Мы проводим мероприятия не только по темам, которыми занимаемся сами.
В феврале мы собранный специалисты по использованию машинного обучения в спорте.
Удивительно, сколько процессов связывают эти две области — анализ данных и спорт — и сколько нерешенных проблем возникает на стыке между ними.
У вас есть доклад Дмитрия Дагаева, заместителя проректора НИУ «Высшая школа»? — Сегодня я попытаюсь кратко рассказать о проблемах, которые уже решаются с помощью анализа данных в спорте.
Мы увидим, что именно взаимодействие агентов является ключевым фактором, позволяющим решить эти проблемы.
В целом оборот данных в спортивной индустрии устроен следующим образом.
Во-первых, существуют спортивные федерации и лиги, определяющие правила игры, по которым функционируют спортивные соревнования и экономика спорта.
Проблема в том, что эти лиги, эти соревнования, эта экономика — очень сложная структура.
И при принятии оптимальных решений, конечно, хочется, чтобы они все были оптимальными, но федерации сталкиваются с необходимостью точного анализа.
Это не всегда возможно.
Часто, чтобы получить точный ответ, который позволит вам максимизировать определенную величину, вам нужно провести качественное компьютерное моделирование или какой-то регрессионный анализ.
Конечно, федерация не всегда может сделать это самостоятельно.
Правила определены, и клубы или отдельные спортсмены вынуждены жить по этим правилам.
Следующая стрелка также характеризует определенный круг проблем.
Мы играли в какой-то матч или играли в шахматы.
Теоретически из матча можно извлечь огромное количество данных.
До недавнего времени извлечение данных сталкивалось с очень серьезными проблемами.
Как это сделать? Развитие современных компьютерных технологий позволило, например, обыгрывать сильнейших спортсменов в стратегических играх, таких как шахматы или го.
А в таких играх, как простейшие варианты шашек или покера, можно найти действительно точное решение.
Извлечение данных в задачах, требующих анализа изображений, — довольно дорогая история.
Поэтому за последние 15–20 лет на рынке стали появляться компании, которые занимаются видеозаписью футбольных и хоккейных матчей, а затем успешно продают эти данные клубам, федерациям или самим ученым.
Другая проблема заключается в том, что вам нужно проанализировать данные.
И тут на помощь приходит академическое сообщество.
Очень часто исследовательские отделы существуют либо в самих спортивных клубах, либо в компаниях, занимающихся добычей данных, либо в университетах — как отдельные исследовательские центры.
И дают рекомендации на основе анализа полученных данных.
Вот как эта система работает в целом.
Зачем анализировать данные?
Есть две глобальные цели.
Это позволяет командам и спортсменам повысить вероятность победы в конкретном матче.
На этом слайде — Йенс Леманн.
Пожалуй, самым известным примером был случай, когда в 2006 году шпаргалка, которую он вытащил из носков, позволила ему отразить два пенальти в матче с Аргентиной и пройти в следующий раунд чемпионата мира.
Вторая обобщенная задача – улучшение финансовых результатов.
Вопросы, связанные с увеличением продаж прав на трансляции матчей.
Для этого необходим точный анализ потребительских предпочтений и ценовой политики.
Здесь данные позволяют найти оптимальные ответы.
В целом, клубам может быть интересно проанализировать стратегию соперника, чтобы ответить на нее оптимальным ответом.
В начале 2000-х годов появилась знаменитая статья Игнасио Паласиос-Уэрты «Профессионалы играют в минимакс», в которой выяснилось, что на самом деле спортсмены, исполняющие пенальти, ведут себя очень похоже на то, что предсказывает теория, и это позволяет клубам, анализируя данные, находить оптимальные ответы на ожидаемую стратегию конкретного футболиста.
В том числе, если он отклоняется от равновесной стратегии и пытается использовать какую-то другую, он позволяет ему успешно играть против нее.
Трансферы и поиск недооцененных спортсменов – тоже очень важная задача, в которой сейчас планируется немало прорывов.
Каждый клуб может сформулировать свой индивидуальный запрос на то, какой футболист ему нужен.
Понятно, что на рынке присутствует большое количество спортсменов, каждый из них имеет какую-то трансферную ценность, по каждому можно собрать большой объем статистических данных относительно его выступлений в недавнем прошлом, но проблема в том, что недостаточно посмотреть обобщенную статистику, нужно сопоставить эти данные с потребностями конкретного клуба, поэтому каждому клубу приходится искать тех футболистов или хоккеистов, которые оптимально подходят для его задачи.
Оценить эффективность спортсмена, как оформить контракт для этого спортсмена, как найти оптимальную часть бонусов, которые ему необходимо выплатить, как сделать так, чтобы он приложил максимум усилий в каждом конкретном матче.
Эту проблему можно решить, оценивая эффективность отдельного комплекса действий, которые он выполняет во время матча.
Это тоже важная задача, в которой сейчас заинтересованы клубы.
С точки зрения федераций или лиг задачи немного другие.
