9 мин.

Саберметрика. Часть 1. Введение

Когда планируешь начать какой-то цикл статей, второе самое главное - его всё же начать. Я начал планировать написание цикла статей о саберметрике ещё в августе/сентябре прошлого года, но концовка регулярного сезона и плей-офф отложили начало на межсезонье. В межсезонье начать сразу тоже не получилось - регулярную работу блога по ситуации в Ред Сокс забросить не хотелось, реальная работа напрягала, да и сначала хотелось перечитать хотя бы часть спецлитературы для того, чтобы иметь на руках более объективные аргументы, подкреплённые цифрами. Потом я приболел на пару недель, потом снова работа придавила сложностью (бывают такие периоды, причём обычно в самый неподходящий момент, когда вроде бы уже решил взяться за дело), Ред Сокс подписали пару интересных игроков и т.д. и т.п. В итоге до начала игр Весенних Тренировок осталось уже несколько дней, а ни строчки я так и не написал. Были мысли отложить написание на следующее межсезонье, но, боюсь, что потом снова что-то изменится, и идея так и останется невоплощённой.

Поэтому я всё же собрался и таки начал цикл этой вводной статьёй. Думаю, что практически гарантированно не успею цикл завершить до начала регулярки, но всё же стимул для самого главного в таких циклах - закончить его - уже есть. И теперь я не смогу послушать внутренний голос и забить - всё равно, мол, мало кто читает, ещё меньше проникнутся, а важного времени потрачу немало. Так что велкам в цикл "Саберметрика", жду ваших комментариев и дискуссий по тому, что останется непонятным. Как обычно, обещаю, что ни один вопрос не останется без подробного и популярного ответа. Главное, чтобы вам это действительно было интересно.

* * * * *

Первую статью в цикле я решил посвятить пояснению основного термина в виде ответов на гипотетические вопросы, которые могут возникнуть у человека, вроде бы интересующегося бейсболом, но не имеющего понятия о саберметрике. Что, где, когда, почему и как. Постараюсь более чем популярно рассказать, что к чему, чтобы после прочтения этого текста у вас уже было стойкое понимание - нужно оно вам, стоит ли тратить время и читать остальные статьи и приобщаться к "движению", или ну его нафиг, лучше киношку какую глянуть или пивка с друзьями попить.

Что такое саберметрика?

Саберметрика (название происходит от аббревиатуры SABR (Society for American Baseball Research), организации, которая занимается исследованием бейсбола во всех возможных направлениях - от истории до цифр) - это собирательное название для продвинутого анализа бейсбольной статистики с целью как можно более объективного понимания бейсбола (в отличие от того субъективного, что видят наши с вами глаза).

Чем отличается саберметрика от так называемой традиционной статистики?

В глобальном смысле - ничем. И традиционная статистика, и саберметрическая статистика - это, в первую очередь, статистика, которая используется для анализа действий игрока. Но в локальном плане разница очень большая. Некоторые традиционные статистики вообще бесполезны для какого-либо анализа, а остальные по отдельности неполноценны, поэтому в саберметрике используются различные их сочетания. Сравнение традиционной статистики и саберметрики можно грубо представить как сравнение обычной математики в плане "2+2=4" и высшей математики с логарифмами и теорией вероятности. Без "2+2=4" не было бы и высшей математики, как без традиционных статистик не было бы и саберметрики, но важность высшей математики и саберметрики значительно выше.

Что можно узнать с помощью саберметрики?

С помощью саберметрики можно понять много чего. Например...

- как сравнить ценность скоростного защитного центрфилдера, отбивающего много синглов и крадущего много баз (Денард Спэн), с ценностью слаггера, выбивающего много хоум-ранов, но получающего много страйкаутов и слабо играющего в защите (Майкл Морз);

- как сравнить ценность стартёра, пропустившего полсезона из-за травмы, но который во время игры показывал великолепные результаты (Клэй Бакхольц), с ценностью клоузера, который отыграл весь сезон и закрыл много игр, но показал средние показатели (Фернандо Родни);

- как сравнить ценность обычного резервного инфилдера (Эмилио Бонифасио) с ценностью обычного миддл реливера (Бёрк Бэйденхоп);

- как сравнить переподписание своего 28-летнего стартового питчера, которому оставался год до свободного агента на 6 лет и 105 миллионов (Гомер Бэйли), с подписанием свободного агента 30-летнего стартового питчера на 4 года и 50 миллионов, за которого нужно отдать первораундовый драфтпик (Убальдо Хименес);

- как сравнить обмен 32-летнего второго бейсмена с посредственным последним сезоном и с контрактом ещё на 4 года и 62 миллиона (Иэн Кинслер) на 30-летнего первого бейсмена с посредственным последним сезоном и с контрактом ещё на 7 лет и 168 миллионов (Принс Филдер) с доплатой 30 миллионов второй стороной...

...а также...

- узнать, почему Фил Хьюз - плохой питчер для Янкиз, но неплохой питчер для Твинс;

- узнать, насколько ухудшатся шансы клуба при потере любого игрока из-за травмы на месяц, и насколько улучшатся шансы другого клуба при обмене звезды на ленточке трейд дэдлайна;

- узнать, как можно грубо спрогнозировать показатели игрока на основании его бывших показателей и показателей других похожих на него игроков;

- узнать, кого лучше выпустить пинч-хиттером против левши - правшу, который ни разу против него не отбивал, или левшу, который отбивал против него 5 раз и отбил 4 хита;

- узнать, как правильно конструировать лайнап;

- узнать, какое влияние имеет питчер на исход момента, если мяч отбит в поле;

- узнать, как из двоих посредственных игроков может получиться один хороший...

... и ещё многое-многое другое, что только можно себе представить.

