Кристоф Бирманн. «Футбольные хакеры». Разведка цифрового пространства, часть 2
***
ОБМЕННЫЙ КУРС ТРАНСФЕРА
В профессиональном футболе уже не может случаться много покупок, которые все еще проходят без того, чтобы кто-нибудь не проверил цифры игроков. Вопрос больше не в том, консультируются ли с данными, а в том, насколько они хороши, насколько многоуровневы и в какой степени они определяют процесс найма. Большинство клубов довольно молчаливы на этот счет, и очень немногие так откровенны, как «Фулхэм» после своего повышения в Премьер-лигу летом 2018 года. «Я очень рад сообщить, что "Фулхэм" подписал Андре Франка Замбо Ангиссу. Отличные данные Андре, лучшие отчеты скаутов и безупречная репутация подтверждают его талант мирового класса. Он был одной из наших главных целей», — написал совладелец клуба Тони Хан. Американец так же восторженно отзывался о приходе Калума Чемберса из «Арсенала»: «Я очень рад сообщить, что Калум Чемберс присоединился к "Фулхэму" на правах аренды. Калум — универсальный защитник, и сочетание его сильных данных и положительных отзывов наших скаутов подтверждает, что он обладает огромным талантом».
Официальная должность Хана в «Фулхэме» — вице-председатель и директор по футбольным операциям. Его знакомство со статистикой игроков не так уж удивительно, учитывая, что он также является совладельцем «Джексонвиль Джагуарс» из НФЛ, спорте с давними традициями аналитики. Кроме того, он владеет TruMedia, вышеупомянутой компанией спортивной аналитики, которая работает со многими лигами и клубами в бейсболе, американском футболе, мини-футболе и крикете, а также с крупными медиа-компаниями, такими как ESPN.
Целый ряд английских клубов в настоящее время принадлежат американцам или частично принадлежат им, включая «Манчестер Юнайтед», «Ливерпуль», «Арсенал», «Кристал Пэлас», «Миллуолл», «Барнсли» и «Ковентри». По-видимому, они особенно заинтересованы во внедрении процессов принятия решений, основанных на данных или, по крайней мере, поддерживаемых данными.
В некоторых случаях конкретные трансферы также указывают на сильную привязанность клуба к данным. Когда «Брайтон энд Хоув Альбион» впервые вышел в Премьер-лигу в 2017 году, Чайки купили игрока из Бундеслиги: Паскаля Гросса. Мало кто раньше слышал об этом полузащитнике в Англии, и даже в Германии за ним не было особой очереди из поклонников. Гросс выступал за «Ингольштадт», немодный клуб, основанный в результате слияния двух еще более мелких команд в 2004 году, базирующийся в городе автопроизводителя «Ауди». В своем втором сезоне в высшем дивизионе они снова вылетели, и никто не обратил на это особого внимания.
Но Паскаль Гросс был игроком, который отдал больше всего передач под удар — не только за «Ингольштадт», но и во всей Бундеслиге. Только 4 из 98 попыток, которые он сделал для своих товарищей по команде, завершились голами, но это произошло главным образом благодаря качеству нападающих «Ингольштадта»: его Ожидаемые результативные передачи были почти в два раза выше, чем забитых после них голов.
Источник: OptaPro
Гросс привлек внимание нескольких клубов, чей скаутинг основывался преимущественно на данных. «Брайтон» тоже узнал о его цифрах, сказал мне их аналитик по подбору персонала Эллиот Уильямс на аналитической конференции. Уильямс, который в 2018 году перешел в «РБ Лейпциг», вежливо отказался поделиться дополнительной информацией об этом процессе, сославшись на конфиденциальность. Но в интервью журналу 11FREUNDE Гросс припомнил свое удивление техническим отчетом, составленным на него английским клубом. «Во время переговоров о трансфере скаут "Брайтона" внезапно положил на стол 50-страничное досье. Что я могу, чего я не могу... Они знали обо мне все. Я был впечатлен». «Брайтон» также не возражал против того, что болельщики, скорее всего, будут не в восторге от подписания неизвестного немецкого игрока из вылетевшей из высшего дивизиона Германии неизвестной команды. Как недавно вышедшая в Премьер-лигу команда, они должны были потратить на трансферы гораздо больше.
