IMPECT та Packing – майбутнє футбольної аналітики

Розпочнемо зі сценарію з участю Команди А та Команди Б. Готові? Поїхали…

Команда А: 52% володіння м’ячем; 18 ударів; 7 кутових.

Команда Б: 48% володіння м’ячем; 14 ударів; 5 кутових.

Це статистика, котру ми зазвичай бачимо протягом футбольних трансляцій.

Вам ці цифри кажуть щось? Можете сказати хто переміг?

Ну, Команда А – це збірна Бразилії, а Команда Б – збірнаНімеччини в півфіналі чемпіонату світу 2014 року. Німеччина пройшла далі завдяки історичній перемозі 7:1. Однак дивлячись на статистику, можна сказати, що матч був рівним.

Йєнс Хегелер і Штефан Райнарц під час гри за Баєр із Леверкузена, 25-го листопада 2012 року у Зінсгаймі.

Футбольна статистика, яка не відображає того, що сталося на полі це нісенітниця, все просто.

Збирання та показ сирих даних публіці, без подальшого аналізу це те, що телебачення робило десятиліттями. Існує багато шоу та веб-сайтів, де тактика та статистика аналізується, але дані потрібно обробити та оцінити. Тому аналітичний контент з’являється після завершення матчів. Почнемо з того, що для простого телеглядача такі сайти як Spielverlagerung.com та Statsbomb.com не користуються популярністю та не є мейнстрімом для них.

Великі сайти як Kicker, SportBild чи Spox насичені про трансферними чутками, зображеннями та інтерв’ю. Аналітичні статті є довгими, важкодоступними та просто створюють менше трафіку, ніж приманка типу : «Погба лайкнув сторінку Барселони в Інстаграмі. Трансфер неминучий?»

В 2015-му році Штефан Райнарц (до 2016-го року гравець леверкузенського Баєра, 3 матчі за збірну Німеччини) та Йєнс Хегелер (гравець берлінської Герти) виявили цю проблему.

Вони обоє опорні півзахисники. Протягом свої кар’єр вони дратувались, через ЗМІ та тренерів, які оцінювали їх виступи інструментами та методами, які не відображали справжню цінність дій, які вони здійснювали на благо команди. Такий дуже ефективний корнербек як Річард Шерман може бути зіркою у NFL (Національна ліга американського футболу США), завдяки перехватам, відбиттям пасів та теклам. «Притискання захисників NBA» Брюса Боуена та Деніса Родмена може довести їх корисність команди за допомогою перехоплень,блоків та підбирань. Футбол має голи та асисти, і все.

Перемотайте відео на відмітку 5:08.

Опорні півзахисники, які не вміють забивати як Міхаель Баллак чи забивати зі стандартів як Пірло, непомітні герої в футболі. Вони роблять ключову роботу, яка не відображається в будь-яких статистичних показниках. На вище розміщеному відео, Відаль виграє м’яч у Поля Погба та віддає пас Коману на фланг. Гра Відаля була ключовою для голу та застерегла від небезпечної контратаки, але тільки Коман і Мюллер заробили важливі статистичні показники в цій грі.

В чому недолік звичайних статистичних показників?

Ну, звичайні статистичні показники не погані самі по собі та дійсно містять у собі інформацію. Але вони всі показують кількість, а не якість. «Володіння м’ячем», наприклад, практично нічого не означає.

Для здійснення прекрасного розрізного пасу, Тьяго потрібно лише долю секунди. Цей пас має негативний вплив  на відсоток володіння м’ячем Баварії, хоча він може дозволити Левандовскі піти у відрив від суперників.

Інший приклад – із недавнього півфіналу Ліги Чемпіонів – який доводить, що стара статистика нічого не означає.

«Кількість ударів» також нічого не означають: удар з близької відстані Ліонеля Мессі буде рахуватись за один, як і удар відчаю з 35-ти метрів Хайко Вестерманна.

