Кристоф Бирманн. «Футбольные хакеры». Принятие свежего взгляда, часть 2
***
ЗАГАДКА ФАВРА
Швейцарский тренер дортмундской «Боруссии» Люсьен Фавр — один из самых приятных и непредсказуемых менеджеров, которых я когда-либо встречал. Он может быть самым обаятельным и добродушным собеседником или казаться угрюмым, сопротивляющимся всем вопросам, как если бы они были оскорблениями. Однако у тебя всегда возникает ощущение, что он живет в своем собственном особом мире. Вероятно, так оно и есть. И это, вероятно, аскетичный мир просмотра футбольных видео за закрытыми шторами.
Сотрудники клуба рассказывают, что в бытность тренером «Менхенгладбаха» он смотрел видео всякий раз, когда не работал непосредственно с командой; дома и по выходным тоже. Он даже усовершенствовал технику, позволяющую быстрее перемещаться по отснятому материалу: он нажимал кнопку быстрой перемотки всякий раз, когда игра прерывалась.
Фавр также печально известен своей неспособностью принимать решения о трансферах игроков, что может засвидетельствовать каждый босс клуба или спортивный директор, который когда-либо с ним работал. Время от времени его охватывало внезапное чувство страха, и он подавал в отставку, убежденный, что отношения между ним и его командой исчерпали себя, только для того, чтобы вернуться через несколько часов после того, как начальство изменит его мнение. Но после поражения в первых пяти матчах сезона 2015/16 даже боссы «Гладбаха» не смогли заставить его пересмотреть его решение уйти.
Можно подумать, что большинство клубов в конце концов были счастливы избавиться от такого нервного и непостоянного тренера. Но верно и обратное. Фавр не просто прекрасный человек, но и исключительно успешный тренер. Он превзошел ожидания почти везде, где бы ни работал.
Фавр получил повышение во второй дивизион Швейцарии с крошечным клубом «Эшален». Он вывел «Ивердон» в высший дивизион, завоевал Кубок Швейцарии с «Серветтом» и выиграл два чемпионата и два кубка с «Цюрихом». В берлинской «Герте» в Германии он почти добрался до Лиги чемпионов. Сначала он спас менхенгладбахскую «Боруссию» от почти неминуемого вылета, а затем дважды выходил в Лигу Европы, после чего попал в Лигу чемпионов. Во Франции он с первой попытки вывел «Ниццу» на третье место.
Все это довольно впечатляюще по отношению к ресурсам этих клубов. Но лежащие в основе статистические данные для его команд одновременно сенсационны и сбивают с толку. В «Менхенгладбахе» и «Ницце» команда Фавра значительно превзошла ожидаемые показатели как по забитым голам (xG), так и по пропущенным (xGA). Вот как в этих условиях сложился сезон Лиги 1 2016/17.
Источник: Opta
Команда Фавра должна была иметь разницу мячей -10 в соответствии с Ожидаемыми голами. Но у них было +27 — разница в 37 голов. Фавр, возможно, просто был самым удачливым менеджером в Европе в тот год. Но это был не разовый случай. В сезоне 2011/12 и в каждом из двух последующих сезонов он трижды превосходил модель Ожидаемых голов, и в двух из этих случаев его команда превзошла ожидания с самым большим отрывом в лиге. Та же самая история была и с Ожидаемыми пропущенными голами и фактическими. Дважды Гладбах пропустил меньше голов, чем кто-либо другой, по сравнению с прогнозом модели.
За три года его работы на «Боруссия Парк» Жеребята забили по 1,2 реальных гола на каждый из Ожидаемых. Иными словами, Фавр последовательно добивался на 20% более высокого результата, чем предполагала модель. Это очень много. Но в более широком контексте цифры становятся поистине поразительными. Три команды из пяти лучших лиг зарегистрировали профицит одинакового размера за один и тот же промежуток времени, но каждая из них сделала это только в течение одного сезона. «Сандерленд» в 2012/13 годах — 1,23; «Ман Сити» в 2010/11 годах — 1,21; и «Леванте» в 2013/14 годах — 1,30. Вероятность того, что Гладбах перевыполнит этот показатель три раза подряд, составляла около 1%. Это не могло быть просто удачей. Но что же это было?
Ожидаемые голы, как уже было показано, указывают на разрыв между производительностью и урожайностью. Но если команды Фавра неизменно оказывались более успешными, чем ожидалось, он, должно быть, нашел у модели слепое пятно. Неудивительно, что сообщество футбольных аналитиков было очаровано его командами и стремилось разгадать эту тайну. Самые масштабные попытки были предприняты американцем Майклом Кейли в 2014 году и Ашвином Раманом из Бангалора три года спустя. Оба пытались описать стиль игры Фавра в количественных терминах, чтобы найти объяснение его серийной сверхэффективности.
Кейли отметил, что менхенгладбахская «Боруссия» была в основном рада позволить своим соперникам беспрепятственно распоряжаться мячом. Они позволяли им сделать больше передач на всех третях поля, чем любой другой команде Бундеслиги. Но перед воротами все было совсем иначе. «Боруссия» нажимала на тормоз, как только мяч попадал в штрафную. Передачи соперника с расстояния 12 метров и менее перед воротами Гладбаха сократились до 70% от среднего показателя по лиге, и они пропустили наименьшее количество передач в свою штрафную из всех команд Бундеслиги. Команда Фавра была не против того, чтобы позволить другой команде играть. Но когда все становилось серьезно, они решительно вмешивались в процесс.
Кай Петер Шмитц был игровым аналитиком Фавра в «Менхенгладбахе». Он вспоминает, как тренер в мельчайших деталях рассказывал даже игрокам своих сборных, как они должны были действовать: «Для него борьба один на один — это ядро. Он подходил к опытным профессионалам и показывал им, какую ногу использовать для блокирования удара, объяснив, что таким образом у них будет лишних несколько сантиметров, которые помогут им защищаться».