Заключение разумных и недорогих сделок экономит деньги, которые лучше потратить на заработную плату. Как мы уже видели, это более выгодное распределение своих ресурсов. Гросс, купленный всего за £2,7 млн., оказался очень выгодной сделкой. В команде с южного побережья, он сразу же стал игроком основы. Он сыграл во всех 38 матчах чемпионата, забил семь голов и отдал восемь результативных передач.
«Брайтон энд Хоув Альбион» заключил такую сделку с игроком левой бровки не случайно. Помните, что клуб принадлежит профессиональному гэмблеру Тони Блуму, который, вероятно, придерживается того же подхода к трансферам, основанного на цифрах, что и его старый соперник Мэтью Бенхэм в «Брентфорде».
Повторяющийся вопрос, связанный с перемещением игроков через границы стран, заключается в переносимости их уровней производительности. Существует неисчислимый человеческий фактор — игроки должны адаптироваться к тому, чтобы покинуть свой дом и поселиться в другой стране — но также и один из факторов аналитики. В какой степени такие игроки, как Кагава или Гросс, могут проявить свои качества в новой лиге?
Когда летом 2014 года «Мидтьюлланд» подписал финского профессионала Тима Спарва из «Гройтер Фюрта», Спарв быстро понял, что своим переходом он обязан не своему агенту, сделавшему правильный телефонный звонок в нужное время, или скауту, который видел его в хороший день. Оказалось, что Спарв был первым игроком, подписавшим контракт по рекомендации модели Бенхэма. Международный клубный рейтинг программы оценил качество игры достойной команды Бундеслиги 2, такой как «Фюрт», так же высоко, как и топ-команды Дании. В то время рейтинг франконцев был даже выше, чем у некоторых клубов из нижней трети Премьер-лиги. Не было никакого смысла пытаться уговорить игрока Премьер-лиги подписать контракт с «Мидтьюлландом», разве что выложив за него кучу денег, но сопоставимого игрока из второго дивизиона Германии можно было заманить в Данию обещанием выиграть трофеи и играть в еврокубках.
В 2018 году футбольная консалтинговая фирма 21st Club обнаружила, что игроки из Лиги 1 стоят в среднем на 17% дороже, чем игроки аналогичного уровня из других лиг, например, из Швейцарии. Другими словами, нужно было заключить сделку. Когда речь заходит о международных сравнениях между лигами и клубами 21st Club говорит о «футбольном обменном курсе». Нет необходимости в собственных наборах данных и сложных рейтингов, чтобы получить общее представление об уровне качества клуба или лиги. Веб-сайт, подобный clubelo.com предлагает полезные рекомендации. В них перечислены значения Elo (концепция, перенесенная из шахмат для оценки игроков относительно друг друга) 614 европейских футбольных команд, начиная от «Барселоны» в верхней части и заканчивая сан-маринской «Ла Фьоритой».
Вот как выглядел рейтинг лиг в январе 2019 года:
Лига — Клубные Elo очки
Ла Лига — 1736
Премьер-лига — 1709
Бундеслига — 1680
Серия А — 1634
Лига 1 — 1580
Российская Премьер-лига — 1547
Ла Лига 2 Испания — 1520
Жюпиле Про Лига Бельгия — 1478
Бундеслига Австрия — 1477
Бундеслига 2 Германия — 1460
Швейцарский Супер-лига — 1458
Супер лиг Турция — 1452
Украинская Супер-лига — 1447
Эредивизи Голландия — 1424
Серия B Италия — 1403
Источник: Club Elo
Эта таблица дает достойный обзор расстановки сил в европейском футболе. Скаутский отдел клуба может стратегически выбирать лиги, соответствующие их собственному уровню игры.
21st Club отметил, что в высшей лиге играло в три раза больше сербов, чем венгров, хотя их национальные дивизионы были примерно на одном уровне. Возможно, сербские игроки более искусны и поэтому склонны уезжать за границу в начале своей карьеры, что снижает шансы их родных клубов на конкуренцию на международном уровне. Но расхождение также может быть связано с тем фактом, что в европейском футболе работает много сербских агентов и клубных чиновников, в отличие от горстки венгров. Данные мало что говорят нам без контекста и правильной интерпретации.