Важной задачей является организация соревнований, как сделать лигу максимально конкурентоспособной.
Потому что чем выше конкуренция, тем привлекательнее лига для зрителей.
Как регулировать лигу, как установить оптимальные правила? К чему приведут ограничения для иностранных игроков? Я хотел бы не только сказать, что это позволит нашей команде успешно выступить, но и попытаться смоделировать ситуацию и дать более или менее точный ответ, основанный на прогнозах и симуляциях этой сложной системы, которая по своей сложности может ну быть сопоставимым с экономикой какой-то страны.
Еще одна проблема, которая активно решается в последнее время, — это поиск фиксированных совпадений; Рынок нелегальных ставок растет с головокружительной скоростью.
Если рынок ставок в целом уже оценивается в сотни миллиардов долларов, то рынок нелегальных ставок, даже если и занимает некоторую долю от этого, все равно представляет собой большой объем.
Борьба с допингом сегодня особенно важна.
Как можно, не умея уловить тот или иной химический элемент, тем не менее сделать прогноз о том, что спортсмен употребляет допинг? В этом также помогает анализ.
В последнее время на этот рынок пришло большое количество инвесторов.
Стоимость решений растет. 
Вот объемы всего футбольного рынка, стоимость самых дорогих спортсменов в истории.
Видно, что примерно каждые 20 лет стоимость самого дорогого трансфера увеличивалась примерно в 10 раз.
Даже если принять во внимание инфляцию и изменения реальной стоимости фунта стерлингов, эти темпы роста все равно значительно превышают темпы роста мировой экономики и некоторых других отраслей.
Есть ожидание, что эта тенденция не прекратится.
Ходят слухи, что в контрактах некоторых футболистов уже предусмотрена компенсация, сравнимая с миллиардом долларов.
Давайте посмотрим, что будет дальше.
Спрос на точные решения, позволяющие избежать ошибок, в том числе измеряемых в конкретных величинах, будет возрастать.
Поэтому нам есть чем заняться.
Но это не так просто.
Есть несколько существенных проблем.
Главное – недооценка важности принятия точных решений, решений, основанных не на интуиции, а на точном расчете.
По оценкам некоторых экспертов, по темпам внедрения спортивной аналитики мы отстаем примерно на 10 лет от Европы и США.
Сейчас в любом западном клубе есть штат аналитиков, которые не только собирают данные, но и детально их анализируют. Эта проблема порождает проблему спроса.
Это тормозит развитие этого рынка здесь, в России.
Это не единственная проблема.
Есть проблема со снабжением, нехватка квалифицированных кадров.
К сожалению, специализированных программ, дающих образование в области спортивной аналитики или анализа данных в спорте, пока нет. Есть программы общего анализа данных, и в последнее время появилось много новых, интересных и даже бесплатных программ, но, к сожалению, рынок еще не насыщен, и это ограничивает его рост. Надеюсь, все впереди.
Третья проблема, которая сейчас решается наиболее успешно, — это высокая стоимость сбора данных.
Чтобы получить качественные и полные данные, нужно приходить на каждый матч чемпионата и снимать его на профессиональную видеоаппаратуру.
За последние 10-15 лет здесь произошли существенные сдвиги и прорывы.
Расскажу о конкретных задачах.
Первый пример — нелегальный рынок ставок.
Все началось примерно в 2006 году, когда итальянская полиция посредством прослушивания телефонных разговоров обнаружила, что значительная часть матчей чемпионата Италии на самом деле была зафиксирована.
За участие в этом безобразии пять клубов были крупно оштрафованы, несколько клубов были понижены в должности, отправлены в низшие лиги, а некоторые клубы потеряли несколько очков в чемпионате страны.
«Ювентус» лишили титула чемпиона.
Потом стало понятно, что нужно как-то реагировать.
Не всегда в момент сговора удается схватить вас за руку.
Нам приходится использовать косвенные данные, чтобы найти подозрительные совпадения.
В 2009 году УЕФА и «Спортрадар» запустили систему УЕФА по обнаружению мошенничества в ставках.
Он отслеживает все ставки на матчи, проводимые под эгидой УЕФА, во всех крупнейших букмекерских конторах мира.
Система в тот момент, когда на каждый матч сделана ставка, отличающаяся по размеру от ожидаемой ставки на такой матч, когда выявлены наблюдения, отличающиеся от естественной тенденции, в этот момент генерируется сигнал.
Причем эти сигналы собираются на протяжении длительного периода времени, и если окажется, что такие сигналы поступают очень часто на матчах одной и той же команды, сразу возникают логичные подозрения.
Вот самый громкий случай, произошедший за последние годы.
С 2010 года чемпион Албании по футболу клуб «Скендербреу» получил более 50 таких странных сигналов.
Когда соответствующий орган УЕФА проанализировал эти сигналы, Скендербреу первоначально был отстранен от участия в еврокубках на один сезон, а сейчас обсуждается дисквалификация клуба на более чем 10 лет, поскольку в результате расследования появляются новые доказательства.