І «кількість кутових» мають різний ступінь важливості для кожної команди. Тікі-така команди як збірна Іспанії та Барселона часто просто розігрують кутовий через пас, в той час як Ліверпуль чи збірна Англії дуже покладаються на стандартні положення.

«Відсоток успішних передач» також з недоліком, якщо не оцінювати ризик/користь кожного пасу. Впродовж сезону 2015/16 у Бундеслізі відсоток успішних передач у Хуммельса (85%) був нижче ніж у Сократіса (88%). Хуммельс гірше здійснює паси?

Є ще більш передові моделі «очікувані голи» або «xG »(детальніше про цю модель можна прочитати у статті Вадима Лукомського) та «Загальний коефіцієнт ударів» (якщо коротко, то метод полягає в тому, що кількість ударів, які здійснила команда ділиться на загальну суму ударів у матчі, і в кінці отримується загальний коефіцієнт ударів команди, і  чим більший показник отримано, тим у більш видовищний футбол грає команда), але правду кажучи вони можуть бути занадто важкими для розуміння для середньостатистичного глядача.

І я також бачу величезний недолік в хG, так як він припускає, що удар з певної зони має певний шанс стати голом. Ну, кожен хто грав футбол знає, що погода, якість поля, фізичний стан чи навіть тип взуття, що ти взув, можуть значно змінити удар. Не буває абсолютно однакових ситуацій у футболі.

Давайте не будемо забувати, що аж до 30 мільйонів німців слідкують за грою Манншафту, тому потрібно використати статистичний показник, котрий легко об’яснити і зрозуміти, так як бабусі і діти також дивляться матчі.

У чому полягає новий статистичний показник?

Усі показники Impect’а базуються на ідеї, що кожна гра має бути оцінена з точки зору «якості». Команда може забити, якщо пересуває м’яч повз захисників («Gegner überspielt», або «захисники переможені пасом»). Обіграш захисників додає якості грі, чим більшу кількість захисників ти обіграєш, тим більша якість гри. З цим не посперечаєшся.

Великий прорив тут у тому, що «переможені опоненти» є об’єктивним показником, який може оцінити якість не покладаючись на суб’єктивну думку: ти або переграв захисника, або ні.

Команда, що захищається зрозуміло намагається цьому завадити, тому показник «Überspielt werden» (обіграні) говорить вам як успішно команда грає у захисті.

Аналізувати кожну гру як самостійне утворення та врахувати її якість – це геніально.

В цьому відео (На німецькій, але ілюстрації говорять самі за себе) ви можете зрозуміти як це працює.

Все зводиться до кількості опонентів на твоєму шляху перед і після певних дій, ця логіка також застосовується для дриблінгів, обрізок і також перехоплень. У вищезгаданому прикладі з Відалем, він повертає м’яч у ситуації, коли Баварія була дуже вразливою, це рахується за перехват із шістьма гравцями Баварії позаду.

Загальна кількість «обіграних гравців» впродовж гри називається «Packing-показник».

IMPECT визначили, що перегравання захисників є важливішим для нападу, чим переміщення м’яча повз нападників, які пресингують. Число обіграних захисників за гру називають «Impect», так як і компанію-творця цього методу.

Чому ці статистичні показники кращі?

Давайте знову поглянемо на матч збірних Німеччини та Бразилії, але на цей раз очима системи Райнарца та Хегелера:

Packing-показник показує, що Німеччина обіграла на 61 гравця більше ніж Бразилія. 15% переваги Манншафту, все ще не обґрунтовує нам розгрому 7:1. Impect-число більш переконливе, Німеччина була набагато краща в обіграші захисників ніж Селесао.

Зупиніть відео на 5:35 і подивіться на бразильців, які стоять між Кроосом та Мюллером, визначити центрбеків Данте і Давіда Луїза дуже легко (підказка: великі шевелюри).

Коли пас буде здійснений за спину центральним захисникам, це майже завжди створює небезпечну ситуацію. Центрбеки – остання лінія захисту, пропускають пас поміж ніг.

