Il più grande archivio italiano di analisi statistiche sul tennis professionistico. Parte di Tennis Abstract

Probabilmente il più grande archivio italiano di analisi statistiche sul tennis professionistico. Parte di Tennis Abstract

L’impatto negativo del tempo trascorso in campo

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Pubblicato il 2 giugno 2017 su TennisAbstract – Traduzione di Edoardo Salvati

// C’è stata solo una partita tra le 96 giocate fino a questo momento al Roland Garros 2017 andata oltre il limite estremo del 6-6 al quinto set. Abbiamo comunque avuto diverse partite terminate al set decisivo molto lunghe ed estremamente intense, tra cui tre al primo turno che hanno superato le quattro ore di gioco. I relativi vincitori, Victor Estrella, David Ferrer e Rogerio Dutra Silva hanno poi perso al secondo turno.

Qualche anno fa ho identificato un effetto “postumi” per le partite maratona negli Slam, definite tali quando raggiungono il punteggio di 6-6 al quinto set. I giocatori che emergono vincitori da battaglie così estenuanti sarebbero comunque spesso considerati sfavoriti nelle partite successive. Dopotutto, giocatori di vertice raramente faticano così tanto per andare avanti, ma i maratoneti ottengono dei rendimenti inferiori anche una volta tenuto conto del loro status da sfavoriti (in un precedente articolo di qualche giorno fa, ho mostrato come nel circuito femminile l’effetto postumi da maratona al terzo set è marginale o addirittura inesistente).

Mi è stato suggerito di ampliare il campo di analisi sugli effetti della durata di una partita. In fondo, ci sono molte battaglie che finiscono appena prima di rientrare nella definizione di maratona, e alcune di queste, come la sconfitta di Ferrer contro Feliciano Lopez per 6-4 al quinto, richiedono maggiore sforzo fisico di alcune di quelle che raggiungono il 6-6. Va detto che la durata di una partita non è un indicatore perfetto dell’eventuale fattore fatica – una partita di quattro ore contro Ferrer è qualitativamente diversa da quattro ore contro Ivo Karlovic – ma rimane la variabile migliore in presenza di un campione di partite molto ampio.

Cosa succede dopo?

Ho preso più di 7200 partite Slam di singolare maschile completate dal 2001 e le ho divise in gruppi a seconda della loro durata in ore: da 1:00 a 1:29, da 1:30 a 2:00 e così via, fino all’ultima categoria di almeno 4:30. Ho poi verificato il risultato delle partite giocate dai vincitori nel turno successivo.

Durata precedente  Partite  Vittorie  % Vitt.  
1:00 -- 1:29       448      275       61.4%  
1:30 -- 1:59       1918     1107      57.7%  
2:00 -- 2:29       1734     875       50.5%  
2:30 -- 2:59       1384     632       45.7%  
3:00 -- 3:29       976      430       44.1%  
3:30 -- 3:59       539      232       43.0%  
4:00 -- 4:29       188      64        34.0%  
Almeno 4:30        72       23        31.9%

Non potrebbero esserci meno dubbi sulla tendenza. Se l’unica informazione che si conosce di una partita Slam è quanto sono rimasti in campo i due avversari nelle loro rispettive precedenti partite, si vuole scommettere sul giocatore che ha vinto nella minore quantità di tempo.

Naturalmente, il tempo trascorso in campo non è l’unica informazione a disposizione sui giocatori. Andy Murray ha giocato per 3:34 contro Martin Klizan, ma nonostante faccia fatica sulla terra in questa stagione, lo consideriamo favorito al terzo turno contro molti degli altri giocatori del tabellone.

Vale anche tenendo conto della qualità dei giocatori

Come nelle precedenti analisi, fattorizziamo la bravura complessiva dei giocatori attraverso la stima della probabilità di ciascun giocatore di vincere ognuna delle più di 7200 partite del campione. La tabella riepiloga gli stessi gruppi di durata, con indicazione delle “vittorie attese” (basate sul sistema di valutazione Elo specifico per superficie o sElo).

