Come vengono attribuiti i punteggi negli Open? E nei Games? Cosa ci aspetta nel futuro?

L’assegnazione del punteggio durante le competizioni di CrossFit® potrebbe sembrare un aspetto scontato, ma negli ultimi tempi ha generato più di una discussione all’interno della Community.

Il punto è quale possa essere il miglior metodo per calcolare i punteggi rappresentando e quantificando fedelmente le prestazioni di tutti gli atleti in gara.

IL SISTEMA TRADIZIONALE: COME FUNZIONA ADESSO

I sistemi di punteggio sono differenti per gli Open e per i Games.

Durante gli Open viene utilizzato il relative scoring, che – sostanzialmente – premia, al termine dei tre workout di qualificazione, chi ha ottenuto i migliori piazzamenti. Insomma, se arrivi ventesimo ottieni 20 punti, se arrivi 46esimo ottieni 46 punti e così via.

Il punteggio finale è dato dalla somma delle posizioni ottenute nei workout. Essendo che agli Open si iscrivono centinaia di migliaia di persone, un sistema di scoring differente avrebbe decisamente molte più difficoltà di utilizzo.

Proseguendo nel cammino incontriamo i quaterfinals online (in questo caso abbiamo una valutazione video, Andrew Hiller ne sa qualcosa e ne abbiamo parlato recentemente), a cui vengono ammessi solo gli atleti oltre il 90eismo percentile (il top 10% per gli individuals), per ogni continente (Figura 1).

A seconda dell’area geografica, avanzano tra i 120 e i 30 atleti, che si contendono i 40 posti disponibili attraverso 10 eventi di semifinale che si svolgono in presenza.

Organizzazione dei quarterfinals (fonte https://games.crossfit.com/ )

Nei Games, il sistema di attribuzione punti è di tipo discendente: ad ogni atleta viene attribuito un punteggio in funzione della posizione nella classifica finale del singolo workout.

All’atleta che finisce in prima posizione vengono attribuiti 100 punti, per gli altri i punti decrescono di una quantità fissa ad ogni posizione. Questa quantità varia in funzione del taglio degli atleti. Maggiori saranno i tagli, maggiore sarà la differenza punti.

Prendendo ad esempio i Games 2022, dove è stato effettuato un solo taglio (da 40 a 30 atleti), il decremento fisso era pari a 3 punti nella prima fase, passati poi a 4 punti nella seconda.

Va da sé che questa tipologia di scoring, in particolare quella utilizzata nei Games, non è in grado di tenere in considerazione la performance sul campo gara degli atleti, andando ad appiattire la classifica stessa. Per fare un esempio, che un atleta arrivi 1 secondo o 10 minuti dopo quello che lo precede, avrà sempre 3 punti in meno.

IL SISTEMA Z-SCORE: COME POTREBBE FUNZIONARE

Nel novembre 2021 è stato proposto un nuovo sistema, chiamato z-score o standard scoring.

Il nome deriva dal statistica e dal processo di standardizzazione.

Il sistema non è banale, ma neanche estremamente complicato. Si basa sulla tendenza naturale di un insieme di valori a distribuirsi intorno ai valori centrali (come, ad esempio, la media) e ad avere frequenze progressivamente minori verso gli estremi.

Per essere più chiari: se prendessimo un righello e misurassimo la lunghezza di un oggetto mille volte (tralasciando l’errore intrinseco del misuratore, nella fattispecie il righello), la maggior parte di questi valori si concentrerebbe nell’intorno della media delle misure stesse, mentre poche misure tenderebbero a valori estremi. Graficando poi il risultato, otterremo una curva a campana (o gaussiana o normale). Un piccolo inciso per i più esperti, in una distribuzione normale perfetta, moda, media e mediana corrispondono.

  • Ognuno di questi valori si discosta dalla media di una determinata quantità: ecco, quella quantità è chiamata deviazione standard (o scarto quadratico medio).

Tyler Watkins, un Data Analyst americano appassionato di CrossFit®, sostenuto da Brian Friend di The Morning Chalk Up, ha pensato bene di provare ad applicare questa distribuzione ai risultati di una competizione di CrossFit®.

Ora, la domanda che sorge spontanea è: perché introdurre questa tipologia di scoring rispetto a quella tradizionale?

La risposta, in questo senso, è relativamente facile: questo sistema dovrebbe permettere di rappresentare in modo più fedele la performance espressa dagli atleti sul campo gara.

Infatti, il sistema tende a premiare o svantaggiare chi si discosta maggiormente dalla media di tutti gli atleti in gara (e quindi una performance molto convincente – o viceversa – molto deludente).

Allo stesso tempo permette di ridurre i distacchi in termini di punteggio tra gli atleti che hanno avuto performance molto simili.

Facciamo un esempio.

Se per completare un workout il primo classificato ci ha messo 4 minuti, mentre il secondo e il terzo ci hanno messo – rispettivamente – 4:55 e 4:56, va da sé che la prestazione del primo è molto buona se comparata a quella del secondo e del terzo, ma tra gli ultimi due il distacco è minimo (1 solo secondo). Con il sistema tradizionale il punteggio potrebbe essere qualcosa di simile a 100, 97 e 94, con lo stesso distacco in termini di punti tra gli atleti, che non rappresenterebbe però la differenza in termini di prestazioni. Con lo z-score potremmo avere un punteggio di 100 per il primo arrivato e, in funzione della prestazione media degli atleti, di 98 e 97.8 per il secondo e il terzo, più in linea con la scarsa differenza tra le loro prestazioni effettive.