РОЗЫГРЫШИ PACKING
Когда осенью 2018 года я снова встретился со Штефаном Райнартцем, чтобы узнать, как развивался Packing, он начал с замечательной фразы. «За последние шесть месяцев я потратил много времени на то, чтобы выяснить, что мы на самом деле здесь делаем и что на самом деле говорят нам данные», — сказал он. Это звучало немного как начало экзистенциалистского кризиса. Но Райнарц, задававший себе вопросы, на самом деле дал интересный ответ.
«Традиционные данные хороши для определения набора навыков игрока; наши хороши для количественной оценки его производительности», — сказал Райнарц. Знание того, что игрок способен на множество ускорений, на хорошие передачи в последней трети поля или на нанесение большого количества ударов с хороших позиций, позволяет сформировать портфолио индивидуальных навыков. Но это мало что говорит о вкладе игрока в игру и в коллективную игру его команды. Райнарц и его команда в Impect хотели убедиться, что Packing может делать именно это.
В Германии почти каждый футбольный болельщик слышал о Packing. Несколько человек также сталкивались с этим термином за границей. Но каково было экономическое обоснование их программы? Это был еще один важный вопрос. Использование Packing немецкой государственной телекомпанией ARD во время Евро в 2016 году помогло создать бренд, но система оказалась одноразовой. После того, как Мехмет Шолль перестал работать телевизионным экспертом, Packing больше не использовалась. Некоторые тренеры, в частности Томас Тухель из дортмундской «Боруссии» (а также из «Пари Сен-Жермен»), использовали Packing в анализе своей игры, но система так и не получила широкого признания в качестве инструмента.
Сдержанная реакция выявила одну фундаментальную проблему анализа данных в футболе: большинство тренеров тратят так много времени на работу со своими командами, что дополнительная ценность перевода твоей собственной игры в цифры не так уж велика.
Спортивные директора и руководители отделов по подбору персонала, с другой стороны, жаждут полезных данных, которые повышают их способность принимать более обоснованные решения на трансферном рынке. Разговаривая с официальными лицами клуба, Райнарц понял, что большинство из них предпочитают видеть одну-единственную цифру, чтобы получить приблизительное представление о футбольной ценности игрока. Packing обеспечила множество новых параметров, таких как обойденные защитники, полученные передачи или игроки, возвращенные в игру перехватами, но осмысление всего этого было витиеватым процессом. Более того, многие другие службы обработки данных (например, STATS) также начали предлагать свои собственные показатели. Программное обеспечение Scout-panel от Свена Мислинтата также использовало тот же подход.
В ответ Impect решила создать нечто уникальное: свои собственные эксклюзивные данные. Цель Райнарца состояла в том, чтобы объединить все их показатели в одну абсолютную цифру, которая была бы безупречной — как объективно измеряемые значения в других видах спорта. «Мы должны были выяснить одну вещь: что значит производительность в футболе?» — cказал Райнарц. Он задавал этот вопрос многим тренерам и официальным лицам клуба, и большинство ответов были на удивление банальными. «Играющие хорошо игроки», — ответил кто-то. Еще один популярный ответ: «Игроки, которые делают то, что я им говорю».
В других видах спорта производительность определить гораздо проще. Мастерство спринтера на дистанции 100 метров измеряется секундами. Мастерство прыгуна в высоту выражается в метрах, сила тяжелоатлета — в килограммах. Мерилом успеха в футболе являются забитые и пропущенные голы. Но это мало что говорит нам о вкладе одного отдельного игрока в способность его команды забивать или защищаться.
Райнарц и его коллеги посмотрели на свои показатели и попытались выяснить, насколько игрок увеличил вероятность забитого гола своей командой своим ударом, убийственным пасом или блестящим забегом — и насколько он уменьшил вероятность пропущенного гола. По сути, они перекалибровали существующие данные. В какой степени различные параметры увеличивали шансы команды на попадание мяча в сетку и в какой степени они снижали их шансы на то, что пропустят сами? Даниел Линк задавал себе тот же вопрос, пытаясь вычислить степень Dangerousity, даже если его база данных и была другой.
