Sostenere il coaching con video-analisi della performance: evidenze e riflessioni

Questo articolo esplora come l'analisi delle prestazioni (PA) stia diventando uno strumento essenziale nel coaching sportivo, migliorando la capacità degli allenatori di notare eventi chiave e fornire feedback dettagliati. La PA, attraverso sistemi video avanzati, consente un'analisi approfondita delle prestazioni, supportando il processo decisionale e la pianificazione tattica.

Introduzione

Negli ultimi decenni l'analisi delle prestazioni (PA) ha acquisito un ruolo fondamentale nell'assistere il processo di coaching negli sport d'élite. Questa rapida crescita ha, tra le altre, due ragioni principali: la necessità per gli allenatori di potenziare la propria capacità di notare e ricordare gli eventi chiave che si verificano all'interno di una partita o di una sessione di allenamento, basando la propria analisi su dati oggettivi essenziali, e la volontà di aumentare il livello di dettaglio nel fornire feedback agli atleti. Inoltre, la registrazione e la revisione a posteriori dell'evento, con la possibilità di mettere in pausa e rivedere le clip, portano gli allenatori e gli analisti a notare i dettagli e a rendersi consapevoli di situazione non pienamente realizzate durante l'impegno dal vivo. In questo processo, i sistemi basati su video possono offrire un grande supporto per l'analisi, in partita o post-partita, consentendo la modifica delle clip con l’aggiunta di interfacce virtuali o producendo grafici e diagrammi, al fine di presentare i risultati agli atleti in modo chiaro e approfondito (Wright et al., 2012; Mackenzie e Cushion, 2013).

Sebbene sia necessario prestare attenzione alla quantità, alla qualità e alla tempistica del feedback, questi sistemi tecnologici saranno la normalità del futuro processo di coaching. Di seguito, verranno presi in considerazione lo sviluppo e le tendenze attuali della PA, con l'obiettivo di comprendere a fondo come questa pratica possa assistere il processo di coaching e altri possibili progressi.

Sviluppo e caratteristiche della PA

L'analisi della prestazione può essere definita come una serie di attività condotte con l'obiettivo di analizzare le prestazioni sportive di un giocatore o di un'intera squadra, sia nell'ambito dell'allenamento sia in quello della gara. L'analisi della performance negli sport di squadra è nata negli Stati Uniti (anni ’60) con il football americano e la pallacanestro, quando si utilizzavano appunti manuali codificati per ricordare e poi esaminare le partite. Nel calcio, sebbene alcuni pionieri (ad esempio Charles Reep) abbiano cercato di mostrare le prove dello straordinario supporto fornito dalla PA al processo di coaching fin dagli anni Cinquanta, la disciplina sistematica della video-analisi ha iniziato a diffondersi negli anni Ottanta (Mackenzie e Cushion, 2013). In questo periodo le registrazioni video sono state utilizzate per esaminare le relazioni tra strategie, tattiche e risultati: ad esempio Hughes studiò la relazione tra tattiche di gioco e gol nel calcio (Carling, Williams e Reilly, 2007). Nel decennio successivo la PA è stata costantemente riportata nella letteratura scientifica attraverso l'edizione di riviste specifiche e la creazione di società scientifiche (ad esempio International Society of Performance Analysis of Sport; Sarmento et al., 2014). Quindi, allo stato dell'arte, i video sono (grazie ai moderni sistemi computerizzati) alla base della codifica e della spiegazione dell'analisi della prestazione.

Per quanto riguarda gli sport di squadra, oggigiorno, la PA svolge un ruolo fondamentale nell'esame delle squadre e dei giocatori: sia propri che avversari. Inoltre, è divenuta fondamentale per lo scouting, in quanto offre la possibilità di studiare le prestazioni di giocatori di tutto il mondo, in modo continuativo e senza la necessità di essere presenti in loco. Secondo Bampouras et al. (2012), cinque sono le funzioni principali del PA:

• fornire un feedback immediato durante una sessione di allenamento,
• sviluppare un database attraverso i materiali raccolti, monitorando le prestazioni individuali e di squadra tra settimane, mesi o anni,
• identificare gli aspetti da migliorare,
• valutare aree specifiche della prestazione
• selezionare i dati per supportare allenatori e atleti.

Diviene evidente, quindi, che le possibilità della video-analisi rendono la PA una disciplina adattabile alle esigenze di tutti gli allenatori, osservatori e dirigenti che hanno come scopo comune la massimizzazione della prestazione.

