Реконструкция футбола: почему трансферы, скаутинг и тренерство насыщены данными

Реконструкция футбола: почему трансферы, скаутинг и тренерство насыщены данными

Сотрудничество между агентами и аналитиками данных становится все более распространенным явлением. Игорь Трофимов перевел большой материал (мы вас предупредили) известного интернет-издания The Athletic

В конце своего злополучного периода в «Манчестер Юнайтед» Мемфис Депай и его агент Кес Плугсма решились на отчаянный шаг, чтобы перезапустить карьеру голландца.

Подписанный Луи ван Галом, Депай попал в немилость при новом тренере «МЮ» Жозе Моуриньо. В первой половине сезона-2016/17 голландец не выходил в старте в Премьер-Лиге. Его форма и уверенность в себе достигли нижней точки. Именно тогда Плугсма отбросил агентские стереотипы и обратился к науке о данных.

Агент организовал несколько встреч с аналитической компанией SciSports. Основатель компании и главный инновационный директор Гилс Брауэр рассказывает The Athletic: «Кес попросил меня поехать в Манчестер, чтобы поговорить с Мемфисом. Мы поехали к нему домой и смотрели на его диване, как «Реал» играет с дортмундской «Боруссией» в Лиге Чемпионов. Нам нужно было понять, почему он не соответствует игровому стилю «Манчестер Юнайтед». Он объяснил это своими словами. Он сказал, что ему нужна уверенность и чувство, что он нужен команде. Затем он сказал: «Мне нужно свобода в игре».

SciSports, основанный в 2013 году, выполняет сразу несколько функций. Первая – это онлайн-сервис скаутинга для клубов с базой данных, которая охватывает 90 тысяч игроков и более 3600 клубов. Доступ для клубов и представителей игроков – по ежемесячной подписке. Помимо базы данных, SciSports также предлагает специализированные отчеты для клубов и агентов. В случае с Депаем вопрос был прост: можете ли вы проанализировать данные и сказать мне, куда я должен пойти, чтобы спасти свою карьеру?

Брауэр продолжает: «Мы проанализировали его предыдущие игры в «ПСВ» и сборной Голландии. Мы увидели, что в «Юнайтед» его просили выполнять гораздо больше оборонительной работы. Он был не в состоянии свободно играть в атаке. Были и другие аспекты, которые он выделил: «Я хочу иметь возможность идти в дриблинг слева, хочу играть в быстром темпе, хочу, чтобы передо мной было пространство». Мы включили эти пожелания в алгоритм и разработали модель. Мы нашли пять клубов, подходившем ему, по нашему мнению, а также конкретных тренеров, которым он будет соответствовать. «Лион» оказался в топе этого списка».

Плугсма обратился в «Лион» с докладом, объяснив, как данные продемонстрировали, что Депай подходит именно к их команде. Сделка с «Юнайтед» стала возможна из-за плохой формы Мемфиса и соответствующего падения ценности игрока на этом фоне. К Депаю обращались из «Эвертона», «Фенербахче», а также ведущих команд в Германии, Италии и Испании, но данные убедили все стороны, что «Лион» — это идеальный вариант. С тех пор Депай забил 43 гола и отдал 32 голевые передачи в 102 матчах Лиги 1 за французский клуб, а также вернулся в состав голландской национальной сборной.

Такое сотрудничество между агентами и аналитиками данных становится все более распространенным явлением. Возьмем, например, случай с молодым игроком «Манчестер Юнайтед», чей агент запросил персонализированный отчет от независимого исследователя данных со сравнением текущего уровня игрока, его потенциала и аналогичных игроков в Европе, прежде чем пойти на переговоры о заключении контракта.

SciSports работает только с 10 отдельными агентствами, включая бельгийскую A-Group, которая представляет Яна Вертонгена и Мусу Дембеле, голландское агентство SEG, управляющее делами Депая, а ранее – Робина ван Перси, а также Stirr Associates, которые работают с Тоби Альдервейрелдом и Дрисом Мертенсом.

Брауэр объясняет: «Мы помогаем агентствам несколькими способами: находим правильных игроков для своего портфеля. Агенты используют наши отчеты, чтобы убедить этих игроков в правильности проделанной исследовательской работы. Далее мы ищем правильный клуб для этих игроков. Агентства также могут пользоваться нашими услугами, если они расширяются. Например, если они открывают офис в Словакии и хотят знать 10 главных молодых талантов в Словакии, мы можем разработать специализированный алгоритм для этих целей».

SciSports не одни. В Англии Analytics FC предоставляет конкурирующую платформу. Основатель Джереми Стил объясняет, что его тесные отношения с агентством First Access Sports привели его к предоставлению персонализированной аналитики для поддержки переговоров по контракту с «Челси» Каллума Хадсона-Одои. Ранее Стил предоставлял такую же услугу для Жереми Бога и Янника Боласи.

Некоторые переговоры с агентами становятся всё более сложными. Что делать, если анализ данных намекает на то, что агент или его клиент заблуждается относительно истинной стоимости игрока?

Стил рассказывает: «Здесь тонкая грань, так как мы не хотим возвращаться и говорить, что игрок ужасен. Но мы не можем лгать. Цифры не могут лгать. Если вы запросили прогноз со сравнением с лучшими молодыми игроками Европы, а он не сложился в вашу пользу, то я сожалею, но лучше не использовать эти данные в данном конкретном случае».