В атаке наблюдалась аналогичная картина. В то время, когда большинство команд Бундеслиги были сосредоточены на переходных моментах и быстрых контратаках, Гладбах почти вяло владел мячом и редко контратаковал. Ни у одной другой команды в лиге не было такого низкого соотношения между точными передачами в заключительной трети и точными передачами в оборонительной трети. Слабые команды, которые не могут добраться к воротам соперника и бесцельно распасовываются в защите, имеют похожий профиль. Но Гладбах был совсем не таким.
Фавр, элегантный плеймейкер в свои игровые дни, находится под сильным влиянием видения футбола Йохана Кройффа. Он навестил голландца в «Барселоне» и внимательно изучил его работу. Фавр также был глубоко впечатлен некоторыми идеями, которые поддерживали преемники Кройффа в клубе. Фавр понимал, что владение мячом может быть защитной мерой, но не только. Он хочет, чтобы его команда держала мяч до тех пор, пока не возникнут конкретные возможности. Гладбах сначала медленно и осторожно перемещал мяч в не очень опасные зоны — на фланги. Вероятность создания момента при прохождении через центр в три раза выше, чем с краев. Большинство команд пытаются простреливать с флангов, но от кроссов относительно легко защититься. Гладбах почти не простреливал. На самом деле ни один другой клуб Бундеслиги не совершал меньше кроссов. У них не было нападающего-столба, который нуждался бы в подобных передачах, пускай они и пытались, но потерпели неудачу, играя таким образом с голландцем Люком де Йонг, возглавляющим атаку.
С этих широких позиций Гладбах переводил мяч обратно в центральные зоны чаще, чем кто-либо в их дивизионе. Двадцать из их голевых передач были сделаны с пасов с 14 метров и более, что стало еще одним статистическим исключением. Средний показатель по лиге составлял 8 метров.
Кай Петер Шмитц объясняет, что игра Фавра не следовала фиксированному плану, а была результатом нескольких планов на игру, которые были адаптированы к их противникам: «Фавр всегда знает, как каждый игрок и команда соперника реагируют в той или иной ситуации». Шмитц добавляет, что у менеджера было феноменальное чувство прогнозирования состава и тактики команды соперника. В течение недели тренировок он готовил своих игроков к четырем или пяти ситуациям, которых они должны были ожидать или провоцировать в матче. Одним из них был мяч, отданный на Гранита Джаку (ныне игрока «Арсенала»), чтобы тот сменял фланги в атаке. Пас должен был быть достаточно четким, чтобы позволить полузащитнику в касание перевести мяч на фланг, где атакующий игрок уже выходил на многообещающую позицию. Такие комбинации отрабатывались на финальных тренировках 11 против 0 перед матчами, когда на поле не было игроков соперника. «Это было относительно просто, очень структурировано. В течение сезона команда использовала много подобных хорошо отрепетированных паттернов», — говорит Шмитц.
Статистика Фавра в «Ницце» предполагает, что то же самое произошло и на юге Франции. В его первом сезоне (2016/17) его команда занимала второе место по проценту владения мячом после «Пари Сен-Жермен», а также занимала второе место по количеству пасов после чемпионов Франции. Но «Ницца» всего 653 раза в течение сезона попадала в опасную зону перед воротами соперника. Хуже выступила только вылетевшая «Бастия» с Корсики. Несмотря на это, «Ницца» зафиксировала второе место по количеству ударов из опасной зоны. И наоборот, они были третьими с конца по количеству ударов из-за пределов штрафной, где вероятность забить намного ниже.
Значение Ожидаемых голов, вычисляемое для удара, является математическим приближением. Однако у модели есть слепое пятно или, может быть, полуслепое: она не полностью учитывает команду соперника. Конечно, это имеет огромное значение, если нападающий выходит на воротам соперника с невероятным запасом по времени или если против него вступает в единоборство жесткий центральный защитник, которому тренер Люсьен Фавр дал указание использовать свою более сильную левую ногу, бросаясь под удар. Шансы на гол повышаются, если перед нападающим только один защитник, а не три или четыре, которые противостоят удару. Большинство моделей xG используют так называемые приближенные значения для оценки присутствия защитников. Давление на нападающего, как правило, меньше при контратаках по сравнению с попытками пробить глубокий блок соперника.
В своем анализе «Ниццы» для chanceanalytics.com, однако, Эшвин Раман смог использовать данные букмекерской компании, которая оценивала давление соперника по шкале от 1 до 5 в зависимости от положения игроков на поле. И снова результаты были поразительными: нападающие «Ниццы» наносили удары под бо́льшим давлением, чем любая другая команда в лиге.
Все это. Очень. Странно. Как могла команда, которая играла в медленный футбол, которая редко выходила на хорошие ударные позиции и которая сталкивалась с наибольшим давлением, добиться такого успеха?
Раман обратил внимание на интересную деталь. «Ницца» действительно била из стесненных положений, но только тогда, когда между мячом и воротами было не слишком много полевых игроков; в среднем 2,27. Это был самый низкий показатель в лиге. Но еще более интересным был тот факт, что подопечные Фавра совершили почти 60% своих ударов, когда только два или менее игрока соперника — исключая вратаря — преграждали им путь к воротам.
В обороне было зеркальное отражение этой ситуации. Соперник мог передавать мяч так же часто, как это было в матче с менхенгладбахской «Боруссией» Фавра, но они были вынуждены совершать удары из-под высокого давления в обороне и бо́льшого количества игроков между бьющим и воротами. Из-за этого противники на самом деле не выигрывали от ударов с позиций с высокой вероятностью поражения ворот.
Игра Фавра основывалась на простой идее: она гарантировала, что его команда наносила хорошие удары, а его соперники — плохие. Футбол — это всегда попытка вывести своих соперников из равновесия. Это объясняет популярность тактики, ориентированной на переходы и контратаки: это короткие пути, которые можно использовать без особого качества при работе с мячом. Подход Фавра — это антитеза. Бывший плеймейкер, чья карьера была прервана грубым фолом, вскрывает противников с медленной, хирургической точностью.
