Il presidente della FIGC, Gabriele Gravina, nella giornata di oggi potrebbe spiegare l’algoritmo ai vari di club e organi di Serie A. L’algoritmo sarebbe, ovviamente, solamente un piano C in caso di nuovo stop. Sportitalia ieri ha emesso un’anticipazione dello stesso, provando a spiegarlo:
Come si legge nel documento, “l’algoritmo, potrà trovare applicazione nei casi di sospensione e/o annullamento dei campionati e comunque in tutti quei casi in cui non sia possibile proseguire e portare a termine nei tempi necessari un campionato, con riferimento tanto alla regular season che alle fasi post-season”.
Di seguito la formula studiata per determinare la classifica finale nella fattispecie sopracitata la cui costruzione viene presentata come segue:
- a) valorizza i dati certi desumibili dalle classifiche valide;
- b) rapporta ogni elaborazione al diverso “status” di ogni club in relazione al numero di gare valide giocate;
- c) utilizza i parametri dei “punti” e della “differenza reti” maggiormente utilizzati dai regolamenti dei vari campionati, sia a livello nazionale che internazionale, per risolvere i casi di parità e/o impossibilità di verifica ulteriore del campo di gara;
- d) ricava dai dati certi, valori-indice (media punti e indice di redditività aggregato del girone per le reti) del tutto “neutri” e “sterilizzati” rispetto a possibili influenze e distorsioni provenienti dall’esterno;
- e) pondera in maniera differente i dati immediatamente disponibili (considerati al 100%) e le loro elaborazioni (90% per i parametri legati alle media punti; 10% alle reti segnate/differenza reti).
Come funziona algoritmo Serie A, la formula
La formula, letta di primo acchito, sembra tratta da un libro di algebra più che da un documento legato al calcio:
Pt(x) + 0,90[(mpc t(x) x c t(z-x)) +(mpf t(x) x f t(z-x))]+ 0,10[(iag x Δr t(x))]
Cosa significano le varie voci?
- Pt(x)= punti realizzati dalla squadra nelle gare giocate;
- mpc t(x)= media punti in casa della squadra nelle gare giocate;
- c t(z-x)= gare casalinghe da disputare;
- mpf t(x)= media punti in trasferte della squadra nelle gare giocate;
- f t(z-x)= gare in trasferta da disputare;
- iag= indice medio di redditività aggregato dei gol segnati dalla squadra (totale gol/totali punti)
- Δr t(x)= differenza reti della squadra nelle gare giocate.
t(x) viene preso come riferimento del momento in cui congelare la classifica, e l’algoritmo tiene conto delle eventuali differenze di partite giocate tra le squadre.
(punti ottenuti) + 0,90 [(media punti casa) x (partite casalinghe da giocare) +(media punti trasferta) x (parite trasferta da giocare)]+ 0,10[(gol fatti/punti x differenza reti)]
Prendendo in considerazione questi dati possiamo simulare la classifica ad oggi della Serie A partendo, a titolo di esempio, dalla proiezione punti riguardante la Juventus attualmente in testa al campionato.
Es. Juventus -> 63 + 0,90 [(2,85) x (6) + (2) x (6)]+ 0,10 [(50/63 x 26)] = 91,2
Come cambia la classifica
Se la stagione della Serie A finisse qui e venisse utilizzato l’algoritmo, quindi, come cambierebbe ad esempio la classifica della Serie A?
Ecco come potrebbe presentarsi la graduatoria finale (tra parentesi le posizioni perse o guadagnate):
- Juventus 91,2 (=)
- Lazio 90,8 (=)
- Inter 81,4 (=)
- Atalanta 75,4 (=)
- Roma 65,5 (=)
- Napoli 55,7 (=)
- Hellas Verona 52,1 (+1)
- Parma 51,4 (+1)
- Milan 50,5 (-2)
- Bologna 47,7 (=)
- Cagliari 47,1 (+1)
- Sassuolo 47 (-1)
- Fiorentina 42 (=)
- Udinese 38,4 (=)
- Torino 38 (=)
- Sampdoria 36 (=)
- Genoa 33,7 (=)
- Lecce 32,4 (=)
- Spal 22,7 (=)
- Brescia 18,9 (=)
Così sarebbe la classifica nel caso in cui i valori rimanessero invariati al momento dell’eventuale stop. Pochi cambiamenti, se non in zona Europa, con l’Hellas che supererebbe in modo netto il Parma e il Milan.