Защитник, разыгрывающий мяч мимо двух нападающих в центр поля, увеличивает вероятность забитого гола в среднем на 0,5%. Если его пас будет получен перед четырьмя защитниками соперника, вероятность возрастает почти на 5%. Совокупный эффект этих действий в течение 90 минут можно оценить по одному значению. Если оно равно 0,2, то это означает, что игрок увеличивает вероятность забитого гола на 20%. Защитник, который не так хорош в построении атаки, все равно может высоко оцениваться, если он забивает со стандартов в каждой пятой игре. Во внимание принимаются пасовые способности игрока и угроза воротам, которую он в себе несет.
«Мы создали не индекс, а модель», — объяснил Райнарц. Ценность каждого игрока определяет рейтинг для шести различных позиций: центральный защитник, правая сторона защиты, левая сторона защиты, опорный полузащитник, атакующий полузащитник и нападающий. Два примера из сезона 2018/19 в Премьер-лиге иллюстрируют эту концепцию.
Неудивительно, что Роберто Фирмино из «Ливерпуля» зарекомендовал себя как очень сильный «играющий» форвард. Его профиль показывает, что он великолепен, принимая мячи перед четверкой защитников (прием в обход соперников) и очень хорош в пасах вразрез, которые разрезают защиту (обход защитников).
Источник: Impect
Для сравнения, Каллум Уилсон («Борнмут»), более ортодоксальный бомбардир, преуспевает в том, что сам делает глубокие забеги за пределы обороны (прием в обход защитников).
Источник: Impect
Impect позволяет скаутам настраивать индивидуальные шаблоны поиска. Те, кто ищет чисто оборонительного вышибалу в полузащите, возможно, будут рады не обращать внимания на относительно низкий атакующий эффект, в то время как те, кому нужен играющий из глубины плеймейкер, определенно обратят. «При поиске игроков на основе данных многие стреляют из дробовика. Мы же — снайперский прицел», — говорит Райнарц.
Также есть возможность сравнить профили игроков или проверить, какие игроки могли бы стать хорошими партнерами. Взгляните на Н'Голо Канте и Поля Погба, двух центральных полузащитников сборной Франции, выигравших Чемпионат мира. Навыки Погба находятся преимущественно на левой стороне радара, основываясь на данных выступлений в России, навыки Канте — в основном справа. Вместе взятые, они создают идеального игрока перед линией обороны.
Источник: Impect
Одной из повторяющихся проблем, связанных с исследованиями, основанными на данных, является частое использование средних значений. Игроки могут быть как на подъеме, так и на спаде в своих выступлениях. Как вы помните, программное обеспечение Matchmetrics от Мислинтата включает параметр Стабильности, который учитывает такие отклонения, и Packing также распознает проблему, в чем мы можем убедиться, внимательно посмотрев на Филиппа Макса из «Аугсбурга». Левый защитник привлек к себе много внимания в 2018 году. Многие клубы Бундеслиги, а также скауты из Англии приехали посмотреть на его игру, и произошло нечто очень необычное. Мнения были крайне разделены. Некоторые возвращались домой, пожимая плечами, недоумевая, из-за чего весь сыр-бор, другие были в восторге от увиденного. Статистика Impect поставила его на четвертое место среди лучших игроков Бундеслиги на своей позиции в сезоне 2017/18, но она также показала, почему эксперты не смогли прийти к единому мнению о его качестве.
Источник: Impect
Пунктирная линия показывает его сравнительный рейтинг: он был лучше, чем 65% левых защитников в Бундеслиге. Что еще более интересно, однако, он также сыграл десять игр, в которых играл значительно ниже своих лучших результатов, и десять игр, в которых он был абсолютно выдающимся. Его выступления были крайне непоследовательны. Но Макс не был юнцом, которому можно было бы простить такое непостоянство — в то время ему было уже 24 года. Вероятно, именно по этой причине он продолжил играть за «Аугсбург» в следующем сезоне.
