Valutazione scientifica o occhio dell’allenatore?

simpson_softball

Come valutiamo i nostri giocatori? Con i numeri o con l'”occhio del mestiere”? Chi lascio in panca: chi “non fa come piacerebbe a me” o chi ha cattivi numeri?

 

Sabermetrica o spannometro? Fabio Borselli sul suo blog ha riproposto questa oziosa diatriba in modo arguto, tirando in ballo nientemeno che Bart Simpson e e famiglia.

In attesa di rinfacciargli le opinioni sul softball espresse dallo struzzo sadico in una puntata del 1962 di “Wyle Coyote”, ecco il suo post, e, sotto, il mio commento:

http://www.softballinside.com/blog/161/the-simpsons-bill-james-ed-il-baseball-ecco-moneybart-?commented=1#c000047

Ho tre commenti da fare: uno serio, uno pedante e uno pratico e “di campo”.

SERIO: Borselli ha fatto una provocazione pericolosa e gratuita, rischiando di innescare uno di quei paralizzanti, sanguinosi e interminabili dibattiti che dominano i forum su internet. “Sabermetrica o occhiometro?” rischia infatti di diventare come “Apple o Windows?”, “Canon o Nikon?”, “Cani o gatti?” “Superman o Batman?” e il micidiale e soporifero “battuta o bunt?”.

 ANCORA PIU’ SERIO: mi aspetto segnalazioni sul migliore episodio, correlato al softball, di NCIS, Ai confini della realtà (prima serie), CSI Miami, Tom e Jerry e Happy Days. In difetto, li cercherò io.

 PEDANTE: la scienza da ormai un secolo, e sempre più intensamente negli ultimi decenni, ha affrontato il problema, e ha per adesso deciso che “i numeri” e “le statistiche” NON sono affatto, di per sé, la più “scientifica” delle due scelte. Le statistiche e i modelli matematici non riescono a costituire un sistema comprensivo di se stesso, figuriamoci se riescono a esaurire la realtà.

 L'”occhiometro” ha una tale complessità, e il “colpo d’occhio” ha tali correlazioni con fisiologia, metodo, logica, epistemologia, che in confronto uno score sembra lo scarabocchio di un bambino.

 “Occhio allenato”? Sapere cos’è veramente l'”occhio allenato”, saperlo allenare (allenare l’occhio dell’allenatore), conoscerne i limiti e il funzionamento, è molto più complesso e interessante scientificamente di qualsiasi algoritmo sabermetrico (che tutto sommato è aritmetica elementare).

 Suggerisco, per colmo di pedanteria, un libretto semplice semplice di Malcolm Gladwell (il divulgatore della famosa idea delle “10.000 ore” nel suo libro “Fuoriclasse”): “Blink” (stesso titolo in Italiano) parla del “colpo d’occhio”, di cos’è, come funziona, che limiti ha, come dipende da fattori fisici e mentali. 100 paginette esilaranti. Con teoria e esempi. Perché il poliziotto scende dalla macchina e spara a un cane invece che al gangster che inseguiva. Perché vediamo una cosa che ci piace, capiamo che non ci piace e diciamo lo stesso “mi piace”. Eccetera.

 In sintesi: la scienza (soprattutto nella sua recente branca che si chiama “teoria generale dei sistemi”) ci dice che è PIU’ SCIENTIFICO integrare “occhiometro” e “quantificazione” pedante, anziché affidarsi all'”esattezza” delle statistiche.

 L’integrazione è più corretta del dato crudo, presunto “oggettivo”.

 La parola chiave è “integrare”.

 PRATICO: faccio l’esempio di un modo in cui io uso la sabermetrica (probabilmente i sabermetrici mi scomunicherebbero. Ma, avendo sposato una classificatrice, spero di evitare il rogo).

 Prendiamo i turni di battuta di una partita. Esito inappellabile dello scorer. Valida, errore, kappa guardato.

 Ma io tengo uno schemino (che poi trasferisco su un foglio excel sul computer) a due colonne, in cui la valida può essere “una bella valida”, segnata in verde, o “una valida di stretta misura contro un lanciatore mediocre, e io ti avevo chiesto un bunt che hai fallito due volte facendo il muso lungo prima che io fossi costretto a lasciarti mano libera”. Da segnare in rosso.

