Il dibattito dopo il podcast di Federer
È bastata una chiacchierata tra Roger Federer e Andy Roddick, nel podcast Served, per accendere una miccia. Se ne parlava qui qualche giorno fa: il Divin Roger ha notato come terra, erba e cemento siano diventate sempre più uguali tra loro negli ultimi trent’anni. Una cemeterba battuta. Federer è convinto che il tennis sarebbe più affascinante se i migliori dovessero affrontarsi sia su campi “super veloci” che su quelli “lentissimi”, così da far emergere davvero la differenza. Invece gli organizzatori preparano campi tutti uguali perché sempre uguale vorrebbero la finale: Sinner contro Alcaraz.
A poche settimane di distanza, Alexander Zverev ha ribadito la stessa accusa dallo Shanghai Masters, così Sinner si è dovuto discolpare dicendo che i campi non li prepara mica lui. Ai signori di Shanghai è andata maluccio. Alcaraz non si è presentato, Sinner si è piegato sulla sua racchetta come quel vecchio su un bastone nel quadro di Rembrandt.
Sostiene The Athletic che dietro alle dichiarazioni di Zverev c’è una questione tecnica reale, e molto complicata: la velocità dei campi, misurata con il Court Pace Index (CPI) di Hawk-Eye, tiene conto della frizione della palla, del rimbalzo, del meteo e dello stile di gioco dei giocatori, ma resta uno strumento limitato. Altri indicatori, come il numero di ace o la lunghezza degli scambi, offrono parametri più intuitivi, ma ignorano molti fattori, dal tipo di palline alle condizioni atmosferiche. La conclusione è che “la velocità dei campi è sia una misura oggettiva sia una percezione”, e gli stessi giocatori sentono il campo in modi diversi a seconda del momento, del clima e dell’avversario.
Secondo The Athletic Federer ha ragione quando parla di omogeneizzazione dei campi cominciata a metà degli anni 2010, ma negli ultimi cinque anni i campi duri sono diventati più veloci, con differenze sottili tra torneo e torneo. Questo ci racconta il CPI. A Shanghai sul campo centrale è di 32,8, nel 2023 era di 40,1, nel 2024 era di 40,8. Questa diminuzione sta facendo discutere i giocatori, ma il magazine americano sottolinea che le percezioni rimangono decisive: una palla alta e pesante sotto il sole di mezzogiorno sembra scivolare più lenta, mentre una più piatta e leggera di notte scivola rapida. Anche l’altitudine influisce: Montréal e Toronto si alternano ogni anno al Canadian Open, modificando di fatto la velocità percepita del campo.
In tutto questo, Sinner e Alcaraz non vincono perché i tornei li favoriscono, ma perché il loro stile — aggressivo, capace di trasformare la difesa in attacco in un attimo — è semplicemente il più efficace sulle superfici moderne. Zverev ha uno stile più standardizzato e meno adattabile, il suo successo è più altalenante. Come sintetizza The Athletic, “i commenti di Federer hanno centrato alcuni punti; altri invece hanno mancato il bersaglio”. Vabbè, che importa: basta che metteva la palla sulla riga contro Djokovic e Nadal.
▥ Il Tennis Italiano: “Masters 1000, record in negativo nel 2025: 36 match terminati a causa di un ritiro”
▥ Corriere della sera: “ Jannik eviti inutili tour de force. Condizioni migliori per i giocatori” ➔ Adriano Panatta ha scritto: “Sinner ha giocato a Pechino, poi a Shanghai. Ora è atteso dai milioni di Riad, poi Vienna, l’indoor a Parigi, le Finals e la Davis. Tutto in un mese e mezzo. Mi chiedo, ma è proprio necessario questo tour de force? C’era proprio bisogno di andare a Pechino? Conosco la replica: i punti, la classifica, il numero uno… E chissenefrega di tutto questo non ce lo mettete?”
▥ La Stampa: “Elettrodi, AI e gemelli digitali. Così il caso Sinner cambia il tennis” ➔ Stefano Semeraro ha scritto: “Il futuro, anche qui, è dell’intelligenza artificiale. «I sensori CGM – spiega Laura Gogioso, nutrizionista -, nati per monitorare la glicemia in chi ha il diabete (come Sascha Zverev, ndr), hanno iniziato a comparire anche nello sport. Poi ci sono cerotti che analizzano il sudore, altri dispositivi che rilevano battito cardiaco, variabilità della frequenza, temperatura, consumo energetico». L’obiettivo è creare, grazie all’AI, un modello capace di interpretarli e riassumerli in un modello unico per ogni atleta: «Un “gemello digitale” che sa come reagisce un certo corpo e si aggiorna automaticamente, producendo suggerimenti del tipo “tra 10 minuti avrai un calo energetico: integra subito con 20 grammi di carboidrati rapidi in forma liquida”». Altro che fantascienza”.