Как упоминалось ранее, Impect открыли новый офис на Филиппинах и начали предоставлять цифры для Премьер-лиги, испанской Ла Лиги, голландской Эредивизи, высшего дивизиона Бельгии и вторых дивизионов Германии и Франции. План состоит в том, чтобы в ближайшие несколько лет еще больше расширить свое предложение. Райнарц убежден, что в будущем гораздо меньше денег будет потрачено впустую на плохие трансферы, пускай и не из-за модели, которую он помог разработать. «Через десять лет мы не увидим, чтобы кто-то сильно ошибался в фактических терминах», — говорит он.
Райнарц также считает, что Packing позволит в скором времени проводить цифровой анализ команд. «Мы надеемся, что недалеко ушли от того, чтобы смоделировать теоретическое воздействие игры другого игрока. Большинство людей ошибаются, полагая, что хорошие игроки хороши во многом. Это не так. Они чрезвычайно хороши в некоторых вещах, а некоторые другие вообще не могут хорошо исполнять».
GOALIMPACT: ПОСТРОЕНИЕ ГРАФИКА НЕВИДИМОГО ЧИСТОГО ЭФФЕКТА ИГРОКА
Летом 2001 года баскетбольная команда «Даллас Маверикс» подписала контракт с практически неизвестным центровым Эваном Эшмейером из «Нью-Джерси Нетс». Он получал $400 тыс. в год, но в «Далласе» ему был предоставлен шестилетний контракт на общую сумму $20 млн. Это был баскетбольный эквивалент того, как если бы «Ливерпуль» купил резервного игрока «Хаддерсфилда» и дал бы ему зарплату, подобную зарплате Мохамеда Салаха. Как оказалось, Эшмейер так и не добился успеха в «Далласе». Спустя два года и тяжелую травму он был отпущен до истечения срока его контракта. Но что такого увидели в нем «Маверикс»? И как они могли так сильно его переоценивать?
В 2005 году «Хьюстон Рокетс» пришлось сократить свой состав после летнего тренировочного лагеря, как они делали каждый год. Топор пал на новичка по имени Чак Хейс. Он был подписан франшизой Лиги развития НБА «Альбукерке Тандербердс». Серия травм привела к тому, что шесть месяцев спустя «Хьюстон» переподписал его. Хейс играл гораздо чаще, чем ожидалось, и в следующем сезоне стал частью первой команды в качестве тяжелого форварда. Его статистика не была слишком впечатляющей, за исключением одного: всякий раз, когда Хейс выходил на площадку, «Рокетс» были сильнее в обороне и пропускали меньше очков.
Никто не мог толком объяснить, почему. В баскетболе, как и в футболе, сложно количественно оценить работу в обороне. Хейс провел семь лет в Техасе и в общей сложности 11 сезонов в НБА, проведя более 600 игр и более 11 000 минут на площадке.
Несколько лет спустя, когда Эван Эшмейер был почти забыт, владелец «Маверикс» Марк Кьюбан объяснил, почему он потерпел неудачу: они сильно переоценили данные его плюсов и минусов. Концепция метрики понятна — она учитывает чистые очки, набранные или пропущенные за время игрока на площадке. Тебе не нужно совершать никаких бросков, чтобы получить значение +15; достаточно, чтобы твоя команда набрала на 15 очков больше, чем соперник, пока ты находился на площадке. Кьюбан, один из первых, кто начал подбирать игроков на основе статистики, заметил фантастический рейтинг «плюс-минус» Эшмейера, но игрок не смог соответствовать ему в «Далласе», в отличие от Чака Хейса, который в течение десятилетия делал свои команды лучше каждый раз, когда играл.
Футбол тоже сталкивается с проблемой поиска типа игрока, который не имеет большого значения в существующих данных, потому что его тип игры трудно, а может быть, даже невозможно измерить. Как можно измерить вклад игрока, который действует как «клей», по словам его менеджера — того, кто необъяснимым образом объединяет всю команду? Как можно рассчитать смирение и трудолюбие? Есть ли способ математически понять особый талант того, кто предотвращает передачу соперника или подкат, очень часто оказываясь в нужном месте в нужное время?
