Parametri fisiologici e arcieri forti: Taha 2018

Cinquanta giovani arcieri malesi, 37 ragazzi e 13 ragazze tra i 13 e i 20 anni, sono stati divisi in tre gruppi, ad alto, medio e basso potenziale, con un'analisi dei cluster che metteva insieme il punteggio di tiro e cinque misure prese a riposo o riferite: frequenza cardiaca, pressione massima e minima, frequenza del respiro e calorie assunte. Poi un algoritmo di classificazione, il k-nearest neighbour, ha cercato di riconoscere il gruppo di ciascun arciere a partire dalle stesse misure.

La versione con un solo vicino (k = 1) ha classificato correttamente l'84% degli arcieri, quella con 10 vicini il 78%, quella con 100 il 56%; quest'ultima metteva tutti nel gruppo ad alto potenziale, che doveva quindi contare circa il 56% del campione. Secondo gli autori il gruppo migliore aveva i valori più alti di frequenza respiratoria a riposo, di calorie e di punteggio, mentre frequenza cardiaca e pressione non distinguevano i gruppi. Il lavoro non riporta né i valori medi delle misure né il numero di arcieri in ciascun gruppo: le differenze si vedono solo in un grafico.

Il punteggio veniva da una sola volée: quattro frecce di prova e poi sei frecce contate a 50 metri, su un campo che simulava la gara. Il tipo di arco non è indicato. Pressione e frequenza cardiaca sono state misurate al mattino, seduti, prima di qualsiasi esercizio, con un misuratore automatico Omron al braccio sinistro; la frequenza respiratoria contando a mano per un minuto i movimenti del torace, tre volte, e tenendo il valore più alto. L'alimentazione veniva da un diario di tre giorni, due feriali e uno nel fine settimana, compilato dagli arcieri e analizzato con un software nutrizionale.

I tre gruppi sono stati creati con un'analisi gerarchica dei cluster. La classificazione usava tre versioni del k-nearest neighbour, con 1, 10 e 100 vicini e distanza euclidea, valutate con una validazione incrociata in cinque parti; gli esiti sono l'accuratezza complessiva e la precisione e il richiamo per ciascun gruppo.

Il disegno ha un problema di fondo: i gruppi sono stati costruiti a partire dalle stesse variabili che poi l'algoritmo usa per riconoscerli, punteggio compreso. Che un classificatore ritrovi i gruppi che un'altra analisi ha disegnato sugli stessi dati è quasi scontato, e non dice che quelle misure prevedano il livello di un arciere. La versione con 100 vicini, su 50 arcieri, non ha senso pratico: con così pochi dati assegna per costruzione tutti al gruppo più numeroso.

Sei frecce a 50 metri sono troppo poche per definire il livello di un arciere, e chiamare «potenziale» un gruppo costruito su un punteggio di un giorno è una scelta di parole, non un risultato. Non ci sono tabelle con i valori delle misure né test statistici sulle differenze tra gruppi. La lettura per cui un respiro più frequente a riposo indicherebbe un migliore controllo è degli autori, ed è discutibile, perché di solito una frequenza a riposo più bassa si associa a uno stato più rilassato. Anche i dati descrittivi lasciano dubbi: un'età tra 13 e 20 anni con media 17,0 e deviazione standard di 0,56 è difficile da conciliare, e la didascalia della figura parla di due classi invece di tre.

Per chi tira lo studio non porta indicazioni. Il messaggio degli autori, che respiro a riposo e calorie distinguano gli arcieri migliori, non è sostenuto dal disegno: i gruppi erano costruiti anche sul punteggio, e mancano i valori e i confronti statistici. Pressione e frequenza cardiaca a riposo, poi, non distinguevano i gruppi nemmeno secondo gli autori.

Per un allenatore che sente parlare di algoritmi capaci di individuare i talenti da poche misure fisiologiche, è un esempio utile di che cosa guardare: come sono stati definiti i gruppi, con quante frecce, e se il modello è stato provato su arcieri raccolti a parte. Qui le risposte sono, nell'ordine, con le stesse variabili usate per classificare, con sei frecce, e no.