Эмоции оставьте при себе
Футбол Андрей Галковский любит, но размахивать шарфиками и скандировать кричалки – это не про него, а вот посидеть на стадионе, наблюдая за игрой ФК «Гомель», – для Андрея милое дело. В один из таких моментов в голову парню и пришла мысль, что национальной высшей лиге не хватает статистического анализа данных.
– Как болельщик определяет уровень игрока? «Смотри, как обвел, отбил! Класс!» Цифры говорят о другом. Форвард может забить 12 – 15 мячей за сезон, стать лучшим снайпером. Но если провести анализ, то окажется, что он забивал в победных матчах, при счете 2:0 в пользу его команды. А ведь намного полезнее были два первых гола и игроки, которые их забили, – именно эти мячи принесли результат.
В работе Андрею помогает завкафедрой фундаментальной и прикладной математики Лариса Марченко:
– Кафедра занимается вероятностно-статистическими методами в экономике, финансах и массовом обслуживании. У нас действует Гомельская школа по мультипликативным сетям под руководством профессора, доктора физико-математических наук Юрия Малинковского. Это одна из трех ведущих мировых школ, остальные расположены в США и Японии. Статистический анализ данных применяется во многих областях – в экономике, биологии, медицине, физике, геологии. Использование аппарата математической статистики и позволяет выявлять связи между явлениями и факторами, которые не видны на первый взгляд.
Недостаток информации
Магистрант Галковский садится за компьютер и открывает многочисленные таблицы. В них заносит сведения обо всех 16 командах высшей лиги, которые с 2015 года в открытом доступе начала выкладывать Белорусская федерация футбола. Количество ударов, угловых, точность передач, процент владения мячом, желтые карточки, забитые мячи, время замен и другие показатели. Логистическая модель Андрея позволяет прогнозировать вероятность набора очков в игре.
– Не просто спрогнозировать победу или поражение, бывает же и ничья. Мы видим, сможет ли команда остаться в высшей лиге, участвовать в Еврокубках, где достаточно солидные призовые за выход в групповой этап.
Основная задача исследования – проанализировать, какие факторы послематчевой статистики наиболее сильно влияют на набор очков командой, и на их основе создать математическую модель. Она поможет тренеру строить или корректировать стратегию игры. Использовать систему можно будет и в целом по отношению к команде, и к каждому игроку в отдельности – посмотреть, насколько полезен футболист клубу.
Результаты могли бы быть точнее. Андрею не хватает доступной информации, часть сведений остается внутри клубов.
– Это технико-тактические данные, скорость передвижения игрока, скорость работы с мячом. Сами просчитать не сможем, мы не футбольные специалисты. К тому же требуется огромное время на просмотр матчей.
Сотрудничество с клубами – следующий шаг исследований, о котором мечтает молодой ученый. Польза будет и для науки, и для игры.
У каждого своя система
Читайте также
Второй «приход» статистического анализа в спорт произошел на американском континенте в начале XXI века. Пол Деподеста и Билли Бин использовали статистические методы оценки данных для бейсбольного клуба «Окленд Атлетикс». Результаты превзошли все ожидания. После этого многие клубы стали привлекать к работе с тренерским штабом специалистов в области математической статистики. Применить мировые наработки в белорусских реалиях нельзя. Появляются собственные уникальные данные, которые необходимо находить, анализировать и учитывать. Система Андрея моделировалась исключительно для национального чемпионата, она не предназначена для кубковых игр, в которых на одном этапе проводится два матча. На доработку системы могут уйти годы, но математика должна стать будущим спорта.
valchencko@mail.ru
Фото Ивана КУЗМЕНКОВА
