Часть 1: гуру Лейн Киффин

Часть 2: соотношение выноса и паса

Трекинг игроков — следующий рубеж

Основная причина, почему аналитика первым делом взялась за розыгрыши четвертых попыток и двухочковых реализаций — вся информация об этих розыгрышах, как на уровне НФЛ, так и колледжей, легко находится в сети в виде старого доброго play-by-play. Так же было с бейсболом. Более глубокие исследования требуют более богатых баз данных.

В течение нескольких лет работы в Football Outsiders Шац организовал волонтерский проект по ведению продвинутой статистики матчей, где люди помогали собирать данные о формациях, дистанции брошенных пасов и прочие детали. Уже несколько лет крупные компании, такие как Pro Football Focus и Sports Info Solutions, начали собирать аналогичную статистику, что значительно упростило и ускорило процесс анализа командам и заинтересованным журналистам. С введением GPS-трекеров, установленных в униформе игроков НФЛ, и распространением программного обеспечения, которое позволяет по видеозаписи отслеживать перемещения игроков на более низких уровнях, вскоре мы сможем наблюдать еще больший расцвет «продвинутой» статистики.

— Разница между тем, что дают GPS-трекеры и обычная статистика, монументальна. Количество данных, которое можно получить таким способом, и разнообразие того, что вы можете с этим делать, просто невероятно. Например, вы можете вычислить ожидаемое количество ярдов на выносе, основываясь на позициях блокирующих и защитников в момент снэпа. Это настолько за пределами того, что я только мог представить, — восхищается Шац.

Такого рода данные чрезвычайно полезны, когда нужно определить степень вклада в результат розыгрыша между бегущим и блокирующим при выносе, или разобраться, кто больше виноват в сэке — лайнмен нападения или квотербек.

— Думаю, одна из главных вещей, над которой работают сейчас команды — присвоение коэффициента ценности каждому игроку на каждом розыгрыше. В соккере есть популярная метрика, которая мне очень нравится — называется xG Buildup. Вы связываете воедино события, чтобы показать, насколько конкретный игрок помогает команде увеличить показатель xG (ожидаемые голы) при движении мяча по полю. Представьте то же самое в футболе, когда вы берете «ожидаемое число набранных очков в нападении за розыгрыш» и делите его на вклад каждого отдельного игрока. Это может изменить наш подход к оценке как игроков, так и самих позиций, — говорит Тедж Сет.

Есть вещи, которым американский футбол хочет научиться у своего европейского родственника

Таким образом, ботаники-аналитики подбираются к Священному Граалю — персональной оценке каждого игрока на поле. В командном виде спорта, таком, как футбол, выделить вклад отдельного человека очень непросто, но трекинг может дать такую возможность. Что добавляет этому Граалю еще больше святости, так это применимость системы к колледж-футболу. Рано или поздно всё это доберется до университетов.

— Несколько крупных компаний — StatsBomb, Telemetry, SportLogiq, Slants — уже борются за этот рынок. Думаю, все они пытаются разработать систему обработки данных на основе видеонаблюдения. Всё, что останется сделать нам — взять их данные и внести их в математические модели, которые у нас уже есть. Длина и ширина поля всё те же, проценты остаются процентами. Это можно применять в колледжах и школах, это может быть чей-то отец, снимающий на камеру детский матч. Придет день, и только представьте, что со всем этим можно будет сделать, — заключает Бёрк.

Футбольный «Манибол» уже здесь

Университет Юты был одним из первых клиентов Championship Analytics, одной из первых крупных команд FBS, которая решила изменить подход к четвертым попыткам. В 2016 году в матче с «Южной Калифорнией» они проигрывали 24-27 к последней минуте. 4-и-1 на чужой 23-ярдовой отметке. Вместо того, чтобы пробить филд-гол и перевести игру в овертайм, они решили идти за победой. Зак Мосс набрал 5 ярдов и заработал первую попытку, а на следующем розыгрыше Трой Уильямс бросил 18-ярдовый тачдаун-пас на Тима Патрика, который вывел «Юту» вперед за 16 секунд до конца матча.

Embed from Getty Images

Игроки «Юты» празднуют победу в матче с «Южной Калифорнией» в 2016 году

— За этим было невероятно классно наблюдать. Я уверен, что в прошлом в той же ситуации они бы предпочли пробить филд-гол. Такие моменты для нас крайне важны, — считает Макробертс.

Прошло более 50 лет с тех пор, как бывший квотербек «Цинциннати Бенгалс» и на полставки учитель математики Вёрджил Картер создал собственную версию модели «ожидаемых очков». Почти 35 лет назад Боб Кэрролл, Джон Торн и Пит Палмер в соавторстве написали «Скрытую игру в футболе». Почти два десятка лет прошло с создания Шацем Football Outsiders в 2003-м, а в 2007-м Бёрк завёл свой блог продвинутой футбольной аналитики. Затем были Бен Болдуин из The Athletic и другие, благодаря кому теперь любой, кто хоть немного владеет языками программирования или даже Excel, может включиться в игру по экспериментам со статистикой.

— Что мы обнаружили сразу же, так это возможность говорить с тренерами об их собственных матчах в прошлом и принятых решениях. Как-то так: вот, смотри, что сделал ты, вот что рекомендовали цифры, а вот — по какой причине. Может, они не следовали нашим словам на 100 процентов, но определенно очень интересовались тем, что говорит математика, — рассказывает Макробертс.

Анатитики неизменно проводят параллели с другими видами спорта, где благодаря расцвету нового подхода появились новые тренды. Например, в бейсболе стали больше уделять внимания показателю OBP (on-base percentage), а в баскетболе — трехочковым и лэй-апам. Всё это, по мнению спортивных ботаников, помогает командам действовать более оптимально.

Некоторые болельщики жалуются, что все эти разработки сделали бейсбол и баскетбол скучнее. Футбол с такой проблемой может не столкнуться — мало кто будет возражать против интригующих розыгрышей четвертой попытки, двухочковых реализаций или увеличения доли пасовых розыгрышей.