Брауэр из SciSports соглашается: «Недавно у нас был игрок, и мы просто сказали: «Мы не можем найти для вас клуб». Если вы схитрите и предложите пять потенциальных клубов, но ни один из них в итоге не будет заинтересован в игроке, то агент не купит у вас еще один подобный отчет. Иногда я просто говорю агентам: «Не заказывайте отчет, вам не понравится результат». Некоторым это не нравится, но у нас есть два типа агентов: один из них делает большие деньги в течение короткого периода времени; другой хочет получить максимальную отдачу от карьеры игрока. Также бывает трудно управлять некоторыми игроками, потому что все думают, что они самые лучшие. Агенты могут использовать наши отчеты, основанные на данных, чтобы понять: до перехода в «Реал» лучше в данный момент продолжить играть дома. Или, возможно, стоит перейти сначала в «Аталанту», прежде чем вы отправитесь в «Ювентус». Это помогает объективно лучше спланировать карьеру игрока».

По правде говоря, агенты сейчас просто догоняют остальную часть спорта. За последние два десятилетия темпы роста объема анализа данных были экспоненциальными. Они важны для каждого аспекта футбола – выступления и подготовки игрока, тактики, стандартных положений и вербовки игроков. Успех «Ливерпуля», который воспринимается сейчас как лидер рынка, ускоряет рост. Спортивный директор клуба Майкл Эдвардс опирается на данные ученых, включая доктора Иэна Грэма, который имеет докторскую степень по теоретической физике Кембриджского университета, и Уилла Спирмена, бывшего аспиранта Гарварда, работавшего в ЦЕРН, Европейской организации по ядерным исследованиям.

Футбол, в конце концов, уже находится в плену у данных. Но так было не всегда. Вот история взрыва футбольных данных.

«Подумайте об этом таким образом, – объясняет один из лучших скаутов Премьер-Лиги. – В футболе есть две школы скаутов. Это лучше всего суммируется двумя фильмами. Вы хотите быть Клинтом Иствудом в «Кручёном мяче»? Или Брэдом Питтом в «Человеке, который изменил всё»?

Для непосвященных: персонаж Иствуда Гас Лобел – архетипический стареющий скаут, демонстративно сопротивляющийся бездушному современному миру чисел. С другой стороны – Брэд Питт, который играет Билли Бина, применяющего крутую статистическую модель для подписания недооцененных игроков по дешевке. В течение длительного времени, несомненно, существовала напряженность между этими двумя школами мышления, поскольку аналитики данных стремились взломать футбол.

На рубеже тысячелетий первые потрясения дали о себе знать. Prozone был запущен в 1996 году, и Стив Макларен, будучи помощником менеджера в «Дерби Каунти», стал первым тренером, который действительно серьезно относился к программному обеспечению для отслеживания игроков. Prozone разместила восемь камер вокруг домашнего поля «Дерби» для съёмки под разными углами и сбора потенциальных данных. Когда Макларен присоединился к Алексу Фергюсону в качестве помощника главного тренера «Манчестер Юнайтед», клуб стал первым клиентом, взявшим на себя обязательство заплатить 50 тысяч фунтов стерлингов, если «Юнайтед» выиграет трофей в сезоне 1998/99 («МЮ» в итоге совершил знаменитый требл). К концу 2000 года к «МЮ» присоединились еще шесть клубов Премьер-Лиги. У других компаний стали появляться иные виды данных. Статистическая фирма Opta взлетела.

Эйдан Куни, основатель Opta, недавно рассказал о первых днях работы: «Это был медленный процесс. Большинство медиакомпаний не были готовы к получению статистических данных об игре. Я чувствовал, что для роста аудитории нужно воспитывать аудиторию, рассказывая о том, что происходит на поле, а также предоставляя ей количественный анализ происходящего».

Когда его представили в «Daily Mirror», Куни обвинили в «американизации» спорта. Он рассказывает: «Американизация… в их восприятии мы занимались чем-то вроде расписанием для автобусов. Именно так, по мнению некоторых людей, выглядят американские виды спорта. Наша хитрость заключалась в том, чтобы скрыть, что мы занимаемся сбором статистических данных. Мы хотели визуализировать данные, тем самым рассказывая историю. Когда вышла книга Майкла Льюиса «Moneyball» (в 2003 году), я купил 20 экземпляров и отправил по одному каждому менеджеру Премьер-Лиги и сказал, что мы хотели бы пообщаться».

Однако продажа до сих пор была неочевидна. Куни продолжает: «Помните, футбол – это низко результативная игра с большим влиянием удачи и большим количеством происходящих событий. В других видах спорта есть более сильные корреляции между данными, и применить их легче. Бейсбол и крикет являются примерами этого. В то время было несколько отщепенцев. Дэниел Финкельштейн со своей колонкой в The Times оценил по достоинству перспективы данных. Были и другие редакторы, которые видели в этом ценность, но не были готовы платить нам столько, сколько мы считали необходимым».

Ближе к началу Чемпионата мира 2002 года Финкельштейн, политический обозреватель The Times, включил радио и услышал, как Доктор Генри Стотт объясняет академическую модель, разработанную им для прогнозирования результатов футбольных матчей.

Финкельштейн вспоминает: «Я слушал его и думал: конечно, именно так мы могли бы предугадывать исход футбольного матча, мы бы могли прогонять данные и создавать модели. Я принес эту идею в редакцию на следующий день и сказал, что мы должны использовать некоторые из его данных в нашем приложении к Чемпионату мира. В то время, когда все думали, что это было невозможно, мы использовали часть данных Стотта и дали 25% на то, что Сенегал победит чемпионов мира – сборную Францию. Они сделали это, 1:0. Если бы этого не произошло, то, возможно, никто не заинтересовался бы нашими данными. Так появилась колонка Fink Tank».

