverev ha raggiunto la rete. È interessante vedere come Federer abbia una tendenza più costante ad assumere una posizione leggermente orientata a sinistra e un passo o due dentro al campo, in modo da avere più spazio di manovra per il dritto e dover fare meno strada nel caso fosse chiamato a rete. La posizione di Murray condivide dei punti di contatto con quella di Federer, ma rimane generalmente più indietro, virando in qualche occasione verso destra e lasciando appunto scoperto il lato sinistro.

IMMAGINE 2 – Spostamento di Murray e Federer con Zverev a rete

Se osserviamo la posizione nel momento in cui sta per essere colpito il colpo successivo, si nota dall’immagine 3 come Murray ha dovuto giocare il rovescio molto più spesso di Federer, il quale, con una posizione più centrale, ha avuto più possibilità di selezione del colpo successivo.

IMMAGINE 3 – Posizione di Murray e Federer al momento di colpire il colpo successivo

Zverev ha sfruttato a più riprese lo spazio libero lasciato da Murray sul rovescio, vincendo un’alta percentuale di punti a rete. Sebbene la posizione in campo non sia l’unica spiegazione, rispetto a quanto fatto da Federer sembra che Murray abbia favorito la strategia di Zverev offrendo opportunità di attacco sul suo lato sinistro. In assenza di maggiori dati sulla posizione di Murray nelle altre partite, non si può affermare che la stessa dinamica evidenzi le sue difficoltà contro altre strategie di attacco a rete, ma è certamente un aspetto su cui prestare attenzione nel proseguo della stagione.

Are Net Points Murray’s Kryptonite?