Сейчас в футболе используется огромное количество статистических данных, которые позволяют командам учесть ошибки и улучшить уровень игры. Одни тренеры почти полностью строят свою работу на продвинутой статистике, другие практически не используют ее. Еще несколько лет назад словосочетания «ожидаемые голы», «тепловая карта передач», «интенсивнось прессинга» были не знакомы широкому кругу болельщиков. Но сегодня футбольные аналитики, телекомментаторы и просто любители футбола при разборе матчей все чаще в качестве аргументации используют данные продвинутой футбольной статистики. И сегодня мы расскажем, кто считает, как считает и что именно считает во время футбольного матча.
Кто считает?
В первую очередь стоит выделить несколько компаний, которые занимаются профессиональной футбольной статистикой. Часто топовые клубы отводят этот параметр именно на аутсорсинг, пользуясь услугами сторонних предприятий.
Opta
Английская компания, которая одной из первых поняла, что статистика станет новым двигателем прогресса в мире футбола. Эти ребята уже более 20 лет занимаются подсчетом футбольной статистики. Причем офис аналитиков работает достаточно просто.
Сначала игра «прогоняется» через специальное ПО компании. При этом два человека фиксируют каждое касание мяча футболистами, а третий следит за процессом в реальном времени. Затем вся полученная информация структурируется в старом-добром Excel. Однако почитанные вручную данные могут оказаться не самыми точными.
InStat
Здесь стоит упомянуть российскую компанию, которая подхватила тенденцию Opta и зашла на рынок профессиональной футбольной статистики. InStat позиционирует себя как поставщик точных данных, проверенных на нескольких уровнях. Уже сейчас к московской команде обращаются топ-клубы Европы, такие как «Реал Мадрид», «Манчестер Юнайтед», ПСЖ и «Ливерпуль».
Стоит отметить, что компания занимается не только футбольной статистикой, но и предоставляет аналитические данные и помогает в скаутинге. Именно последний пункт интересует большинство работающих с InStat клубов.
Кроме того, компания работает не только с футболом. Среди клиентов InStat есть несколько команд НХЛ и НБА. К россиянам обращаются самые топовые клубы, в частности, недавний победитель Кубка Стэнли «Вашингтон Кэпиталс». В год компания обслуживает порядка 1300 клиентов. Ценник за услуги варьируется от €2 до €80 тысяч в год.
SAP Sports One
Лидер немецкого рынка IT-технологий компания SAP еще в 2013 году представила инновационный способ сбора статистических данных, выпустив систему SAP Sports One. Причем возможности данной системы были эксклюзивно предоставлены сборной Германии по футболу.
Благодаря сотрудничеству компании с «Бундесманшафт» были выпущены Video Cockpit и инструментальная панель игрока SAP Player Dashboard. С их помощью собираются колоссальные данные с тренировок и матчей сборной Германии, которые помогают отследить и улучшить действия каждого игрока и команды в целом.
Вообще, немецкий футбольный союз стал первой в мире спортивной организацией, признавшей преимущество цифрового сбора статистических данных. Технологии SAP помогли немецкой команде выиграть чемпионат мира 2014 года, который проходил в Бразилии. Кроме того, год от года IT-корпорация продолжает предлагать новые решения в области анализа данных.
В клубах за работу с представленными компаниями отвечает отдел аналитиков. К примеру, раньше в «Зените» на этом направлении трудился Никита Васюхин, известный по паблику «Блокнот» и шоу «Я – Васюхинец» на канале Артема Нечаева. Именно он занимался запросом, обработкой и упорядочиванием статистических данных, которые сине-бело-голубые получали от InStat либо любых других компаний.
Как считают?
Большую часть информации для подсчета основных показателей (xG, PPDA, TSR и тд) клубы получают из вышеприведенных компаний. В самих компаниях вся информация о матче обрабатывается вручную. То есть, аналитики смотрят видеозапись матча и фиксируют каждое касание мяча в исполнении игроков. Затем один из них переносит все данные в Excel, структурируя их.
Если говорить, например, о подсчете xG, то для этого используются специальные модели. В свободном доступе их всего две: Кэйли и 11tegen11. В них каждый пользователь оценивает удар футболиста от 0 до 1. В моделях различаются коэффициенты опасности удара, но и та и другая модель обрабатывают огромное количество параметров: от места передачи под удар до текущего счета поединка.
Что считают?
xG (ожидаемые голы)
Первый и самый известный показатель, безусловно, xG. Это модель ожидаемых голов (Expected goals), которая позволяет заглянуть чуть дальше счета на табло.
В основе этой модели лежит определенный параметр (чаще всего удары по воротам), который дает представление о возможном количестве голов той или иной команды в конкретном матче или на протяжении всего сезона. xG как бы показывает, какой счет будет на табло, если в футбол выйдут играть роботы.