Этот пример показывает, как стиль игры может быть проанализирован путем глубокого анализа нескольких слоев данных. Это также показывает, что Фавр — менеджер с уникальными способностями, которые делают команды просто лучше. В некотором смысле удивительно, что он никогда не тренировал топовую команду до прихода в дортмундскую «Боруссию» летом 2018 года. В первой половине сезона он еще раз значительно превзошел ожидания по ожидаемым голам и ожидаемым пропущенным голам, с разницей в 13 мячей.
Случай Фавра иллюстрирует, что разработка модели Ожидаемых голов продолжается. Поставщик данных Statsbomb предлагает своим клиентам усовершенствованную модель, которая лучше учитывает соперника. Opta также подготовила оптимизацию модели, приняв во внимание «Четкость удара» (количество защитников между бьющим и вратарем) и «Давление удара»; две лазейки, которые команды Фавра использовали, чтобы превзойти расчеты модели.
Возможно, нам просто нужны не более точно настроенные показатели, а совершенно новые типы данных, чтобы лучше понять события на поле. Так называемые расширенные данные теперь начали предлагать взгляд на более глубокие слои футбола, рентгеновское изображение игры. Но, возможно, потребуется эквивалент ультразвука или, в идеале, МРТ, чтобы помочь нам понять, что происходит на самом деле.
PACKING: ШВЕЙЦАРСКИЙ АРМЕЙСКИЙ НОЖ
15 июня 2016 года, в пятый день чемпионата Европы во Франции, Packing достиг совершеннолетия в Германии. Популярный сатирический сайт Der Postillon писал: «Packing, как аналитический инструмент ARD вызывает ажиотаж. Но теперь ZDF последовала его примеру и представила новое измерение, призванное произвести революцию в футболе. Так называемый параметр "Забивание голов" подсчитывает, как часто команде удается занести мяч в сетку ворот соперника. Удивительно, но команды с более высоким рейтингом Забивания голов, чем у их соперников, имеют 100-процентную вероятность победы. "Игра давно ждала такой достоверной статистики", говорит бывший футболист Рейнард Штефанц, который в течение двух лет совершенствовался в Забивании голов в своем гараже в Фульде».
В то время многие футбольные болельщики в Германии говорили о Packing; эксперт ARD Мехмет Шолль попытался объяснить зрителям исход матчей, показав им количество обойденных игроков, выведенных из игры их противниками. Они были «убраны», как он им объяснил. Но довольно неуклюжие представления Шолла вызвали у многих зрителей только раздражение системой Packing. Как подчеркивалось в истории Der Postillon, все это стало чем-то вроде посмешища.
Конечно, Райнарц и Хегелер придумали эту концепцию не в Фульде, а в Кельне. Два профессионала Бундеслиги даже не сидели в гараже, а провели бесчисленные часы за разговорами в командном отеле леверкузенского «Байера». Вопрос, который они задавали себе, всегда был одним и тем же. Какие данные могли бы быть более надежным показателем успеха, чем те, которые имеются сейчас? «Менеджеры, обвиняющие коэффициент точных пасов своей команды в поражении, только еще больше подстегнули нас», — сказал мне Райнарц в своем кельнском офисе.
Когда они впервые рассказали мне о своих идеях в Берлине, я в шутку спросил, не хотят ли они принять участие в «Jugend forscht» [молодежных исследованиях], очень популярном конкурсе для молодежи, интересующейся наукой и технологиями в Германии. Но их проработка данных действительно включала в себя много исследований. Сначала они подумали о подсчете количества обойденных линий игроков, но вскоре отказались от этого плана. Игра не была похожа на настольный футбол, где разные части команды были аккуратно выстроены в ряды. «Разговор быстро перешел на "обойденных противников"», — вспоминал Райнарц. Это казалось логичным. Ты забиваешь голы, обходя соперников.
В ходе первого эксперимента Райнарц и Хегелер сели перед телевизором с ручкой и бумагой и посмотрели десять матчей с участием дортмундской «Боруссии». Они сосредоточились на оборонительном дуэте Матса Хуммельса и Невена Суботича.
Но возникли некоторые практические проблемы. Как оценить длинный пас от центрального защитника, который в касание отскочил от головы нападающего? Пас обошел многих соперников, но он попал к сопернику в конечном итоге. Они определили это как неэффективное мероприятие.
Насколько важным был предполагаемый получатель передачи в этом контексте? И вело ли все это к чему-нибудь? Сначала они вели графики подсчета. Затем они загрузили данные в Excel и, наконец, использовали программное обеспечение для статистики. Постепенно в их сознании выкристаллизовалась задача: они должны были разработать теорию игры, основанную на событиях на поле, и экстраполировать новые параметры.
Они изучили анатомию игры, чтобы выяснить, как команды могут попасть в опасные зоны. «Необходим игрок, отдающий пас и игрок, получающий пас, чтобы попасть в достаточно интересные места, — сказал Райнарц. — Тебе нужен кто-то, кто притягивает мяч, и кто-то, кто совершает убийственный пас». Вряд ли это можно назвать революционным прозрением. Но до тех пор не существовало показателя, который показывал бы, сколько игроков больше не должны были защищать атаку, потому что нападающий подобрал мяч позади них. Также не было соответствующей метрики для того, кто отдавал пас. Разбиение игры на части и ее количественная оценка таким образом были не чем иным, как глобальным достижением.
В 2015 году их работа продвинулась до такой степени, что они основали компанию под названием Impect. Год спустя Райнарц объявил перерыв в своей карьере в возрасте 27 лет, так как столкнулся с хроническими проблемами с травмами. Это был болезненный момент. Но его уход из футбола также заставил его полностью посвятить себя развитию компании.
* * *
Взгляд на рейтинги игроков Packing помогает понять, почему собранные данные могут быть интересны тренерам и администраторам клубов.
