1. Нові наукові підходи до статистики і аналітики
2. Аналітика неочевидного
3. Ставлення до спорту як до продукту

фото: Reuters / Toru Hanai

Всім привіт, це нова передноворічна серія текстів про майбутнє спорту в різних його проявах. Для досвідчених читачів: теми будуть не особливо перетинатися з моїми текстами минулого року, більше того, на цей раз я постарався краще структурувати матеріали і розумно обмежити їх тематику. На кількості слів, втім, я не став економити (хоча і не намагався охопити все на світі) - тому, якщо тема вас зацікавить, краще зробити собі каву, а якщо не зацікавить - почекати наступного тексту.

Все подальше - не стільки мої фантазії, скільки спроба зібрати воєдино те, що вже дійсно робиться в світі, нехай десь швидше, а десь повільніше. Для початку ми поговоримо про те, що в новому світі потрібні нові кошти для розуміння спорту і досягнення ефективності в ньому. Старі рецепти можуть працювати - але потрібно розуміти, чому. Коротше, я спробую розповісти, що "спортивна аналітика" - це не набір газетних кліше, а наука, яка тільки починає розвиватися по-справжньому.

Нові наукові підходи до статистики і аналітики

До футбольної статистикою більшість людей ставиться досить скептично. Навіть головний експерт "Трибуни" в області футбольної тактики Євген Шевельов , Що займається цією самою статистикою професійно, як-то говорив, що всі ці обведення, відбори і точні передачі вперед мало що значать без тактичного аналізу експерта, який зможе їх правильно інтерпретувати у світлі гри команди.

По суті, це означає, що цифри використовуються в першу чергу для ілюстрації думок експерта. Їх значимість недооцінюється настільки, що в футбольних протоколах до сих пір не вказується нічого, крім ігрових хвилин, карток і голів - навіть гольові передачі різні статистичні компанії і ЗМІ вважають по-різному. (І журналісти з коментаторами після цього ще незадоволені футбольними вболівальниками, а ті - текстами, нехай всім куди простіше було б розмовляти про футбол, а не про "мразотності" окремих гравців і зданих матчах, якби у них для цього була якась фактична основа).

Звичайно, є види спорту, де "протокольна" статистика вважається краще і значить більше. Правда, як правило, для цього її все одно доводиться обробляти. бейсбольна " саберметріка ", Відома багатьом завдяки фільму" Moneyball ", відмовляється від традиційних для бейсболу показників, ретельно збираються більше сотні років, вводячи цілу купу похідних величин, більш точно пояснюють роль гравця в перемозі команди. Багато відомих бейсбольні аналітики, колись писали на вузькоспеціалізованих сайтах, зараз працюють в клубах МЛБ - не те щоб тріумфально, але не без користі.

Аналогічні спроби не раз робилися і в баскетболі - і навіть з певним успіхом. Буквально на днях аналітик ESPN Джон Холлінджер був запрошений новим власником "Мемфіса" Робертом Пера (34-річним мільярдером, які працювали до створення власного бізнесу в Apple) на посаду віце-президента з баскетбольних операцій. Холлінджер відомий як автор формули, яка визначає ефективність баскетболістів (PER) . Ні, він назвав її не в честь Роберта Пера. Формула Холлінджера заснована на стандартних протокольних показниках і покликана в першу чергу показувати відносні переваги гравця на тлі решти ліги - зокрема, вона залежить від середніх показників по лізі.

Проблеми формули Холлінджера широко відомі (хоча його критики чомусь не є віце-президентами клубів НБА): вона не може толком врахувати гру в обороні і переоцінює гравців, які роблять багато кидків. Так, Майкл Джордан по ній кращий, а Майкл Бізлі грає просто погано - як ніби-то ніхто не розумів цього і без формул. Але головна проблема подібного типу розрахунків в тому, що гравці в них ізольовані один від одного. Статична статистика може підходити для бейсболу (і то не для всіх його складових частин), вже в баскетболі або в хокеї від неї менше користі (не кажучи про футбол).