К примеру, в недавнем матче Лиги чемпионов между «Интером» и «Реалом» у миланской команды xG составил 2,36, тогда как у испанцев всего 0,99. Однако встреча закончилась со счетом 1:0 в пользу «сливочных». Или еще один пример. Игра чемпионата Италии между тем же «Интером» и «Дженоа». В этом матче у «неррадзури» xG составил 1,66, а у их соперника 0,86. По идее, миланцы должны были со скрипом побеждать 1:0. Как бы не так. 4:0 в пользу подопечных Индзаги.
По примерам можно подумать, что xG – совершенно ненужный и неработающий показатель. Здесь важно понимать, что «ожидаемые голы» не являются пунктом, который прогнозирует исход конкретного матча. Данный показатель больше предназначен для оценки формы клуба на дистанции.
Также xG довольно неплохо показывает реальную силу команд. К примеру, почти в каждой игре «Баварии» с соперником ниже уровня, статистика ждет от мюнхенцев минимум 5 голов. Кроме того, с недавних пор телеканал BBC в эфире АПЛ начал представлять статистику xG наравне с другими показателями.
ТТД (технико-тактические действия)
Еще одним достаточно известным показателем считается ТТД. Это суммарный показатель того, что игроки выполняют на поле: передачи, подборы, перехваты, удары, единоборства и тд. То есть, технико-тактические действия. Вместе с количеством ТТД принято считать процент брака. Данный параметр может рассчитываться для игрока, позиции на поле или для всей команды в целом.
В России ТТД очень любил считать бывший игрок «Спартака» Александр Бубнов. Его крылатая фраза «Кариока – двойка» навсегда останется в сердцах зрителей телеканала «Россия 2». Однако, на самом деле, данный параметр очень поверхностно оценивает качество проведенного футболистом матча.
Помимо xG и ТТД существует еще множество статистических данных, которые помогают клубам проанализировать действия того или иного футболиста. К примеру, количество спринтов, тепловая карта перемещений, точность и количество передач и тд. Все они собираются в единую базу, исходя из которой тренер может наблюдать нынешнюю форму того или иного игрока.
TSR (процентное соотношение ударов команды и общего количества ударов в матчах)
Этот параметр, как можно догадаться, используется для продвинутой голевой статистики. Как и xG, он помогает аналитикам команд оценить реализацию соперника и сравнить ее со своей.
К примеру, команда N в игре с командой M ударила шесть раз. Ее соперник произвел четыре удара по воротам. Тогда TSR будет равен 6/10, то есть 60%. Этот показатель рассчитывают как за конкретный матч, так и за весь сезон в целом.
PPDA (пасы в атаке против защитных действий)
Данный показатель позволяет определить частоту и эффективность высокого прессинга команды. Причем, чем выше PPDA, тем меньше времени команда пользовалась «поджимом» соперника. Важно указать, что данный показатель считает лишь действия, произведенные не менее чем в 40 метрах от ворот
Для определения PPDA даже есть формула: число передач атакующей команды/число оборонительных действий. То есть, чем меньше PPDA, тем меньше соперник успевает сделать передач, прежде чем у него отнимут мяч.
Кроме того, существует показатель OPPDA, который, наоборот, показывает, как хорошо команда выходит из-под высокого прессинга соперника. По-другому, сколько соперник позволяет команде сделать своих передач после отбора.
Packing
Переходим к менее известным широкой публике показателям. Packing – сумма игроков, которая осталась за линией мяча благодаря удачной передаче или дриблингу. Эти данные никак не помогут заглянуть в будущее, но качественно отражают класс того или иного футболиста.
К примеру, этот показатель позволяет по заслугам оценить на первый взгляд незаметный вклад в игру таких футболистов как Хаби Алонсо или Серхио Бускетс. То есть, Packing направлен именно на оценку «актеров второго плана» - крайних защитников и опорных полузащитников.
Такие статистические данные редко можно найти в открытом доступе. Их высчитывают исключительно вручную, что занимает большое количество времени. Однако Packing очень сильно помогает тренерам определиться с важнейшими позициями на поле.
Карта передач
Далее в игру вступает смесь тепловой карты со статистикой передач. По этому показателю хорошо видно среднее положение каждого игрока во время матча, а также зона, в которую тот или иной футболист отдает больше всего передач.
Чем жирнее точка на карте передач, тем чаще игрок получал мяч. Чем жирнее стрелка от одной точки к другой, тем чаще футболист передавал мяч именно в этом направлении. Также карта передач несложно коррелируется с Packing. Таким образом, самыми жирными точками показаны игроки с лучшим общим показателем «отрезанных» от мяча соперников.
Конечно, цифровизация статистики футбольных матчей за последние несколько лет вышла на совершенно новый уровень. Многие клубы и сборные пользуются ей для улучшения результатов на поле. Но всегда нужно держать в голове тот факт, что в футбол играют люди, и статистика не всегда со 100% точностью способна отражать причину их действий. За это миллионы людей по всему миру и любят футбол.
Фото: Opta