Pallanuoto, occorrono strategie mirate

Analisi delle occupazioni dei giocatori
di pallanuoto di Serie A1 maschile

di Giovanni Bianco

Introduzione e stato dell’arte
Viviamo nell’era dei Big data e della digitalizzazione, abbiamo la possibilità di accedere ad una fonte praticamente illimitata di notizie ed informazioni, anzi siamo letteralmente bombardati da nozioni allo stato grezzo. Risulta quindi fondamentale analizzare il materiale a disposizione, per ricavarne informazioni utili a supporto delle nostre decisioni. Nel mondo Industry italiano l’analisi dei dati, al fine di supportare le decisioni strategiche aziendali, è divenuta indispensabile a tal punto che la figura del “Data Analyst” è inserita tra le cinque professioni più ricercate nel mondo del lavoro [1]. Lo sport, sia a livello di business che di prestazione atletica, non può prescindere da questa innovazione strategica [2]. Tra gli esempi più rilevanti vi è la collaborazione tra FIGC, Wylab e Top-IX per la formazione di “football data analyst”, futuri manager in grado di compiere scelte, basate su modelli matematici predittivi, mirate sia allo sviluppo societario che ad aspetti di performance atletica che allo scouting [3]. Anche L’NBA si è affidata ai big data per sviluppare sistemi di analisi prestazionali degli atleti e per identificare modelli di business vincenti [4].

Fatto conclamato è che il nostro movimento ogni anno, anche a causa delle recenti crisi economiche, peggiora le sue condizioni d’essere: sempre più società sono in affanno dal punto di vista economico e finanziario di conseguenza anche molti atleti si trovano a dover affrontare difficoltà economiche e drastiche scelte di vita; il campionato ha perso appetibilità; la visibilità e l’interesse relative alla pallanuoto sono ai minimi storici.

Personalmente le scelte finora attuate, per tentare di invertire la drammatica linea di tendenza del nostro movimento, mi sono spesso sembrate basate su sensazioni generali non supportate da un’analisi approfondita o comunque non indirizzate verso le reali problematiche che stanno affossando la pallanuoto: modifiche nei regolamenti di gioco [5] o workshop tra addetti ai lavori [6,7]. Sono convinto che i tentavi realizzati sino ad ora, seppur comunque utili, non siano sufficientemente adeguati alle problematiche che ci troviamo ad affrontare, inoltre credo che un approccio più analitico, basato su studi statistici sia fondamentale per ottenere una visione corretta del nostro movimento e quindi per proporre soluzioni strategicamente più efficaci.

Analisi e presentazione dei risultati
Quanto sopra introduce l’analisi che ho condotto sulla Serie A1, in particolare sui giocatori della massima serie. Partendo dai roster delle squadre reperibili sul web sono state definite quattro classi di giocatori, e una classe aggiuntiva per giocatori di cui non è stato possibile reperire le informazioni:

• Professionisti (PRO), giocatori che non svolgono altre attività se non quella pallanuotistica quindi con massima disponibilità per allenamenti e partite;
• Studenti Liceali (LIC), giocatori che oltre all’attività pallanuotistica sono iscritti alle scuole superiori con disponibilità limitata (pomeriggio/sera) per allenamenti e partite;
• Studenti Universitari (UNI), giocatori che oltre all’attività pallanuotistica sono iscritti all’università con disponibilità limitata ma flessibile (pause pranzo e tempi morti tra le lezioni) per allenamenti e partite;
• Lavoratori (LAV), giocatori che oltre all’attività pallanuotistica svolgono attività lavorativa (tempo pieno/ part time) quindi con disponibilità di tempo molto limitata e poco flessibile per allenamenti;
• Indeterminati (IND), giocatori di cui non è stato possibile reperire informazioni sull’attività extra pallanuotistica.

Tramite ricerca web ed interview sono stati ricavati i seguenti numeri, assoluti (Fig.1a) e percentuali (Fig.1b), per ogni classe (Tab.1).

	A1 M (%)	A1 M (Ass)	Età Media
TOT	100	205	1995
IND	7	15	1998
LAV	18	36	1991
PRO	36	74	1991
LIC	20	41	2002
UNI	19	39	1999

Tabella 1. Numero, assoluto e percentuale, di giocatori appartenenti ad ogni classe con relativa età media

Dalla tabella si evince che la classe preponderante è quella dei giocatori PRO i quali sono il 37% del totale, mentre le tre classi LIC, UNI e LAV seguono con numeri molto simili, rispettivamente 20%, 19% e 18%, infine gli indeterminati sono il rimanente 7%, per età media questi ultimi sono compresi tra i giocatori LIC e UNI (Tab.1). Si potrebbe quindi supporre che siano da ricondurre a queste due classi di appartenenza, ma nel presente studio verranno lasciati fuori in modo da essere conservativi.

