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Le squadre sportive professionistiche sono impegnate in una corsa agli armamenti per scoprire i talenti d’élite prima dei loro concorrenti. E anche per una buona ragione: al giorno d'oggi gli atleti di alto livello valgono praticamente oro. Nello sport del calcio, anche le spese di trasferimento dei giocatori possono superare i 200 milioni di dollari , con il Barcelona FC che ha pagato 260 milioni di dollari per Neymar l'anno scorso. Con numeri di questo tipo si possono guadagnare un sacco di soldi se si riesce a individuare il talento prima che maturi. Ad esempio, durante l'ascesa di Cristiano Ronaldo a Giocatore dell'anno FIFA, il Manchester United ha realizzato un fantastico profitto dal trasferimento di quasi $ 130 milioni.
Per questo motivo le squadre sportive professionistiche dei grandi campionati come NFL, NHL e NBA si stanno concentrando su fasce di età sempre più giovani per trovare diamanti grezzi. Ora è normale scoutare giocatori di età compresa tra 8 e 9 anni con l'obiettivo di ottenere un posto fisso nelle loro accademie. Come nel film Moneyball , dove sabermetrici vengono utilizzati per scoprire talenti nascosti, le squadre sportive sono sempre alla ricerca di metodi di scouting nuovi e più potenti. Ma come prevedere con anni di anticipo Matt Ryan Diamo un'occhiata ad alcuni dei nuovi modi in cui i club stanno cercando il potenziale atletico.
L'approccio tradizionale per individuare i talenti è quello degli scout a tempo pieno che viaggiano dove necessario per trovare giocatori promettenti. Ma questo viene ora aumentato da tutti i tipi di valutazioni basate sulla scienza dello sport e dalle tecnologie più recenti. La visione artificiale, l'apprendimento automatico e altre forme di algoritmi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per analizzare le statistiche sulle prestazioni dei giocatori, i video delle partite e i dati dei sensori per identificare i talenti che allenatori e osservatori potrebbero perdere. Anche la tecnologia di tracciamento del movimento viene utilizzata per misurare fattori come i parametri di accelerazione e decelerazione durante gli sprint dello shuttle.
Nella NBA una tecnologia chiamata SportVU utilizza sofisticate analisi statistiche dei dati raccolti da enormi telecamere appese alle travi delle arene di basket. Questi raccolgono informazioni ad una velocità di 25 volte al secondo, seguendo ogni movimento di ogni giocatore in campo, compresa la palla. I numeri vengono analizzati su tutto, dalla distanza percorsa da ogni giocatore durante una partita, a quante opportunità di rimbalzo ha avuto.
Le combinate NFL e NHL sono un focolaio per gli ultimi test per raccogliere informazioni sul potenziale di eccellenza sportiva. Ciò include valutazioni mediche dettagliate e batterie di test fisiologici. Tuttavia, in passato le squadre delle combine hanno anche profilato gli atleti utilizzando NeuroTracker , al fine di scoprire il potenziale d'élite a livello cognitivo.
Oltre ad essere utilizzati per il reclutamento, i dati di questi dati di base vengono monitorati rispetto ai progressi di carriera dalla giovinezza all’età adulta. Nel giro di pochi anni, e per la prima volta in assoluto, dovrebbe fornire informazioni su quanto vantaggio si possa ottenere da un vantaggio mentale.
Allo stesso modo, US Soccer ha collaborato con NeuroTracker e Faubert Lab per valutare migliaia di giovani giocatori professionisti. Nelle valutazioni annuali, vengono valutati come riferimento centinaia di atleti al giorno e i risultati vengono confrontati con tutti gli altri test e dati demografici.
In un ampio progetto di ricerca durato anni, di data mining vengono utilizzate per scoprire ciò che conta di più durante lo sviluppo del talento. I primi risultati hanno indicato forti correlazioni tra la misurazione del potenziale talento degli scout di calcio statunitensi e i punteggi NeuroTracker.
