В своей научной статье об этой системе Иэн и Фил защищали свою модель вклада в матч
[43]. Когда они начали исследовать, почему нападающие и атакующие полузащитники не занимали высокие позиции в рейтинге, они обнаружили причину: эти футболисты транжирили голевые моменты. В частности, Фрэнк Лэмпард оказался «крайне изменчивым» в своих ударах. Защитники были оценены выше, потому что их перехваты и блокировки препятствовали забитым голам. Игроки обороны предотвращают гораздо больше потенциальных голов, чем нападающие забивают, что делает их вклад более весомым.
Иэн и Фил представили результаты своих научных исследований. Поскольку они были прагматичными людьми, то после разговора с представителями Премьер-лиги они представили новый индекс, в котором добавили очки за победный матч и общее количество голов, а также за коэффициент результативности, голевые передачи и матчи на ноль. Эти поправки развернули индекс в пользу нападающих. И Анелька, который был высоко оценен и в прошлой версии, возглавил список.
Этот комбинированный индекс используется Премьер-лигой до сих пор
[44]. В настоящее время там преобладают атакующие полузащитники и форварды, и они же, как правило, являются игроками, за которыми мы любим наблюдать. Но стоит помнить, что в рамках статистики, включающей действия, которые направлены на создание моментов или предотвращение голов оппонента, полузащитники и нападающие не обязательно являются лучшими игроками. Есть невоспетые вратари и герои обороны из «Кристал Пэлас», «Вест Бромвич Альбион» и «Сток Сити», которые никогда не попадают в первую десятку Премьер-лиги, но все же возглавляют список Иэна и Фила. Эти футболисты – настоящие звезды статистики.
ФК «Аналитика»
Тренеры не могут следить за каждым матчем и оценивать каждого игрока по всему миру. В идеале они хотели бы иметь доступ к конкретным цифрам, чтобы найти восходящих звезд как можно раньше. И такие данные действительно доступны. Команды могут просматривать массивные онлайн-базы данных ключевой статистики игроков. Хорошей отправной точкой является база данных в компьютерной игре Football Manager. Статистика игроков в реальном времени собирается любителями компьютерной игры, которые смотрят игры нижних дивизионов и молодежных команд и осуществляют классификацию. Недавно эта база данных была куплена спортивной компанией Prozone, которая теперь поставляет ее в клубы.
Вопрос только в том, как лучше всего использовать все эти данные? В бейсболе хорошо известно использование статистических данных. Американский бейсбол имеет долгую историю использования средних значений для отбивающих и подающих, времени пробега и индекса принимающих для оценки производительности игрока. Успешное использование этих характеристик при продаже и покупке игроков хорошо описано в книге (и фильме) «Человек, который изменил всё». Статистический подход теперь широко применяется во всем спорте
[45].
В футболе наличие команды усложняет задачу статистики в гораздо большей степени, чем в бейсболе. Защитник может возглавить статистику возврата мяча из-за определенной роли, которую ему доверил тренер, или потому, что его товарищи по команде продолжают терять мяч, или даже потому, что он плохо расположен, чтобы сделать перехват в ранней фазе. Нападающий может совершить больше ударов, но команде было бы лучше, если бы он больше пасовал. Задача заключается в том, чтобы отделить одного игрока от целой команды. Защитники, играющие в клубах из нижней половины таблицы, сталкиваются с более сложными ситуациями, чем их коллеги из топ-команд. И у нападающих из сильнейших клубов больше шансов забить, чем у тех, чья команда находится в зоне вылета.
Отдельных игроков нельзя правильно оценить, если не принимать во внимание команду, в которой они играют. В своей книге «Игра чисел» Крис Андерсон и Дэвид Салли объясняют потенциальную неудачу или успех футбольной команды с точки зрения ее самой слабой связи
[46]. Они используют аналогию между значимостью функции каждого из компонентов космического корабля и той важной ролью, которую играет каждый игрок в команде. Их совет футбольным клубам заключается в том, чтобы меньше сосредотачиваться на незначительных улучшениях – например, не тратить ресурсы на покупку форварда, чьи показатели конверсии чуть выше. Вместо этого необходимо искать игроков, которые подходят к структуре команды. Так клубы укрепляют состав в самом слабом месте.
Аналитические компании знают об ограничениях статистики игроков и прилагают все усилия, чтобы улучшить положение вещей. Компания Дэна Альтмана North Yard Analytics использует подробные данные передач от компании Opta, которая специализируется на анализе выступлений игроков, для оценки общего влияния игрока на поле. Дэн оценивает игроков с точки зрения того, как далеко они заходят с мячом в разных частях поля и как они влияют на удары по воротам. Например, он проанализировал выступления защитника Лейтона Бейнса в сезоне-2013/14 и показал, что в действиях англичанина явно преобладает фокус на половину поля соперника
[47]. По сравнению со среднестатистическим левым защитником в Премьер-лиге Бейнс вносил гораздо больший вклад вдали от своих ворот, но при этом значительно меньший в ситуациях, когда мяч находился на своей половине. Любая команда, которая захочет подписать Лейтона, должна иметь в своем составе сильного левого центрального защитника, который будет страховать зону, в то время как Бейнс будет уходить вперед. Построение команды – это объединение всех кусочков воедино.
Статистическая разведка, вероятно, не так важна для богатейших клубов, в которых уже есть армия скаутов. Они ищут новые таланты и борются за подписание их в свои академии. Но небольшие клубы могут получить преимущество с помощью отслеживания цифр. В 2014 году датский клуб «Мидтьюлланн» был куплен Мэтью Бенхэмом, владельцем букмекерского сайта Matchbook и сервиса спортивного моделирования Smartodds. Бенхэм специализируется на использовании математических моделей для прогнозирования результатов. Им создана обширная база данных о производительности игроков и команд. Статистические методы помогли ему сколотить целое состояние на ставках. В «Мидтьюлланне» и в английском «Брэнтфорде», которым он также владеет, Бенхэм стремится интегрировать подход математического моделирования в работу футбольных клубов.
Спортивный директор «Мидтьюлланна» Клаус Штайнлейн сразу увидел преимущества такого владельца. «Раньше у нас был всего один скаут, при этом он половину времени был еще и тренером, – рассказал Штайнлейн журналисту Guardian Шону Инглу. – Теперь у нас есть команда в Лондоне, которая обрабатывает огромные объемы данных и предлагает подходящих игроков»
[48]. «Мидтьюлланн» использует базу данных для поиска игроков, которые потенциально могут вписаться в состав команды, и лишь потом просматривает игрока и говорит с ним лицом к лицу. Статистика – это отправная точка для разведки, но не замена для нее.
