“Moneyball”, il libro sul baseball di Michael Lewis che nel 2003 portò alla ribalta la storia degli Oakland Athletics e del loro manager Billy Beane, si teneva in piedi sul contrasto ideologico tra i vecchi metodi di scouting e i nuovi, basati sulle statistiche. In realtà, la versione della storia di Lewis è parziale e oltremodo romanzata: il giornalista sportivo americano Allen Barra arrivò a dire, in questo suo articolo per The Atlantic in cui smantella le ipotesi su cui si regge il libro, che Lewis non capisse niente di baseball.
Nonostante ciò, le statistiche hanno fatto il loro ingresso anche nel mondo del calcio e la collaborazione tra gli scout e i data scientist è più stretta che mai. Il supporto tecnologico fornito dai numeri è indispensabile per supportare il lavoro degli osservatori a tutti i livelli, ma è forse è ancora più importante nelle piccole squadre. Con mezzi economici limitati, diventa vitale effettuare una scrematura degli obiettivi mediante KPI (indicatori chiave su cui concentrare la propria attenzione), se non un vero e proprio “dragaggio” alla ricerca di giocatori scartati con altri sistemi.
I numeri vanno quindi scelti e aggregati per poter essere interpretati nella maniera più corretta, tenendo conto della strategia che si vuole perseguire sul campo e delle specificità del ruolo che si intende coprire. C’è anche un altro fattore da tenere in conto: se la ricerca si estende in un campionato diverso da quello in cui si compete, i numeri non possono essere confrontati così come sono, vanno prima “normalizzati”. Ovvero bisogna tenere in conto, da un lato, la forza del campionato di provenienza; dall’altro, il tipo di gioco della squadra in cui quei numeri sono stati prodotti.
È lapalissiano che i numeri prodotti in un campionato di livello superiore come la Premier League hanno ben altro valore rispetto agli stessi prodotti in Olanda o in Portogallo. Così com’è chiaro, ad esempio, che una squadra che passa la maggior parte del tempo senza la palla permette ai suoi giocatori di moltiplicare le proprie statistiche difensive.
Per rendere concreto uno dei possibili modelli di lavoro con le statistiche, ho individuato tre attaccanti, appartenenti a tre profili diversi, ai quali sono associati tre gruppi di statistiche differenti, normalizzate secondo il ragionamento fatto poc’anzi. Per tutti la valutazione calcolata dal sito Transfermarkt.com non supera i 10 milioni di euro. Potrebbero rappresentare tre possibili soluzioni a tre problemi diversi per le squadre medio-piccole della nostra Serie A.
