Бум футбольної аналітики міцно встановився, але її роль у грі залишається дискутованою.
Деякі стверджують, що дані настільки очистили гру, що футбол став занадто одноманітним для пересічного вболівальника. Для інших підхід на основі даних романтизують як інструмент, який допомагає клубам знайти перевагу у створенні своєї історії аутсайдерів.
Незалежно від вашої думки, аналіз даних у поєднанні з відеотехнологіями стає дедалі складнішим у футболі — навіть якщо його вплив на тактичний підхід команди продовжує обговорюватися.
АтлетикМайкл Кокс нещодавно навів переконливий аргумент про те, що робота, яка проводиться в рамках футбольної аналітики, могла бути не такою мірою застосована на полі, як ми думали. Хоча вербування на основі даних — і навіть штучний інтелект — стає все більш цінним для клубів, залишається менше прикладів статистичних даних, які безпосередньо впливають на прийняття рішень у грі.
Питання в тому, чому може існувати це роз’єднання?
ІДИ ГЛИБШЕ
Чи вплив аналітики на сучасний футбол був переоцінений?
З точки зору клубу, бар’єри можуть бути більш елементарними, ніж ви можете собі уявити.
Обмежувальні фактори часто можуть знаходитися поза межами досягнутих технологічних досягнень. Наприклад, зростання внутрішньоігрового відеоаналізу було придушено протягом майже 10 років після того, як у середині 2000-х заборонили відеопристрої біля поля — головним чином для захисту арбітрів від скарг на їхню роботу — і правила не були послаблені до 2018 року.
Тренерам і менеджерам доводилося чекати перерви, щоб переглянути будь-які відеоматеріали, але пристрої біля поля тепер є звичним явищем, що має помітний вплив на прийняття тактичних рішень.
Використання відео в поєднанні з даними набуло популярності в останні роки. Наприклад, «MatchTracker» від Catapult поєднує дані відстеження гравців із відео в режимі реального часу, щоб візуалізувати те, що відбувається на полі, і інформувати про тактичні рішення на рівні команди чи гравця.
Розвиток носимих технологій у наданні даних про продуктивність також може стати цінним джерелом інформації, яка може інформувати менеджера про тактичну стратегію під час гри.
«Ми можемо відстежувати відстань між гравцями та відстань між лініями — отже, довжину та ширину команди», — пояснює Даніель Шопов з Barin Sports, який розробляє GPS-пристрої для елітних спортсменів.
«Під час гри ми вимірювали, наскільки суперник тиснув на команду, з якою ми працювали, оскільки лінії захисту та півзахисту зближувалися. Ця інформація продиктувала заміну, тож тренер зрештою грав із п’ятіркою, дозволивши тим лініям розтягнутись. Ми змогли відстежити форму цієї команди в режимі реального часу, а потім поєднати це з фізичним станом, щоб знати, якого гравця замінити».
ІДИ ГЛИБШЕ
Як розвиток носимих технологій змінює футбол
Як би просто це не звучало, інвестиції в правильну інфраструктуру є ще одним бар’єром, який не кожен клуб подолав при використанні аналізу даних і відео. Це може бути настільки просто, як наявність пристроїв, необхідних для правильного підключення мережевого кабелю на стадіоні для запису відео в реальному часі та дозволу позначати події в грі (наприклад, реєструвати послідовність завершення удару, контратаку чи стандарт).
Нещодавно побудований стадіон «Тоттенхем Хотспур» або «Gtech Community Stadium», ймовірно, буде повністю оснащений найновішими технологіями, що дозволить аналітикам на трибуні використовувати такі методи для надсилання тактичних повідомлень лаві запасних. З гіршими умовами на стадіонах клуби нижчого рівня футбольної піраміди можуть не мати такої розкоші.
Едвард Саллі понад 20 років працював у відділі аналізу продуктивності в City Football Group, Manchester City і Bolton Wanderers і уважно спостерігав за цією технологічною еволюцією.
«Ми, безперечно, починаємо спостерігати більше тренерів, які використовують відео та дані належним чином, щоб сприяти прийняттю рішень», — сказав Саллі, який зараз є директором із рішень для клієнтів компанії Hudl, що займається аналізом продуктивності.
«Також стає доступним більше даних у реальному часі, і все більше компаній заохочують цей прогрес для використання даних у режимі реального часу для керівництва тренерами».
Для Саллі усунення цих бар’єрів на шляху до успіху має вирішальне значення для подальшого прогресу спортивного аналізу. Hudl нещодавно придбала футбольну аналітичну компанію StatsBomb з метою поєднання високоякісного відео та даних для аналізу в грі в реальному часі.
ІДИ ГЛИБШЕ
Hudl купує футбольну аналітичну компанію StatsBomb
«Дані StatsBomb майже оперативні, тому вони фільтрують позначені події протягом хвилини або двох після того, як події відбуваються», — сказав Саллі.
«Якщо ви тренер або аналітик, ви хочете зосередитися на плані гри, який ви придумали в день матчу. Чи працює наш підхід? Про які стратегічні зміни мені потрібно знати? Ви не хочете зосереджуватися на тегах «пас, удар, навіс», якщо можете допомогти.
«В ідеалі ви хочете зосередитися на справді вражаючих, орієнтованих на ігровий план речах, але вам потрібен такий рівень деталізації живих даних, щоб допомогти вам впливати на це».
(Джонатан Москроп/Getty Images)
Висока плинність кадрів, як це часто буває у футбольному менеджменті, може стати перешкодою для створення узгодженої аналітичної структури, оскільки сприйнятливість до аналізу даних і відео може змінюватися від одного менеджера до іншого.
