Fabio Caressa: big data e blockchain cambieranno il mondo del calcio

Intervista esclusiva a QuiFinanza con Fabio Caressa che ci racconta come predittività, big data e blockchain rivoluzioneranno il mondo del calcio

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Redazione

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Pubblicato: 12 Novembre 2018 12:49Aggiornato: 14 Giugno 2022 17:43

Fabio Caressa, giornalista, conduttore televisivo e telecronista sportivo italiano, ha iniziato a lavorare in televisione nel 1986 presso Canale 66, emittente locale romana legata a TeleRoma 56. Durante il corso di laurea in Scienze politiche alla LUISS, ottenuta con una tesi sperimentale sulla CNN ed i possibili controlli internazionali sulle sue produzioni, si diploma in Public Speaking alla UCLA (1988) ed in lingua spagnola all’Università di Salamanca (1990).

Conduce diversi programmi ma l’approccio scientifico e statistico al mondo del calcio si comincia a intravedere nel 2010 con la conduzione della rubrica calcistica “Com’è fatto il calcio” in cui con l’aiuto del professore di biofisica Nicola Ludwig spiega scientificamente il gioco del calcio. Fabio Caressa da quindi sempre appassionato da statistiche e dati, è passato a trovarci per una chiacchierata sul mondo del calcio e per capire come i big data cambiano e cambieranno il calcio per come lo conosciamo oggi.

Fabio, grazie intanto per questa chiacchierata concessa a QuiFinanza.it. Parliamo di big data, algoritmi applicati e come questi abbiano cambiato l’economia del calcio. 

A proposito di finanza devo dirti che i primi testi che ho studiato sugli algoritmi e di big data vengono proprio dalla finanza. Aggiungo che poi vengo dalla lettura di Asimov che aveva già intuito la grande potenzialità dei dati che secondo me possono togliere un po’ entropia nel mondo

Secondo te l’uso dei dati ha cambiato il mondo del calcio e inoltre si può stabilire il valore di un giocatore analizzando i dati? Ad esempio un giocatore come Busquets, magari meno appariscente di altri, ma con una percentuale di precisione nei passaggi intorno al 98% si può indicare come uno dei migliori centrocampisti e quindi aumentare la sua valutazione?

Io credo che gli allenatori ormai utilizzino i dati. Sui dati si può stabilire se un giocatore è più in condizione di altri grazie ai parametri. Con gli stessi dati si può alleviare (non impedire) la possibilità che i giocatori si infortunino muscolarmente.
Tu hai fatto l’esempio di Busquets, io ti faccio l’esempio di Ter Stegen che è quello che ha le migliori statistiche del mondo in questo momento eppure si parla sempre di Neuer ma il valore di Ter Stegen è sicuramente molto alto in questo momento. Questa è quindi sicuramente la nuova strada. Ti faccio alcuni esempi. il Manchester City è stato tra i primi a intuire l’importanza dell’utilizzo dei dati e l’allenatore italiano che per primo ha creduto in questo è Roberto Mancini che lo ha ampliato nel City dove l’aveva già trovato, ma non solo; l’aveva introdotto nel Galatasaray, e quando lui è andato via dal Galatasaray, i dirigenti si erano talmente innamorati di questa cosa che gli allenatori successivi per essere accettati dal Galatasaray dovevano sottostare all’obbligo di utilizzare i dati. Ma questo è spiegabile: infatti il calcio è molto “sensazione” però secondo me la diversità tra chi segue il calcio da tifoso e chi lo segue dal punto di vista professionale e scientifico è proprio questo. L’analisi dei dati ti toglie la sensazione e ti da qualcosa di più vicino alla certezza.

Non pensi però che queste certezze e i dati freddi possano un po’ anche impoverire anche il lavoro giornalistico. Con l’intelligenza artificiale oggi si potrebbero inserire i dati in una macchina e si potrebbe avere il resoconto scritto di una macchina. Non c’è questo pericolo?

Io credo di no perché il calcio è anima e il giornalista che si occupa di sport vende anima e sentimento e credo che questo la macchina non lo possa dare quindi la sfumatura dell’emozione è una cosa fondamentale. Una cosa è l’analisi, e una cosa è esporre l’analisi in maniera emozionale.

L’analisi del dato è più importante per un ruolo rispetto ad un altro nel campo di gioco?

No, tutti i ruoli sono importanti e l’analisi del dato può influenzare la scelta di un club nella cessione o nell’acquisto. Ti faccio un altro esempio che non conoscono in tanti: il motivo per cui Strootman è stato venduto dalla Roma è perché i dati a loro disposizione dicevano che il giocatore dalla trequarti offensiva non incideva nel gioca della Roma e siccome la Roma voleva fare un gioco molto incisivo in quella zona di campo Strootman è stato ceduto per questi motivi.