Логічний наступний етап пов'язаний з тим, щоб розглядати дії в комплексі - враховувати не стільки окреме дію, скільки послідовності дій. Дані залишаються тими ж, змінюється їх усвідомлення.

Відмінний приклад - зовсім свіжий чудовий текст про «Кобе-передачі» . Кобе-передачі - це промахи Кобе Брайанта, які краще промахів інших баскетболістів, тому що їх дуже часто підбирають його ж партнери, продовжуючи атаку. У футболі можна вивчати, які навіси призводять до ударів, а які - до втрат; які втрати обертаються голами, а які ні; які перехоплення створюють атаку, а які є річчю в собі. Сподіваюся, це давно вже вважається десь на серйозному рівні, нехай поки й не обговорюється блогерами (а хотілося б).

Але є підозри, що і цього виявиться недостатньо. Футбол, наприклад - гра безперервна, "геометрична" і багато в ній залежить від положення не тільки гравців команди, а й суперників. Для цього потрібні зовсім інші моделі, робота з якими може виявитися куди складніше, ніж ми звикли.

Можна намагатися досліджувати ланцюжки володіння м'ячем, знаходячи у команди найбільш ефективні моделі атаки. Для цього можуть стати в нагоді, наприклад, нейронні мережі і генетичні алгоритми. Нейронна мережа - це, якщо без математики, система, по якій з якихось правилам йде імпульс. Залежно від того, куди він прийшов і який результат був отриманий, система змінюється (таку систему можна навчати на реальних даних). Генетичні алгоритми дозволяють розглядати безлічі таких систем, по принципам, схожим з еволюцією, відсікаючи на кожному етапі менш ефективні.

Ось дуже веселе (і по-своєму моторошне) відео, яке показує, як безмозкі точки-роботи, на початку збиваються в кут, як бджолиний рій, після 500 поколінь селекції (оцінюється розподіл по полю, відстань до м'яча, кількість ударів і голів) починають розуміти правила футболу і навіть забивають гол. Не те щоб така команда грала краще, ніж "Сток" в дощовий день, але ж це проста модель, яка навчається в іграх між собою, а не на реальних даних.

Звичайно, будь-який такий "промислової" системі знадобиться дуже багато даних. Втім, технології їх збирання давно вже освоєні, наприклад, ProZone і їх конкурентами - ось невеликий текст російською , Де дещо наївно хваляться їх досягненнями. Для таких великих масивів даних застосовні різноманітні способи data mining - виявлення неочевидних закономірностей. Переглядати годинами відеокасети, як це робить Курбан Бердиєв, теж можна - але не факт, що це з розвитком технології виявиться ефективнішим.

Застосування можуть бути різними, а результати - найнесподіванішими. Скажімо, топологічний аналіз даних в 2012 році використали для в иявленія справжніх амплуа в баскетболі, які не вкладаються в рамки позицій . У футболі, в принципі, відомо, що нападники певних типів можуть бути ближче до центральних захисників, а інші - до опорникам, але виявлення кластерів може привести і до більш парадоксальних висновків.

Повертаючись до подій на полі, існують різні способи виявлення патернів (закономірностей) руху - як індивідуальних, так і командних. В цікавою наукової роботи Перла і Даушера , Університет Майнца, аналізують позиції гравців в сквош і руху веслярів, в останньому випадку виявляючи у одного з них непотрібне додаткове рух, що не помітне при відеоаналіз. Патерни виразно можна виявляти в хокеї (поки цим займаються тільки фанати ), В волейболі - так, по суті, взагалі де завгодно.

Робота вчених з Нови Саду, Сербія , Грунтувалася на реальних даних декількох сезонів сербської баскетбольної ліги. В результаті вчені дізналися, які елементи гри найважливіше для перемоги: вийшло, що кидки з-під кільця і ​​підбори в захисті (втім, вони попередили, що в інших лігах може бути інакше).

Китайські вчені в 2010 році , За їхніми словами, змогли побудувати працюючу модель футбольного матчу, що допомагає тренеру приймати рішення (до речі, чи можна користуватися ноутбуком на тренерській лаві?) Тим же займаються вчені в університеті Кельна в складі великої групи за участю все того ж Юргена Перла.

