La matematica sposa la pallavolo grazie a Math&Sport e alla Data Analysis. A unire in matrimonio è la giovane Maria Angonese, classe 1991, Analyst e Developer. Maria è testimone di quanto la matematica applicata possa supportare lo sport, in questo caso la pallavolo.

 

La storia di Maria Angonese: tra pallavolo e Data Analysis

 

Maria ha due passioni: la pallavolo e la matematica. Ex giocatrice di Volley, la ragazza ha deciso di continuare a coltivare la sua passione da un’altra angolatura, quella della matematica applicata appunto. È all’Università degli Studi di Padova che Maria inizia a pensare a un nuovo modo di vivere la pallavolo, mentre cerca un argomento per la sua tesi di laurea. “Il mio sogno era pubblicare un lavoro nello sport, proprio per questa mia grande passione per la pallavolo”, racconta Maria. “Ho letto un post su Facebook di un mio amico universitario in cui si diceva che c’era una spin off del Politecnico di Milano che lavorava con la Nazionale maschile di pallavolo, all’epoca guidata da Mauro Berruto”. Maria si fa avanti ed entra in contatto con Moxoff, spin off del Politecnico specializzata in modellazione matematica, analisi statistica e simulazione in vari ambiti. E grazie alla sua tesi magistrale, ‘‘Dynamical Models of Volleyball Services’ (‘Modelli dinamici per la simulazione del servizio nella pallavolo’), Maria realizza il sogno di far diventare le sue due passioni un lavoro. Maria diventa così la matricola numero uno della nuova startup Math&Sport, nata nel 2016 con l’intento di utilizzare la Computational Data Science per ottimizzare le performance sportive, dal gesto tecnico individuale alle strategie di gara. “E’ un punto di vista diverso: è come se stessi in un film: è meraviglioso impegnarsi per supportare i tuoi idoli a dare sempre il meglio”.

 

Maria Angonese

Maria Angonese

La Data analysis per ottimizzare la performance nella pallavolo

 

Ecco allora che il matrimonio tra pallavolo e Data Analysis è stato celebrato. Continua Maria Angonese: “Nel mondo dello sport ci sono moltissime variabili e quindi imprevedibilità. La matematica è uno strumento straordinario, sia quando è applicata allo sport sia quando è applicata in altri campi. A oggi nello sport si fanno soprattutto statistiche descrittive; ma il matematico può dare una grossa mano concentrandosi sul predittivo e dando così consigli sull’ottimizzazione della performance. Noi lo facciamo in due rami: l’ottimizzazione dell’analisi tattica e l’ottimizzazione dell’analisi del gesto tecnico. In particolare, ad affascinarmi tantissimo è l’analisi per l’ottimizzazione del gesto tecnico: quando lavori su te stesso, sull’ottimizzazione del tuo gesto tecnico, avrai sempre e solo da migliorare e questa è una sfida con te stesso”.

 

MOViDA, lo strumento per ottimizzare il gesto individuale

 

MOViDA è in questi termini uno strumento fondamentale, nella pallavolo ma non solo: “Permette di migliorarti di continuo, di alzare sempre l’asticella e questo è secondo me bellissimo e stimolante”. Con MOViDA, Math&Sport focalizza la sua attenzione sul gesto, in particolare sul servizio. Ma cosa succede nella pratica? A raccontarlo è sempre Maria Angonese: “Si programmano varie sessioni durante l’anno: all’inizio si fa una ‘fotografia’ della squadra andando a vedere quali sono i comportamenti delle giocatrici o dei giocatori; poi si costruisce un modello di servizio del singolo giocatore e nel tempo si va a monitorare questo modello, osservando se è più o meno vicino al suo gesto ottimo. Nello specifico, in palestra si collocano due telecamere nella zona di servizio della pallavolo; una inquadra il gesto, l’altra la traiettoria di volo della palla. Agli atleti viene chiesto di ripetere una trentina di battute. Al termine di questa sessione della durata di circa un’ora, processiamo il tutto con i nostri algoritmi, estraiamo le traiettorie delle varie parti del corpo e diamo indici di regolarità, costruiti sul modello del gesto specifico dell’atleta e che si basano su tecniche matematiche avanzate, come la Functional Data Analysis, che permette di comparare curve diverse nello spazio e nel tempo e di trovare punti fissi, dando così informazioni sulla curva migliore. Se l’allenatore ha a disposizione un modello matematico che riesce a simulare la traiettoria della palla, l’altezza con cui passa sulla rete etc., questo poi riesce a definire quale battuta è nei suoi parametri la migliore, comprendendo quali cause hanno generato un determinato effetto per poi lavorare con il giocatore sul suo gesto individuale”.

 

Partita di Volley

SeTTEX, l’App che studia la strategia di gioco in real time

 

Il confronto tra dati acquisiti e processati mediante avanzati algoritmi permette quindi di arrivare all’ottimizzazione del gesto individuale ma non solo. Infatti, gli Smart data, i dati ‘intelligenti’, permettono anche di dare indicazioni agli allenatori sulle strategie di gioco in pre partita e in real time. Per capire come gioca il palleggiatore, regista della pallavolo, il protagonista è l’App SeTTEX. “Oggi SeTTEX fa analisi di comparazione del comportamento che il palleggiatore sta avendo nella partita”, spiega Maria. “SeTTEX studia un lato della rete alla volta e attraverso un tablet l’allenatore può vedere le analisi rispetto allo storico e alla partita in corso”.

 

SeTTEX

Andrea Giani: “L’algoritmo traccia la strada”

 

Sia SeTTEX sia MOViDA sono già utilizzate da alcuni fra i più noti allenatori del mondo della pallavolo. Math&Sport supporta lo staff tecnico di Davide Mazzanti, allenatore della Nazionale italiana di pallavolo femminile, sul podio con la medaglia d’argento agli ultimi Mondiali. Andrea Giani utilizza SeTTEX da quando vinse l’argento europeo con la Slovenia. Ecco allora che la Data analysis incontra le emozioni, come sottolinea lo stesso Andrea Giani: “Come allenatore, si lavora si lavora su un sistema, fatto di numeri ma fatto anche dall’emozione con cui un giocatore affronta un match. L’algoritmo traccia la strada, identifica il sistema di gioco del palleggiatore ma le emozioni tante volte possono modificare la prestazione di un giocatore; e così alle volte, per quanto tu sappia ad alte percentuali cosa sta succedendo, le situazioni di gioco cambiano e tu in qualità di allenatore – e quindi più lucido – riesci a fare tesoro delle informazioni che hai dato al giocatore. È proprio questo il bello: la diversità con cui approcci i giocatori, le loro culture, le squadre…”. Un’intesa vincente, insomma, quella tra algoritmi e allenatore.