Поскольку большинство вещателей, журналистов и многие клубы воздерживались от анализа данных, Fink Tank стал выходить еженедельно. Финкельштейн продолжает: «Это звучит очень напыщенно, но я чувствовал, что мы были вовлечены в новаторскую часть спортивной журналистики. Единственный человек в футболе, с которым мы столкнулись на ранней стадии, понимавший концепцию усредненности, был Арсен Венгер. Он говорил: «Я не заинтересован в том, чтобы выиграть свою следующую игру». Вы должны быть заинтересованы в том, чтобы выиграть серию игр. Вместе с нашими прогнозами я писал колонку о какой-нибудь футбольной байке или мифе. Мой любимый был: «гол в раздевалку – худшее время пропустить мяч». На что статистика отвечает отрицательно. Я помню фантастический разговор с Ианом Райтом, когда он сказал: «Нет, пропускать перед перерывом было худшим моментом, потому что Джордж Грэм кричал на нас в раздевалке». Сэм Эллардайс тоже интересовался нами. Он мог сказать: «О, это же Fink Tank!».

«Многие считали это забавной, эксцентричной штукой. Кто-то сделал доклад для экономического факультета Университета Ланкастера, в котором было показано, как мы победили букмекеров в течение определенного периода. В статье были приведены наши вероятности для каждого розыгрыша Премьер-Лиги, Лиги Чемпионов или важных игр сборных. Но на самом деле у нас была модель, которая создавала вероятности для каждой игры в Европе. Мы полностью доверяли ей. Я болельщик «Челси», и я помню, что видел, как «Челси» выиграл Премьер-лигу в матче с «Болтоном» в 2005 году. Я сказал своему другу, что есть 63%-й шанс, что мы выиграем игру в тот день, поэтому мы должны пойти на «Болтон». У меня не было другого мнения, кроме этого. Я дорос до понимания футбола через данные. Вы не стали бы анализировать ничего без данных в других областях, так почему бы не делать также и в футболе?»

Финкельштейн также выдвигал математические гипотезы для изучения. Стотт, ранее директор Oliver Wyman, нанял доктора Иэна Грэма для своей компании Decision Technology, которая проводила исследования. Грэм теперь является директором по исследованиям «Ливерпуля». Как сообщает The New York Times, Грэм завоевал доверие главного тренера «Ливерпуля» Юргена Клоппа на третьей неделе работы с немцем.

Грэм прибыл в свой офис с распечатками из проигранного (0:2) матча бывшей команды Клоппа «Боруссии» Дортмунд против «Майнца» сезоном ранее. Грэм, который имеет докторскую степень в Кембридже по теоретической физике, сам не видел этой игры. Тем не менее его математическая модель показала, что по многим показателям — игра в зоне соперника и созданные моменты, в частности, — команда Клоппа заслужила победу в игре. Изначально алгоритмы Грэма были запрошены владельцами «Ливерпуля», чтобы помочь принять решение о том, кого назначить главным тренером. Он продемонстрировал, что на основе анализа данных о выступлениях дортмундцев, команда Клоппа должна была занять второе место в Бундеслиге, а не фактическое седьмое.

Это было время, когда клубы содрогались при мысли о том, чтобы возлагать свои надежды на людей, которые не следят за игрой, но сейчас это все больше становится нормой. Один из источников в «Ливерпуле» объясняет в чем заключается работа Грэма: «Он и его команда обрабатывают эти алгоритмы, чтобы определить тенденции и найти игроков, которые впишутся в систему. Эти данные представляются старшим скаутам, а у Клоппа есть окончательное слово. Эти ребята просто феноменальны. Я бы не хотел играть против них в шахматы. Одна из впечатляющих вещей: они могут определить скорость, с которой противник движется и контролирует мяч. Исходя из этого, мы можем определить «жертвы» для прессинга и сказать нашим игрокам, чтобы они оказывали давление на конкретных противников».

Финкельштейн вспоминает свое время сотрудничества с Грэмом из «Ливерпуля»: «Иан стал двигателем нашей работы в Fink Tank. Иан, Генри и я отнеслись к этому очень серьезно. Мы быстро поняли, что вратари были недооценены финансово, и я не удивлен, что сейчас вратари стоят 60 миллионов фунтов стерлингов. Или, например, угловые были переоценены, если вы посмотрите на их низкий процент реализации. Передачи была фактически недооценены.

Клубы начали заинтересовываться. Иан и Генри связались с «Тоттенхэмом», чтобы помочь им подписывать новых игроков, и они были одной из причин, по которой «шпоры» купили Рафаэля ван дер Варта. Иан тогда ушел в «Ливерпуль», и это была замечательная история. Он – болельщик «Ливерпуля». Когда Джон Генри из Fenway Sports купил «Ливерпуль», он пришел в офис компании Decision Technology. Это были те же люди, которые делали Fink Tank. Джон хотел нанять Decision Technology для «Ливерпуля» отчасти из-за того, что он читал колонку Fink Tank в Times. Он не мог этого сделать, так как у них был контракт с «Тоттенхэмом». Иан как болельщик «Ливерпуля» сам взялся за эту работу со всеобщего благословения. Он работал над моделированием в течение 10 лет, прежде чем присоединился к «Ливерпулю». Они получили удивительно талантливого человека».

Бен Стивенс, руководитель отдела анализа эффективности и рекрутинга «Кристал Пэлас», один из многих, кто восхищается работой «Ливерпуля» с тех пор. Он говорит: «Когда Ливерпуль нанял специалиста по данным, была отрицательная реакция. Однако некоторые клубы поняли, что они могут поступить так же. Мы, конечно, используем платформы, но у нас есть специалист по данным, Бобби Шоджай, который является лучшим выпускником Лондонской школы экономики. Он такой умный. Он не смотрит видео и не анализирует сам футбол. Он работает исключительно с данными. Прошлое Бобби — это финансы, и никакого футбола. Раньше таких должностей не существовало, но Бобби каждый день сводит меня с ума».

