Lo Studio nel NY Times

A seguito della notizia trapelata circa le possibili misure che World Athletics, l'organismo mondiale dell'atletica leggera, potrebbe adottare contro la diffusione della tecnologia utilizzata per la gamma Vaporfly, balza agli onori delle cronache uno studio pubblicato lo scorso dicembre dal New York Times che dimostrerebbe come il vantaggio nell'utilizzo di queste calzature sia innegabile.

 

Kevin Quealy e Josh Katz hanno infatti incrociato migliaia di dati, provenienti anche dalla celebre App Strava, per valutare il miglioramento che apportano tali scarpe anche sugli amatori: in particolare si afferma che "Gli utilizzatori delle Zoom Vaporfly 4% o ZoomX Vaporfly Next% corrono dal 4 al 5 percento più veloce rispetto ad una scarpa media e fino al 3% rispetto alla scarpa più veloce sul mercato (4% e Next% escluse)" mentre non si rivelano differenze di prestazione tra le 4% e le Next%.

 

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Lo studio sottolinea che non c'è differenza tra professionisti ed amatori o per tipo di gara, il miglioramento cronometrico del 4 o 5% è costante in tutti gli atleti dotati di queste calzature. Si aggiunge poi che Brooks, Saucony, New Balance, Hoka One One e Asics hanno introdotto recentemente sul mercato modelli simili a Nike ma i dati sono ancora troppo pochi per capire se anche queste scarpe possano apportare benefici simili.

 

I dati rilevati coinvolgono oltre 110mila runners che hanno corso almeno una Maratona e 47mila che ne hanno corse 3 o piu nell'ultimo anno. I dati Strava hanno consentito inoltre ai due autori di seguire il progresso nel tempo con il cambio delle calzature. Incociando poi i dati dal 2014 al 2019 di oltre 1 milione di runners sulla Maratona è emerso come i tempi medi siano decisamente migliorati con l'introduzione della gamma Vaporfly e solo nell'ultima parte del 2019, in tutte le gare di cui Kevin Quealy e Josh Katz avevano a disposizione i dati, il 41% dei crono corsi sotto le 3h sui 42.195km è stato corso con questi modelli Nike.

 

Cliccando qui è possibile scoprire lo studio in versione integrale che, oltre ad incrociare milioni di dati per migliaia di runners, ha usato quattro diversi metodi statistici per giungere alla sua conclusione: 

 

-Modello statistico per stimare il miglioramento in gara rispetto a quella precedente con altra scarpa

 

-Confronto tra gruppi di corridori che hanno completato le stesse gare

 

-Osservare i dati dello stesso corridore durante il cambio di modello di scarpa

 

-Misurazione della probabilità di ottenere un primato personale

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