«Этот игрок, который всегда выигрывает свои дуэли, выкрикивает оборонительные указания своим товарищам по команде и выслеживает соперника — классическая статистика не отражает его ценности. Но плюс-минус делает это», — сказал Кьюбан. Был ли способ применить эту логику, чтобы выявить подобных скрытых чемпионов в футболе?
Йорг Зайдель, исполнительный директор энергетической компании в Гамбурге, вероятно, был бы слишком осторожен, чтобы ввязываться в какие-либо дебаты о более глубоких секретах футбола. Но он, по крайней мере, слегка заинтересован в игре. Иногда он даже включит матч в фоновом режиме, пока работает на своем компьютере над своим алгоритмом. Он никогда не слышал о некоторых игроках, которые фигурируют в его индексе, не говоря уже о том, чтобы видеть, как они играют. Зайдель гораздо больше увлекается гандболом, игрой, в которую он сам когда-то играл. Но недостаток знаний и даже интереса к футболу не помешали ему выиграть игру с предсказаниями, которую группа его друзей провела во время Евро-2004. Он разработал математическую модель, похожую на рейтинг «плюс-минус», мало чем отличающуюся от статистических моделей, которые банки используют для различения хороших и плохих должников при одобрении кредитов. Работа Йорга научила его решать сложные задачи с использованием алгоритмов и компьютеров.
Триумф в качестве прогнозиста побудил его развивать свою модель дальше. Его не интересовала беговая статистика игрока, количество сделанных им передач или нанесенных ударов. Его показатель Goalimpact немного отличался от показателя «плюс-минус»: все, что ему было нужно — это таблицы команд, включая замены и время забитых мячей. Расчет чистого влияния футболиста менее четок, чем в баскетболе, из-за большего количества игроков на поле, гораздо меньшего количества замен и, прежде всего, из-за низкого количества забитых голов в игре.
«Я могу сказать, что игрок хорош, но не могу сказать почему», — сказал Зайдель. Он фактически перевернул обычный аналитический метод определения производительности игрока на основе данных. «Я могу доказать, что команда забивает больше голов и пропускает меньше, если на поле находится определенный игрок», — говорит он. Точный характер участия игрока в данном контексте не имеет значения. Все, что имеет значение — это конечный результат; в буквальном смысле: чистый эффект игрока.
Результаты Зайделя, пожалуй, легче всего сопоставимы с гандикапами в гольфе или рейтинговой системой Elo, которая вычисляет уровень мастерства игрока в шахматах. Он никогда не стал бы утверждать, что Томас Мюллер (показатель Goalimpact 195 в 2017 году) был лучшим игроком, чем Карим Бензема (190). Но его модель рассматривает Мюллера как чуть более ценного игрока, когда тот выходит на поле за «Баварию», чем Бензема за мадридский «Реал».
Зайделю нужны данные игрока как минимум за два сезона, чтобы сделать осмысленные расчеты. Он включил 320 000 игроков из более чем 200 лиг по всему миру, включая многие соревнования, которые не освещают даже крупнейшие поставщики данных, такие как лига Венесуэлы, Северная конференция в Англии [шестой уровень английской футбольной пирамиды] или Вторая лига Шотландии. На протяжении многих лет Зайдель совершенствовал свой алгоритм, чтобы учитывать силу лиги и ее команд, а также возраст игроков. 21-летний игрок в среднем играет хуже, чем 23-летний, а профессионалы, как правило, достигают своего максимального уровня производительности в 26 лет. Модель даже учитывает относительный возрастной эффект для молодежи: игроки, родившиеся во второй половине года, имеют преимущество, когда они сталкиваются с теми, кто родился в первые шесть месяцев.
«Это статистика. Поэтому удача может повлиять на позицию в рейтинге», — сказал Зайдель. Некоторым игрокам может просто посчастливиться стать частью команды, одержавшей победу. Гарет Бэйл, с другой стороны, вероятно, имел мало общего с тем фактом, что «Тоттенхэм» не выиграл первые 24 матча чемпионата, в которых он участвовал в начале своей карьеры. Шпоры, тренируемые Харри Реднаппом, в то время были печально известны своей ненадежностью.