Возьмем Месута Озила. У него большое количество поклонников по всему миру: 13 млн. подписчиков в Instagram, 16 млн. в Twitter, 30 млн. на Facebook. Точно так же, как многие люди, смотрящие футбол, подозревают победителя чемпионата мира 2014 года в том, что он регулярно не играет в свой лучший футбол, когда это действительно важно. Язык его тела долгое время был яблоком раздора в «Арсенале» и в сборной Германии до его ухода из последней в 2018 году. Существует глубоко укоренившееся предположение, что он еще и недостаточно усердно работает.
Непринужденный, плавный стиль Озила всегда будет раздражать тех, кто любит, чтобы их футболисты потели и истекали кровью. Но ему также не повезло в том, что значительную часть его мастерства трудно распознать и, как правило, невозможно оценить количественно: способность «притягивает пасы», как называет это Райнарц. Без достаточно мобильных и умных игроков, которые показывали бы себя в нужных местах, ведомых собственной интуицией или по приказу своих менеджеров, команды в первую очередь не могли бы совершать опасные передачи.
В октябре 2018 года, в день 30-летия Озила, Opta сообщила, что ни один игрок в пяти лучших лигах не создавал столько моментов, сколько он, с тех пор как в 2006 году эти данные были впервые собраны. Однако Packing также показывает и другую сторону его игры. Он гений в подборе пасов между линиями, в зоне за полузащитой и перед защитой. Он обошел 66 игроков в среднем за игру на Евро-2016 в качестве получателя паса, что сделало его лучшим атакующим игроком полузащиты.
Это благословение для каждой команды — иметь такого игрока в своих рядах. В современном футболе центральные зоны обычно настолько перегружены, что очень трудно попасть в места, которые обычно занимает Месут Озил. В то же время получатели передач далеко не так ценятся, как те, кто эти пасы отдают. К сожалению, умение Озила принимать мяч в опасных зонах было менее привлекательным, чем выражение лица, обозначающее предполагаемое отсутствие усилий.
На провальном чемпионате мира в России Озил обходил 68 игроков в среднем за игру в качестве получающего мяч игрока. Только один игрок был лучше в немецкой команде: Томас Мюллер с 72. Это показывает, что такая метрика тоже нуждается в контексте для своей интерпретации. Ни Озил, ни Мюллер не были топ-игроками, которых каким-то образом упустили из виду в опустошенной немецкой сборной на этом турнире. Но, по крайней мере, они не утратили своей экстраординарной способности действовать в качестве цели для пасов на чемпионате в России.
В любом случае, Packing помогает нам отличить игрока, который просто совершает много пасов, от игрока, который своими пасами действительно меняет ситуацию. В своем последнем сезоне в дортмундской «Боруссии» Матс Хуммельс отличался точностью передач в 84,6%, в то время как малоизвестный албанец Мергим Маврай точно отдал 89,5% своих передач в игре за «Кельн». Так почему же Хуммельс перешел в «Баварию», в то время как Маврай сначала перешел в «Гамбург», а затем в «Арис Салоники» в Греции? Один из ответов можно найти в статистике Packing. 72 обойденных игрока Хуммельса за игру установили рекорд в лиге в том сезоне, в то время как Маврай был в нижней части шкалы с 23.
Packing также разбивает события на поле на различные категории, что облегчает количественную оценку качества защитников. В наши дни таких игроков, как Хуммельс, тоже оценивают с точки зрения их передач, но их главной обязанностью остается защита. Packing дает два разных значения для перехваченных мячей, что поначалу может сбить с толку. Один говорит о количестве противников, которые больше не могут защищаться после перехвата. Второй показывает, сколько товарищей по команде выбыло из игры до успешного возврата владения мячом.
Давайте рассмотрим первый случай. Игрок отвоевывает мяч в центре поля, внезапно помещая четырех нападающих противника за линию мяча. Они были выведены из игры; они были «убраны». Команды, играющие в Гегенпрессинг, часто получают более высокие показатели в этом плане. Они рано атакуют игрока с мячом, когда соперники расходятся веером.
Второй показатель количественно оценивает эффективность защиты, оценивая количество товарищей по команде, которые больше не могут повлиять на ход игры до того, как мяч был отвоеван. Классический пример — героический подкат в последнюю секунду от защитника, который бежит за рвущимся к воротам нападающим. Перехват происходит без помощи девяти его товарищей по команде, что делает это впечатляющим усилием по спасению своей команды.
Можно на также посмотреть с точки зрения убранных игроков. Мяч, потерянный при развитии атаки, когда многие товарищи по команде опережают розыгрыш, создает непосредственную опасность. Те, кто не может удержать мяч в атаке или не успевает закончить движение, наносят ущерб атакующему мастерству своей команды. Эти универсальные показания делают Packing своего рода швейцарским армейским ножом для анализа футбола. Система помогает в количественной оценке производительности многими новыми, небольшими способами.
Но насколько сильна корреляция между рейтингом Packing и успехом на поле? В конце концов, это было отправной точкой для Райнарца и Хегелера.
Источник: Impect
На Евро во Франции (2016) 34 из 51 игры выиграли команды, которые обошли больше игроков, чем их соперники. Только три потерпели поражения. Связь между победой и Packing была намного сильнее, чем между победой и статистикой точности передач или владения мячом. В России два года спустя та же динамика была заметна и на групповом этапе. По общему признанию, три игры на команду — это небольшой размер выборки, но семь из восьми команд с наибольшим количеством обойденных защитников вышли в плей-офф. Только сборной Ирана несколько не повезло, что она выбыла на ранней стадии.
Источник: Impect
Цифры становятся более значимыми в течение всего сезона. В сезоне 2016/17 две команды Бундеслиги, занявшие первое и второе места в итоговой таблице, также могли похвастаться наибольшим количеством обойденных игроков. Хороший сезон «Кельна», который завершился выходом команды в Лигу Европы, также отразился в статистике Packing. Другие команды могли бы компенсировать свое низкое количество обойденных игроков тем, что соперникам было трудно обойти их самих. Такими командами были берлинская «Герта», франкфуртский «Айнтрахт» и «Майнц». Но отсутствие стабильности в обороне у Гладбаха стоило им лучшей позиции. Когда в 2015 году «Дармштадт» поднялся в высшую лигу, соперники с трудом обходили их защитников. Но когда они не смогли быть столь же надежными в обороне, а их проблемы в атаке не уменьшились, в следующем сезоне они снова спустились в Бундеслигу 2.
