Negli ultimi decenni, l’interesse per l’analisi statistica nello sport è cresciuto costantemente, alimentato dalla disponibilità sempre maggiore di dati e dall’evoluzione delle tecnologie. Questa tendenza ha portato a un proliferare di analisi statistiche sia nel contesto della ricerca scientifica sia nella divulgazione pubblica.

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Figura 1. Numero di ricerche inerenti a “Sports Data Science” su Google Trends

A dimostrazione di questo crescente interesse, si osservi il grafico che mostra il trend del volume delle ricerche su Google Web Search per le parole chiave “Sports Data Science” (Area geografica: mondo; Categorie di Google: tutte) nel periodo da gennaio 2013 ad agosto 2024 (fonte: Google Trends; il valore è normalizzato su una scala da 0 a 100, dove ogni punto è diviso per il più alto volume assoluto di ricerca nel periodo considerato e i valori 0 indicano volumi al di sotto di una determinata soglia).

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La disponibilità di dati complessi ma dettagliati è uno dei principali motori di questa espansione. Grazie all’avvento di tecnologie avanzate, come i sensori wearable, le telecamere ad alta definizione e i sistemi di tracciamento GPS, è possibile raccogliere una vasta gamma di informazioni durante gli eventi sportivi. Questi dati includono non solo le statistiche tradizionali come i punti segnati o gli assist, ma anche dati più avanzati e complessi come la velocità, l’accelerazione, l’angolo di tiro, la distanza percorsa e persino il livello di fatica dei giocatori. Tale ricchezza di dati consente agli analisti di ottenere una comprensione più approfondita delle prestazioni individuali e di squadra, nonché dei fattori che influenzano i risultati delle partite.

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L’evoluzione delle tecnologie informatiche e l’accessibilità a strumenti di analisi dati sempre più sofisticati hanno anche reso possibile l’applicazione di modelli statistici complessi nello sport. Tecniche statistiche sviluppate nell’ambito della modellistica tradizionale e di quella algoritmica, in un’ottica di data science, consentono agli analisti di identificare strutture non sempre evidenti nei dati, prevedere risultati futuri e ottimizzare strategie di gioco. Ad esempio, i modelli statistici possono essere utilizzati per prevedere le prestazioni di un giocatore in base alle sue caratteristiche fisiche e storiche delle prestazioni, mentre l’analisi del gioco può essere utilizzata per identificare i punti di forza e di debolezza della squadra o dell’avversario.

Parallelamente all’avanzamento della ricerca accademica, si assiste a una crescita di eventi di divulgazione delle analisi statistiche nello sport. I media sportivi, i blog e i podcast si dedicano sempre più a discutere di statistiche avanzate e analisi quantitative, fornendo ai tifosi uno sguardo approfondito sulle prestazioni delle squadre e dei giocatori. Inoltre, sono emerse riviste scientifiche specializzate, come il Journal of Quantitative Analysis in Sports e il Journal of Sports Analytics, che pubblicano regolarmente articoli sull’applicazione della statistica nello sport, offrendo agli accademici una piattaforma per condividere le loro ricerche con la comunità scientifica.

Molto attivo sul fronte delle analisi statistiche nello sport è il progetto internazionale Big Data Analytics in Sports (BDsports, bdsports.unibs.it) sviluppato nell’ambito del Big&Open Data Innovation Laboratory (BODaI-Lab, bodai.unibs.it) dell’Università di Brescia. L’obiettivo principale del BDsports è la creazione di una rete di esperti appassionati di analisi quantitative nel mondo dello sport, fungendo da ponte tra l’ambito accademico e chi si occupa di sport in varie forme. Le ricerche BDsports abbracciano una vasta gamma di tematiche, utilizzando un approccio quantitativo per esplorare le complesse dinamiche dello sport. Dall’esame della performance in campo e durante le sessioni di allenamento allo studio delle strategie di gioco, fino all’analisi dei dati di movimento e di tracciamento, fino alle connessioni tra sport e salute, alla psicometria degli atleti, al management e all’analisi di mercato per le società sportive. Gli sport analizzati sono diversi, dalla pallacanestro al calcio, fino al tennis, all’atletica e alla scherma.

Le attività del progetto sono organizzate in quattro pilastri fondamentali. Il primo pilastro è la ricerca scientifica, con lo sviluppo di metodologie innovative e la pubblicazione di articoli scientifici, organizzazione di workshop, seminari, conferenze e sessioni specializzate. Il secondo pilastro è l’applicazione sul campo, che prevede la collaborazione con team di esperti e tecnici per risolvere problemi specifici nel contesto sportivo. La didattica è il terzo pilastro, con l’organizzazione di attività nelle scuole e nelle università, la creazione di materiale per esperimenti didattici, tirocini per studenti presso società sportive, supervisione di tesi di laurea e di dottorato di ricerca. Quarto pilastro, la divulgazione, che mira a diffondere la cultura dell’analisi statistica attraverso le applicazioni su dati sportivi mediante pubblicazione di articoli su riviste divulgative, partecipazione ad eventi pubblici come La Notte Europea dei Ricercatori e StatisticAll, il Festival della Statistica e della Demografia di Treviso.

Questa crescente attenzione nei confronti dell’analisi statistica nello sport può avere un impatto rilevante su diverse aree. Innanzitutto, può migliorare la comprensione scientifica del comportamento umano e delle dinamiche di gioco, consentendo agli allenatori e ai dirigenti di prendere decisioni più informate e razionali. In secondo luogo, può arricchire l’esperienza dei tifosi, offrendo loro una prospettiva più approfondita sulle prestazioni delle squadre e dei giocatori e una maggiore partecipazione al dibattito sportivo. Infine, apre nuove opportunità di carriera per gli analisti dati nel campo dello sport, creando una domanda sempre maggiore di professionisti esperti nell’interpretazione e nell’applicazione dei dati sportivi, a cui l’università cerca di far fronte con la nascita di nuovi percorsi formativi.

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