Робіт таких, насправді, поки не так багато - але не так багато і вчених, які цікавляться і аналізом даних, і спортом. До того ж ми говоримо про тенденції, які займуть своє місце в майбутньому. Втім, не потрібно думати, що системи data mining вирішать всі завдання за людини. Роль аналітика в побудові моделі дуже велика: в кінці кінців, найважливіше вибрати дійсно релевантні дані.

Дуже складно нормально оцінити, скажімо, ефективність в обороні. Перехоплення і відбір - це те, що сталося. Якщо суперник навіть не намагається почати атаку через твою зону - це добре чи погано? Які для цього потрібні показники? Число атак через твою зону при можливості вибору? "Напруга" на твоєму фланзі?

Треба розуміти, що спроби аналізу недостатньо значущих даних призводять до тих же результатів, що і у роботи Нунеша і Соуза з університету Порту : "Не вдалося отримати будь-яких несподіваних або важливих висновків". Але ця наука поки тільки на початку шляху. Поки що її розвивають, як не дивно, в першу чергу букмекери і каппери (гравці на ставках), давно вже використовують нейронні мережі для передбачення матчів. В описі одного з численних програмних продуктів для ставок вказується, що нейронна мережа пророкує результати матчів на 10% краще кращих експертів-журналістів. Можливо, саме з цього середовища можуть з'явитися кваліфіковані фахівці, що працюють для клубів; два інших джерела - кафедри "спортивної науки", існуючі в деяких зарубіжних вузах, і, зрозуміло, великі постачальники спортивного статистики.

Є і ще одна проблема: ми звикли до зрозумілим висновків. Аналітика в її нинішньому спортивно-журналістському розумінні - це щось, що пояснює і спрощує проблему. Складні моделі позбавлені цієї гідності. Google не розповість вам, чому показав ту чи іншу посилання на тому чи іншому місці. Пошуковик знає, що для вас так в середньому краще (точніше, в середньому краще для людей, схожих на вас), але у нього немає для вас простий причинно-наслідкового зв'язку.

Але ця нез'ясовність рішень системи може бути в своєму роді гідністю. Коли ти знаєш, що преміальні залежать від числа успішних ТТД, то робиш кілька непотрібних пасів партнеру. Коли ти хочеш зробити тріпл-дабл, то іноді кидаєш так, щоб підібрати свій же м'яч. Коли система - чорний ящик, що розповідає, що ти не повинен робити таких-то пасів і взагалі гірше граєш останнім часом, залишається лише не робити неправильних пасів і краще грати. Не можна обдурити систему, яка складніше, ніж ти можеш уявити.

Разом: слідом за налагодженим збором великої кількості спортивних даних (статистики) з'являються нові способи і ідеї аналізу цих даних. Нові складні математичні моделі можуть враховувати рух і взаємодія спортсменів. Такі моделі вимагають підготовлених аналітиків, а висновки не обов'язково будуть ясними і логічними.

Аналітика неочевидного

В останні десятиліття багато напрямків людської діяльності, де, як здавалося, працює тільки досвід і талант, починають всерйоз аналізуватися і деконструювати. Свої технології з'являються у сценаристів (створення різдвяної голлівудської комедії - куди більше наука, ніж творчість), ми куди краще розуміємо природу мотивації і знаємо, чим цікава комп'ютерна гра відрізняється від нецікавою. Вивчається все, немов зараз знову Ренесанс - аж до самих, здавалося б, ненаукових речей.

Найбільш наочний приклад, можливо - так звана молекулярна кухня, вивчає процеси, що відбуваються з їжею при приготуванні, і використовує незвичайні засоби для досягнення тих же результатів. Скажімо, для приготування ніжного м'яса з підсмаженою скоринкою можна розраховувати на досвід предків, хитрі прикмети і точний окомір, а можна просто приготувати його в вакуумному пакеті при фіксованій низькій температурі на водяній бані, а потім обробити газовим пальником. Буде гарантовано смачно, і нічого не підгорить - недарма подібні технології вже давно використовуються в ресторанах.

