На волне ЧМ-2018

Казалось бы, футбол и IT — две разные вселенные. Вдохновившись ЧМ-2018, мы выяснили, что такое футбольная статистика и зачем она нужна, как попасть в большой спорт, если ты программист, и способны ли технологии влиять на исходы чемпионатов. В этом нам помогли эксперты международной спортивно-аналитической компании InStat Football: руководитель научного отдела Илья Вагин и директор по маркетингу Алексей Боров. Надо гол!

Фото: duehrandassociates.com

Футбольная статистика — что это?

«Осведомлен — значит вооружен», — скажет предприимчивый тренер и будет прав. Чтобы одержать победу на матче, важно выстроить грамотную стратегию и позаботиться о тактике игры. Для этого тренеру приходится учитывать множество факторов при подготовке команды: от физического и психологического состояния спортсменов до их техники и взаимодействия на поле. В помощь — разбор всех предыдущих матчей и тренировок, побед и поражений, сильных и слабых сторон своих игроков и соперников. Как собирать и хранить все эти данные — неужели в голове?

Когда-то для этих целей служили тренерские тетради, в которых и зародилась футбольная статистика. Ее основоположником считают Чарльза Рипа, который в 1940-50-х годах впервые стал фиксировать и анализировать действия игроков. Он выявил закономерности, способствующие наиболее эффективной игре. В труде «Анализ ассоциации футбола» Рип пришел к выводу, что команда может забить 80% голов, если будет сделано не более трех передач.

На фото руководитель научного отдела InStat Football Илья Вагин.

«Вряд ли правильно говорить о глобальном влиянии на целые чемпионаты, но исход отдельных матчей вполне может предопределить грамотная подготовка к встрече соперником. Особенно, если она выполнена только одной командой, которая даже может быть слабее по основным спортивным показателям. Без актуальных технологических решений невозможно представить работу ни одного современного топ-клуба», — рассказывает руководитель научного отдела InStat Football Илья Вагин.

Со временем в футбольной статистике сформировался набор технологий и методов, и она стала неотъемлемой частью спортивной аналитики. На Чемпионате мира 1966 года в Англии тактико-технические действия игроков впервые обрабатывали математически, учитывая пространственные и временные показатели. Этот метод по сей день используется для формирования сборных команд.

На фото директор по маркетингу Instat Football Алексей Боров.

«Спортивная аналитика не гарантирует победы на матче сама по себе, но это одно из условий положительного результата. Она помогает профессионалам сэкономить время на принятие решения. Кроме того, статистика и видео крайне важны для скаутинга. Существует около сотни параметров, позволяющих определить, подходит ли игрок на ту или иную позицию, каковы его сильные и слабые стороны и так далее.

Просмотр «живьем» для принятия решения, например, о покупке игрока, нужен в любом случае, но возможность отсмотреть подходящих кандидатов дистанционно очень сильно облегчает жизнь. Профессиональный рост игрока можно отслеживать с юного возраста, наблюдая, как именно он работает над улучшением своих показателей», — поясняет директор по маркетингу Instat Football Алексей Боров.

Как это работает?

Фото: instatsport.com

Сегодня для анализа матчей используют камеры, технологии Big Data и Data Mining, GPS-датчики и системы распознавания объектов. Камеры размещают по периметру футбольного поля, чтобы наблюдать за игрой с разных ракурсов, фиксировать число передач между членами команды, атак между соперниками или ударов по мячу. GPS-трекеры помогают делать выводы о физическом состоянии и тактико-технических действиях игроков, обрабатывая информацию о силе удара, пульсе и траектории движения. Система распознавания объектов предоставляет сведения о скорости.

Данные систематизируют и заносят в реестр событий матча. На их основе строятся интерактивные визуальные модели и графики — этим занимаются подразделения, входящие в структуру крупных футбольных клубов, сборных. Они сотрудничают с компаниями, составляющими индексы игроков и рейтинги команд, вроде Castrol Index или Instat Index. Условно, статистика работает на трех уровнях:

• Игрок — анализ спортивной подготовки и действий конкретного игрока;
• Команда — анализ действий команды и ее выступлений в турнирах;
• Лига — анализ взаимодействия команд на уровне чемпионатов, выступлений в течение сезона.

«Любая профессиональная команда играет определенное количество матчей за год. Есть цикл, позволяющий следить за параметрами физической подготовки, тактиками подстройки под соперника и другими данными. Все эти детали можно проанализировать на основе видеозаписи матча: обычно это профессиональная фотосъемка с применением камер 4К – они позволяют максимально охватить все футбольное поле.

На нашей платформе цифры из статистических отчетов подкреплены видеозаписями – любое действие на поле всегда можно посмотреть. Видео анализируется с помощью специальных технологий. Способов измерения множество, наиболее распространен принцип автоматического или ручного тегирования. После чего составляется подробный статистический отчет. Аналитика разбивает данные на специализированные блоки, предоставляя их тренеру под конкретный запрос.

