Как анализ данных победил в спорте

Существует не так много занятий, которые вызывают меньше ассоциаций с данными и статистикой, чем спорт. Никто не становится футболистом от избытка любви к цифрам. Это делает наметившийся симбиоз спорта и науки о данных особенно интересным.

Профессиональный спорт давно превратился в серьёзный бизнес. Годовые бюджеты спортивных команд измеряются сотнями миллионов долларов, а их стоимость может превышать миллиард. Доход английской Премьер-лиги в 2013 году, согласно прогнозам, составит $4,8 млрд. Даже гольф — далеко не самый народный вид спорта — приносит около $75 млрд в год, причём речь идёт лишь о Соединённых Штатах. Для сравнения: суммарная касса мирового кинематографа в 2012 году достигла $34,7 млрд, и это считалось совсем не плохим результатом.

Когда на кону такие деньги, все средства хороши. Даже настолько противоречащие традиционным представлениям о спорте, как статистика.

 

В 2008 году математик Стивен Строгац смоделировал историю бейсбола и доказал, что удача так же важна, как умения игрока. Модель показала, что лавры легендарного бейсболиста Джо Ди Маджо, 56 игр подряд делавшего удал на базу, могли достаться и другому.

Первыми силу цифр оценили любители бейсбола. Это не случайность. В бейсболе игра распадается на множество обособленных стадий. Это отличает его от многих других командных видов спорта. Учитывать и оценивать события в ходе бейсбольного матча гораздо проще, чем следить за хаотичными передвижениями футболистов по полю.

 

Основоположником современной бейсбольной статистики считается канзасский болельщик по имени Билл Джеймс. Около сорока лет назад, работая ночным сторожем на консервной фабрике, он начал собирать и анализировать информацию о каждом заслуживающем внимания бейсбольном матче. Раз в год Джеймс публиковал итоги своих изысканий.

Одержимость, с которой он изучал данные, принесла плоды. Джеймс обнаружил, что многие общепринятые идеи о том, что важно, а что нет, не находят статистического подтверждения. Например, одним из важнейших качеств бейсболиста считалась его скорость и частота контакта (этот показатель зависит от того, часто ли игрок с битой входит в контакт с мячом). Расчёты Джеймса показывали, что связь между этими качествами и исходом матча не так уж сильна. Зато на результаты команды заметно влияют совсем не очевидные факторы — такие, например, как размер поля, на котором проходят тренировки. Кроме того, статистика свидетельствовала, что разница в уровне между игроками Главной и Низшей лиг куда меньше, чем принято считать.  www.computerra.ru/86411/sports-bigdata/