Но если команда всегда выигрывает или всегда проигрывает с определенным игроком на поле, это, вероятно, не совсем совпадение. Мне показалось странным, что зимой 2016 года модель поставила Марио Гетце на первое место, Лионеля Месси — на четвертое, а Криштиану Роналду — только на 38-е место. Но Зайдель предложил другое прочтение. «В моем наборе данных сотни тысяч игроков. Если суперзвезды попадают в топ-50, этого почти совершенно достаточно». Конечно, он был прав. Что еще более важно, его чисто математическая система, которая оценивала всех этих невидимых игроков, не допускала ошибок того, кто полагался на элемент визуального суждения. «Человеческое восприятие страдает от ряда дефектов. Мы переоцениваем действия — игроков, которые используют дриблинг или забивают голы. Мы переоцениваем игровое время — "он не играл, должно быть, он плох". И мы переоцениваем атакующую игру», — сказал Зайдель.
Когда в 2014 году Садьо Мане перешел в «Саутгемптон» из «РБ Зальцбург», некоторые эксперты задавались вопросом, не был ли шаг в Премьер-лигу слишком крутым. Но Зайдель уже определил сенегальского форварда как перспективного игрока для любого клуба из пяти лучших европейских лиг. Противоположное было верно в отношении Тьемуэ Бакайоко, провалившегося игрока «Челси», купленного за €40 млн. у «Монако», который был отдан в аренду «Милану» после всего одного сезона на «Стэмфорд Бридж». По расчетам Зайделя, он никогда не был игроком класса Премьер-лиги.
Goalimpact также оказался на удивление хорош в прогнозировании выступлений команд. В преддверии полуфинальной победы Германии над Бразилией на чемпионате мира 2014 года стартовый состав хозяев имел средний рейтинг 128, а команда Йоахима Лева — 154,8.
Рейтинг Goalimpact также отражает работу менеджеров. «Пеп Гвардиола так часто превосходит предсказания модели, что можно с уверенностью предположить, что он действительно получает от своих команд больше, чем просто сумму их частей. То же самое касается Кристиана Штрайха из "Фрайбурга"», — объяснил Зайдель.
Такие поразительные прогнозы сделали бы Goalimpact интересным и для профессиональных гэмблеров, но его основной деятельностью является скаутинг игроков. Первый запрос поступил от английского клуба в 2004 году. Мужчина по телефону сказал, что он следит за Зайделем в Twitter и хотел бы узнать больше. Разработка сделки Goalimpact может занять некоторое время. Одна польская команда первого дивизиона связалась с нами примерно в то же время, что и английский клуб, но перезвонила только два года спустя. «Они сказали мне: «Вы были правы тогда». А потом они захотели купить информацию». Зайдель не раскрыл ни клуб, о котором идет речь, ни личности других своих клиентов. «Но когда мы начали сотрудничество, они сражались за выживание в Польше. Теперь они претенденты на чемпионство».
Многие английские клубы, от Премьер-лиги до Лиги Один, используют его данные. Одной из немногих команд, которые открыто признают, что работают с ним, является «Шаньдун Тайшань» из китайской Суперлиги.
Гонорары, взимаемые Зайделем, зависят от лиги клуба. Немецкий клуб четвертого дивизиона платит только символический лицензионный сбор, но Goalimpact получит определенный бонус с суммы, если игрок, купленный по рекомендации Зайделя, позже будет продан дороже. Последнее еще не осуществилось, но такие условия были согласованы в контракте. Клубы более высокого уровня, не желающие структурировать сделки таким образом, платят фиксированную ставку.
Есть разные виды запросов. Небольшие клубы, которым агент предлагает игрока, консультируются с Goalimpact для его объективной оценки. Команды первого дивизиона с большей вероятностью будут использовать модель Зайделя в качестве поисковой системы: кто из лучших центральных защитников оценивается в €2 млн. и у кого скоро закончится контракт? Зайдель считает, что еще многое предстоит сделать. «Согласно нашему алгоритму, например, в четвертом дивизионе Германии есть много хороших игроков, которым, возможно, просто не повезло застрять на этом уровне».