Оцінюючи старими статистичними даними, Мюллер отримав «здійснений пас». Прекрасна передача Крооса буде рахуватись як «один здійснений пас». Клозе отримує всю славу, коли ж Мюллер та Кроос не отримують нічого від статистиків.

Як бачите, старі статистичні дані просто не працюють; натомість Impect показує, що було насправді в ігровому епізоді.

Impect-показника не турбує те, що Клозе забив з близької відстані. «Важлива робота» була здійснена Кроосом та Мюллером, а Клозе потрібно було лише проштовхнути м’яч.

Клозе отримує +1 за те, що реалізував пас Мюллера, і це все. Будь-який гравець рівня Бундесліги зможе забити гол з тієї позиції, але лише кілька гравців у світі можуть легко віддати передачу Мюллеру, як це зробив Тоні Кроос у цьому епізоді. Це велика різниця.

Кроос заробляє +4 у «Gegner überspielt» за його пас Мюллеру, так як і «ТМ13» отримує +4 «Überspielen ermöglichen» за те, що прийняв цей розрізний пас.

Мюллер отримує додатковий +1 за його передачу м’яча Клозе, яка вивела з гри Марсело.

Бразильський захист «заробляє» -5 згідно «Überspielt werden».

Герой епізоду звісно Мюллер, котрий знайшов вільну зону та вбіг у неї минаючи офсайду, створюючи варіант пасу для Крооса (+4), взяв м’яч під свій контроль і підніс його Клозе (+1). Нарешті з’явився показник, що може показати хто найбільше заслуговує похвалу.

Додаткові приклади

Пас Хуммельса Ройсу:

Перемотайте на 4:07.

Хуммельс та Ройс обоє отримують +6 за Packing-показником, так як і пас Хуммельса і біг Ройса були однаково важливі. Пас Хуммельса був чудовим, але забіг Ройса у потрібний час був так само відмінним. Якщо б Хуммельс помилився з пасом, або Ройс невчасно почав свій ривок, епізод був би втрачений.

Паси, які не оцінюються:

Перемотайте на 47:27.

Цей пас не відображається у Packing-показнику, хоча за старими показниками він буде рахуватись як «здійснений пас». Impect нехтує усіма пасами назад та тими, які не обводять ні одного захисника. Це правильна оцінка – передача, яка не прямує вперед, не допоможе тобі забити гол. З цим не посперечаєшся. В той же час, об’єм даний, який потрібно проаналізувати стає меншим, що пришвидшує збір та аналіз даних.

Навіть велич Мессі можна виразити у числах:

Цей приголомшливий дриблінг дає Мессі +4 за Packing-показником. Чим захоплюючий дриблінг та гол, так це тим, що в момент удару перед ним були ще троє захисників. Досить важко заробити +4 за Packing-показником з допомогою пасу, а Мессі здатен зробити це на ногах та ще й завдати незручний удар.

Це був легендарний гол, що складається з двох висококласних епізодів:

Епізод 1:

Епізод 2:

Проте, незважаючи на грандіозні вміння Мессі, Impect-героєм сезону 2015/16 серед усіх європейських чемпіонатів був Тоні Кроос, а не Мессі.

Кроос перегравав 85 захисників за гру (!), середнє значення для усіх опорних півзахисників – 28. Добре, вам напевно не потрібен чудернацький показник, щоб знати, що Кроос прекрасно вміє здійснювати передачі, але ніколи не існувало число, якемогло б показати нам наскільки Кроос насправді дає користі збірній Німеччини та мадридському Реалу.

Чи можуть ці показники сказати, на кого потрібно ставити?

Ні, вибачайте дорогі азартні гравці. Я буквально «не ставив би на це».

Хоч об’єм вибірки даних для аналізу Impect’у доводить, що його система більш точна від усього з чим ви зустрічались раніше, але все ж таки він не може спрогнозувати результат – це більш опис ніж передбачення. Все, що ми знаємо це те, що команда яка заробляє краще бали у показнику «Gegner überspielt», має шанс 86% не програти.

Але ці показники можуть точно сказати хто грав «краще» та «мав би» виграти або не програти, що вже не мало на багатьох рівнях.

