I giocatori come un unico cervello collettivo?

Cosa hanno in comune gli albatros alla ricerca di cibo, le fluttuazioni della Borsa e il movimento delle squadre di calcio? Potrebbe sembrare un accostamento bizzarro, eppure esiste un elemento matematico che lega questi fenomeni: il cosiddetto Lévy Walk, un modello di movimento che combina spostamenti brevi e frequenti con occasionali balzi più lunghi. Uno studio recente condotto dall'Okinawa Institute of Science and Technology (OIST) ha rivelato che le squadre di calcio si muovono seguendo proprio questa dinamica, come se fossero un unico organismo coordinato.

Dai fluidi ai campi da gioco: il percorso del Lévy Walk

Il concetto di Lévy Walk ha origine dalla matematica e dalla fisica. Fu il matematico francese Paul Lévy a descrivere per primo questo modello, che poi è stato applicato in numerosi ambiti scientifici, dalla dinamica dei fluidi al comportamento degli animali in cerca di cibo. Gli scienziati hanno scoperto che questa strategia di movimento è ottimale per bilanciare l'esplorazione di nuove aree e lo sfruttamento delle risorse già note.

Ad esempio, un albatros in volo non si sposta in modo casuale, ma alterna tratti di volo più brevi con lunghi tragitti in cui cerca nuove fonti di cibo. Un principio simile si applica al comportamento delle particelle nei fluidi turbolenti e persino alle scelte di investimento nel mercato azionario.

I calciatori come cacciatori di palloni

L'innovativa scoperta dell'OIST ha dimostrato che anche i calciatori professionisti seguono uno schema di Lévy Walk. Analizzando una partita della J-League, il massimo campionato giapponese, i ricercatori hanno tracciato con precisione millimetrica i movimenti dei giocatori e del pallone. Hanno così osservato che i giocatori, quando sono alla ricerca del possesso palla, adottano un comportamento simile a quello degli animali in cerca di cibo: si spostano con rapidi movimenti in una zona, per poi lanciarsi in scatti improvvisi più lunghi.

Una volta ottenuto il pallone, il loro movimento cambia radicalmente, abbandonando il modello del Lévy Walk e adattandosi alle dinamiche del gioco e alle esigenze tattiche. Ma la scoperta più sorprendente è che questa stessa dinamica si osserva non solo nei singoli giocatori, ma nell'intera squadra. Il centroide, ovvero il punto medio tra tutti i giocatori della squadra, segue lo stesso schema, suggerendo che il team si muove come un'unica entità coordinata.

Questo comportamento suggerisce che le squadre non siano semplicemente la somma di singoli giocatori, ma agiscano come un unico organismo.

Questo fenomeno potrebbe essere spiegato con la sincronizzazione inter-cerebrale, un meccanismo già osservato in coppie di individui che cooperano strettamente: quando due persone collaborano, le loro onde cerebrali tendono a sincronizzarsi, creando una connessione mentale che facilita l'azione congiunta.

L'idea che una squadra possa funzionare come un cervello collettivo apre nuove prospettive sullo studio della cognizione e della cooperazione umana. È possibile che i calciatori, anche senza rendersene conto, si sincronizzino tra loro a livello neurale, rendendo più fluida e armoniosa la loro azione in campo.

È dunque per questo che ci appassionano così tanto gli sport di squadra?

Questa scoperta potrebbe anche spiegare il motivo per cui gli sport di squadra, e in particolare il calcio, suscitano un fascino universale. La capacità dei giocatori di adattarsi e muoversi come un'entità unica potrebbe rievocare schemi di comportamento atavici, radicati nella nostra evoluzione.

In effetti, il modello del Lévy Walk è stato osservato nei cacciatori-raccoglitori preistorici e persino nei fossili di ricci di mare risalenti a 50 milioni di anni fa. Forse la nostra attrazione per il calcio è legata a un istinto primordiale: vediamo nei giocatori il riflesso di antiche strategie di sopravvivenza e cooperazione.

Questa ricerca non solo getta nuova luce sulle dinamiche di gioco del calcio, ma apre anche nuovi orizzonti nello studio del comportamento collettivo: potremmo applicare queste scoperte a settori come la robotica, la gestione delle risorse e persino la progettazione di intelligenze artificiali capaci di cooperazione avanzata.