Nel calcio, è possibile definire due diverse discipline nella sfera così detta match analysis: l'analisi notazionale e l'analisi del movimento. Quest'ultima è la più recente, il cui sviluppo è strettamente legato all’uso di software di tracking che seguono i movimenti dei giocatori o del pallone all'interno di una partita. I dati dinamici raccolti attraverso questi sistemi sono un tesoretto per gli allenatori per monitorare le prestazioni fisiche dei giocatori, al fine di stabilire carichi di allenamento adeguati e corretti. L'analisi notazionale, invece, è la registrazione oggettiva e dettagliata degli eventi accaduti durante una partita. È nata da quando i primi pionieri hanno cercato di annotare su carta i fattori chiave di una prestazione (passaggi, tiri, cross, falli, ecc), attraverso sistemi di codifica primordiali, mentre guardavano l'evento dal vivo. Questo tipo di analisi ha conosciuto una rapida crescita negli ultimi decenni grazie alle tecnologie computerizzate, che hanno dato la possibilità di incrociare i dati e di ottenere statistiche attraverso grafici o diagrammi, evidenziando la frequenza di accadimento di un determinato evento. I dati posizionali raccolti attraverso il processo indicano che un certo giocatore, ha compiuto un determinato gesto tecnico, in un tempo specifico, in una determinata zona del campo e con un certo esito (Magni et al., 2023).

Questa analisi, che potremmo dire metodologica, dei dati supporterà l'allenatore nella pianificazione e nella preparazione delle successive sessioni tattiche, fisiche e delle partite (Carling et al., 2007).

Tendenze attuali nella PA

Allo stato dell'arte si possono definire tre approcci diversi ma ‘in successione’ per l'analisi di una sessione di allenamento, di una partita o dell'andamento delle prestazioni di una squadra in un determinato lasso di tempo: analisi descrittiva, comparativa e predittiva. La prima consiste semplicemente nell'illustrare i dati raccolti con grafici o tabelle per riepilogare gli eventi (azioni e situazioni) e la loro frequenza di accadimento; la seconda consiste nel matchare i dati e ottenere un quadro delle differenze di rendimento, e quindi delle esigenze specifiche di allenamento, tra le varie posizioni di gioco, i periodi dell'anno o i livelli competitivi. Infine, l'analisi predittiva ha lo scopo di studiare i modi più efficaci di giocare (secondo la frequenza di esiti), valutare variabili tecniche e tattiche al fine di prevedere quali combinazioni siano quelle maggiormente correlate all'esito della prestazione (Sarmento et al., 2014).

Indipendentemente dall'approccio adottato, le tecnologie video e informatiche sono alla base della moderna analisi delle prestazioni e vengono utilizzate per valutare, con i dati oggettivi raccolti, ogni aspetto degli allenamenti o delle partite, sia in tempo reale sia nel post-partita. Rispetto all'analisi manuale; i principali vantaggi sono l'inserimento rapido e semplice degli eventi (tramite pulsanti codificati su un touchpad o un dispositivo elettronico), la possibilità di fornire maggiori dettagli e di condurre un'analisi statistica avanzata, la disponibilità di uno storico delle prestazioni passate individuali e di squadra e l'opportunità di fornire un feedback agli atleti utilizzando grafici e diagrammi per presentarli in modo più diretto e accattivante. Di contro gli svantaggi di queste innovazioni riguardano l'impiego limitato a livello dello sport d'élite (quindi raramente accessibile ai livelli inferiori) a causa dei prezzi elevati e delle difficoltà di installazione delle apparecchiature e dalla ricerca di analisti formati e dedicati (Carling et al., 2007). Inoltre, gli analisti devono possedere un'elevata conoscenza specifica dello sport per poter selezionare con cura le numerose situazioni ed eliminare le informazioni non rilevanti.

Infatti, negli ultimi 30 anni si è assistito a un'enorme evoluzione dei sistemi computerizzati; che hanno una maggiore potenza di elaborazione grazie a software e strumenti di programmazione avanzati che permettono anche maggiore capacità di archiviazione.

Attualmente esistono tre tipi di sistemi sul mercato: sistemi di analisi statistica basati su video, sistemi di tracciamento dei giocatori basati su video e sistemi di tracciamento elettronico.

Queste tecnologie verranno esemplificate riportando esempi specifici per il calcio, pur considerando che questi metodi sono applicabili a qualsiasi altro sport di squadra.

I sistemi di analisi statistica basati su video (Fig.1); consentono la registrazione della partita, la codifica e la valutazione in tempo reale delle immagini, che vengono trasferite a un computer. L'analisi notazionale è alla base di queste strutture, in modo che di ogni giocatore, vengano registrati posizione, tempo e azione. I modelli di software possono essere personalizzati per adattarsi al meglio alle e

sigenze degli allenatori e, mentre si fornisce l'input per la registrazione di un determinato evento (alcuni software sono progettati con pulsanti, altri con sistemi di riconoscimento vocale), si ottiene una sezione del gioco per l'editing video: è quindi possibile per gli allenatori e gli analisti aggiungere interfacce visive al filmato, al fine di fornire feedback accurati e dettagliati agli atleti.