In uno studio unico condotto con i giocatori della squadra NBA Orlando Magic , le linee di base del NeuroTracker sono state confrontate con le statistiche delle prestazioni in campo nel corso di una stagione. I punteggi NeuroTracker si sono rivelati un ottimo predittore di quali giocatori si comportano meglio in campo, in particolare per misure come il rapporto di assist e le palle perse. Erano inoltre correlati a diversi livelli di gioco per diverse posizioni in campo.
Quando si tratta di competizione, è tradizionalmente difficile prevedere quando gli atleti professionisti avranno giornate buone o cattive. Questa ricerca ha dimostrato che il profilo cognitivo potrebbe essere uno strumento sorprendentemente potente per decidere chi forma la squadra in ogni partita, per migliorare le prestazioni di una squadra nel corso di una stagione.
In uno studio fondamentale pubblicato su Nature Scientific Reports, centinaia di atleti professionisti e universitari di sport di squadra sono stati sottoposti a 15 sessioni di NeuroTracker. L’obiettivo era vedere se il successo atletico fosse un fattore determinante della prestazione mentale.
L'indagine ha dimostrato che gli atleti d'élite delle migliori squadre di NHL, EPL e Rugby hanno capacità cognitive superiori per percepire scene complesse e dinamiche. Tuttavia, cosa ancora più importante, ha scoperto per la prima volta che hanno anche una neuroplasticità molto maggiore e apprendono a ritmi molto più rapidi rispetto ai dilettanti.
Gli atleti universitari avevano anche un cervello più preparato ad adattarsi alle esigenze mentali di NeuroTracker rispetto agli studenti universitari non atleti. Questi risultati forniscono una prova evidente del fatto che le capacità cognitive di alto livello sono un fattore critico nel determinare il potenziale di carriera di un atleta, separando i migliori dagli altri.
Il talento è incredibilmente importante nello sport, ma diventa insignificante di fronte a infortuni gravi, che possono rovinare la carriera. Ad esempio, in un anno di EPL, gli infortuni costano ai club oltre 200 milioni di dollari solo in termini di salari. In alcune ricerche rivelatrici del famoso neuroscienziato Professor Faubert dell'Università di Montreal , NeuroTracker è stato messo alla prova per prevedere il rischio di lesioni del legamento crociato anteriore (ACL).
Atleti di diversi sport hanno eseguito una sequenza di salti, con un monitoraggio dettagliato del movimento che registrava la cinematica specifica della gamba e dell'anca. Quando gli atleti hanno eseguito gli stessi salti mentre eseguivano NeuroTracker, si sono verificati sottili cambiamenti di movimento in più della metà dei partecipanti. Questi hanno rivelato una maggiore suscettibilità allo stiramento del legamento crociato anteriore (LCA), che sono comuni lesioni autoinflitte causate da capacità motorie non ottimali.
Questo studio ha utilizzato NeuroTracker per simulare i carichi cognitivi delle prestazioni sportive. In questo modo ha fornito una sorta di radar degli infortuni, differenziando coloro che riescono a mantenere le abilità motorie sotto pressione e coloro che non possono. Sebbene specifico per le lesioni del legamento crociato anteriore, lo stesso principio potrebbe applicarsi a qualsiasi lesione sportiva correlata alle abilità motorie influenzate da carichi cognitivi.
Come abbiamo visto, le neuroscienze si stanno fondendo con la scienza dello sport a un ritmo sempre più rapido. Sembra già fornire informazioni preziose sulle capacità intrinseche delle star dello sport, e molto altro ancora in arrivo. La buona notizia è che tecnologie come NeuroTracker sono convenienti e pratiche da utilizzare per squadre, allenatori e atleti. Possiamo aspettarci di vedere le valutazioni cognitive aprire la strada quando si tratta di prevedere le stelle dello sport del futuro.
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