Для ясности, существует различие между наукой о данных (data science) и анализом данных (data analysis). Специалист по данным (data scientist) работает с искусственным интеллектом, компьютерной наукой и прогнозируемыми результатами для извлечения информации, прежде чем аналитик данных (data analyst), в тандеме с видеоаналитиком стремится изучить и представить данные команде. Таким образом, специалист по данным может создать математическую модель, но затем аналитик данных доносит ее суть спортивному директору или тренерскому штабу. В последнее время аналитики стали занимать всё более высокие посты в клубах.

Стивенс из «Кристал Пэлас» объясняет: «Майкл Эдвардс был аналитиком старой школы в «Портсмуте» десять лет назад. Он работал блестяще, и теперь он является спортивным директором «Ливерпуля». Энди Скоулдинг (бывший аналитик «Фулхэма») теперь возглавляет работу по рекрутингу в «Рейнджерс». Лоуренс Стюарт, занимавшийся анализом эффективности, теперь возглавляет отдел рекрутинга «Ред Булл». Я перешел в отдел рекрутинга в «Пэлас». Крис Дэвис, помощник Брендана Роджерса в «Лестере», был аналитиком «Суонси», когда я впервые с ним познакомился»

На что были похожи первые дни работы аналитиком? Стивенс улыбается: «Все эти старые аналитики сталкивались с определенными трудностями. Не то чтобы я хотел вернуть те дни назад, но это был своего рода обряд посвящения. Все эти вопросы: «Почему ты разговариваешь со мной? Что ты знаешь о футболе?» Это была хорошая кривая обучаемости для студентов, которые вышли из университета и думали, что они знают футбол. Это убило многих аналитиков, потому что у них не было ни менталитета, ни характера. Сейчас вы приходите в клуб, и вы являетесь частью отдела. Это тепленькое местечко. Когда некоторые аналитики начинают высказываться, я думаю о старых временах.

Для меня это была непростая задача. Я окунулся в это прямо из универа. Я работал стажером в академии «Саутгемптона», а затем перешел в первую команду в 2008/09 годах. Всё сильно изменилось. У нас все еще были кассеты VHS, когда я начинал. Вы приезжали на гостевую игру, и они давали вам пленку. Я должен был вернуть ее, чтобы получить ее на DVD. У нас были такие штуки под названием Scuzzy (SCSI) диски. В конце игры вы должны были получить эти диски, дождаться курьера на мопеде, который отвезёт их в Prozone в Лидсе. Затем они рассортируют всё это и отправят его обратно в течение 24 часов. Тогда это был не «мгновенный» мир. Случались ужасные ситуации на выездных играх, когда курьер не подъезжал вовремя. И все игроки, тренеры ждали тебя.

Нас было двое в «Саутгемптоне». Если компьютер ломался, это ваша вина. Если статистика неверна, это ваша вина. Теперь же у нас есть целые команды аналитиков. У нас есть все ракурсы, всё в режиме live. Мы можем послать нашу информацию на тренерскую скамейку во время матча».

Теперь популярны аналитики, которые носят наушники для общения с тренерским штабом. Стивенс вспоминает: «Раньше я использовал микрофон для связи с Сэмом Эллардайсом. Это было весело. У меня был наушник, я сидел счастливый, наблюдал за игрой, а потом вдруг старик сердился и просто начинал кричать вам в ухо. И я думаю: «Так, тренер только что сказал мне что-то, но я понятия не имею, что именно он сказал». Потом вы вежливо переспрашиваю: «Тренер, что ты мне только что сказал?» Затем он снова выкрикивает приказ, и это всё. Мне нужно было кое-что записать. Он явно был чем-то раздражен!».

В «Ливерпуле», например, есть гарвардский физик-ядерщик, который упорно трудится, но есть также много более традиционных скаутов, работающих по всему миру. Работа этих людей заключается в том, чтобы развивать отношения, устанавливать контакт с агентами и гарантировать, что они не убегут к конкурентам.

В то время как ливерпульские аналитики и специалисты по данным делают видео-нарезки и создают модели, личный скаутинг остается преобладающим. В «Ливерпуле», например, есть скаут, которому поручено смотреть за предстоящим соперником до 23 игр для подготовки фундамента отчёта, который затем передаётся в отдел аналитики. Именно невооруженный глаз, а не алгоритм, впервые заметил склонность игроков «Брайтона» всегда подпрыгивать в стенке при прямом штрафном ударе. Эта информация перешла вниз по цепочке к Филипе Коутиньо, который пустил мяч со штрафного под стенкой и забил во время победной игры в декабре 2017 года. Все чаще успешные клубы — это те, которые гармонично сочетают свои отделы. Никто из опрошенных для этой статьи не предлагал использовать только науку о данных для рекрутинга.

Саймон Бануб, бывший руководитель отдела маркетинга Opta, сказал: «Сейчас уже не так, как было раньше, когда между двумя сторонами была большая кирпичная стена: гики с ноутбуками против «настоящих» футбольных мужиков».

Он шутит: «У меня всё еще есть небольшое подозрение, что всё возвращается к тому, чтобы игроки перестали бить издалека. Но теперь эта мысль представлена в цифровом виде. Топ-аналитики – блестящие переводчики. Они не перегружают алгоритмами, когда говорят с тренерами: они выуживают информацию и доносят ее в удобоваримом виде до тренера или руководителя отдела рекрутинга. Не думаю, что до сих пор существует проблема общения. Анализ данных и традиционный скаутинг идут рука об руку».