Fig.1: Esempio di analisi video

I sistemi di tracciamento dei giocatori basati su video; consistono in strutture non invasive che tracciano ogni movimento, dei giocatori, dell'arbitro o del pallone, grazie all'installazione di diverse telecamere che riprendono l'intero campo (Fig. 2). Mentre l'input di questi sistemi di analisi del movimento può essere registrato sia in partita sia nel post-partita, l'output è ritardato fino a 48 ore dopo la partita. È quindi possibile esaminare nel dettaglio le prestazioni tattiche e fisiche di ogni giocatore.

I Sistemi di tracciamento elettronico sono estremamente precisi nel tracciare i soggetti della partita (giocatori, pallone, arbitro), portando l'analisi del movimento a un livello di accuratezza ben superiore a quello immaginabile fino a pochi anni fa. Questi sistemi, basati su una tecnologia militare di rilevamento radar e di tracciamento missilistico, consentono l'acquisizione di dati di posizione in tempo reale per centinaia di volte al secondo, attraverso microchip integrati nella maglia o nei parastinchi. Questi sensori, progettati per tollerare sollecitazioni o accelerazioni estreme (ad esempio, quando il pallone viene calciato verso la porta), producono dati che vengono registrati da un computer e sono disponibili per ulteriori analisi o calcoli (Carling et al., 2007).

Un confronto tra questi sistemi merita di essere fatto. I sistemi statistici forniscono un gran numero di dati quantitativi per guidare il processo di analisi qualitativa (grazie alle clip registrate) che sono strettamente legate agli eventi di interesse (ad esempio passaggi, tiri, cross); tuttavia questi dispositivi portano a un'analisi posizionale sommaria perché l'input di è determinato da click sull'area del campo virtuale mostrata nel modello. D'altro canto, i sistemi di tracking producono un'analisi del movimento molto dettagliata, ma mancano di analisi qualitative (tecnica, tattica, psicologia), che devono essere integrate. Nel caso dei sistemi di tracking basati su video, alcuni dati non possono essere calcolati automaticamente dal computer e devono quindi essere codificati separatamente dall'operatore (ad esempio, cartellini rossi, fuorigioco). Inoltre, l'enorme numero di giocatori nella stessa posizione in alcuni momenti chiave della partita, ad esempio i calci d'angolo, e le condizioni meteorologiche o ambientali possono influire sulla precisione di questi sistemi.

I dispositivi elettronici risolvono questi problemi fornendo dati accurati in tempo reale, ma i risultati dell'analisi del movimento devono essere integrati con l'esame qualitativo visivo della partita, al fine di associare i risultati del tracciamento alle strategie di squadra; ad esempio, l'analista/allenatore può perdere alcuni aspetti qualitativi chiave qaundo un giocatore che cambia la sua posizione durante la partita per ingannare l'avversario. Appare chiaro che ogni sistema ha i suoi punti di forza e i suoi limiti (Magni e Lovecchio, 2024), pertanto nella scelta tra le diverse strutture è obbligatorio bilanciare le esigenze di qualità (aspetti tecnici, tattici, fisici e psicologici) e di quantità (dati, numeri, frequenza di tracciamento) nell'ambito dell'analisi (Carling et al., 2007).

PA nel processo di coaching

Dato che la prestazione negli sport di squadra è un'interazione di diversi fattori tecnici, tattici, fisici, mentali e psicologici (Sarmento et al., 2014), è fondamentale considerare il processo di coaching come un'"attività sociale dinamica" piuttosto che una semplice trasmissione di informazioni (Wright et al., 2016). Pertanto, è chiaro che un'ampia collaborazione tra i soggetti del processo, allenatori, analisti e giocatori, è determinante per il successo finale. Inoltre, la ricerca ha dimostrato che l'inclusione degli atleti in una serie di attività decisionali può avere molti risultati positivi per quanto riguarda i livelli di prestazione (Maslow, 1954).

Quindi, la PA diviene parte integrante e non distinta del processo di coaching. Infatti, secondo Franks e Miller (1991), gli allenatori più esperti e navigati possono ricordare fino al 30% dei fattori chiave della prestazione in una partita con percentuali del 60% in particolari situazioni (Laird e Waters 2008): ciò che è chiaro è l'impossibilità di notare e conservare tutti gli episodi che si verificano durante un evento sportivo.