Ci sono lati negativi?

Certo, come in tutto.

  • In questo caso, questa tipologia di punteggio tende ad andare molto bene in caso di workout for time, mentre, ad esempio, in un AMRAP (in cui conteremo il numero totale delle ripetizioni) risulta più difficile essere fair.

Facciamo un esempio – l’evento 11 dei CrossFit® Games 2021. AMRAP di 11 minuti, una salita di pegboard, 7 singlearm dumbbell snatch @ 50/70 libbre e 15 heavy dubs. Le ripetizioni alla pegboard non sono paragonabili a 15 – per quanto pesanti – double unders. Mettiamo il caso in cui il primo atleta arrivasse a finire i salti doppi, e il secondo si fermasse alla fine degli snatch dello stesso giro: la differenza in termini di ripetizioni è abbastanza alta (tradotto maggior distanza tra i punti assegnati al primo e al secondo), ma lo sforzo in più richiesto è esiguo.

  • Un altro weak point è il numero di atleti presenti in gara (anche se questo vale per ogni sistema di scoring). Con lo z-score, l’influenza che hanno gli estremi (detti outliers) ha diretto impatto sul sistema di punteggio. Facciamo un altro esempio. Mettiamo che il workout sia 5 km run, con cinque atleti in gara, che finiscono rispettivamente in 18:00, 19:00, 20:00, 21:00, 22:00 minuti, ricevendo 100,75,50,25,0 punti. Se l’ultimo classificato invece ci avesse messo 43 minuti, i punti distribuiti sarebbero: 100,96,92,88,0. Inoltre, cosa succederebbe se si raggiungesse il time cap? Gli atleti che lo superano verrebbero tolti dal conteggio e gli verrebbero assegnati 0 punti?

Diventerebbe quindi di estrema importanza la definizione di un time cap adeguato (e quindi – conseguentemente – l’importanza del Demo Team).

E se avessimo applicato questa tipologia di punteggio agli ultimi Games?

Tyler Watkins, ha provato ad applicare lo z-score ai risultati degli ultimi Games, ottenendo di fatto, una classifica praticamente identica a quella ottenuta con il sistema tradizionale (solo un’inversione di posizione all’interno della top ten tra il sesto ed il nono classificato).

In tabella 1 potete trovare la comparazione trai punteggi con entrambi i sistemi per quanto riguarda l’evento 1 di questi CrossFit® Games (Bike To Work).

Lo scarto percentuale è maggiore con il sistema tradizionale, in particolare se confrontato con lo scarto reale (Tabella 1) ottenuto dagli atleti in gara. Đukić, ad esempio, classificato decimo a questo evento con un ritardo rispetto al vincitore di un minuto esatto (e quindi di uno scarto percentuale di meno del 3%), con il sistema tradizionale ha un decremento di punti del 27%, mentre con lo z-score solo del 14%. Per chi fosse interessato ad approfondire, trova qui la tabella comparativa.

Tabella 1 – è qui presentato il risultato del primo evento dei CrossFit® Games 2022, sia con il sistema di punteggio tradizionale che lo z-score. Le colonne Delta rappresentano le differenze in termini temporali o percentuali. In particolare, la colonna D_t_abs e D_t_rel rappresentano in termini temporali la differenza rispetto al primo classificato e quella con l’atleta che è arrivato una posizione davanti; la colonna D_t_% rappresenta la differenza temporale espressa in %, mentre le ultime due colonne, rispettivamente D_N_% e D_Z_% rappresentano lo scarto nel sistema di punteggio rispetto al primo classificato.

Inoltre, notizia di questi giorni, il sistema è stato provato per la prima volta durante una competizione CrossFit®, al Crash Crucible, non esattamente l’evento più famoso della off-season dopo i Games, ma che è salito alle luci della ribalta proprio a causa dell’applicazione del nuovo punteggio.

CONSIDERAZIONI FINALI

La modalità di assegnazione del punteggio potrebbe sembrare un aspetto di poco conto, ma risulta essere fondamentale per la valutazione delle performance degli atleti. Soppesando entrambe le tipologie di scoring, come normale attendersi, abbiamo sia vantaggi che svantaggi.

  • Interessante è che – tolta qualche posizione – praticamente niente cambia nella classifica finale. Quindi se da un lato otteniamo una valutazione più fedele della prestazione degli atleti, dall’altra restiamo – sostanzialmente – nel gattopardismo. Citando: “bisogna cambiare tutto affinché nulla cambi”.
  • Comunque sia, crediamo che con le dovute accortezze, lo z-score possa essere una valida alternativa al sistema di punteggio tradizionale. Sicuramente più equo, e più capace di quantificare la performance degli atleti in gara.

Crediamo anche che ogni idea, spunto o punto di discussione permettano di crescere e migliorare il CrossFit® in generale, non solo quello confinato nelle competizioni.

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