Вчера стало известно, что сотрудникам УЕФА начали поступать угрозы в связи с расследованием.
Видимо, что-то действительно подозрительное.
Президенту УЕФА пришлось публично защищать сотрудников, которые анализируют данные и находят эти странные элементы.
Дело не в том, что здесь было доказано взяточничество в юридическом смысле.
Это всего лишь сигналы, которые показывают, что очень велика вероятность того, что что-то не так.
Чем еще могут быть интересны спортивные федерации? Королевская футбольная ассоциация Бельгии очень долго, почти 30 лет, не меняла формат своего чемпионата.
В результате спортивные клубы почувствовали, что хотят чего-то другого.
Некоторые клубы хотели более сильной лиги, некоторые хотели расширения состава лиги.
Тогда возникла просьба изменить формат турнира.
Чиновники хотели свести к минимуму количество незначительных матчей.
С их точки зрения, именно это сдерживало потенциал роста лиги и продажи прав, и они поручили ряду исследователей сравнить форматы нескольких турниров с целью минимизировать самые неинтересные матчи, где и команды уже что-то решили, или где никто не был заинтересован играть на победу.
Гуссенс, Беллон и Спиксма проанализировали несколько форматов, предложенных федерацией, и было реализовано решение, которое, по их прогнозам, позволит минимизировать количество неинтересных матчей.
Это еще один пример взаимодействия академического сообщества и спортивной федерации.
Другая проблема заключается в том, как ВАДА борется с допингом.
Конечно, проводятся химические анализы проб, но с 2009 года ВАДА стало применять биологический паспорт спортсмена.
Каждый раз, когда спортивные чиновники посещают спортсмена и берут анализ мочи или крови, результаты этого анализа фиксируются в специальном биологическом паспорте.
С 2009 года ведется учет показателей крови и гематологический контроль.
С 2014 года - также показатели мочи и стероидный контроль.
И динамические данные в этом паспорте анализируются, чтобы увидеть, отличается ли динамика у спортсменов, употребляющих допинг, и тех, кто не употребляет. Без химического обнаружения следов допинга можно делать прогнозы о том, кто вызывает подозрения, и на этих спортсменов начинают обращать внимание, к ним предъявляются больше требований, к ним чаще приходят офицеры, принимаются другие решения.
Перейдем к клубному уровню.
Самая громкая история — со спортивным клубом «Мидтьюлланд».
Спортивный директор клуба заявил, что «нам пора перейти от принятия решений сердцем к принятию решений мозгом».
Футбольный клуб фактически владеет целым отделом аналитиков, который находится в Лондоне, и любое стратегическое, управленческое решение, которое принимает клуб, основано на анализе данных.
Не имея значительного бюджета, клуб, тем не менее, находит игроков, наиболее продуктивных и успешных в решении стратегических задач этого клуба.
В 2014–2015 годах клуб впервые в истории стал чемпионом Дании, в этом сезоне он снова на первом месте, и весь спортивный и аналитический мир активно следит за тем, какие новшества клуб привносит в процесс принятия решений, которые помогают улучшить ситуацию.
Результаты.
Об академической стороне этого рынка.
Поскольку я представляю университет, для меня это самое интересное.
Сейчас появился специализированный журнал «Журнал спортивной аналитики».
Объем задач, которые интересно решать исключительно академическому сообществу, даже в отрыве от рынка, очень велик.
Ссылки: журналы.
sagepub.com/home/jse
www.degruyter.com/view/j/jqas www.degruyter.com/view/j/ijcss www.tandfonline.com/toc/rpan20/current www.journals.elsevier.com/sport-management-review www.tandfonline.com/toc/resm20/current fitpublishing.com/journals/ijsf
Есть еще около семи журналов, которые публикуют исследования в области анализа данных.
Журналы в области информатики, экономики, менеджмента.
А в последнее время рейтинги этих журналов стали значительно расти.
Научные конференции.
Около 15 лет назад стали появляться крупные конференции, спонсируемые крупными корпорациями и всемирно известными университетами.
Я хочу рекламировать организованную ВС? и Российской конференции по экономике футбола, которая пройдет в Москве в рамках чемпионата мира по футболу с 9 по 11 июля.
Будем рады видеть вас в качестве слушателей, и если у вас есть интересные работы, которые можно там представить, слишком Напиши мне , мы постараемся включить их в программу конференции.
Надеюсь, наше общение выявит общие точки соприкосновения.
Будем надеяться, что аналитика данных в спорте будет развиваться и соответствовать темпам роста рынка, которые мы уже наблюдаем.
Теги: #Машинное обучение #Исследования и прогнозы в ИТ #анализ данных #ставки на спорт #спорт #футбол #применение математических методов #допинг
-
Насколько Серьезны Проблемы Илона Маска?
19 Oct, 24 -
Как Стать Штатным Seo-Специалистом?
19 Oct, 24 -
За Что Вам Платят %Username%?
19 Oct, 24 -
13-Я Конференция Railsclub.ru
19 Oct, 24
