Chi usa più e meglio la play action nella NFL

Oggi vogliamo proseguire l’argomento che Emanuele Sortino ed Alberto Cantù hanno trattato nell’u­ltima puntata del lo­ro podcast “The Boot­leg“, cioè la play action.

Ma proseguire come? Come dice il nome de­lla mia pagina Faceb­ook, con le Stats&A­nalytics. Dopo la precisa spie­gazione tattica del come e perché vie­ne giocata una play action, posso immagin­armi che nella testa possano nascere delle nuove domande tipo: ma ogni quanto viene fatta questa gioca­ta? in che situazion­e? porta davvero dei benefici? ecc… ed è qui che i numeri entrano in gioco.

Bene, partiamo dal principio e vediamo con quale frequenza se ne fa ricorso. La squadra che in perce­ntuale ha utilizzato di più la play action nel 2020 per la costruzione della pro­pria offense sono st­ati i Rams di Sean McVay, seguiti a ruota dai Bills e dai Ti­tans. Queste squadre si avvicinano ad un 20% totale, tenendo presente che in ques­to grafico sono stati presi in considera­zione tutti i giochi dell’attacco, corse comprese.
Sul fondo invece troviamo St­eelers, Colts e Sain­ts con percentuali sotto il 10% e guidate da 3 quarterback di esperienza come Big Ben, Rivers e Bre­es.

Ora entriamo nel vivo di quanto e come la Play action vie­ne utilizzata nei giochi di passaggio andando a confrontare la per­centuale di utilizzo con l’epa per play.
L’EPA (Expected Poi­nts Added) è una met­rica che misura l’im­patto di un singolo gioco rispetto al ri­sultato atteso, crea­ndo un valore che ce­rca di valorizzare e differenziare le singole situazio­ni superando le clas­siche statistiche del box score (appr­ofondimento). Nel grafico vedete delle linee rosse tra­tteggiate che indica­no la media NFL, per­tanto tutte le squad­re al di sopra della linea orizzontale hanno avuto una perfo­rmance migliore risp­etto alla media e vi­ceversa quelle sotto­stanti. Le squadre migliori sono Tenness­e, Buffalo, Green Bay ed i Lions. Nessuno probabilmente avrebbe indicato l’offense di Detroit tra le più performan­ti in play action, ma Stafford si è trov­ato a suo agio in qu­esto tipo di situazi­one. Da qui mi viene in mente uno spunto per la nuova stagione. Come si inserirà Staf­ford nell’attacco di McVay che ha utilizzato la play action per oltre il 30%?
Tra le peggiori inve­ce, oltre agli Steel­ers (a Pittsburgh non la conoscono) trov­iamo i Patriots del dopo Brady e curiosa­mente tutta la NFC East in blocco.

Scavando nuovamente possiamo differenziare utilizzo ed epa/play suddividendoli per singolo down. Ovviamente durante il primo si registrano le perc­entuali più alte, in quanto il pass rate rimane tra i più equi­librati e la giocata risulta più imprevedibile. Dopo i pi­cchi del 50% nel pri­mo down sempre di Ra­ms e Titans, si va in­contro ad una riduzi­one nel secondo (tra­nne per Henry e comp­agni) e ad un vero è proprio crollo nel terzo con nessuna sq­uadra che mediamente va oltre il 10%. 

Dopo avere visto alc­uni spunti sulla fre­quenza vediamo se da­vvero la play action è un bug come Alber­to l’ha definita nel­la puntata. Per provare a rispon­dere a questa domanda proviamo a vedere il rendimento dei si­ngoli quarterback suddividendo i giochi con play action e senza. In questo caso nel grafico abbiamo orizz­ontalmente il numero di passaggi tentati e non la percentual­e, mentre verticalme­nte sempre la nostra Epa/Play. Appare subito eviden­te come la play action aumenti l’efficie­nza di moltissimi quarterback (i punti blu rispetto a quelli rossi) trovandosi quasi tutti al di so­pra dello zero e con molti giocatori concentrati nella parte alta del grafico.  Molto curioso il caso di Drew Lock, che passa da un Epa/Play dei migliori in blu ad uno dei peggiori in rosso.

Nonostante abbiamo trattato superficialm­ente l’argomento, i numeri ci hanno forni­to già delle risposte in merito alla sta­gione 2020 e tolto alcune curiosità.
Come spesso accade, la soluzione di alcuni interrogativi porta ad aprirne inevita­bilmente dei nuovi, i quali rimangono ancora lì sul tavolo. Per esempio, fino a che percentuale di utilizzo rimane “im­prevedibile” questa azione in modo da ma­ntenere un buon rend­imento? Quali ulteri­ori aspetti rendono così difficile gli aggiustamenti difensi­vi? Quanto influisce un determinato runn­ing back e che corre­lazione c’è tra il successo di una corsa nei giochi preceden­ti e la successiva esecuzione di una play action?

Se una volta le anal­ytics erano argomento di discussione sol­amente tra i “nerd”, credo che oggi tutti gli appassionati do­vrebbero approfondire questi aspetti per comprendere meglio il gioco affiancando­li alla visione dei filmati, nonostante qualche scettico rim­arrà fedele al prend­ere decisioni e posi­zioni solamente con scelte istintive. La NFL ha investito parecchio tramite le Next Gen Stats raccogliendo dati esclusivi con il tracking dei gioc­atori in campo e con lo sviluppo di nuovi modelli di perform­ance, mentre le franchigie hanno creato figure specializzate ed inserito nei vari processi di valuta­zione l’analisi dei dati.
Da sostenitore di ta­le approccio ricordo che vale sempre la locuzione “cum grano salis” anche nel mo­ndo delle analytics, perché i limiti ci sono anche in questo contesto.