Розуміння процесів часто не вимагає складної хімії або математики - просто потрібен уважний підхід, який базується на логіці, а не на досвіді. Зараз інститути так званої sport science в першу чергу займаються біокінетики, вивченням здорового способу життя і технологією тренувань (в Кейптауні , Південній Кореї , Відні і багатьох інших місцях). Але областей, де можна щось досліджувати і покращувати, а не робити "на око", куди більше, ніж здається.

Наприклад, можливо, досить надійну модель гри в австралійському футболі побудувати зараз не можна - це дивно складна гра, для початку (схема розстановки на зображенні нижче вже злегка заворожує, але ж у них ще й ворота з чотирма штангами). але австралієць Маккаллох зумів побудувати досить просту нейронну модель для драфта АФЛ, визначальну, чи зможе гравець успішно заграти в лізі. Модель, правда, виявилася менш ефективною, ніж справжні скаути (37,5% успішних виборів проти 44,1%), зате гравці, вибрані і моделлю, і скаутом, успішно грали в лізі в 52,3% випадків - а значить, її цілком можна було використовувати в якості "другого думки" в сумнівних випадках.

У вже згадуваній роботі Перла і Даушера виявлення патернів пропонується застосовувати, наприклад, для оцінки відновлення після травм. Постійні читачі мого блогу з цікавими посиланнями можуть пам'ятати текст ESPN про аналітику "Доджерс" Стен Конте , Який вивчає статистику травм гравців, щоб допомогти своїй команді мінімізувати витрати на утримання і лікування травмованих. В цілому, дослідження медичної статистики в США ведуться давно і успішно - страхова медицина цього вимагає; але в спорті високих досягнень не зовсім типові травми і пацієнти. Вельми перспективним видається дослідження, як саме травми впливають на спортивні показники - що змінюється в грі, наскільки ймовірним є, що гравець повернеться на той же рівень.

Сергій Галицький нещодавно заявив, що незадоволений своєю селекційною службою , Незважаючи на те, що вона примудрилася десь розкопати Мовсісян і Жоаозіньо. Власника "Краснодара" можна зрозуміти - в кінці кінців, кожен промах селекції він оплачує власними грошима - але невдоволення теж можна формалізувати. Успішність скаутингу піддається аналізу. Необхідна трансферна аналітика не на рівні того, скільки передач робить гравець в середньому за матч, а на більш високому: як схожі гравці (можливо, варто враховувати демографічні та психологічні характеристики, а не тільки ігрові) адаптуються в нових командах і турнірах. Чи існують моделі, що пророкують, скільки буде забивати кращий бомбардир першого дивізіону у вищій лізі? Вони можуть виявитися помітно простіше, ніж моделі гри команд.

Можна піти і далі. Успіх селекції може виражатися не тільки в голах і окулярах. Відразу спадають на думку продані футболки, але краще відразу перейти на наступний рівень - зрозуміло, цікаво було б розглядати ефективність селекції (і гри) в економічних термінах. Відвідуваність, безумовно, буде тут ключовим фактором. Патрік Ріше на Forbes.com побіжно аналізує , Скажімо, зміна відвідуваності клубів MLB, місцями посилаючись на більш докладні матеріали - але такого роду дослідження точно можна вести на більш серйозному рівні. "Манчестер Сіті" у своєму щорічному звіті зазначає, що команда стала 3-й в світі по числу ігор за неї в FIFA 2012 (не плутати з числом тих, хто відзначився як уболівальник) - і, зрозуміло, це теж досягнення в тому числі і селекції.

Ну і так далі: можна досліджувати ефективність суддів , Можна вивчати вплив погоди на гру і відвідуваність, можна намагатися вивчати всерйоз зв'язок між одруженням гравця і падінням рівня його гри. Все, що дозволить грати краще команді і заробляти більше грошей клубу. У мене немає мети описати всі можливі області для аналітики, напевно багато вже досліджується десь за зачиненими дверима клубів (зокрема, вірю в американські університети), але я сподіваюся, що цей текст когось підштовхне до нових, несподіваних (і публічним ) дослідженням.

