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Calcio in versione ChatGPT

Se la scrittura degli schemi è demandata agli algoritmi dell’intelligenza artificiale, ai dati statistici dei match analyst e al calcolo delle probabilità dei matematici corriamo il rischio di avere partite di calcio giocate su modelli di gioco previsti, ma anche prevedibili

di Guglielmo De Feis

Se è vero come sostiene il matematico Nassim Nicholas Taleb che «lo stolto generalizza il particolare mentre il nerd particolarizza il generale», possiamo concludere che nel calcio molto probabilmente ci troviamo in presenza sia di stolti sia di nerd, in egual misura. Il prepotente ingresso della tecnologia anche nel mondo del calcio, sotto forma di impressionanti quantità di dati, ha determinato in maniera repentina – e probabilmente anche troppo veloce – un cambiamento sia della maniera di proporlo e spiegarlo (da parte di stampa e critica) sia in quella di vederlo e comprenderlo (da parte di pubblico e tifosi).

La Data Science è uno strumento utile per analizzare (e in teoria, per migliorare) le prestazioni sia dei calciatori sia delle squadre. Allenatori e preparatori atletici – una volta ispirati solo da intuito, competenza ed esperienza personali – hanno adesso, nel proprio staff, analisti professionisti in grado di raccogliere, leggere e comprendere dati sulla base dei quali sarà poi possibile prendere decisioni ponderate. I “nerd” calcistici – quelli della frase di Taleb – sono i match analyst che si cimentano nella “scienza dei dati”.

La Data Visualization è una componente essenziale della Data Science. Consiste nel procedimento di rappresentazione visiva e in forma grafica di tutti i dati raccolti. In questo modo diventa facile (forse anche troppo) comunicare dati – in sé complessi – in modo intuitivamente comprensibile per tutti. A quel punto, ciò che allo stato grezzo sarebbe comprensibile solo per esperti addet…