Ни один клуб не должен покупать игрока на основе одной единственной цифры; Зайдель — первый, кто это признал. Индивидуальные выступления всегда нужно рассматривать в контексте команды. Конкретное наблюдение должно исключать возможность того, что статистика переоценила игрока, как это произошло в случае с Эваном Эшмейером. Размер выборки был слишком мал, чтобы подвергнуть его такому дорогостоящему испытанию.
Однако Марк Кьюбан по-прежнему непреклонен в том, что рейтинг «плюс–минус» может помочь в оценке игроков, особенно тех, у кого есть как сильные, так и слабые стороны. «Что мне делать с игроком, который попадает шесть из десяти бросков, но бесполезен в защите? — говорит он. — А как насчет отличного защитника, который вообще не умеет вести мяч и бросать? Самым опытным руководителям баскетбола чрезвычайно трудно ответить на эти вопросы, просто наблюдая за игроком. Как сопоставить преимущества с недостатками, чтобы увидеть, что будет на весах? Ты должен посчитать».
Goalimpact также пытается предугадать карьеру игроков. Ретроспективное применение модели приводит к интересным результатам. Криштиану Роналду, пятикратный обладатель Золотого мяча, в подростковом возрасте считался будущим лучшим игроком клуба, но он экстремальным образом превосходил ожидания, постоянно, год за годом.
На рисунке ниже сплошной линией показано значение Goalimpact , а тонкая линия — прогноз роста значения. По прогнозам, за первые пять лет своей карьеры Роналду должен был войти в число 500 лучших игроков мира. В возрасте 22 лет как прогнозируемая, так и его фактическая стоимость резко возросли. И когда он перешел в «Ювентус» из мадридского «Реала» в 2018 году, Goalimpact по-прежнему включал его в число 20 лучших игроков мира.
Источник: Goalimpact
Графики двух игроков с похожими прогнозами, но разным развитием карьеры также интригуют. Модель ожидала, что Месут Озил станет одним из 1000 лучших игроков в мире, но на самом деле он стал игроком топ-30 и топ-50.
Источник: Goalimpact
Первоначальный прогноз был основан не более чем на его играх за молодежную команду своего клуба и молодежные сборные. Другой игрок, которому многие эксперты предсказывали стать великим, получил аналогичный прогноз от модели. Однако, в отличие от Месута Озила, который оказался сверхэффективным игроком, Боян Кркич развивался в соответствии с ожиданиями или немного ниже.
Источник: Goalimpact
Выступления игроков в возрасте 16 или 17 лет могут дать представление об их карьерном пути, но не дают никаких гарантий. Талантливым молодым людям может повезти, и они получат правильное наставничество в благоприятной обстановке, или же они могут попасть к тренерам, которые не признают талант игрока. Тяжелые травмы положили конец многим многообещающим карьерам, в то время как другие внезапно пережили огромный скачок футбольного роста. Девятнадцатилетний Златан Ибрагимович, по прогнозам, должен был войти в число 1000 лучших игроков по версии Goalimpact, но он пробился в первую десятку.
Для немецкой версии этой книги, опубликованной весной 2018 года, я спросил Зайделя, кто станет феноменальным игроком через десять лет. Он назвал имя канадца, о котором я никогда не слышал: Альфонсо Дэвис. Вингер на контракте в «Ванкувер Уайткэпс» имел оценочную рыночную стоимость в €450 тыс., согласно transfermarkt.com в то время и Goalimpact предсказывали, что он будет развиваться таким образом, что в кратчайшие сроки будет стоить многократно больше. Через несколько месяцев после выхода книги немецкие гиганты «Бавария» объявили, что в январе 2019 года они купили Дэвиса за €10 млн.
Игроком до 17 лет с самым высоким показателем Goalimpact на данный момент является Эдди Сальседо, которого называют следующим вундеркиндом в Италии. Он играет в «Интернационале» на правах аренды из «Дженоа», и за €15 млн. у миланского клуба есть возможность сделать его переход постоянным. Летом 2018 года 16-летний Сальседо провел свои первые товарищеские матчи за старшую команду. Станет ли он следующей мировой суперзвездой?
***
Приглашаю вас в свой телеграм-канал, где только переводы книг о футболе.