Для этого есть главные причины. Клубы осознали, что они могут сэкономить деньги, минимизируя расходы на скаутинг (мир просто слишком велик для большинства клубов), и уменьшить риск с помощью аналитики. «Манчестер Юнайтед» – один из самых экстремальных случаев. Их скауты расположены в более чем 30 странах, появилось 45 дополнительных скаутов на зарплате с тех пор, как сэр Алекс Фергюсон вышел на пенсию в 2013 году. Но большинству клубов нужно думать иначе. Они подписываются на ряд сайтов и приложений, специализирующихся на анализе видео. Wyscout, Scout7 и InStat – примеры платформ, которые клубы могут использовать для доступа к кадрам из более чем 200 тысяч игр по всему миру. Затем клубы могут использовать аналитическое программное обеспечение, например SciSports или Analytics FC. Эти две компании являются конкурентами, но они также регулярно общаются, чтобы поделиться идеями.

Analytics FC предоставляет услуги клубам, участвующим в Лиге Чемпионов (название не могут быть раскрыты по причинам конфиденциальности) в дополнение к «Лидсу», «Вест Хэму» и «Вест Бромвич Альбиону». Основатель Analytics FC Стил позвонил спортивному директору «Лидса» Виктору Орте перед январским трансферным окном 2019 года. Именно он распознал «звездного игрока Чемпионшипа».

Стил вспоминает: «Лучшим примером для нас был Дэниел Джеймс. Но не для «Лидса», который упустил игрока в последние минуты трансферного окна. Мы рекомендовали его после восьми или девяти игр в Чемпионшипе и сказали, что он игрок, которого нужно подписывать немедленно. Виктор вернулся к нам и сказал: «Черт возьми, вы уверены?», а мы ответили: «Да, на 100 процентов». Они решили почти все вопросы очень быстро. Виктор доверяет науке о данных» (Джеймс прошел медосмотр в «Лидсе», однако сделка в итоге сорвалась, и игрок перешел в МЮ – прим. переводчика).

Что же именно увидел этот алгоритм? Звонок поступил еще до того, как Джеймс напугал защиту «Манчестер Сити» в игре на Кубок Англии за «Суонси». Стил рассказывает: «Наша платформа — это предсказательная аналитика. Я объясняю это руководителям таким образом: статистика — это история. Она расскажет вам, что случилось в прошлом. Мы хотим предсказать, какие игроки будут хорошо выступать в будущем. Наши алгоритмы показывают информацию, которая говорит, что, если этот игрок продолжит делать X, вероятностный результат – Y. Наш алгоритм на самом деле очень похож на тот, что используют в «Ливерпуле». У нас есть всеобъемлющий фреймворк, который учитывает каждое отдельное действие. Данные могут показать: «Игрок, владеющий мячом, имеет 0,0001%-й шанс забить. Он делает длинный пас в штрафную, и нападающий получает мяч. Команда поднялась с 0,0001 процента до 2 процентов «шанса забить». Какова бы ни была разница между начальной точкой «шанса забить» и конечной точкой, это будет обозначено как «увеличение вероятности забить». Каждое действие в игре будет иметь положительное или отрицательное влияние на «шансы забить».

Стил говорит: «Данные — это не серебряная пуля. Это не происходит вдруг – вы начинаете работать с аналитикой и подписываете топ-игроков каждый раз. Однако это позволяет получить конкурентное преимущество за счет снижения рисков. Большинство клубов используют сервис в качестве первого фильтра. С Analytics FC вы можете, используя один пакет программного обеспечения, анализировать 90 лиг и фильтровать по любым критериям, которые вы хотите. Это один из тех случаев, когда вы говорите: могу ли я это повторить со своим скаутским отделом? Скорее всего, нет. Это дает вам всемирный охват. Однако, для ясности, это не означает, что мы должны отказаться от наших знаний об игроках и контактов только потому, что у нас есть потенциал для скаутинга стольких лиг, сколько мы захотим».

В своей книге «Футбольные хакеры» Кристоф Бирман описывает успех Свена Мислинтата в качестве главного скаута в дортмундской «Боруссии», где он сыграл важную роль в подписании Роберта Левандовски, Синдзи Кагавы и Пьера-Эмерика Обамеянга. У Дортмунда было только 10 скаутов, это гораздо меньше, чем у большинства постоянных четвертьфиналистов Лиги Чемпионов, но они регулярно находили игроков более эффективно. Успех Мислинтата был таков, что «Арсенал» заплатил более 1 миллиона фунтов стерлингов, чтобы переманить его на пост главы отдела рекрутинга в 2017 году. Бирман пишет, что Дортмунду, как правило, предлагают 2500 игроков за сезон, и поэтому необходимо уметь быстро фильтровать. Некоторые ведущие клубы разрабатывают свои собственные банки данных и алгоритмы, но многие обращаются к Analytics FC или SciSports.

В вестибюле мадридского отеля слоняется молодой немец лет двадцати пяти. Он очень привлекателен, имеет несколько степеней магистра в области экономики и управления и, грубо говоря, чертовски хороший продавец. Он является менеджером SciSports в Австрии, Германии и Швейцарии. Он не участвует в мероприятии, организованным Transfer Room, онлайн-инструментом, который позволяет клубам напрямую договариваться о трансферах и минимизировать участие агентов. Зная, что здесь присутствует более 150 представителей клуба, Саймон Роддер ловит их, одного за другим, чтобы представить свою собственную компанию.

Мы садимся и достаем ноутбук. Он демонстрирует программное обеспечение; это Football Manager, только в реальности. Роддер объясняет: «Мы работаем с более чем 50 командами, включая «Лион», «Аякс» и сборную Бельгии. Я лично работаю с «Базелем», «Франкфуртом», «Вольфсбургом» и «Падерборном».

