Biomeccanica e talento negli arcieri: studio Taha 2018

Cinquanta giovani arcieri malesi, 37 ragazzi e 13 ragazze tra i 13 e i 20 anni, hanno tirato una volée di sei frecce a 50 metri indossando alcuni sensori, e gli autori hanno provato a riconoscere i ragazzi di maggiore potenziale con un algoritmo di apprendimento automatico. Le misure erano cinque: l'oscillazione del corpo, il movimento dell'arco, l'attività di un muscolo flessore e di un muscolo estensore delle dita, e l'equilibrio statico. Un primo algoritmo (k-means) ha diviso gli arcieri in due gruppi, potenziale alto e potenziale basso, in base a queste misure e al punteggio.

Tre modelli a macchine a vettori di supporto, che differiscono per la scala della funzione usata, hanno poi imparato a riconoscere i due gruppi a partire dalle cinque misure. Con la validazione incrociata in cinque parti hanno classificato bene il 70% degli arcieri il modello più fine e il 64% gli altri due. Gli autori scrivono che il gruppo di potenziale alto va meglio in quasi tutte le misure, ma nei grafici a scatola l'unica differenza netta è il punteggio: per oscillazione, movimento dell'arco, attività muscolare ed equilibrio le distribuzioni dei due gruppi si sovrappongono in gran parte, e non è riportato alcun test statistico.

Dopo quattro frecce di prova, ogni arciere ha tirato sei frecce a 50 metri in condizioni che imitavano la gara. I sensori erano quattro unità Shimmer: un accelerometro fissato al bacino per l'oscillazione del corpo, un giroscopio inserito in un guanto sulla mano per il movimento dell'arco, e due coppie di elettrodi per l'elettromiografia dell'estensore delle dita a sinistra e del flessore delle dita a destra. I dati arrivavano via Bluetooth a un telefono Android a 51,2 campioni al secondo. L'equilibrio statico è stato misurato a parte con lo stork test, in piedi su una gamba sola.

Per la classificazione gli autori hanno usato modelli con funzione a base radiale a tre scale diverse, calcolate dal numero dei predittori, che sono cinque. L'unico esito riportato è la percentuale di arcieri classificati correttamente, con le relative matrici di confusione.

Il limite principale sta nel disegno: i due gruppi sono stati creati con le stesse misure che i modelli usano poi per riconoscerli, quindi il risultato dice quanto l'algoritmo ritrova una divisione costruita da quei dati, non se quelle misure indichino un talento reale. Il potenziale non è mai stato controllato nel tempo, per esempio con i risultati in gara degli anni successivi. L'articolo non dice quanti arcieri siano finiti in ciascun gruppo: se uno dei due fosse attorno al 64% del campione, un modello che rispondesse sempre allo stesso modo otterrebbe la stessa accuratezza dei due modelli più semplici.

Mancano molte informazioni di base: la disciplina, la mano dominante, come siano state calcolate le misure, i valori numerici dei gruppi e qualsiasi test statistico tra loro. Il punteggio viene da sole sei frecce. L'elettromiografia registrata a 51,2 campioni al secondo è molto al di sotto delle frequenze di solito usate per questo segnale, e un'età media di 17,0 anni con deviazione standard di 0,56 si concilia male con un intervallo da 13 a 20. Nei grafici, inoltre, l'ampiezza dell'estensore e la velocità dell'arco compaiono con valori negativi, senza spiegazione. Che attività muscolare, movimento dell'arco e oscillazione influenzino la precisione, come scrivono gli autori nella discussione, questo disegno non lo può mostrare.

Per chi tira non cambia niente, e per chi allena i giovani non offre uno strumento di selezione. È un esempio dei primi tentativi di applicare l'apprendimento automatico all'individuazione dei talenti nel tiro con l'arco, con sensori economici e indossabili. L'idea di fondo, che i ragazzi più fermi sul corpo e sull'arco facciano più punti, è in linea con altri studi sull'equilibrio e sulla stabilità della mira, ma questo lavoro non la rafforza, perché i gruppi sono costruiti mettendo insieme proprio stabilità e punteggio, e nei grafici i due gruppi si somigliano molto proprio nelle misure di stabilità.

Un modello che sbaglia tre o quattro ragazzi su dieci, e che non è mai stato confrontato con quello che quei ragazzi hanno fatto dopo, non dice niente su chi diventerà un buon arciere.