После матча – разбираются действия своей команды, анализируются ошибки игроков, их взаимодействие. Перед матчами – изучается соперник, его стратегии, построения, особенности игроков на каждой позиции. Все это помогает руководству команды выбрать оптимальную стратегию и, как следствие, влиять на исход игры», — пояснил Алексей Боров.

«С точки зрения разработки алгоритм простой, но учитывает множество критериев, применяемых к статистическим параметрам для разных позиций игроков на поле. Главное преимущество InStat Index — объективность. Индекс одинаково работает как для футболистов-любителей, так и для чемпионов мира», — добавил Илья Вагин.

IT+футбол — соединим работу и хобби?

Фото: instatsport.com

Руководитель научного отдела Instat Football поделился личным опытом, рассказав, чем привлекателен футбол с точки зрения разработки и что нужно знать молодым специалистам.

— Почему вы выбрали футбол? Чем эта сфера привлекательна для разработчиков?

— Футбол — мое давнее увлечение. Когда появилась возможность работать в этой области, я за нее ухватился. Для разработки она интересна тем, что здесь ощутимо не хватает передовых и наукоемких решений. Да и в финансовом плане направление перспективное. Самое сложное в профессии лично для меня — много футбола на работе. Мешает болеть за любимую команду в свободное время.

— Какие IT-специализации, навыки и языки программирования наиболее востребованы в футбольной индустрии?

— На практике мы пользуемся языками программирования PHP, Ruby и JavaScript, фреймворками Ruby on Rails и React.js, а также СУБД PostgreSQL. В нашей компании спросом пользуются фронтендеры и программисты БД. Но вряд ли можно сказать, что это тенденции футбольной индустрии в целом. Много разнообразных проектов, нуждающихся в разных специалистах.

— Дайте совет разработчикам, которые встают на путь футбольной аналитики.

— Если хотите заниматься футбольной аналитикой, хорошо бы иметь представление о предмете, чтобы результат можно было оценивать с точки зрения его пользы и целесообразности. Но при работе с грамотным лидом понимание спортивной специфики не так важно.

Советую сделать портфолио с проектами, связанными с футболом. Можно попробовать создать на досуге что-то свое — совместить хобби и профессиональный интерес. Важно презентовать разработку потенциальному работодателю, для которого «футбольность» проекта может оказаться важнее его технической реализации.

Кому и зачем это нужно?

Фото: instatsport.com

По словам Алексея Борова, статистика позволяет тренерскому штату оценить команду по совокупности факторов: от общего уровня подготовки до того, как она выполняет установки по построению линий или отрабатывает прессинг на определенном участке поля.

«Грубо говоря, зная, куда условный Месси бил пенальти последние несколько лет, вратари готовятся отражать удары именно в этих зонах – это не гарантирует, что футболист будет бить именно туда, но повышает шансы отразить наиболее вероятные удары. Например, сборная Исландии, вызывающая так много симпатий своей игрой в последнее время, активно использует аналитику в том числе для подготовки вратарей. Кстати, вратарь этой сборной – Ханнес Халлдорсон как раз отразил пенальти в исполнении Месси в матче группового турнира ЧМ-2018.

Статистика и аналитика оказывают колоссальное влияние на футбол, поскольку тренер имеет доступ к структурированным данным и может формировать стратегию и тактику игры. Владение данными позволяет подготовиться к следующему матчу, разобрать ошибки и проанализировать действия как своей команды, так и команды соперника», — прокомментировал эксперт.

Футбольная статистика нужна не только тренерам, но и самим спортсменам — для анализа своих действий. Следить можно и за работой арбитра: например, у InStat есть специальные решения для судей, позволяющие разбирать ошибки и повышать качество судейства.

Фото: sf-era.com

Резюмируем: IT-технологии пришли в футбол не случайно:

• Тренеры избавились от кипы бумаг и получили доступ к информации по матчам и игрокам за любой период времени. Это движет историю футбола;
• Индексы спортсменов помогают в футбольном скаутинге и формировании команды. Карьерный путь и динамику профессионального развития футболиста можно отслеживать с самого юного возраста;
• Data Mining расширил спектр параметров, которые изучают и используют при планировании эффективной тактики и стратегии игры. Тренер может тщательнее продумывать методику тренировок, учитывать индивидуальные особенности каждого члена команды;
• Данные стали более структурированными и наглядными. Сухие цифры можно представить в виде графиков и интерактивных видео;
• Благодаря футбольной статистике можно делать выводы об уровне подготовки, действиях на поле и стоимости игроков — как своей команды, так и соперников. Спортсмен может наблюдать за собственным профессиональным развитием, учитывать ошибки и двигаться в нужном направлении;
• Футбол стал привлекательной сферой для разработчиков;
• Статистические и аналитические отчеты помогают командам готовиться к предстоящим играм. Ход тренировок и действия на поле можно моделировать, исходя из математически рассчитанных закономерностей и прогнозов. Это факторы, способные решить судьбу матча — а следовательно, и всего чемпионата.

Освоить востребованную профессию в Аналитике больших данных можно всего за полтора года на курсах GeekBrains.