Источник: Impect
Организация обороны команды также отражается на степени опасности, которая возникает, когда они теряют мяч, а многие из их игроков выбывают из игры и не могут помешать сопернику. У «Фрайбурга» было наименьшее количество игроков, «убранных» после потери владения мячом, в то время как многие проблемы «Гамбурга» были очевидны здесь (см. следующую таблицу).
Распространение новых данных создает новую реальность. Как объяснил Майкл Кокс, одной из причин улучшения показателя точности передач в Премьер-лиге стал тот факт, что менеджеры начали обращать на них внимание.
Потратив время на то, чтобы разобраться с Packing, я изменил свой взгляд на футбольные матчи. Метрика заострила внимание на «убийственных пасах» и «самоубийственных» потерях владения; я уделяю больше внимания получателям паса и меньше — самому пасующему. Это не совсем новый взгляд на спорт, но теперь мы можем количественно оценить то, что раньше было невозможно оценить точно.
Есть и реальные последствия. Юлиан Вайгль был вызван на Евро-2016 как одна из падающих звезд Бундеслиги, летом прошлого года перешедший из клуба второго дивизиона «Мюнхен-1860» в дортмундскую «Боруссию». Во время чемпионата Франции он признался в интервью, что равняется на Тони Крооса из-за способности того обходить игроков. Вайгль добавил, что тренер его клуба Томас Тухель недвусмысленно сказал ему, что он должен совершенствоваться в этой части игры. В то время Вайгль обходил в среднем 42 игрока за игру, в то время как пасы Крооса выводили из строя 82 игрока за игру.
Команда — Выведенные из игры товарищи по команде за матч
«Фрайбург» — 97
«Герта» — 103
«Аугсбург» — 104
«Бавария» — 106
«Кельн» — 106
«Майнц» — 109
«Вольфсбург» — 111
«Ингольштадт» — 112
«Менхенгладбах» — 113
«Хоффенхайм» — 114
«Дармштадт» — 114
«Айнтрахт Франкфурт» — 114
«РБ Лейпциг» — 116
«Боруссия Дортмунд» — 118
«Шальке» — 120
«Вердер Бремен» — 120
«Байер Леверкузен» — 124
«Гамбург» — 129
Источник: Impect
Packing по-прежнему является новой концепцией, и мы все еще находимся на стадии изучения ее возможностей. Но с каждым годом и каждой новой лигой, пополняющей данные, потенциальная сокровищница знаний становится все больше.
Модель также дает более четкое представление о результатах работы команды. Когда в сезоне 2016/17 леверкузенский «Байер» играл значительно ниже своего потенциала и был втянут в борьбу за выживание, Райнарц обратился к данным в поисках объяснения. Большинство болельщиков были расстроены обороной «Байера», которая в то время пропустила много голов, но анализ Рейнарца выявил другие проблемы. «Мы бы сказали: у них реально хорошая защита, но все остальное не работает».
Леверкузенцы теряли много мячей в опасных зонах, оставляя четырех или пять игроков не по ту сторону мяча, не имея возможности поддержать своих защитников. «Необходимо думать об этом как о волнах. Если сравнить оборону мюнхенской "Баварии" с обороной команды из нижней трети таблицы, то четверке защитников "Баварии" придется столкнуться лишь с третей частью атак. Вот почему необходимо посмотреть на соотношение между общим количеством волн и количеством волн, которые удается пробить защите». Как оказалось, защитники «Леверкузена» остановили большое количество атак, но их товарищи по команде с самого начала слишком часто позволяли сопернику атаковать. Райнарц пришел к аналогичному выводу, проанализировав неудачное выступление сборной Германии на чемпионате мира в России. Там тоже защитников слишком часто оставляли на произвол судьбы.
Сбор цифр Packing — дело трудоемкое и дорогостоящее. В Германии Impect использует данные трекинга, собранные для клубов Бундеслиги. Но автоматическое добавление возможно только до 75%; недостающую четверть необходимо проводить вручную. Ввод цифр для игр без какого-либо использования данных трекинга занимает около семи часов за игру. Сорок студентов по спортивной науке из Кельнского университета немного подрабатывают, трудясь над проектом.
Высокая стоимость данных поначалу ограничивала их использование для игр в Бундеслиге, Лиге 1 и Молодежной лиге УЕФА, а также матчей на чемпионатах мира и Евро. Но весной 2018 года Impect открыла филиал в Бонифачо Глобал Сити, современном деловом районе филиппинской столицы Манилы. «Аренда офиса в Кельне дороже, чем в Маниле», — сказал Райнарц, но эта стоимость компенсируется более низкой заработной платой 21 штатного сотрудника. Компания расширяется. Но об этом позже.
КОНТРОЛЬ ПРОСТРАНСТВА
Packing — это всего лишь одна из попыток получить более полное представление об игре путем увязки и количественной оценки отдельных событий.
Американская фирма STATS предлагает продукт под названием «Стили игры», который объединяет различные ключевые показатели эффективности, чтобы сделать стиль команды сопоставимым с другими. С 2017 года OptaPro работает над так называемыми последовательностями, определение которых легко понять. «Последовательности определяются как игровые эпизоды, которые совершаются одной командой и заканчиваются защитными действиями, остановками в игре или ударом», — объясняют они.
Последовательность может быть прервана. Но если команда сохраняет владение мячом, благодаря выигранному вбрасыванию или подбору после рикошета, последовательность продолжается. Смысл упражнения состоит в том, чтобы определить моменты игры, в которых доминирует одна команда. В среднем в игре бывает около 200 таких последовательностей, при этом каждая команда владеет мячом от 90 до 100 раз, переходя от одной команды к другой.