Нужна ли саберметрика обычному бейсбольному фанату?

Смотря с какой стороны вы смотрите на игру. Я уже неоднократно приводил в пример мой интерес к американскому футболу, который заключается исключительно в просмотре игр Нью-Инглэнд Пэтриотс, без какого-либо вникания в околоигровые ситуации. Я не знаю почти ничего о других командах, не знаю качества большинства игроков, не знаю особенностей тактики, то есть, практически ничего, кроме правил и смысла игры.

Если вы точно так же относитесь к бейсболу, саберметрика вам не нужна. Без её понимания спокойно можно смотреть игры, спокойно можно болеть за понравившуюся вам команду, спокойно можно понять разницу между хорошим и плохим игроком. Но если вы хотите понимать то, что написано в ответе на предыдущий вопрос, тогда без саберметрики вам однозначно не обойтись, так как стандартные статистики, которые указаны на любом спортивном сайте, в данных случаях бессильны.

Выбор за вами, друзья. Хотите понять всё это - присоединяйтесь. Не хотите - ваше право, никого не желающего в это вникать, не назову глупцом, но тогда, пожалуйста, будьте готовы к тому, что ваше субъективное мнение по поводу качества какого-то игрока или смысла какой-то транзакции может быть осмеяно теми, кто понимает, что объективный расклад на самом деле абсолютно противоположный. Это не снисходительность по превосходству, это реальность.

Что нужно для того, чтобы понять саберметрику?

В первую очередь - вера в то, что цифры и мудрёные формулы могут оценить и предсказать качество игрока намного лучше, чем глаза любого специалиста (замечу, что это не камень в огород скаутов, оценивающих свинг, подачу или игру в защиту - это всё так же бесценно, но лежит совсем в другой плоскости, и любой скаут может быть одновременно и саберметриком). Если вы считаете, что это не так и не допускаете такой возможности - вам читать этот цикл не имеет смысла, так как это будет разговор слепого с глухим.

Во вторую очередь - здоровый скептицизм, желание всё проверять и совершенствоваться. Абзацом ранее я написал, что полностью неверующему в цифры читать эту и последующие статьи из цикла смысла нет, но это же касается и тех, кто готов всё сказанное принять на веру и на основании этого провозгласить себя человеком из "высшей касты" саберметриков. Нет, для того чтобы вникнуть в саберметрику, нельзя останавливаться на паре прочитанных статей, тем более, что я буду описывать только основы, каркас, так сказать. И на этот каркас нужно всё время наращивать десятки статей, начинать рассматривать новые, более сложные для понимания вещи. Ведь саберметрика, как и любая наука (хотя я бы не назвал саберметрику наукой, просто она подчиняется законам науки), находится в постоянном развитии, над чем постоянно работают кучи саберметриков, пытающихся улучшить имеющиеся статистики и изобрести новые, чтобы взглянуть на проблему с новой стороны.

И только в третью очередь нужно небольшое понимание математики. Заядлые противники саберметрики любят пугать своих читателей сложностями формул, дабы заставить их читать не объективные выводы саберметриков, а субъективные выводы этих самых противников, зачастую не имеющие никакого отношения к реальности. На самом деле никакого математического образования и даже знания высшей математики для понимания саберметрики не нужно (я сам гуманитарий как по складу ума, так и по образованию, и в последний раз мне преподавали математику в 1999 году, на первом курсе универа в качестве двухнедельного дополнения в составе семестрового курса физики). Нужно просто знать некоторые основные принципы высшей математики (корреляция показателей, статистическая выборка и т.д.), а составление формул, матриц и графиков, а также доказательства верности глобальных заключений оставьте ресёрчерам с высшими математическими образованиями, они за это деньги получают. Тем более, что даже если вы сейчас не совсем понимаете вышеупомянутые принципы, о них я буду говорить в общих чертах, когда в цикле пойдут специализированные статьи. Поверьте, большинство формул, несмотря на их кажущуюся монументальность, можно описать одним-двумя предложениями, которые будут понятны даже закончившим 4 класса церковно-приходской школы.

Какова степень правдивости саберметрики?

Сложно сказать. Как писал когда-то Жюль Верн в "Таинственном острове", можно написать множество книг о том, что люди знают, но в разы больше книг можно написать о том, чего они не знают. Так и в саберметрике - она вскрыла большущий пласт неизведанного, но, тем не менее, предстоить вскрыть ещё немало пластов, прежде чем можно будет с уверенностью сказать, что саберметрика достигла своего пика и двигаться дальше не сможет. Да и то вряд ли - такая зависящая от случая игра, как бейсбол, всегда будет задавать всё новые и новые вопросы.

Но то, что саберметрика сейчас и близко не идеальна, не значит, что ей следует пренебрегать. Лучше что-то неидеальное, чем вообще ничего, не правда ли?

Есть ли что-то, что подтверждает практичность саберметрики, или это только теория?

Я всегда повторял и буду повторять - в некоторых аспектах саберметрики можно сомневаться, некоторые аспекты можно отвергать, некоторые аспекты можно не понимать, в самые глубокие дебри можно осознанно не влезать, но говорить, что саберметрика это только теория, не подтверждённая практикой, может только абсолютно недалёкий человек. Основное и главное подтверждение практичности саберметрики - то, что вся многомиллионная бейсбольная индустрия (за небольшими исключениями) работает с цифрами в таких объёмах, что саберметрикам из обычных сайтов даже не снилось. И когда от работы аналитических отделов зависит судьба многомиллионных контрактов игрокам, а от успеха этих контрактов зависят многомиллионные прибыли - извините, эту карту никому не перебить. Отрицать "рабочесть" саберметрики может только тот, кто до сих пор отрицает то, что Земля круглая.