Diversi aspetti, come l'ambiente di osservazione e la concentrazione (dal loro posto è difficile riconoscere alcuni aspetti), i limiti della memoria umana, il bias di conferma (gli esseri umani tendono a rafforzare le loro opinioni registrando ciò che è conforme alle loro convinzioni e ignorano o screditano le prove del contrario) e le emozioni (o lo stato di eccitazione) possono influenzare l'accuratezza del ricordo dell'evento da parte degli allenatori (Carling et al., 2007). Da questo punto di vista, l'analisi delle prestazioni fornisce un supporto unico, con l'ambizioso obiettivo di portare il ricordo al 100%. Infatti, registrando la partita/allenamento e rivedendola attentamente in seguito, con la possibilità di fermarsi, osservando da diverse angolazioni ed eventualmente rigiocando azioni, movimenti o spezzoni di gioco chiave, è possibile cogliere ogni dettaglio e rendersi conto di ogni circostanza non pienamente compresa durante l'impegno dal vivo.

Inoltre, i numerosi dati, raccolti e classificati manualmente o digitalmente con il supporto di moderni software di analisi, e gli innovativi sistemi di tracciamento consentono all'allenatore di identificare in modo oggettivo eventi o sezioni di gioco che si verificano durante la partita, di importanza fondamentale per l'esito della prestazione. La possibilità di modificare le clip, aggiungendo interfacce visive e producendo grafici, tabelle e diagrammi, rende il processo di analisi più comprensibile, piacevole e attraente per i giocatori (O'Donoghue, 2006).

Allo stesso tempo, l'analisi basata sulla tecnologia può supportare il processo di apprendimento aumentando il livello di dettaglio e fornendo un feedback agli atleti. Infatti, rivedendo una sessione di allenamento o una prestazione individuale, è possibile per gli allenatori supportare gli atleti, a diversi livelli, indicando la giusta area di miglioramento (forma del corpo, tecnica di esecuzione, componente tattica, ecc.) Inoltre, gli atleti stessi possono guardare il replay dei propri movimenti rendendosi conto dei cambiamenti spaziali o temporali necessari per una prestazione di successo. In questo senso, è anche possibile effettuare confronti tra giocatori attraverso la sovrapposizione di due riprese (una dell'individuo e una del modello di prestazione), per consentire l'apprendimento motorio basato sull'imitazione. Come affermato da Liebermann et al. (2002), "gli esseri umani e gli altri primati imitano i movimenti fin dalla nascita e continuano per tutta la vita, aggirando la necessità di estrarre informazioni cinetiche o cinematiche astratte per apprendere un'abilità motoria". Ciò dimostra chiaramente come questa tecnologia possa essere di vitale importanza, soprattutto nelle prime fasi del processo di apprendimento e di miglioramento in intinere.

Infatti; la ricerca nell'ambito della PA relativa allo sport d'élite si è concentrata su molteplici aspetti molto curiosi e illuminanti (Sarmento et al., 2014): le prestazioni fisiche e tecniche relative alla metà della partita hanno dimostrato che la diminuzione dei parametri fisici nel secondo tempo è correlata all'intensità del primo; per quanto riguarda la tecnica, gli autori hanno, invece, riscontrato risultati discordanti dove sembra dominare una riduzione dell'accuratezza dei passaggi e dei tiri. Altri studi hanno analizzato l'effetto del luogo di gioco, comunemente noto come "vantaggio casalingo" (Vandoni et al., 2022) evidenziando la tendenza delle squadre di casa a effettuare un maggior numero di tiri in porta e di gol e ad eccellere in altri parametri (ad esempio, cross, passaggi, passaggi riusciti, corner). Questi e altri risultati potrebbero rappresentare un miglioramento significativo per gli allenatori quando sviluppano strategie e aspetti tattici, cercando di migliorare il livello di prestazioni delle loro squadre.

Conclusioni

La PA sviluppata negli ultimi decenni è diventata parte consistente e inestimabile del processo di coaching. Le tendenze attuali di questa disciplina mostrano come l'analisi video sia alla base della valutazione delle prestazioni individuali e di una sessione di allenamento o di una partita. I confronti tra i diversi periodi della stagione e dei campionati possono essere fatti grazie alle nuove tecnologie e ai sistemi che permettono di raccogliere un numero di dati che possono essere di supporto agli allenatori nel fornire feedback accurati agli atleti o nel ricordare gli eventi chiave accaduti durante una partita con dovizia di particolari: questo processo aiuta l'allenatore nella valutazione dei bisogni dei giocatori e della squadra e quindi nella pianificazione delle sessioni successive. Grazie alle tecnologie computerizzate di ultima generazione è possibile analizzare una miriade di variabili tenendo presente che l'intero risultato della squadra è diverso dalla somma delle sue parti. Quindi poter considerare il contesto, gli aspetti sociali coinvolti nonché le complesse situazioni di squadra e della competizione diviene essenziale per bilanciare le componenti c

he portano al successo (Mackenzie e Cushion, 2013).