FBSO è entrato in analisi!

Perché la percentuale di side-out sul primo tocco è una delle metriche a catena più utili nella pallavolo.

Traduzione dell’articolo presente su https://substack.com/@alexsimons947623/ nr. 3

ALEX SIMONS — 5 MAR 2026

Ciao a tutti! Sono di ritorno con un altro micro-post nella serie “What Really Wins Sets”. Molti allenatori mi hanno chiesto perché ho lasciato fuori il First Ball Side-Out (FBSO) dalla mia analisi. Onestamente, la risposta è “ehm… non lo so perché?”. Quindi questo è un altro micro-post per riempire quel vuoto.

Se seguite questa serie, sapete che il Side-Out% è il singolo predittore più forte della vittoria che ho trovato in ogni dataset che ho analizzato: le conference Power 4, il Torneo NCAA (il blog completo sul torneo NCAA dovrebbe uscire in due settimane) e l’intero panorama Division I. Ma l’SO% è una metrica ampia di “fase del gioco”. Vi dice che state vincendo punti sulla ricezione di battuta, ma non vi dice come.

L’FBSO% è un tipo diverso di metrica. Invece di misurare una fase del gioco (come SO% o PS%) o una singola azione (come Good Pass% o Attack Eff%), misura l’effetto di una catena di azioni (una ricezione, un’alzata e un attacco) che devono tutte essere eseguite efficacemente in sequenza. Come allenatore trovo questo tipo di metrica a catena di azioni incredibilmente utile per valutare le prestazioni della mia squadra e anche per aiutarmi a pianificare su cosa dovremmo concentrarci in allenamento.

La Catena: Ricezione, Alzata, Kill

La maggior parte delle metriche di volleyball misura una singola azione o una singola fase del gioco. Il Kill% misura la vostra capacità di ottenere un punto quando attaccate. Il Good Pass% misura la vostra ricezione. Ma l’FBSO% è diverso. Misura una catena di tre azioni consecutive che devono tutte avere successo sulla primissima palla dopo la ricezione di battuta:

1. Una ricezione abbastanza buona da poter essere alzata: la ricezione deve dare a qualcuno (idealmente il vostro palleggiatore) una palla reale con cui lavorare
2. Un’alzata abbastanza buona da poter essere attaccata: l’atleta che alza deve fornire una palla attaccabile all’attaccante
3. Un attacco abbastanza buono da ottenere un kill: lo schiacciatore deve chiudere il punto

Rompete un qualsiasi anello di quella catena e l’FBSO% non lo conta. Una ricezione scarsa che non può essere alzata? Non è FBSO. Una buona ricezione e una buona alzata in un attacco che viene difeso? Non è FBSO.

Solo gli scambi in cui la ricezione porta direttamente a un’alzata che porta direttamente a un kill, tutto sul primo tocco, vengono considerati.

In senso stretto, ci sono casi rari in cui l’FBSO% conta una ricezione seguita direttamente da un kill senza alzata in mezzo (per esempio, uno schiacciatore che attacca direttamente la ricezione). In tutta la stagione NCAA DI 2025 (oltre 5.100 partite), questo è successo solo 392 volte su 229.509 kill totali sul primo tocco (0,17%). A tutti gli effetti, l’FBSO% misura la catena ricezione, alzata, kill.

La definizione formale: FBSO% = Kill sul Primo Tocco / Ricezioni di Battuta Totali. Il denominatore è lo stesso dell’SO% (ogni scambio in cui l’avversario ha servito), ma il numeratore è molto più restrittivo: solo gli scambi che avete vinto sul primissimo colpo.

Ecco perché questo conta. Poiché FBSO% e SO% condividono lo stesso denominatore, potete esprimere l’FBSO% come una quota dell’SO%, ovvero che percentuale dei vostri punti totali di side-out proviene da quel primo tocco? Chiamo questa la FBSO Share: FBSO% diviso SO%. Una tipica squadra Power 4 ha una FBSO Share attorno al 50%, il che significa che circa metà dei loro punti di side-out proviene dal primo colpo e metà da scambi prolungati. Quel rapporto si rivela essere un diagnostico davvero utile.

FBSO% e Dig-Set-Kill% sono in realtà cugini. Il DSK% cattura lo stesso tipo di catena (contatto, alzata, kill) ma in transizione (da una difesa invece che da una ricezione). Entrambe sono “metriche a catena” che richiedono tre azioni collegate perché tutte abbiano successo. E entrambe risultano essere forti predittori della vittoria. In un futuro post approfondirò molto di più una varietà di metriche a catena.

Quanto Bene l’FBSO% Predice la Vittoria?

