У «Манчестер Сити» теперь есть команда аналитиков данных, чтобы повысить шансы на победу

Когда в январе бывший астрофизик и советник казначейства Лори Шоу (Laurie Shaw) написал в Твиттере, что переходит в «Манчестер Сити», футбольный мир был в шоке.

В то время как аналитики данных становятся всё более востребованы, назначение г-на Шоу стало одним из самых известных.

Он возглавит команду аналитиков данных, которые используют миллионы единиц статистической информации об особенностях игроков и предстоящем противостоянии, чтобы повысить шансы клуба на победу.

Использование данных и технический анализ стали настолько важными для футбольных клубов, что они больше не ограничиваются крупными командами Премьер-лиги. Меньшие клубы так же принимают в этом участие благодаря более дешёвому и доступному программному обеспечению.

Одним из таких инструментов стал оптический трекинг, который можно использовать для определения положения игроков на поле 25 раз в секунду по отношению к мячу, соперникам и товарищам по команде.

Также есть алгоритмы анализа данных, относящихся к мячу, таких как передачи, удары и потери контроля, а более продвинутые инструменты могут исследовать стабильность защиты, контроль подачи и возможности гола.

На тренировках команды используют переносные устройства для измерения нагрузки и усталости игроков, чтобы контролировать их физическую форму.

«Нельзя недооценивать ценность данных и аналитики. Для футбольного клуба важнее всего повышение шансов на победу», — говорит Тревор Уоткинс (Trevor Watkins), глава спортивного отдела юридической фирмы Pinsent Masons.

«В настоящее время события вне поля так же важны, как и на поле, — добавляет г-н Уоткинс, который ранее возглавлял «Борнмут». — Возможность обратиться к людям, которые понимают эти данные, имеет решающее значение. Арсен Венгер (Arsene Wenger) был большим сторонником и пионером использования ИИ. Это самая недооценённая область развития футбола».

«Многие футбольные клубы каким-либо образом используют данные для принятия решений, но способ и степень, в которой они это делают, сильно различаются от клуба к клубу», — говорит Ян ван Хаарен (Jan Van Haaren), главный аналитик SciSports. — Однако большинство клубов предпочитают хранить в секрете то, что они делают с данными».

По словам г-на ван Хаарена, в «Арсенале» есть команда из 15 человек, работающих в области производительности, анализа и обработки данных, в то время как «Ливерпуль», «Барселона» и «Манчестер Сити» в последнее время считаются лидерами в использовании ИИ.

«До сих пор анализ данных был сконцентрирован в ведущих клубах Европы. Только клубы с большим бюджетом создавали отделы анализа данных, которые работают с аналитиками производительности и скаутскими отделами, — говорит Рубен Сааведра (Ruben Saavedra), соучредитель фирмы спортивной аналитики Metrica Sports. — Однако сейчас всё больше и больше клубов с меньшим бюджетом делают свои первые шаги в этом направлении».

Для этих небольших клубов, как правило, подбирают готовое программное обеспечение, основанное на видеозаписи.

Элитные клубы предпочитают персонализированные инструменты, которые смотрят на определённые области: например, игру от вратаря или области на поле, где они хотят оказывать давление на соперника. Они также используют алгоритмы для автоматического обнаружения закономерностей в играх.

Эксперты говорят, что одной из проблем становится время, поскольку данные нужно анализировать быстро, а матчи проводятся каждые несколько дней.

Чиен Ли (Chien Lee) — основатель и председатель NewCity Capital, частной инвестиционной компании, которая является крупнейшим акционером «Барнсли», выступающего в чемпионате EFL, и инвестировала в общей сложности в пять европейских футбольных клубов, сообщил: «С тех пор, как мы купили «Барнсли» три года назад, мы активно используем данные — в основном для выявления талантливых молодых игроков и тренеров. Это оказалось очень успешным».

Когда г-н Ли вступил во владение в декабре 2017 года, «Барнсли» боролся в чемпионате и впоследствии вылетел в низшую лигу, но клуб немедленно пришёл в норму и вернулся в дивизион в своём первом полном сезоне. Чиен считает, что использование данных является ключевым фактором выигрыша в продвижении.

Так что же он ищет в данных? «Мы ищем игроков и тренеров, которые играют в том стиле, который мы предпочитаем, и это очень хорошая игра».

Но он очень осторожен с перерасходом средств, когда речь идёт об игроках, системах данных и аналитиках.

«Мы должны сбалансировать бюджет. Пандемия показала, насколько трудно может быть, если этого не сделать».

Влияние данных проявляется и в других отношениях. Одним из примеров служит показатель «Ожидаемых голов» (xG), который измеряет качество ударов команды и игрока.

С тех пор, как xG впервые начали использовать, средняя дальность удара по воротам в Премьер-лиге снижалась в каждом последующем сезоне.

«По сути, модель показывает, что удары с дальней дистанции, как правило, непродуктивны, и она изменила то, как большинство команд пытаются выстроить свою атаку», — говорит Дункан Александр (Duncan Alexander) из спортивной технологической фирмы Stats Perform.

Анализ данных обычно сосредоточен на анализе прошедших событий. «Однако я верю, что в будущем анализ данных расширится до прогнозирования грядущих событий», — говорит г-н Сааведра из Metrica Sports. — Этот тип технологии уже используется в других видах спорта: шахматисты используют шахматные движки для моделирования различных стилей игры и результатов. В качестве инструмента для футбольных клубов это может иметь огромное влияние на тренерский и трансферный рынок».

Г-н Ли полагает, что мы увидим клубы, использующие искусственный интеллект для анализа мыслительных процессов игроков, чтобы помочь им в принятии решений, в то время как бывший председатель «Борнмута» г-н Уоткинс считает, что это будет связано с технологиями для общения с игроками на поле в режиме реального времени.

Как бы то ни было, г-н Ли счастлив инвестировать в футбол в долгосрочной перспективе.

«У некоторых владельцев разные цели, когда они покупают клубы, но мы хотим инвестировать в клуб, развивать его и зарабатывать деньги. Поиск подходящих талантов с помощью данных помогает нам в этом».

Источник: https://www.bbc.com/news/business-56164159