«Генеральный менеджер «Падерборна» говорит, что значительная часть их успеха приходится на SciSports. Они наняли нас в третьей лиге, у них едва ли есть бюджет, но именно так они обошли конкурентов (сейчас они играют в первой Бундеслиге). Посмотрите на их работу. Там много подписаний из необычных стран. У них есть свой совсем небольшой скаутский отдел, но они никогда не смогут обнаружить талант из таких мест».

Итак, как же это работает? «Мы собираем данные, например, из первых шести лиг в Англии, первых четырех в Германии, первых четырех в Бразилии. Мы следим за каждым игроком в лиге, которая отслеживает данные. Всеобъемлющий, простой алгоритм заключается в отслеживании влияния игрока на его команду, когда он находится на поле. Мы работаем с WyScout для получения видео. Мы обрабатываем данные, чтобы упростить процесс для клуба. Скажем, например, если вы хотите найти такого игрока, как Роберт Левандовски, но вы команда из второй Бундеслиги. Наш алгоритм предложит вариант, выдаст прогноз, а также покажет развитие игрока за последние 6 месяцев».

На пробу, я прошу его найти с помощью их алгоритма несколько игроков с похожих характеристиками на Левандовски. Поиск идет быстро, мы могли бы ввести более конкретные критерии, но результаты и без того интригуют. «Аркадиуш Милик, Каспер Дольберг, Оливье Жиру и Каллум Уилсон – все они обладают схожими характеристиками», – говорит Роддер, указывая на экран. Уилсон особенно выделяется. Некоторые в Англии удивляются, что форвардом «Борнмута» интересуются «Челси» и «Манчестер Юнайтед», но аналитика показывает, что он обладает редким набором навыков.

Если идея состоит в том, чтобы найти базу данных, почему бы клубу просто не использовать игру Football Manager? Основатель SciSport Брауэр поясняет: «Многие клубы так и делают. Но Football Manager наполняется данными от скаутов-любителей. Также имеет место предвзятость, потому что местный скаут слишком любит местных игроков. Мы используем только объективные данные».

Роддер добавляет: «В самой игре значения не основаны на данных в реальном времени. У них есть целевая группа для каждой лиги, а затем они решают какие рейтинги присвоить. У нас же есть искусственный интеллект, есть вся информация с видео, записанных по всему миру. Алгоритм просматривал их 1000 раз. Это означает, что алгоритм изучает ситуацию и вводит справедливые числовые значения».

Подобная модель используется и на элитном уровне. Например, «Арсенал» подписал Лукаса Торрейру из «Сампдории» после поиска игроков, которые были по характеристикам похожи на Н’Голо Канте.

У «Арсенала» появилась своя внутренняя статистическая система, после того как они потратили 2,1 миллиона фунтов стерлингов на американскую компанию StatDNA в декабре 2012 года. Бирман объясняет в своей книге: «Сделка была окутана необычайной тайной. Название фирмы даже не упоминалось в ежегодных отчетах клуба. Он появился только в виде аббревиатуры: AOH-USA LLC».

Вскоре Хендрик Альмштадт, официально отвечавший в клубе за «футбольные операции», пошел на повышение. Он учился в Лондонской школе экономики, провел три года в инвестиционно-банковском бизнесе и имеет степень MBA Гарвардской школы бизнеса. Он рекомендовал генеральному директору клуба Ивану Газидису «посмотреть на команду как на портфель, содержащий 30 активов с различными профилями». Задача Альмштадта состояла в том, чтобы сделать трансферы и зарплатную ведомость более эффективными. Он продемонстрировал, как StatDNA не позволил бы «Арсеналу» совершить дорогостоящие ошибки на знаменитых неудачных трансферах Маруана Шамаха и Пак Чу-Ёна. Бирманн пишет: «Цифры показали, что у Шамаха был низкий рейтинг xG в «Бордо», поскольку он стрелял по воротам из невероятных позиций. Оценка системы также предполагала серьезные технические ограничения, которые привели к тому, что он не играл большой роли при владении мячом». Это убедило Венгера, и он санкционировал покупку StatDNA.

Благодаря всему этому, мы должны ожидать на топ-уровне, что больше клубов будут развивать свое внутреннее моделирование. Роддер из SciSport объясняет: «Есть клубы, которые пытаются сделать свои системы. Если у вас есть свои собственные алгоритмы, они могут соответствовать вашим фактическим потребностям. Мы можем определить типичного левого защитника, но у «РБ Лейпциг» есть очень четкое представление о том, что должен уметь делать конкретно их левый защитник. Действительно, большие клубы могут сказать нам «нет», потому что количество игроков, которые им интересны, настолько мало, что они просто используют свои глаза. Я встречался с «Ювентусом» на этой конференции в Мадриде, и, хотя встреча проходила по их приглашению, они выразили скепсис относительно того, нужно ли им это. «Ювентус» покупает уже готовых игроков».

Теперь уже, похоже, на каждом уровне клубы соединяют интуицию и информацию. Брауэр рассказывает: «Данные доказали, что они могут сэкономить деньги. Теперь у нас есть люди, которые строят классные проекты вместе, а не сидят в подвале, создавая отличные вещи, которые никто не использует. Это должна быть двусторонняя игра».

Стил более скептичен: «Данные еще не являются главным инструментом в каждом отделе рекрутинга. Это всегда смешно, когда на конференциях, один парень всегда встает и говорит, что самое главное в анализе данных — это общение. Это случается каждый раз. Он говорит, что аналитикам нужно уметь общаться с футбольными людьми в клубе, будь то спортивный директор, главный тренер или генеральный директор. Как ни странно, никто никогда не говорит обратное: «Футбольные люди должны изучать данные и учиться быстро».