Ті 14% команд, які програли не зважаючи на перемогу у битві Packing-показника можуть посилатись на погану вдачу та особисті помилки. Тренери можуть зберегти свої роботи як тільки вони презентують статистичний факт, що їхній команді щотижня не щастить. Такі хлопці як Кроос та Джака в майбутньому зможуть заробляти так як нападники. Та генеральні директори нарешті будуть мати інструмент, який допоможе запобігти дорогим трансферним провалам, так як оцінка таланту докорінно зміниться. Швидкість та непоборні фізичні дані гравця можуть втратитись через травми та вік. Можливість створювати дорогоцінні паси не зникає так швидко, спитайте Хаві і Пірло. Ці гравці грали один проти одного у фіналу Ліги Чемпіонів у 35+ років, чого не скажеш про дуже атлетичних гравців. Зараз клуби можуть дізнатись чи може юний талант здійснювати важливі паси чи він просто швидший і сильніший, ніж опоненти яким він протистоїть.

Бред Пітт (ліворуч) та Джона Хілл (праворуч). Сцена із «Людина, яка змінила все»

Що далі?

Статистичні показники, які Райнарц і Хегелерпридумали, ніщо інше як якісний стрибок у футбольний аналітиці, тому звичайно існує високий попит на це.

Манншафт, Баєр, Боруссія Дортмунд і РБ Лейпциг уже отримали право на користування цією технологією. Цей список клієнтів доводить, що Impect близький до істини. Роджер Шмідт, Йоахім Лев, Томас Тухель та Ральф Рангнік є одними з найрозумніших та найбільш новаторських тренерів на сьогоднішній день.

Продовж ЄВРО 2016 німецька телемережа №1 ARD буде використовувати Packing-показник у трансляціях. Згідно з інформацією минулої зірки Баварії та працівника ARD Мехмета Шолля, дані можуть збиратись так швидко, що буде можливо побачити числа Packing-показника у режимі реального часу.

І що більш важливо, Packing-показник легко об’яснити та він не налякає звичайних глядачів.

На жаль невідомо чи є в планах переоцінити минулі матчі чемпіонатів світу, Європи та Ліги Чемпіонів. Ми також не знаємо чи коли-небудь буде відкритий доступ до баз даних для широкого загалу чи ця технологія буде держатись за закритими дверима.

CR7 проти Мессі: хто кращий? Дискусії такого типу може стати пережитком минулого.

Impect-показники можуть згрупуватись із кількісними показниками такими як xG інтернет-спільнотою,це створить навіть ще кращі значення, які будуть визначатись згідно кожної позиції чи гравця.

Лам чи Мальдіні? Роналду чи Мессі? Зідан чи Нетце? Луїс Суарес чи Клінсманн?

Безліч історичних дискусій «Хто був кращий?» можуть бути назавжди вирішені.

І навіть якщо ви традиціоналіст, котрий скептично відноситься до «всіх занудних штук», не хвилюйтесь!

Такі матчі як Боруссія – Ліверпуль (3:4) все ще будуть траплятись та доводити, що навіть найбільш продвинуті моделі та алгоритми передбачення помиляються. Але для тих хто дивиться на футбол через електронні таблиці, нові Impect-числа будуть відкриттям.

Єдина річ яка мене хвилює, це те, що коли передові показники насправді здобудуть популярність, клуби як Реал та Баварія відберуть найкращих аналітиків та спеціалістів із клубів типу Боруссії та Вільярреала. Нажаль «інформаційну війну» можна виграти за допомогою грошей.

Тому не очікуйте, що прогресивні методики зрівняють шанси між «багатими» та «бідними», як це в певний час було у бейсболі. Центр обробки даних в барселонскій Ла Масіії буде більшим та кращим, ніж у Дармштадта, я у цьому цілком впевнений.

Хай там як, думаю, ера «Людини, яка змінила все» у топ-лігах Європи розпочалась.

Час настав.

Макс Регенхубер, Bundesligafanatic.com