Alcuni portieri usano i dati per analizzare il comportamento dei calciatori magari riferito a come calciano i rigori ma sono soprattutto le società ad usare i dati.

Non solo. Ci sono molte aziende che producono e rendono disponibili i dati e i parametri come Wallabies e Transfermarket dove l’andamento dei giocatori può essere messo in comparazione oggettiva con il loro valore e questo è molto importante perché in realtà sul valore dei giocatori intervengono dei fattori esterni e di catena di vendita che influiscono moltissimo sul prezzo del giocatore che a livello puro sarebbe molto inferiore e quindi noi analizzando la differenza tra il valore puro del giocatore e quanto poi alla fine è stato pagato questo giocatore, riusciamo a capire quali siano gli elementi distorsivi che in questo momento stanno intervenendo finanziariamente nel mondo del calcio. E io credo che anche qui ci sarà uno sviluppo interessante perché credo che con il blockchain si arriverà presto ad un mercato autogestito dai calciatori stessi senza intermediazione. Ci vorrà un po’ di tempo ma vedrai che quella sarà la strada.

È strano sentire parlare di calcio e blockchain. Fabio cosa ne farai di questo approccio statistico al mondo del calcio? Hai dei progetti?

Allora, degli algoritmi io da anni sto cercando la pietra filosofale, cioè sto cercando un’organizzazione degli algoritmi che mi possa definire una certa predittività del risultato; io credo che il risultato con una certa predittività adesso con tutti i numeri che abbiamo a disposizione si possa avere così come è vagamente predittivo anche il sistema che si usa in economia. Perché vagamente? Perché poi la volatilità, l’emotività che ti porta ovviamente a dei cambiamenti, cioè se il giocatore che ha dei numeri straordinari ma nella partita decisiva “se la fa sotto” e non calcia in porta quando deve calciare, quello l’algoritmo te lo può dire, però credo che ci si possa avvicinare e quindi poi avendo una predittività puoi anche a livello di società cambiare alcune tue filosofie sia di azione come società, sia di azione sul campo proprio perché sai che in quella maniera predittivamente non andresti molto lontano. Questa secondo me è la vera pietra filosofale. È molto complesso, perché innanzitutto non esistono tutti i dati ancora come ad esempio un dato fondamentale che ancora non si ha e la qualità effettiva del tempo di possesso palla del giocatore. Infatti il possesso palla non è un elemento statistico di fatto perché quando io passo la palla a te, il tragitto che fa il pallone non è possesso di palla mio, è possesso palla di nessuno, quindi avere la capacità di identificare ad esempio i tempi di recupero di pallone precisi, le zone di recupero di pallone ma la qualità effettiva del tempo di possesso dei giocatori, questa è una chiave che ancora non è stata trovata. Ci sono delle cose che ancora non abbiamo come dato, anche se magari qualcuno lo sta facendo, però come dato pubblico ancora non è disponibile, insomma ancora manca qualcosa.

Pensi che il mondo del betting e delle scommesse in generale abbiano capito meglio come usare i dati?

Loro già da anni lavorano su questa cosa. Devo dire rispetto a quanto uno pensi, secondo me c’è ancora un certo livello di estemporaneità nell’analisi però so che loro stanno andando in quella direzione e per loro una certa predittività di certezza vuole dire billions all’anno.

Hai mai pensato di scrivere un libro su questi temi?

Sto lavorando a un libro e questa componente è una parte del libro. Il libro che uscirà a marzo 2019 sarà sulle 11 regole per avere successo nella vita. Queste 11 regole per avere successo nella vita sono mutuate dagli incontri, meeting e dalle lezioni che io faccio con le grandi aziende nelle quali traduco una cosa che è diventata mia proprio per gli studi che ho fatto, cioè tutti i concetti di resistenza al cambiamento, team building, di capacità di leadership, sviluppo della leadership. Tutte queste cose che sono poi “l’aziendalese” io le metto in relazione col mondo del calcio, cioè faccio degli esempi vincenti e queste sono cose che funzionano per avere successo nel lavoro e nella vita. Uno dei modi per avere successo nella vita è non accontentarsi del concetto “sono fortunato” e/o “sono sfortunato”. Io credo che fortuna e sfortuna esistano entro certi limiti all’entropia. L’entropia in fisica è considerata come elemento di caos nel mondo, il caos nel mondo esiste certamente, ma se tu hai gli strumenti adeguati per analizzare quello che stai facendo, tu riesci a limitare l’entropia, è quella è una delle chiavi del successo. A me piace sottolineare sempre che ad esempio Arrigo Sacchi è uno di quelli che ha cambiato il calcio perché lui è arrivato a una definizione più geometrica del calcio proprio perché da visionario è riuscito ad avere un punto di vista differente e Secondo me nella vita e nel lavoro, per riuscire ad avere un punto di vista differente, avendo a disposizione gli strumenti per avere una informazione corretta è una dei punti di partenza per vincere.