Decision-making multicriteriale nel calcio: un’analisi bibliometrica

Perché le scelte più intelligenti contano nel calcio moderno

Dietro ogni voce di mercato, formazione titolare e piano a lungo termine di un club c’è un labirinto di decisioni che va ben oltre il semplice individuare un giocatore di talento a occhio nudo. Questo articolo esamina come i ricercatori utilizzino strumenti decisionali strutturati per aiutare i club a bilanciare molti fattori contemporaneamente, dalla condizione fisica e abilità al rischio di infortunio e alle esigenze di squadra. Mappando il piccolo ma in rapida crescita campo di questi studi, gli autori mostrano come il supporto decisionale basato sui dati stia rimodellando il modo in cui il gioco è gestito fuori dal campo.

Come gli strumenti decisionali entrano in campo

Il calcio moderno genera un flusso enorme di informazioni, eppure allenatori e analisti devono comunque trasformare tutti quei dati in scelte chiare: chi acquistare, chi schierare, come modellare una rosa per una stagione lunga. L’articolo si concentra sulla decisione multicriteriale, una famiglia di metodi che combinano molte misure in una classifica o punteggio complessivo. Questi strumenti aiutano a confrontare giocatori, squadre o strategie pesando criteri diversi invece di affidarsi a una singola statistica o all’istinto. Gli autori usano il termine MCDM per questo ampio insieme di metodi e mostrano come sia stato impiegato per supportare domande come la scelta della formazione di una nazionale, il confronto tra club in un Mondiale o la valutazione del potenziale dei giovani calciatori.

Come lo studio mappa il campo della ricerca

Invece di testare una nuova tattica o analizzare il gioco in partita, gli autori si fanno indietro ed esaminano la ricerca stessa. Hanno cercato nel database Web of Science articoli peer-reviewed che applicano specifici strumenti decisionali, come metodi di ranking e confronti a coppie, direttamente a problemi calcistici. Dopo aver selezionato quasi duecento record e rimosso lavori al di fuori del calcio o senza un uso reale di questi metodi, sono rimasti solo 26 articoli rilevanti pubblicati tra il 2000 e il 2025. Utilizzando software specializzato, tracciano chi pubblica con chi, quali riviste sono più attive, quante volte il lavoro viene citato e quali parole chiave tendono ad apparire insieme. Questo approccio permette di rivelare schemi nascosti in un corpus di lavoro piccolo ma disperso.

Chi svolge il lavoro e cosa studia

L’analisi mostra che questo tipo di ricerca è passata da sforzi isolati a un aumento evidente negli ultimi anni, con pubblicazioni e citazioni in crescita e un picco nel 2024. Alcune università, specialmente in Turchia, si distinguono per aver prodotto diversi studi, mentre lavori provenienti da Australia, Malesia e Stati Uniti raccolgono il maggior numero di citazioni. I temi comuni includono la selezione dei giocatori, la valutazione delle prestazioni di squadra e i confronti tra club o nazionali. Poche tecniche decisionali dominano il campo, in particolare quelle che classificano le opzioni per vicinanza a un profilo ideale o organizzano i criteri in una gerarchia. Molti studi includono anche varianti fuzzy di questi strumenti, pensate per gestire l’incertezza e la soggettività insite nella valutazione delle prestazioni umane.

Temi emergenti e il ruolo dell’intelligenza artificiale

Esaminando come le parole chiave si raggruppano, gli autori identificano diversi temi principali. Un nucleo centrale collega selezione, prestazioni e metodi di ranking, segnalandolo come il cuore del campo. Un altro gruppo si concentra su idee più ampie come modelli e sistemi decisionali, mentre un ulteriore cluster tratta rischio, salute e gestione degli infortuni. Un gruppo più recente collega termini relativi all’intelligenza artificiale, ai calciatori e alla selezione, indicando un interesse crescente nel combinare strumenti decisionali classici con apprendimento automatico e dati di tracking. Le reti di collaborazione internazionale mostrano che paesi come Spagna, Regno Unito, Stati Uniti e Australia fungono da ponti tra diversi gruppi di ricerca, favorendo la diffusione di metodi e idee oltre i confini.

Cosa significa per il futuro del gioco

Per i lettori interessati a come i club prendono decisioni più intelligenti, la conclusione dell’articolo è chiara: gli strumenti decisionali strutturati stanno diventando una parte importante del lavoro dietro le quinte del calcio, ma il campo è ancora giovane. Gli autori chiedono test più accurati sulla sensibilità dei risultati rispetto ai pesi e ai metodi utilizzati, dati più ricchi che catturino il contesto e le tattiche invece dei soli numeri grezzi, e prove nel mondo reale all’interno dei club per verificare quanto questi strumenti supportino realmente le decisioni dello staff. Man mano che più squadre cercano un vantaggio nel reclutamento, nella pianificazione delle formazioni e nella strategia a lungo termine, la combinazione attenta del giudizio umano con analisi multicriteriale trasparente potrebbe aiutare a trasformare montagne di dati in decisioni più facili da spiegare e più robuste sotto pressione.

Citazione: Belhouchet, H., Dergaa, I., Zoudji, B. et al. Multi-criteria decision-making in soccer: a bibliometric analysis. Humanit Soc Sci Commun 13, 595 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06968-9

Parole chiave: analisi del calcio, selezione dei giocatori, presa di decisione, dati sportivi, prestazioni della squadra