Разом: будуть вивчатися та аналізуватися найрізноманітніші аспекти спорту, а не тільки те, що відбувається на полі, буде досліджуватися ефективність всіх, хто причетний до успіху футбольного клубу.

Ставлення до спорту як до продукту

Ви коли-небудь замислювалися, чому правила кожного виду спорту саме такі, як є, і чому вони змінюються з часом? Не потрібно зараз про традиції. По-справжньому їх шанують хіба що в бейсболі, де форма досі зобов'язана нагадувати ту, що була в XIX столітті. Інші види спорту періодично модифікуються (наприклад, ось історія правил НБА ) - звичайно, не до невпізнання, але все ж помітно.

Відповідь Досить простий: правила змінюються так, щоб гра Залишайся Досить цікавою для гравців и глядачів. Іноді ще це диктується міркуваннями безпеки, хоча і тут можна вважати, що травми і тим більше смерть спортсменів негативно позначаються на інтересі аудиторії. Інтереси аудиторії можуть представляти телекомпанії (вони не зможуть показувати людям матчі, якщо там буде мало можливостей для реклами - звідси рекламні перерви в американських лігах), хоча у них є і власні міркування на зразок гнучкості сітки мовлення (нехай останнім доживає останні роки).

Іноді правила змінюють навіть через одного конкретного гравця: якщо вірити автобіографії Уїлта Чемберлена, саме через нього заборонили скидатися м'яч рукою з кільця, розширили "фарбу" і, найголовніше, заборонили відриватися від землі і перетинати площину лінії штрафного кидка, коли він одного разу на тренуванні для забави став забивати штрафні зверху, стрибаючи майже без розбігу (з його 51,1% відсотка влучень звичайних штрафних доводилося фантазувати). Майклу Джордану для того ж результату доводилося грунтовно розбігатися.

Але найчастіше їх змінюють, щоб припинити якесь конкретне поведінку (скажімо, затягування часу) і зробити гру різноманітніше, коли в ній домінує якась конкретна стратегія (на кшталт епохи «мертвих м'ячів» в бейсболі, коли всі намагалися загидив м'яч якомога сильніше перед кидком). Саме тому багато разів змінювалися правила підрахунку очок в регбі (як в матчі, так і в турнірі), тому з'явилися триочкові, офсайди і прокинув. Тренери і гравці постійно придумують нові способи експлуатувати поточні правила - іноді їх нововведення приймаються (як було з підйомом гравців в повітря під час вкидання в регбі), частіше - присікаються, якщо вони спотворюють гру. Гра втомлених гравців і в нерівних складах, скажімо, видається нецікавою - тому з'явилися заміни і тимчасові покарання. Помилки суддів у багатьох видах спорту теж порахували нецікавими і спотворюють гру - тому ввели додаткових суддів або відеоповтори.

Але все це, як і раніше нагадує лікування симптомів. Щось змінюється лише тоді, коли виникає проблема. Скажімо, регбі-7 - тренувальне вправу, для чогось стало олімпійським видом спорту, вдалося "хакнуть" (див. Відео нижче за участю спринтера, який не пройшов в легкоатлетичну збірну), що, можливо, призведе до змін в правилах (і поспішного формуванню збірної Ямайки). До пори до часу спосіб «гасити, де горить» працював - але ми ж зараз говоримо про тенденції і про майбутнє.

Так ось, спорт - це теж продукт. Складно влаштований, але рівно такий же, як фільми або комп'ютерні ігри. Продукт необхідно досліджувати, розуміти і покращувати. Якщо наш основний критерій - увага глядачів, то потрібно розуміти, що саме подобається глядачам. Які моменти матчу їм важливіше (всі ці condensed summary, які зараз пропонуються американськими лігами - по суті, витримка кращого, що є в грі, і не зрозуміло, чи дійсно необхідно все інше в такому обсязі). Коли їм цікавіше ходити на ігри або дивитися спорт. Скільки вони витримують в залі або на вулиці, скільки голів в середньому їм потрібно для щастя, яка турнірна система їх більше влаштовує (ось тут в "Торонто Стар" розповідають, що відвідуваність збільшилася на 15% при приблизно тієї ж середньої грі з введенням в MLB додаткових місця в плей-офф - команда пізніше вибула з перегонів).