Однако количество времени, затрачиваемого на владение мячом, сильно различается. В сезоне 2017/18 в Премьер-лиге команды в среднем совершали от 5,5 («Манчестер Сити») до 2,5 («Сток Сити», «Вест Бромвич Альбион») передач за последовательность. Существует явная разница между командами, желающими и способными контролировать мяч в течение более длительных периодов, и теми, кто настроен быстрее идти вперед, совершая меньше передач. Существует соответствующее значение для последовательностей без владения мячом, определяющее количество передач соперников, но разрыв между командами там не так заметен. Атакующий «Ман Сити» Гвардиолы позволял соперникам передавать мяч в среднем лишь 2,4 передачи за последовательность, в то время как «Суонси» был самой пассивной командой, отдавая сопернику 3,9 передачи за последовательность (см. таблицу ниже).
Источник: OptaPro
Современная технология трекинга позволяет измерять темп последовательностей. Этот пример из матча «Ливерпуль» - «Уотфорд» (2016/17) показывает, как это делается. Команда Юргена Клоппа выиграла мяч благодаря удару головой Жоэля Матипа, который здесь представлен треугольником. Последующее движение мяча следует прямым линиям (для передач) и пунктирным линиям (для игроков, продвигающих мяч вперед). За 14,5 секунды между ударом головой Матипа и ударом в створ ворот мяч прошел 126,44 метра, что составило чистое расстояние 55,96 метра. Деление пространства, пройденного вверх по полю, на промежуток времени последовательности дает значение, которое OptaPro называет «Прямой скоростью». Для этой атаки она составляла 3,85 метра в секунду.
Источник: OptaPro
Игровые аналитики могут использовать такие цифры в качестве отправной точки для дальнейшего изучения. Они могут классифицировать последовательности передач, приводящие к ударам, в соответствии с их начальными точками. Атакует ли противник в основном с флангов или через центр? Какие еще закономерности можно выявить? Какой игрок является частью успешных пасовых последовательностей и кто стремится их разрушить?
Такого рода цифры могут раскрыть дополнительные уровни игры. Но остается одна фундаментальная проблема. Средний игрок в течение 90 минут тратит около 150 секунд на касание мяча. В течение этих двух с половиной минут он совершает удары, кроссы, дриблинг или делает любые другие действия с мячом, которые фиксирует статистика событий. Но что происходит в остальные 87 с половиной минут? И действительно ли это объективно хорошо — быть в действии на поле? Паоло Мальдини, один из лучших защитников всех времен, однажды сказал: «Если мне нужно сделать подкат, я уже допустил ошибку». Хаби Алонсо («Ливерпуль», «Реал Мадрид» и «Бавария Мюнхен») был не менее пренебрежителен. «В "Ливерпуле" я обычно читал программку матча, а там было интервью с парнем из молодежной команды, — сказал он The Guardian. — Они спрашивали: возраст, герои, сильные стороны и так далее. Он ответил: "Удары и подкаты". Я не могу вбить себе в голову, что развитие футбола будет воспитывать подкат как качество, которому нужно учиться, которому можно научить, как характеристику твоей игры. Как это может быть способом ви́дения игры? Подкат — это [последнее] средство, и оно тебе понадобится, но это не то качество, к которому стоит стремиться».
Алонсо и Мальдини избежали необходимости делать подкаты благодаря своему игровому интеллекту и отличной позиционной игре. Но как можно оценивать игроков, которые ничего не делают блестяще?
Тот же вопрос занимал умы тренерского штаба сборной Германии. В 2013 году они заключили соглашение о сотрудничестве с фирмой-разработчиком программного обеспечения SAP. Оливер Бирхофф, бизнес-менеджер, Ханси Флик (спортивный директор Немецкой Футбольной ассоциации в то время) и главный аналитик Кристофер Клеменс отправились в офис компании в Пало-Альто, чтобы поговорить с американскими экспертами. Они хотели узнать о наборах данных, разработать практические приложения для внутреннего использования командой, а также провести некоторые фундаментальные футбольные исследования. SAP предоставила им для работы восемь человек, среди которых были системные дизайнеры, математики и ИТ-специалисты. Их работа заключалась в том, чтобы помочь выявить новую информацию из данных или вообще сгенерировать новые показатели.
Мозговой штурм по поводу характера информации, наиболее ценной для делегации ФА Германии, затронул тему «контроля пространства». «Это термин, который часто использует тренерский штаб, — сказал мне Клеменс. — Современный футбол включает в себя контроль пространства. Команда, контролирующая нужное пространство в нужное время, скорее всего, выиграет игру».
В этом контексте можно оценивать индивидуальные выступления. Клеменс очень хвалит Луиса Суареса из «Барселоны» и считает уругвайца мастером своего дела. «Контроль пространства в штрафной соперника — это высший навык. Он не часто забивает невероятные голы в верхний угол ворот, но часто бывает совершенно один в штрафной. Совершая правильные движения в решающие моменты, он как никто другой способен контролировать пространство». Другими словами, Суарес способен найти самый дефицитный товар в сегодняшней крайне перегруженной игре: немного места для того, чтобы забивать.
«На самом высоком уровне международного футбола разница между тем, чтобы забить или не забить часто составляет всего лишь метр. Один метр — это разница между контролем пространства и его отсутствием», — сказал Клеменс. Лучшие игроки, такие как Лионель Месси или Криштиану Роналду, доминируют на пространстве. Именно эта способность лежит в основе их великолепия. Они специализируются не на выигрышах в поединках один на один, а на том, чтобы вообще от них уклоняться. «Когда мяч попадает к ним, их никогда не заставляют бороться за него», — сказал Клеменс. Знание этого порождает множество вопросов. Что можно сделать против этих возможностей поиска пространства? Можешь ли ты научиться двигаться таким образом? И можешь ли ты научить игроков делать это?