Ho eseguito le correlazioni su tutte le quattro conference Power 4 e i risultati sono sorprendenti:

Tutte le quattro conference Power 4 (66 squadre, escluso Nebraska): FBSO% vs Set Win%, r = 0,81

Un r di 0,81 è una correlazione forte. Significa che l’FBSO% spiega circa il 66% della varianza negli esiti dei set nella Power 4. Per contesto, ecco dove si posiziona tra le metriche principali:

1. Side-Out%: r = 0,93
2. Point Scoring%: r = 0,91
3. Attack Efficiency%: r = 0,89
4. Kill%: r = 0,85
5. Dig-Set-Kill%: r = 0,83
6. FBSO%: r = 0,81

L’FBSO% si classifica 6° in generale, più forte dell’MTRP% (0,67), del Good Pass% (0,60) e di ogni singola metrica di resilienza che traccio. L’ACC mostra la relazione più stretta (r = 0,89), suggerendo che in quella conference, la vostra capacità di convertire la catena ricezione-alzata-kill sul primo tocco è un differenziatore particolarmente netto.

Le Squadre che Vivono e Muoiono sul Primo Tocco

Guardiamo le squadre in cima alla classifica dell’FBSO% e cosa i loro numeri ci dicono su come vincono.

Texas A&M (SEC): la Macchina del Primo Tocco

Se avete letto il mio post sugli errori in battuta, ricorderete il Texas A&M come la squadra che serve aggressivamente e vince comunque. Il loro FBSO% racconta l’altro lato di quella storia:

• FBSO%: 37,48%, il più alto in tutta la Power 4
• SO%: 66,50% | FBSO Share: 56,4% | Set Win%: 79,66%

Il Texas A&M converte oltre il 37% dei loro scambi di ricezione di battuta sul primissimo colpo. È una prestazione incredibile. E con una FBSO Share del 56,4%, più della metà di tutti i loro punti di side-out provengono da quel primo tocco, la quota più alta nella Power 4. Non devono lottare attraverso altrettanti scambi prolungati come altre squadre perché segnano immediatamente.

E basandosi su questi dati e sulla mia precedente analisi, si può iniziare a vedere parte di ciò che rende il Texas A&M speciale: battuta super aggressiva, una percentuale di Good Pass molto alta (vedi appendice per i dettagli) e la capacità di chiudere la palla sul loro primo attacco di side-out.

SMU vs. Pitt (ACC): il Primo Tocco non è Tutto

Ecco un contrasto che mostra perché l’FBSO% è uno strumento diagnostico, non tutta la storia:

L’SMU ha registrato il 2° FBSO% più alto in tutta la Power 4, un numero notevole per un programma nel suo secondo anno nell’ACC. Ma il Pitt, nonostante convertisse quasi 4 punti percentuali in meno di scambi sul primo tocco, ha vinto una percentuale più alta di set.

La differenza emerge nella FBSO Share. L’SMU ottiene il 54,9% dei propri punti di side-out dal primo tocco, e si appoggiano pesantemente su quel primo colpo. Il Pitt ottiene solo il 50,8% dal primo tocco, il che significa che quasi metà dei loro punti di side-out provengono da scambi prolungati. Quando il primo tocco non finiva lo scambio, il Pitt macinava più punti. L’eccellenza sul primo tocco vi porta lontano, ma le squadre che vincono i titoli di conference tendono a essere eccellenti su entrambi i fronti.

Spunto per allenatori: Un alto FBSO% è ottimo, ma assicuratevi di guardare attentamente quale percentuale dei vostri punti totali di side-out proviene da quel primo tocco. Se la risposta è “la maggior parte”, il vostro gioco negli scambi prolungati potrebbe aver bisogno di attenzione.

Wisconsin vs. Penn State (Big 10): il Pacchetto Completo contro la Dipendenza dal Primo Tocco

Questo contrasto è quello che mi ha davvero colpito:

L’FBSO% di Penn State (33,78%) è solo circa un punto percentuale dietro quello del Wisconsin (34,76%). Ma guardate la FBSO Share. Penn State ottiene il 55,7% dei propri punti di side-out dal primo tocco, mentre il Wisconsin ottiene il 52,6%. Penn State è più dipendente dai kill sul primo tocco, mentre il Wisconsin ottiene punti sul primo tocco e in transizione.

La differenza diventa chiara nell’SO%. Quello del Wisconsin è 66,03% contro il 60,63% di Penn State. Quella differenza di 5,4 punti percentuali si basa quasi interamente sulla capacità del Wisconsin di segnare in transizione. Penn State è una squadra dipendente dal primo tocco. Quando la catena funziona (ricezione, alzata, kill) sono eccellenti. Ma quando il primo tocco non finisce lo scambio, faticano più della maggior parte. Il Wisconsin ha il pacchetto completo: conversione élite sul primo tocco e capacità élite negli scambi prolungati.

Spunto per allenatori: Se siete un allenatore che guarda i propri numeri e vedete un forte FBSO% ma una FBSO Share sopra il 55%, quello potrebbe essere un segnale. La vostra offensiva sul primo tocco funziona, ma la vostra capacità di segnare in transizione potrebbe aver bisogno di attenzione.

Il Quadro più Ampio: Tutta la NCAA Division I

L’analisi della Power 4 mi ha dato 66 squadre al più alto livello dello sport. Cosa succede quando faccio zoom out sull’intero panorama DI?