Реальность жизни в футболе, однако, заключается в том, что те, кто работает с футболистами и тренерами, должны адаптироваться к их капризам. Работа видеоаналитиков заключается в том, чтобы перевести числовое заключение специалистов по данным на язык, который доступен для основной части футбольной команды.

Стивенс объясняет: «Аналитики эффективности — это хамелеоны. Мы – государственные служащие футбола. Все, что мы делаем, меняется в зависимости от того, что хочет главный тренер. «Пэлас» меняет Сэма Эллардайса на Франка Де Бура, затем – на Роя Ходжсона, но мы остаемся.

«Мы работаем с визуализацией. Мы хотим показать всё как презентацию. Иногда новые главные тренеры просят распечатать 80 письменных страниц, но я спрашиваю: «Зачем? Может быть, вы взгляните?» Мы делаем некоторую письменную работу, это необходимая осторожность. Но наш предыгровой буклет для главного тренера составляет 13 страниц. Одна из них — это обложка. Затем 12 страниц: прогнозируемый состав команды и информация о команде, страница письменной информации о том, что команда делает с мячом, страница о том, что команда делает без мяча, страница со стандартными положениями, статистика управления игрой (например, как соперник реагируют на пропущенный гол), абзац о каждом игроке. И все такое прочее».

В случае с Роем Ходжсоном акцент делается на решениях для его игроков. Стивенс продолжает: «Когда мы говорим, что соперник делают X, владея мячом, Ходжсон скажет, что это прекрасно, но ему нужно знать, что «когда они делают X, то мы собираемся сделать Y». Иначе это бессмысленно. Точно так же легко определить слабость, но затем вам нужно показать, как использовать эту слабость. Как мы будем защищаться, когда мяч будет у вратаря соперника? Если мы играем 4-3-3, мы прессингуем с передней тройкой высоко, или мы откатываемся глубже? У них есть полузащитник в глубине. Хорошо, так это работа нападающего, который должен опуститься к нему или нашего полузащитника, который должен подняться выше? Мы готовим эти рекомендации».

Если главные тренеры в основном восприимчивы, как игроки реагируют на то, что анализ становится более заметным? В «Арсенале» мало кто из игроков наслаждался тщательными видео-сессиями Унаи Эмери. В «Манчестер Юнайтед» игроки жаловались во времена Луи ван Гаала на часто затянутые личные беседы, которые лишали игроков их уверенности. Отдельные игроки получали электронные письма с разбором ошибок. Ближе к концу правления голландца некоторые игроки просто удаляли электронные письма, не читая их. Когда же ван Гаал вставил трекер, чтобы отслеживать, открыли ли игроки письмо, команда оставляла файл открытым в течение некоторого времени, занимаясь при этом другими вещами. Ясно, что любой аналитический подход также требует хороших навыков управления персоналом. Некоторые клубы Премьер-Лиги использовали приложение под названием Pushfor, которое в основном используется в юридических кругах и включает в себя функцию, которая может показать отправителю, читал ли клиент (в данном случае игрок) каждую страницу.

«Сейчас мы используем платформу Hudl. Все находится в онлайне и на телефонах игроков. Там есть все: предматчевые, послематчевые, собственные нарезки, видео на будущих прямых оппонентов, вратарей, стандарты, пенальти. Мы получаем запись того, что игроки смотрят и как долго они смотрят. Но я не думаю, что вы можете принудительно снабжать игроков информацией. Вы знаете, какие игроки хотят знать больше. Для других — это информационная перегрузка. Некоторые из них не будут активно участвовать в командном собрании, поэтому, возможно, лучше разделять общие собрания или личные беседы. Мы должны адаптироваться, чтобы повысить их эффективность».

Поскольку клубы участвуют в войне за самых инновационных аналитиков и ученых, многие ежегодные конференции, посвященные аналитике, сосредоточены на следующем большом открытии.

«Следящие» данные («tracking» data) — это модная фраза в современной аналитике, и она относится к движению игроков и мониторингу событий без мяча. Такие платформы, как Opta, Statsbomb и Wyscout делают отличную работу, рассказывая аналитикам, что произошло в период владения. Это называется «событийными» данными («event» data) – события, которые происходят во время владения мячом.

«Следящие» данные завершают картину о движении игрока. Однако, чего они не делают, так это не предоставляют контекст типов действий, на которые реагирует игрок.

В качестве примера из реальной жизни, представьте себе, что полузащитник «Челси» Жоржиньо находится с мячом. Мы можем измерить его процент точности передач или посчитать ключевые передачи. Мы также можем измерить такие вещи, как пробег и количество спринтов его партнеров по команде. Тем не менее, задача влияния на игру заключается в создании модели, которая показывает, в режиме реального времени, упустил ли Жоржиньо лучшие варианты для паса, когда отдавал мяч вперед. Возможно, что другой игрок располагался между линий в лучшей позиции против высоко прессингующей команды. Тем не менее, в настоящее время мы не можем отличить этот пас от аналогичного паса против команды, которая сидит в низком блоке (что делает пас более легким для завершения) по сравнению с соперником, который агрессивно прессингует.

Задача состоит в том, чтобы объединить «event» и «tracking» данные и предоставить новым тренерам новые модели, по которым можно судить о своих игроках или потенциальных новобранцах.

Бывший маркетолог Opta Бануб говорит: «Большая волна грядет: трекинг-данные внедряют фильтры для таких вещей, как принятие решений, варианты с мячом и упущенная выгода при решениях. Как только специалисты объединят tracking-данные c event-данными, именно тогда вы увидите следующий прорыв».