Термин «контроль пространства», Raumkontrolle по-немецки, был придуман Даниэлем Меммертом, профессором и управляющим директором Института физической подготовки и спортивной информатики Немецкого спортивного университета в Кельне. Он много лет изучал игровые данные и работал с клубом Бундеслиги «Хоффенхайм», а также с немецкой ФА по практическому применению. Бундеслига профинансировала исследование 50 матчей сезона 2014/15. Он обнаружил, что «у команд-победителей была значительно лучшая позиционная игра, связанная с передачами в зоне обороны и полузащите, а также значительно лучшая игра с вертикальными передачами в зоне атаки. В среднем они противостоят меньшему количеству игроков соперника. Команды-победители также обходят большее количество игроков с помощью пасов из обороны в центр поля». Концепция была похожа на Packing. Но Меммерт и его сотрудники выбрали совсем другой путь.
Он работал с диаграммами Вороного, названными в честь русского математика Георгия Федосеевича Вороного. Они были изобретены в начале XX века и сегодня используются для моделирования роста кристаллов или клеток, но они также работают в отношении футбола.
Диаграммы Вороного разбивают плоскость — в нашем случае футбольное поле — на области, основанные на расстоянии до точек — игроков. «Граница двух соседних регионов отмечает место, куда оба игрока могут добраться одновременно», — писал Меммерт. Поле, говоря иначе, разделено на секции, в каждой из которых находится по одному ближайшему к мячу игроку. На приведенном ниже снимке показан момент матча «Вердер Бремен» - «Кельн» на диаграмме Вороного.
Бременцы атакуют слева направо, «Кельн» контролирует серое пространство. На данный момент «Вердер» уже контролирует 31,5% своей зоны атаки и 1,6% штрафной «Кельна», крошечного квадрата на левой стороне атаки.
Источник: Меммерт/Перл, «Революция в профессиональном футболе»
Это обязательно всего лишь моментальный снимок, часть невероятно динамичной системы. Контроль над пространством постоянно меняется. «Вообще говоря, топ-команды более успешны в завоевании и удержании контроля над пространством в критических зонах поля», — заключил Меммерт.
Однако это лишь основные параметры концепции. Теоретически, размеры регионов, по крайней мере частично, определяются скоростью игрока. Пьер-Эмерик Обамеянг может повлиять на бо́льшее пространство, чем игрок воскресной лиги. Другие характеристики игрока должны быть учтены, чтобы получить более полную меру контроля пространства.
Один из способов достижения этой цели был предложен в эссе 2016 года в PLOS ONE, онлайн-журнале американской публичной научной библиотеки, с громоздким названием «Количественная оценка Dangerousity в футболе в реальном времени с использованием данных пространственно-временного учета».
Исследование было заказано и профинансировано корпоративным органом Бундеслиги, Немецкой футбольной лигой (DFL) и ее бывшим руководителем по технологиям и инновациям Хендриком Вебером. В работе с данными без особой помпы немецкие топ-менеджеры стали самыми прогрессивными в высшей лиге. Они были первыми в Европе, кто собрал трекинг-данные для всех матчей в первом и втором дивизионах, начиная с сезона 2013/14. Все цифры были предоставлены 36 профессиональным клубам. В Англии клубы имеют доступ только к официальным позиционным данным своих собственных матчей, что затрудняет исследования и излишне усложняет ситуацию.
Вебер, академик с несколькими степенями MBA и доктором философии в области слияний и поглощений, основал дочернюю компанию DFL Sportec Solutions в 2017 году, чтобы взять на себя «оперативную ответственность за сбор, хранение и распространение официальных данных о матчах». Помимо проведения академических исследований, технологическое подразделение лиги также инвестировало в израильский стартап, работающий над новыми формами трекинга в 2018 году.
Исследование, подробно описанное в PLOS ONE, проводилось под руководством Даниела Линка, заведующего кафедрой науки о тренировках и информатики в спорте Технического университета в Мюнхене (TUM). Линк и его коллеги Штеффен Ланг и Филипп Зайденкранц достигли замечательного результата: они смогли окончательно оценить эффективность атаки. Трио не работало с термином Raumkontrolle, а вместо этого придумало неологизм: «Dangerousity». Он описывал собой «количественное представление вероятности гола за каждый момент, в течение которого игрок находится с мячом».
«Мы хотим, чтобы у Dangerousity была говорящее название. Слово, которое является брендом [прим.пер.: с англ. его можно приблизительно перевести как "Опасность"]», — сказал мне Линк в своем офисе в Мюнхене.
Бывший боевитый игрок в пляжный волейбол, он изучал информационные технологии и получил докторскую степень в области спортивных технологий в TUM, где разработал очень успешное программное обеспечение, используемое немецкими пляжными волейболистами на Олимпийских играх в Лондоне (2012) и Рио-де-Жанейро (2016). Это помогло командам Юлиуса Бринка и Йонаса Рекерманна, завоевавшим золотые медали, а также Лауре Людвиг и Кире Валкенхорст подготовиться к встрече со своими соперниками. «У людей, как правило, есть определенные модели поведения, и когда на больших соревнованиях, таких как Олимпийские игры возникает давление, когда вокруг тебя кричат 20 000 человек, ты обращаешься к тому, что знаешь лучше всего, — объяснил Линк. — Возможно, ты и сам не знаешь о подобном стереотипном поведении, но программное обеспечение может помочь тебе найти его». Благодаря такому анализу игры немецкие спортсмены имели представление о том, как их соперники будут реагировать под давлением.
Интерес Линка к спорту обусловлен цифрами, но его собственный опыт участия в соревнованиях также дал ему глубокое понимание психологии спорта. В 2010 году он систематизировал собранные Бундеслигой данные. Как упоминалось ранее, существуют очень разные определения таких событий, как пас или даже точный пас. Его Dangerousity сопровождалось множеством устрашающих формул, но оно было основано на практических реалиях. Его отправной точкой были основные цели футбола: создать максимальную опасность для ворот соперника и в то же время свести к минимуму угрозу сзади. «Все остальное подчинено этой потребности», — сказал он.