Загроза бути звільненим може призвести до короткострокового мислення, що означає, що рішення не завжди сприяють найкращим практикам у довгостроковій перспективі. Така відсутність безпеки в галузі може визначати прогрес футбольної аналітики в клубі, лізі чи в усьому виді спорту.
«У багатьох лігах, з якими ми працюємо, постійно змінюються тренери — це дуже залежить від ефективності», — сказав Саллі.
«Це посилює нестабільність у лізі, а потім погіршується якість на полі, що впливає на комерціалізацію ліги, доходи та бажання інвестувати далі — отже, все це є наслідком цієї нестабільності. »
ІДИ ГЛИБШЕ
Як відділи даних розвивалися та поширювалися в англійських футбольних клубах
Дозволяти співробітникам процвітати – це недооцінена якість.
Наявність одного члена персоналу, який займається обробкою даних, навряд чи пошкрябає поверхню в клубі, оскільки люди часто зобов’язані відповідати на спеціальні запити від тренерів. Натомість наймання команди спеціалістів із обробки даних, інженерів із обробки даних та аналітиків даних забезпечить міцну основу для створення справжнього глибокого впливу в довгостроковій перспективі.
Як показано нижче в нещодавньому аналізі Traits Insights, спостерігається помітне зменшення кількості аналітичних співробітників у футбольних лігах Англії. У той час як у клубі найкращої шістки Прем’єр-ліги може бути в середньому 13,8 співробітників у всій аналітичній команді, цей показник значно падає, коли ви працюєте з рештою ліги та за її межами.
Це може здатися нудним, але оптимізація робочих процесів усуває тимчасові обмеження, які накладаються на аналітичний персонал, і дає їм більше часу для обміну думками з ключовими особами, які приймають рішення, такими як тренери чи спортивні директори. Це може бути автоматизація звітів із даними після матчів, об’єднання даних із багатьох джерел у цілісну базу даних або розробка моделей даних, які тісно відповідають стилю гри клубу.
Ключовим є визначення пріоритетів фінансів у довгостроковій перспективі. Такі клуби, як «Ліверпуль», «Брентфорд» і «Брайтон і Гоув Альбіон», часто вважаються золотим стандартом у підході до даних, але зобов’язання кожного клубу використовувати такі процеси є найважливішим фактором їхнього успіху.
«Створення якісної інфраструктури даних коштує грошей, але багато клубів не роблять цього, тому що це дорого — але чи дорого це в контексті?» сказав Саллі. «Якщо ви не використовуєте дані, щоб вплинути на мільйони, які ви витрачаєте на гравців, тренерів, стратегії реабілітації чи запобігання травмам, то це буде дорого коштувати.
«Але якщо у вас є план і ви використовуєте ці дані, щоб крутити диск у своїй роботі, тоді це має великий сенс. Якщо ви витрачаєте 10 мільйонів фунтів стерлінгів на гравця, то цифра, близька до 300 000 фунтів стерлінгів, є відносно невеликою сумою грошей у загальній картині, але вона допоможе вам приймати більш розумні рішення».
Брайтон був яскравим прикладом цього в останні роки. Завдяки підходу, який базується на даних у всьому клубі, вони купують гравців за низькі ціни та продають їх значно дорожче.
За даними Transfermarkt, лише «Челсі» та «Манчестер Сіті» отримали вищий прибуток від продажу гравців, ніж «Брайтон» у 393 мільйони фунтів стерлінгів з 2020-21 років — з Мойзесом Кайседо (куплений за 4 мільйони фунтів стерлінгів, проданий за 115 мільйонів фунтів стерлінгів), Марком Кукуреллою (від ~16 до ~60 мільйонів фунтів стерлінгів). ) і Алексіс Мак Аллістер (від ~10,3 до ~35 млн фунтів стерлінгів). помітні приклади.
Такі інвестиції з боку ієрархії максимізують шанси на те, що аналітичні проекти будуть помічені, використані та включені в ширше стратегічне планування клубу. Більша можливість передати цю інформацію тренеру, менеджеру чи спортивному директору має вирішальне значення.
«Якщо ви весь час просто обробляєте дані на ноутбуці, у вас буде дуже мало часу для фактичної роботи над великими проектами, які, як ви знаєте, будуть рухати циферблат», — сказав Саллі.
«Багато людей у цьому просторі будуватимуть чудові статистичні моделі, але іноді їх не бачать потрібні люди, і це дуже деморалізує. Це часто трапляється в галузі, і ми прагнемо змінити це на краще».
Інші види спорту, такі як NFL, випереджають футбол з точки зору аналізу даних у реальному часі (Ric Tapia/Getty Images)
Усунути перешкоди — це одне, але як дані можуть сформувати тактику команди в майбутньому?
Оскільки клуби не бажають ділитися ідеями та надавати іншим конкурентну перевагу, прогрес може не прискоритися настільки, як хотілося б багатьом. Тим не менш, розвиток штучного інтелекту може зіграти ключову роль, аналізуючи відео в реальному часі та дані під час ігор, щоб надати тренерам розуміння.
«Налаштування в день матчу дуже напружені, тому найкращі тренери виділяють час, щоб опрацювати будь-які тактичні зміни — вони можуть зробити таку оцінку своїми очима дуже швидко», — сказав Саллі.
«Завдяки цьому наступному поколінню технологій, які можуть обробляти дані набагато ефективніше, ніж люди, це створить нову хвилю розуміння, яке може запропонувати тренерам тактичні зміни в режимі реального часу».
Це показує, що аналітичний шлях ще далекий від завершення. Прикладів використання даних для безпосереднього впливу на гру може бути обмежено, але причини простіші, ніж здаються.
(Дизайн заголовка: Імонн Далтон; фото: Getty Images)