Durata precedente  Vitt. V. attese  % V. attese Indice  
1:00 -- 1:29       275   258        57.5%       1.07  
1:30 -- 1:59       1107  1058       55.2%       1.05  
2:00 -- 2:29       875   881        50.8%       0.99  
2:30 -- 2:59       632   657        47.5%       0.96  
3:00 -- 3:29       430   445        45.6%       0.97  
3:30 -- 3:59       232   244        45.3%       0.95  
4:00 -- 4:29       64    77         41.2%       0.83  
Almeno 4:30        23    30         42.1%       0.76

Anche in questo caso la tendenza non si presta a un’interpretazione ambigua. I giocatori migliori trascorrono meno tempo in campo, quindi se sapete di un giocatore che ha battuto il suo precedente avversario in 1:14, potete dedurre che sia molto bravo. Si tratta spesso di un assunto sbagliato ma, in aggregato, risulta essere vero.

La colonna “Indice” mostra il rapporto tra la percentuale di vittorie effettive (dalla tabella precedente) e la percentuale di vittorie attese. Se la durata della partita precedente non ha avuto alcun effetto, ci aspetteremmo di vedere gli indici assumere valori casuali intorno a 1. Invece, osserviamo un declino continuo dal più alto 1.07 – vale a dire che i vincitori di partite brevi vincono il 7% più spesso rispetto a quanto potremmo pronosticare dal loro livello di bravura – al più basso 0.76, che indica che i giocatori tendono ad avere rendimenti inferiori a seguito di battaglie lunghe almeno 4:30.

Tempo di gioco o stato di forma?

È difficile stabilire se siamo di fronte a un effetto diretto del tempo trascorso in campo o di una rappresentazione dello stato di forma. Per quanto affidabili siano le valutazioni Elo specifiche per superficie, non sono in grado di esprimere tutte le variabili che intervengono nella previsione del risultato di una partita, specialmente le considerazioni di estremo dettaglio come l’adattabilità di un giocatore a un certo tipo di superficie o di torneo.

Inoltre, sElo ha bisogno di un po’ di tempo per riflettere il livello di gioco di giocatori che migliorano velocemente, specialmente quando sono molto giovani. Tutto questo per dire che il nostro aggiustamento per il livello di bravura complessivo non potrà mai essere perfetto.

Quindi, una vittoria in 75 minuti potrebbe dare a un giocatore più possibilità per il turno successivo in virtù di una maggiore freschezza…o potrebbe dirci che – qualsiasi sia la ragione – quel giocatore è in realtà più forte di quanto il modello gli riconosca.

Una considerazione a favore di quest’ultimo aspetto è che, nel caso più estremo, meno tempo speso in campo non è di aiuto: non sembra che i giocatori traggano beneficio dal passaggio del turno per il ritiro pre-partita dell’avversario. Non è un’argomentazione scolpita nella roccia – alcuni commentatori ritengono che i ritiri pre-partita potrebbero in realtà generare l’effetto opposto visti i diversi giorni di pausa per un giocatore tra un turno e il successivo – mostra però che meno tempo in campo non è necessariamente un fattore positivo.

Può essere un indicatore anche per partite brevi

A prescindere dalla motivazione sottostante, possiamo aggiustare le previsioni di conseguenza. Murray potrebbe essere leggermente meno solido nella suo prossimo turno dopo la lunga battaglia con Martin Klizan (Murray ha poi vinto al terzo turno contro Juan Martin Del Potro in tre set e 2:53 ore di gioco, n.d.t.)

Albert Ramos, l’unico giocatore ad aver terminato il secondo turno in meno di 90 minuti, potrebbe giocare lievemente meglio di quanto la sua valutazione del momento suggerisca. È evidente che il tempo trascorso in campo rappresenti un indicatore anche quando non sta per iniziare il set decisivo in una maratona al quinto set. ◼︎

The Negative Impact of Time of Court

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