Abilità mentali degli arcieri e k-NN: Taha 2018

Cinquanta giovani arcieri malesi hanno compilato un questionario sulle abilità psicologiche di gestione della gara e poi tirato una volée di sei frecce a 50 metri. Gli autori hanno diviso il gruppo in due con un algoritmo di raggruppamento automatico (k-means), chiamando i due insiemi arcieri molto preparati e poco preparati psicologicamente, e hanno poi provato sei varianti di un classificatore di apprendimento automatico, il k-nearest neighbour, per vedere quanto bene i soli punteggi psicologici ritrovassero l'appartenenza all'uno o all'altro gruppo.

La variante migliore, quella che usa la distanza coseno, ha classificato correttamente il 94% degli arcieri, con un coefficiente di Matthews di 0,832; la peggiore, con 100 vicini, si è fermata al 76%, mettendo tutti gli arcieri nello stesso gruppo. Secondo le figure, il gruppo più preparato aveva valori medi più alti in sei delle sette scale del questionario, con l'eccezione della libertà dalle preoccupazioni. Gli autori presentano il metodo come uno strumento per individuare i talenti con poco tempo e poca spesa.

Gli arcieri, 37 ragazzi e 13 ragazze tra i 13 e i 20 anni, venivano da programmi di sviluppo universitari e statali in Malesia. Prima del tiro hanno compilato l'Athletic Coping Skills Inventory, che dà sette punteggi: affrontare le avversità, disponibilità a farsi allenare, rendere sotto pressione, concentrazione, libertà dalle preoccupazioni, fiducia e motivazione, obiettivi e preparazione mentale. Il tiro era una simulazione di gara: quattro frecce di prova e poi sei frecce contate a 50 metri.

Secondo la figura e la discussione, il raggruppamento in due classi è stato fatto con k-means su otto variabili, cioè le sette scale e il punteggio di tiro. I classificatori, con 1, 10 o 100 vicini e distanze diverse, sono stati addestrati sulle sole variabili psicologiche e valutati con una validazione incrociata a cinque blocchi, misurando accuratezza, sensibilità, specificità, precisione, tasso di errore e coefficiente di Matthews.

Il problema principale è che il ragionamento gira su sé stesso. I due gruppi non sono definiti da un risultato esterno, come il punteggio in gara o la convocazione in nazionale, ma da un algoritmo che li ha formati su otto variabili, sette delle quali sono proprio le scale psicologiche; poi si chiede a un classificatore di ritrovarli usando le stesse scale. In queste condizioni un'accuratezza alta è attesa e dice poco sulla capacità di prevedere chi diventerà un buon arciere. Il punteggio di tiro, sei frecce sole, è una sola di quelle otto variabili, e l'articolo non mostra quanto i due gruppi differissero al bersaglio.

Il campione è piccolo e sbilanciato: dalle percentuali della tabella i gruppi risultano di circa 38 e 12 arcieri, e un classificatore che mettesse tutti nel gruppo più numeroso avrebbe già il 76%, quanto la variante peggiore. Ci sono anche segni di poca cura: la deviazione standard dell'età è 0,56 nel testo e 0,056 nell'abstract, valori difficili da conciliare con un'età tra 13 e 20 anni; il metodo parla due volte di SVM, un altro algoritmo, probabilmente un residuo di un lavoro precedente degli stessi autori; la sensibilità della variante coseno (97,87%) non quadra con gli altri valori della stessa riga. È un breve articolo di convegno di ingegneria, senza dati individuali.

Per un arciere o un allenatore lo studio non offre uno strumento pronto. Mostra che, in un gruppo di giovani, le sette scale del questionario sulle abilità di gestione della gara si muovono insieme abbastanza da separare chi ha punteggi alti da chi li ha bassi, cosa che si vede anche senza apprendimento automatico. Non mostra che quei punteggi prevedano i risultati futuri, perché nessuno è stato seguito nel tempo e il tiro è stato misurato su sei frecce.

Il questionario in sé può servire a un allenatore come base di conversazione con l'atleta su concentrazione, fiducia o gestione della pressione. Usarlo per scegliere chi tenere in un programma, sulla base di questo studio, andrebbe oltre quello che i dati permettono.