Не потрібно негайно заперечувати мені, згадуючи післяматчеві буліти в MLS і думаючи, що я хочу поставити на поле треті ворота або давати додаткові бали за голи дупою. Буліти - це був по-своєму правильний експеримент, від якого легко відмовилися, коли він себе не виправдав. Головне, що ми зараз говоримо не про фантазії заради фантазії, а про глибоке вивчення і розумінні процесу.

Скажімо, ідея відмовитися в хокеї від повноцінної четвертої п'ятірки, запропонована кимось із канадських аналітиків - хіба над нею не варто подумати? Якщо люди хочуть більше бачити кращих гравців, потрібно подумати, як їм це забезпечити. У НФЛ грають 16 матчів за 4 місяці, в НБА - 82 гри за 5,5 місяців, в МЛБ - 162 гри приблизно за такий же час. Розмір складів адаптований під ці правила - але чи дійсно саме така регулярність найбільш прибуткова і цікава, враховуючи, що чим більше матчів, тим менше (і, можливо, гірше) грають кращі гравці?

І так, як по-вашому, варто було б вивчити, як люди ходять на футбол в Росії в кінці листопада і охоче вони дивляться по телевізору на поля, оточені заметами, перш ніж приймати якісь рішення за календарем? Гравці - професіонали, вони зіграють і в -15, безумовно. Але заради чого?

Що стосується того, що зміна і ускладнення правил створює проблеми на нижчих рівнях гри (це частий аргумент, скажімо, проти відеоповторів) - так ніхто не сказав, що правила повинні бути однаковими скрізь. Переважна більшість людей, які "грають в футбол", грають за правилами, які мають мало відношення до професійного спорту - на маленьких майданчиках, без офсайдів, з різною кількістю гравців; а для професійних спортсменів невеликі зміни цілком прийнятні. Докладний аналіз відмінностей між хокеєм на майданчиках КХЛ і НХЛ закінчується важливим висновком: гравцям і тренерам в цілому все одно, за якими правилами грати. Радикальні відмінності в правилах студентського баскетболу NCAA і NBA не заважають гравцям успішно переходити з одного баскетболу в інший.

Більш того, цілком може бути, що ці відмінності корисні - студенти не готові грати з тією ж інтенсивністю, збільшення темпу сповільнить їх зростання як гравців. Цей підхід майже напевно призведе до парадоксального висновку: в різних європейських країнах, можливо, повинні бути невеликі відмінності в правилах футболу, щоб місцевим глядачам було цікавіше (що стосується єврокубків - ну так через лімітів там і так часто грають трохи інші команди).

Зрозуміло, підхід до спорту як до продукту, який вимагає постійних досліджень і періодичних поліпшень, необхідний лише в конкурентному середовищі. В першу чергу в цьому зацікавлені комерційні американські ліги, особливо найменш успішні (колись конкурувала з NBA ABA рекламувала себе як лігу, де є триочкові і слемданкі). Неповороткі гіганти професійного футболу, часто керовані колишніми футболістами або незрозумілого походження чиновниками, мають величезну інерцію. З іншого боку, сама монополія федерацій на футбол - жахливий архаїзм, який рано чи пізно залишиться в історії. Але про це, мабуть, вже в який-небудь іншій частині.

Разом: до спорту можливо відношення, як до продукту бізнесу. Його правила і пристрій турнірів можуть вивчатися і змінюватися з метою зробити продукт більш привабливим для глядачів. Це може привести до того, що версії одного виду спорту в різних лігах будуть відрізнятися.

Майбутнє-2011. частини перша , друга и третя