Figura 1 (a,b). Distribuzione dei giocatori A1 nelle differenti classi

Interessante notare che sommando insieme le due classi LIC e LAV, ovvero quelle due classi che più difficilmente possono condurre due allenamenti giornalieri, si ottiene il 38% dei giocatori totali, quindi nel campionato di serie A1 ci sono più persone messe in difficoltà dai doppi allenamenti giornalieri che giocatori PRO (Fig.2a). Inoltre, se si vanno a sommare alle due categorie LIC e LAV anche gli UNI, i quali hanno meno restrizioni ma sono pur sempre vincolati a lezioni ed esami, si può notare che il 57% dei giocatori del campionato di Serie A1 conducono attività extra pallanuotistiche potenzialmente in contrasto con gli allenamenti (Fig.2b).

Figura 2 (a,b). Comparazione tra giocatori PRO e altre categorie cumulate

Altro aspetto interessante è vedere come togliendo dal modello le prime due squadre del campionato, Recco e Brescia, i giocatori PRO diventino il 26% dei giocatori totali, e come il peso della classe aggregata LIC+LAV (43%) aumenti in maniera sostanziale (Fig.3a). Uguale discorso anche per la somma di LIC, LAV e UNI che arriva al 65% (Fig.3b). Questo numero può essere molto significativo in quanto indica che le rimanenti undici squadre di serie A1 hanno le capacità economiche per potersi permettere di avere solo il 25% del roster composto da atleti PRO.

Figura 3 (a,b). Comparazione tra giocatori PRO e altre categorie cumulate, escludendo le prime due squadre del campionato (Recco e Brescia)

Conclusioni
Provando a razionalizzare i numeri precedentemente presentati, in modo da trarre delle conclusioni che possano essere prese come spunto di riflessione, sono stati identificati quesiti e riflessioni che a mio parere sarebbe interessante approfondire e verificare:

• I giocatori di serie A1 sono per un quinto studenti liceali, sarebbe interessante analizzare i loro punti di vista per poterne capire le necessità e problematiche al fine di poter identificare delle soluzioni mirate a scongiurare la possibilità che la fine del liceo coincida con la fine della carriera sportiva. A tal proposito si potrebbe cercare di identificare percentuale di studenti liceali che smettono di giocare finita la quinta classe.
• Gli studenti universitari sono anch’essi un quinto del totale dei giocatori, come possono essere aiutati a non dover scegliere tra l’allenamento e la lezione? Sarebbe utile capire se a livello territoriale le società sportive riuscissero ad avere un rapporto di collaborazione con le università e relativo CUS in modo da creare un ambiente di prolifica cooperazione (residenze universitarie per atleti/mense universitarie/borse di studio pagate dalle società)? Sarebbe utile se la federazione collaborasse con il MIUR per incentivare la figura degli atleti/studenti?
• Per quanto riguarda i lavoratori anch’essi un quinto del totale, sarebbe utile garantire la flessibilità degli allenamenti o comunque piani di allenamento differenziato per evitare che si debba scegliere tra lavoro e pallanuoto? Non è da sottovalutare il fatto che gli atleti lavoratori (come gli atleti universitari e liceali) a parità di qualità degli atleti professionisti risultano essere un costo inferiore per le società e quindi una risorsa a basso costo, creando così posto per gli atleti professionisti.
• Sarebbe utile se gli atleti avessero voce in capitolo su temi che li riguardano in maniera diretta e fossero rappresentati da un’associazione di categoria? Un’associazione di categoria che rappresenti tutte e quattro le classi di atleti, in maniera proporzionale, in modo che tutti abbiano effettivamente almeno un rappresentante che curi l’interesse comune?

La speranza è che questa analisi possa suscitare riflessioni e che possa essere un tassello per lo sviluppo di soluzioni concrete ed efficaci.

Giovanni Bianco
(centroboa Metanopoli)

1. Vicky McKeever, “LinkedIn names the fastest-growing jobs across Europe”, CNBC, 12 dicembre 2019.
2. di Biagio S., Tremolada L., “I Big data che aiutano gli atleti e il business”, Sole 24 Ore, 10 settembre 2015.
3. “Football Data Analysis, il calcio studia i big data”, Corriere dello Sport, 25 settembre 2019.
4. Andrew Baerg, “Big Data, Sport, and the Digital Divide: Theorizing How Athletes Might Respond to Big Data Monitoring”, Journal of Sport and Social Issues, 2017.
5. Roberto Santangelo, “Pallanuoto, cambiano le regole! Svolta rivoluzionaria, ecco tutte le novità e le modifiche”, Oasport, 10 dicembre 2018.
6. Corcione M., “Dossier pallanuoto di A1 maschile: cause della crisi e rimedi”, Waterpolo People, 23 febbraio 2016.
7. Grillone F., “Il De Magistris a Controfuga: chi è responsabile del declino della pallanuoto?”, Waterpoloitaly, 11 Giugno 2020.