Его расчет был основан на четырех компонентах. Первый из них, «Зона», касался положения игрока с мячом, что мало чем отличалось от Ожидаемых голов. Линк разделил последние 34 метра поля — наиболее вероятную зону для забивания гола — на сетку квадратов размером 2x2 м и присвоил каждому значение вероятности, зависящее от их расстояния и угла приближения к воротам. Вторая часть называлась «Контроль», значение, определяемое средней относительной скоростью мяча и скоростью игрока, владеющего мячом. Высокие относительные скорости возникают, например, когда игрок бьет по мячу в касание после паса, тогда как более низкие относительные скорости указывают на то, что игрок проводит больше времени с мячом. Чем выше относительная скорость мяча, тем труднее становится игроку его контролировать. «Давление», третий компонент, описывает способность защищающейся команды помешать игроку завершить действие с мячом, а четвертый фактор — «Плотность»: он измеряет, сколько игроков соперника находятся в состоянии защищаться между игроком и их воротами.
Вычисление всех этих чисел на основе игровых данных — сложный процесс, но результаты убедительны. Линк определил тенденцию значений Dangerousity в 64 матчах Бундеслиги сезона 2014/15 и показал соответствующие игровые кадры тренерам и игрокам. Их попросили оценить события с точки зрения опасности, где 1 обозначает самую высокую опасность, а 5 — самую низкую. Сравнение мнения экспертов с его выводами доказало, что он разработал алгоритм, который посекундно может детализировать диагональный буфер игры.
Вот пример семисекундного эпизода из игры между мюнхенской «Баварией» и «Хоффенхаймом». Важно отметить, что «Максимальное значение Dangerousity» (DA) равно 1: оно описывает момент, когда мяч неподвижно находится на линии ворот, без вратаря и защитника в поле зрения, ожидая, пока нападающий нанесет удар без каких-либо помех.
Как мы видим, опасность возникает в тот момент, когда Арьен Роббен проходит с мячом мимо своего соперника, отдает пас Левандовскому и получает обратный пас на хорошей ударной позиции. DFL считает, что подобный диагональный буфер может быть интересен медиакомпаниям, особенно вещательным компаниям. Предполагается, что технология будет готова к использованию позже в этом году.
Источник: Линк, «Количественная оценка Dangerousity в футболе в реальном времени»
Аналитикам и тренерам также можно было бы помочь в их оценке игроков и выступлений. Модель может действовать как фильтр, показывая игроку только те моменты, в которых он не смог увеличить Dangerousity, и инструктировать его создавать больше опасности.
«Но, конечно, менеджер должен решить, подходят ли ему эти нарезки. Можно выносить суждение только на основе видеоматериалов и своей собственной философии. Ни один алгоритм не сможет это заменить», — признал Линк.
Модель также вычисляет «Ценность действия», статистическую ценность события: увеличил ли пас, дриблинг или другое действие значение Dangerousity? «Мы проверяем, насколько опасна ситуация, когда игрок добирается до мяча, и сравниваем ее с опасностью после его действия. Разница заключается в опасности, которую внес он лично», — сказал Линк.
Его программа обладает задатками полезного инструмента для более справедливой оценки игры футболиста. Она может помочь просматривать игроков с неизменно высокими ценностями действий, которые являются решающими в играх. Линк: «Футбольные матчи часто проходят в состоянии равновесия. В конце концов все сводится к созданию критического момента шевеления. Игроки, которые могут это сделать, получают самые высокие гонорары».
Шевеление — это математический термин, обозначающий нарушение. Дриблинг Роббена или пас вразрез Крооса могут быть настолько острыми, что нарушат баланс команды соперника. Таким же образом можно было бы измерить тактические изменения или последствия замен.
Dangerousity может повлиять на результативность команды в матче. Какую опасность они представляли и какой опасности подвергались со стороны соперника?
Приведенные ниже четыре примера еще раз показывают, что хорошие игры не обязательно вознаграждаются победами. В трех из них команды набрали очки, несмотря на статистику. Но это больше связано с вечной предрасположенностью футбола к случайным событиям, чем с самой концепцией Dangerousity.
Источник: Линк, «Количественная оценка Dangerousity в футболе в реальном времени»
Линк понял, что его исследование Dangerousity можно считать прорывом, когда с ним связалась «Барселона». Каталонские гиганты уже начали использовать его алгоритм и хотели узнать еще несколько деталей. Линк по понятным причинам гордился тем, что один из крупнейших клубов мира обратил внимание на его расчеты. В конце нашей встречи я спросил его, как ему пришла в голову идея создания этой системы. Его ответ был прост и прекрасен. «Я думал об этом», — сказал он.
Похмелье от больших данных прошло. Одержимые данными с головокружительной скоростью разрабатывают новые показатели и сложные модели, такие как Packing или Dangerousity. Прямо сейчас расширенные игровые данные могут быть лишь второстепенными, когда дело доходит до анализа командной игры; расчеты недостаточно привлекательны, чтобы коренным образом изменить игровую аналитику. Но последнее произойдет, как только такие модели, как у Линка, станут пригодными для ежедневного использования, и когда каждое действие на поле будет иметь определенное математическое значение. В этот момент в недалеком будущем все, что, как мы думали, мы знали о футболе, снова будет поставлено под сомнение.
Данные играют решающую роль в автоматизации визуального анализа матчей. Ситуация на поле кодируется, выполняется поиск данных по этим параметрам и воспроизводится соответствующая видеопоследовательность. Где произошел переход команды? Когда они атаковали справа, когда через центр? Когда команду превосходили численно? Все эти моменты могут быть определены математически. Вместо того, чтобы часами вручную просматривать видео, аналитики оставят компьютерам выполнять эту черную работу и вместо этого сосредоточатся на более продуктивных задачах. Вполне вероятно, что они будут извлекать все более сложные идеи из все более сложных чисел. Но есть одна важная часть футбола, где использование данных уже стало решающим фактором.
***
Приглашаю вас в свой телеграм-канал, где только переводы книг о футболе.