 Un kappa girato può arrivare dopo due palle in mezzo al piatto guardate, da parte di un battitore espero ma svaccato (rosso), oppure dopo sette foul, e su ultimo lancio cambio dubbio sul filo interno, da parte di un battitore aggressivo e tenace (verde, o quantomeno neutro).

 Quindi: oggettività dello scorer (ammesso che sia oggettività, anche quella) basata sull’oggettività dell’arbitro (ammesso che eccetera eccetera), rigidamente quantificata, ma da me “qualificata” con l’occhiometro.

 Questo occhiometro a sua volta però è alimentato da statistiche precedenti, valutazione della velocità del lanciatore, stato dell’allenamento e dell’istruzione e età della giocatrice (misurabile oggettivamente, da Bosco a Cooper passando per l’anagrafe).

 E, quando ho finito di inserire le due colonne di “numeri colorati”, lascio che il computer calcoli le varie media sabermetriche, ma facendogliele ponderare per livello dell’incontro, qualità del lanciatore, e altre variabili “qualitative” ma che trasformo in voti da 1 a 10.

 Ecco che invece del .333 di AVG dato da un walk, una valida, un kappa e un out al volo, posso avere un .750 dato da una base ball conquistata a colpi di foul contro un lanciatore dominante, un out al volo sulla rete, e una valida in campo opposto che è l’obiettivo dell’allenamento di questo mese.

 Oppure posso avere (stesse valutazioni dello scorer e sabermetriche) una base ball regalata dall’arbitro su conto pieno al quale sei arrivata dormendo contro una lanciatrice in coma, una valida da rotolamento, un quasi-pop preso dal secondabase in scioltezza e un kappa su tre palle in mezzo la piatto. Per me la media è zero.

 Zero, .333 o .750?

 E chi è il lanciatore? Vale 5 su 10? Svaluto la base ball e rivaluto il kappa. 10 su 10: rivaluto la base ball e svaluto il kappa.

 E avanti così inserendo le rispettive età di battitore e lanciatore, se c’erano o no compagne in base quando sei rimasta lì senza girare, e via.

 Ma soprattutto:

 alla fine il computer mi restituisce una “fotografia” visiva della partita, inning per inning, con colori graduati secondo i valori.

 E io vedo una bella partita “verde”. Poi guardo il risultato: sconfitta. Ma sconfitta 5 a 4 contro la capofila che all’andata ci aveva dato 10 a zero e l’anno scorso 20 a zero.

 La mia squadra era, effettivamente “verde”, quel giorno.

 O una partitaccia “rossa”, o con due inning rossi rossi: vittoria, medie AVG buone,

 ma la squadra “non c’era”, ha vinto giusto giusto, un errore in meno dell’avversario e eravamo lì lì, loro stanno crescendo e noi no.

 Ma l’ho saputo dai numeri? O da un colpo d’occhio colorato, sintetico?

L’ho percepito razionalmente, o come “impressione estetica”?

 E i numeri erano “puri”? O filtrati dall’occhiometro?

 E esistono numeri sabermetrici “puri”?

 Io ho imparato questo metodo come “media black&white” quando si faceva senza computer (e le mie foto erano in bianco e nero, anzi seppia), oggi la chiamo “black&white” ma è “rosso/verde [azzurra per i dubbi]”.

 Cindy Bristow un paio di anni fa diceva che una cosa simile la chiama “BATTLING average”, “media battaglia”, per misurare la combattività dei battitori anziché i loro risultati statistici, e che la usa molto per fare il lineup.

 Ma ne ho parlato qui perché è un esempio concreto di come la via “oggettiva”, “scientifica” al softball passi per l’INTEGRAZIONE di numeri e valutazioni qualitative,

 nonché per la serena accettazione di ciò che scienziati del calibro di Heisenberg hanno detto ormai da decenni: non c’è valore oggettivo che prescinda dall’osservatore.

 Osservare è modificare i dati che osservo.

 E comunque: per quanto mi riguarda, la risposta è netta e inequivocabile: Linux, Casio, Criceto, Superciuk e Slap!  Dibattito definitivamente chiuso!

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