Per scoprirlo, ho usato lo stesso processo di prima usando oltre 5.100 file di partita che coprono l’intera stagione NCAA DI 2025. Dopo aver filtrato gli avversari non-DI (università canadesi, scuole DIII e altri programmi non-DI che apparivano nel dataset da partite di esibizione e pre-stagione), ecco cosa dicono i dati sulle 349 squadre in DI:

NCAA DI Completa (349 squadre): FBSO% vs Set Win%, r = 0,83

La correlazione aumenta effettivamente leggermente da 0,81 a 0,83 quando si espande a tutta la DI. Questo è inusuale. La maggior parte delle metriche perde potere predittivo quando si fa zoom out dalla Power 4 all’intero panorama DI, perché c’è più rumore in tutto: forza del calendario, qualità della conference, profondità della rosa. Ma l’FBSO% si mantiene su tutta la linea. La media DI dell’FBSO% è circa il 28%, contro circa il 30% per le squadre Power 4.

Perché l’FBSO% si mantiene così bene? La mia migliore spiegazione è che la catena stessa (ricezione, alzata, kill sul primo tocco) è una sequenza di abilità fondamentale che separa le buone squadre dalle cattive squadre a ogni livello dello sport. I programmi che riescono a collegare costantemente quei tre anelli segnano più efficientemente sulla ricezione di battuta, e quella relazione è altrettanto forte su tutte le 349 squadre DI quanto lo è nella Power 4.

Cosa Significa per il Vostro Programma

Tre spunti da questa analisi:

L’FBSO% è una catena, non un anello. Non misura la ricezione o l’alzata o l’attacco. Misura tutte e tre che lavorano insieme sul primo tocco. Ciò significa che migliorare una qualsiasi di quelle abilità in isolamento aiuta il vostro FBSO% solo se anche gli altri due anelli sono solidi. Una squadra che riceve bene ma alza o attacca male non vedrà il pieno beneficio della loro buona ricezione. Una squadra che alza bene da ricezioni scarse non vedrà il pieno beneficio della loro buona alzata a meno che anche la loro capacità di attaccare non sia solida. La catena è vincolata dall’anello più debole, e l’FBSO% vi dice quanto bene funziona la catena complessiva.

La vostra FBSO Share rivela il vostro profilo di side-out. Dividete il vostro FBSO% per il vostro SO% e ottenete la frazione di punti di side-out che provengono dal primo tocco. Almeno nella NCAA DI, se la vostra FBSO Share è sopra circa il 55%, la vostra squadra potrebbe essere troppo dipendente dai kill sul primo tocco e avere bisogno di lavoro sulla capacità di giocare in difesa e segnare in transizione. Se è sotto circa il 48%, la vostra offensiva sul primo tocco potrebbe avere margine di miglioramento, anche se il vostro gioco negli scambi prolungati vi sta portando avanti. La media Power 4 è proprio intorno al 50%, e le squadre élite tendono a essere forti su entrambi i lati di quella divisione con alcune eccezioni evidenti come il Texas A&M.

L’FBSO% è il 6° predittore più forte della vittoria nella Power 4 (r = 0,81). Ciò lo rende una delle metriche “di sottoscenario” più utili disponibili: una catena di eventi specifica e misurabile che gli allenatori possono mirare a migliorare.

Dati provenienti dai file di partita .DVW per la stagione NCAA DI 2025. L’analisi Power 4 copre 66 squadre in ACC, Big 10, Big 12 e SEC (escluso Nebraska). L’analisi DI copre 349 squadre da oltre 5.100 file di partita, con i programmi non-DI (canadesi, DIII, DII, NAIA) filtrati. Analisi condotta usando una pipeline R personalizzata.

P.S. Potreste chiedervi delle altre metriche a catena nel mio sistema. Per esempio, Dig-Set-Kill% (DSK%). Cattura lo stesso tipo di sequenza contatto, alzata, kill ma in transizione, da una difesa invece che da una ricezione di battuta. Il DSK% in realtà correla leggermente più fortemente con la vittoria (r = 0,83 contro 0,81 per l’FBSO%). Approfondirò il DSK% e alcune altre metriche a catena in un futuro post.

Appendice: il Good Pass% del Texas A&M

Ho menzionato sopra che la storia dell’FBSO% del Texas A&M inizia con la ricezione. Ecco i dati a supporto di questo: il Texas A&M ha registrato un Good Pass% del 59,2% nella stagione 2025, 2° su tutte le 66 squadre Power 4, dietro solo lo Stanford (60,2%). La media Power 4 è del 48,9%, quindi gli Aggies sono oltre 10 punti percentuali (> 2 deviazioni standard) sopra la media. Quando ricevete così bene, date al vostro palleggiatore una gran bella palla con cui lavorare su quasi 6 ricezioni su 10. Quella è un’ottima base su cui costruire una catena FBSO d’élite.