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Volley e Big Data. Il CT Mazzanti: “Il fattore umano rimarrà essenziale”

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“Lavoriamo per creare un videotracking che aiuti a migliorare le prestazioni. Ma non ci sarà mai un robot in panchina: servono empatia ed emozioni”

 

Il futuro dello sport non è quello dei robot in panchina al posto degli allenatori. Se è vero che per migliorare le prestazioni degli atleti, in tutti i campi, i dati e le tecnologie digitali sono importanti, il “fattore umano” rimane e rimarrà centrale. Le informazioni raccolte, anche con i sistemi più sofisticati, dovranno sempre essere “tradotte” attraverso l’emotività e l’empatia per essere davvero efficaci.
È questa la vision che Davide Mazzantiallenatore della nazionale italiana femminile di pallavolo che ha appena conquistato la qualificazione alle Olimpiadi e la medaglia di bronzo ai campionati europei, ha illustrato durante l’appuntamento delle Colazioni Digitali del 12 settembre. Intervistato da Alessia Cruciani, giornalista di Corriere Innovazione, Mazzanti si è soffermato sul ruolo delle nuove tecnologie nelle sue strategie di allenamento e di preparazione alle gare, puntando con decisione sul “mix” tra tecnologia e intuito, tra Big Data e sensibilità individuale. Punto di partenza di questa visione è una definizione mutuata dal suo collega statunitense Karch Kiraly, secondo cui tra le caratteristiche più importanti di un campione c’è quella di saper gestire più informazioni rispetto alla media degli altri atleti.

 

IL RUOLO DI MATH&SPORT

L’esempio più calzante è quello che riguarda una delle star del volley azzurro, Paola Egonu: “A volte può impressionare per la sua fisicità - spiega Mazzanti - ma parlandoci e conoscendola ciò che colpisce è la capacità che ha di percepire il suo corpo e quello che le accade intorno, e fare la scelta giusta volta per volta. Spesso per i campioni è una dote naturale, ma il nostro compito è di aiutarli in questo percorso.
Grazie al Coni ho conosciuto Math&Sport, una startup che prima lavorava sui Big Data per le aziende e che ha deciso di specializzarsi sullo sport. Abbiamo molte idee da sviluppare, e accanto a me in panchina ho un ingegnere, Diego di Maulo, che mi ha seguito insieme a un addetto alle statistiche”.

 

PIÙ DATI PER INFORMAZIONI PIÙ PRECISE 

Avere più dati, però, non significa inondare le atlete con più informazioni, tiene a precisare Mazzanti. Significa invece dare informazioni più precise, trovare volta per volta quelle più utili per migliorare le prestazioni dei singoli e del team. E anche per alleggerire alcune tensioni. Sul servizio, ad esempio, gli studi condotti con Math&Sport hanno dimostrato che i servizi migliori delle ragazze erano già perfetti, e che quindi bisognava indirizzare l’attenzione non tanto sul migliorare ancora il gesto tecnico, quanto sul renderlo più “sistematico”, anche in presenza di input diversi. 

 

IL VIDEOTRACKING

Ma qual è l’obiettivo finale di questo massiccio ingresso dei data analytics nella pallavolo?
“Il nostro sogno è di creare un videotracking del volley, che tenga conto non soltanto del momento in cui le atlete toccano la palla, ma anche dei loro movimenti senza palla. È un sistema che esiste già nel calcio e nel basket - spiega Mazzanti - e per noi sarebbe un cambio epocale. Più in generale, il nostro obiettivo è di riuscire a capire come un tocco incide nel contesto del risultato finale: consideriamo il dato quindi non in sé, ma per la sua incidenza nella prestazione complessiva. Abbiamo per questo uno score factor da cui riusciamo a capire quanto l’atleta sia performante all’interno della squadra, quanto sia capace di contribuire al risultato”. 

 

ALLENAMENTO "PROGRESSIVO" O "DESTABILIZZANTE"?

L’analisi dei dati può essere fondamentale anche per “riscrivere” le regole degli allenamenti, che non devono per forza di cose essere progressivi: “A volte si ottiene di più con allenamenti destabilizzanti - sottolinea l’allenatore - che mettono alla prova l’intuito e l’istinto delle atlete, prima che la loro attitudine a migliorare i singoli gesti tecnici. A livello di adattabilità, dopo aver ottenuto una buona base, è importante allenare in modo destabilizzante e non progressivo, con input percettivi nuovi e diversi”.

 

L’ANALISI DEI DATI APPLICATA AGLI AVVERSARI

"Un altro campo in cui l’analisi dei dati può essere utile è per mettere in parallelo le capacità della mia squadra con quelle avversarie” continua. “Uno studio che facciamo prima della partita, ad esempio, è quale rotazione utilizzare: prima mi affidavo all’intuito, ora c’è un modo più scientifico. In generale non si tratta di mettere qualcosa in più dentro alle ragazze, ma di tirare fuori da loro il meglio, anche mettendole nelle condizioni di prendere rischi senza che temano giudizi negativi. Si vince mettendo in difficoltà la parte forte degli avversari, e non la parte debole. Lo suggeriscono i dati, ma se è vero o no lo potremo provare soltanto con l'esperienza". 

 

IL FATTORE UMANO

Non ci può essere apprendimento senza emozioneMa torniamo al fattore umano: “Non c’è da scegliere se essere scienziato o empatico - afferma Mazzanti - a questi livelli a volte si è persecutori, a volte salvatori, in base a quello che serve. Essere uno scienziato alla ricerca dei dati migliori non vuol dire non essere empatico, perché dobbiamo trasformare i dati in emozioni. La comunicazione è come una freccia in cui alla base ci sono le conoscenze, ma la punta è nel come si fanno le cose: essere autentici, empatici, credere in quello che si fa. Quindi, per quanto l’informazione può essere precisa, se io non credo che tu possa essere efficace l’informazione non arriverà mai. Per questo non ci sarà mai un computer in grado di sostituire gli umani in panchina”.