В нынешнем сезоне Английская Премьер-Лига предоставила топ-клубам эту информацию, но она еще не добралась до всей Европы, да и в Англии не была идеальной. Инсайдеры из индустрии ожидают, что внутренняя модель «Ливерпуля» и алгоритмы StatDNA «Арсенала» разрабатывают свои собственные формулы.

Сочетание данных также позволит лучше отражать ценность защитника. До недавнего времени мы часто слышали, как защитников хвалят за количество отборов, которые они сделали в игре, но многие в футболе не согласны с этим. В своей книге Бирман приводит интервью с бывшим полузащитником Хаби Алонсо.

«Если я должен сделать отбор, я уже совершил ошибку, – говорит Алонсо. – В Ливерпуле я читал в программке к матчу интервью с парнем из молодежной команды. Они спрашивали его про его сильные стороны. Он отвечал: «Удар и игра в отборе». Я не могу выкинуть это из головы – как «отбор» может быть характеристикой твоей игры, как «отбор» может быть показателем качества? Отбор — это последнее средство, и оно, конечно, вам понадобится, но это не то качество, к которому можно стремиться».

Стивенс из «Кристал Пэлас» объясняет: «Защита — это не то, что вы делаете, это то, что вы НЕ делаете. Если я сделаю подкат, это хорошо? Старый тренерский метод всегда был таким: «не делай подкат, оставайся на ногах и старайся перехватить мяч». Если моя позиция идеальна, это означает, что соперник никогда не сделают пас на форварда, потому что за счет своей позиции я блокирую все возможности для передач, но это никак не отразится в статистике. Вот где помогут трекинг-данные».

Предпринимаются усилия, чтобы вывести такой продукт на массовый рынок. Sportlogiq, как говорят, ближе всего, но есть примеры, когда платформы вешают лапшу на уши своим клиентам, предлагая услуги, которых не могут выполнить. Например, ранее The Athletic обнаружил в результате независимого расследования, что один клуб списал шестизначную сумму, которую они заплатили фирме по обработке данных за работу, пронизанную ошибками.

В Analytics FC предлагают один способ обойти проблему анализа защитников, хотя он остается несовершенным. Стил рассказывает: «Наш алгоритм действительно измеряет уровень защиты, в то время как 99,9% моделей этого не делают. Для всех случаев, когда вероятность забить из позиции X снижается во время блока защитника, этот сниженный риск отмечается в характеристиках блока. Если защитник вступает в отбор или перехватывает в областях с высоким ценностью, это также видно в его метриках. Дело не в количестве отборов, а в вероятности того, что соперник забьет, и в том, как защитник уменьшает эту вероятность».

Пандемия COVID — это финансовая угроза для информационных платформ. Некоторые клубы уже отправили сотрудников из отдела рекрутинга в отпуск.

Брауэр, главный исполнительный директор SciSports, объясняет: «На прошлой неделе мы подписали три новых клуба, но три других клуба отказываются платить нам. Там не играют в футбол, а мы помогаем с анализом соперника. Чемпионат Европы был перенесен, и это тяжелый момент для аналитических компаний. Все планировали вводить новые модели во время Евро».

Тем не менее, финансовые перспективы для специалистов по данным оптимистичны. Стил рассказывает: «Сейчас большинство клубов ищут специалистов по анализу данных. Это очень похоже на спортивную научную революцию 15-летней давности. Раньше у нас были плохо оплачиваемые выпускники спортивных наук из Университета Лафборо или Бата. Они приходили, выполняли какую-то работу, а тренеры их игнорировали. Люди обычно говорили: «От них нет никакого вреда, так что позвольте им продолжать в том же духе».

Сейчас в отделе спортивной науки футбольных клубов работают 10 сотрудников. У них есть люди, которые работают исключительно с данными GPS игроков и анализом результатов. Вот это прорыв. Я уверен, что то же самое произойдет и с наукой о данных. В большинстве клубов уже есть видеоаналитик, и у многих есть парень, который занимается данными. Многие из них не имеют никакого отношения к науке о данных: они не являются математиками, экономистами или учеными. Но элитные клубы сейчас хотят физиков, компьютерных инженеров и инженеров по обработке данных. Высококвалифицированные люди стоят денег, иначе они пойдут на работу в банковский бизнес. Посмотрите на Уилла Спирмена из «Ливерпуля», физика-ядерщика из Гарварда, он может попросить всё, что захочет, потому что сколько людей имеют его квалификацию?».

Может быть, мы увидим клубы, которые пойдут в ведущие университеты и будут находить ученых в аспирантуре? Стил говорит: «Это справедливое замечание. В других отделах они лишь конкурируют с другими спортивными организациями. Здесь же они находятся в прямой конкуренции с компаниями высокого уровня по моделированию данных, правительством, Большой Четверкой. Однако одна вещь всегда будет верна: клубы могут нанять всех этих людей на немного более низкую заработную плату, просто потому что это футбол. Люди любят чувствовать себя вовлеченными».

Финкельштейн считает, что его смелый прогноз 17-летней давности оправдался. Он заключает: «У меня была недавняя переписка с Ианом из «Ливерпуля», и он твердо чувствует, что работа с Генри над Fink Tank была очень важна для роста аналитики в футболе».

ИСТОЧНИК

МЫ ВКОНТАКТЕ

МЫ В ТВИТТЕРЕ

МЫ В ТЕЛЕГРАМЕ

И даже В ЯНДЕКС ДЗЕНЕ

Источник: www.sports.ru

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!:

Adblock
detector