Ian Graham на Ludonautics: Футболната революция на данните е само на половината път
Ian Graham беше директор на изследванията на Ливърпул ФК от 2012 г. до 2023 г., натоварен с прилагането на анализ на данните в политиката за трансфер на клуба. През този период клубът е бил тенденциозен за използването на данни. Греъм, който има докторска степен по физика от Кеймбридж, сега е главен изпълнителен директор на Ludonautics, спортния консултативен бизнес, който той основава. Клиентите му включват футболни клубове.
Саймън Купер: Клубове като Брайтън, Брентфорд и Ливърпул под спортната група на Джон Хенри се възползват от използването на анализ на данни. Но малко други са последвали преднината си. Вие сте написали: „Дори и днес повечето клубове от Висшата лига не приемат сериозно анализа на данните.“ Защо това е?
Ian Graham: Това е организационен проблем и е проблем на хората. Всеки собственик и аз поставих FSG в една и съща кошница, казва „Ще влезем, ще правим нещата професионално“. Но аз казвам това и всъщност изпълнявате моите поръчки, са две много различни неща в консервативен спорт. Най -лесният начин да получите нова работа във футбола е да сте в средата на пакета. Сега, в горния край, който наистина не работи, но повечето хора не са в горния край. Ако направите нещо различно и се провалите, вие сте маркирани с това до края на кариерата си.
Променя се. По -младото поколение мениджъри купува това по начин, по който по -старото поколение не.
sk: Значи използването на данни се разпространява?
ig: Той е по -бавен, отколкото може да изглежда отвън, защото хората имат мотивация да ви кажат колко са умни. Хората от данни имат много информация, те дори имат сложни хора, които го анализират, но това всъщност не информира решенията.
Има толкова много ниско висящи плодове, че просто изтръпват на лозата. Повечето клубове все още не плащат надлежна проверка на трансферите. Дори не е сложен анализ на данните, а прост анализ на данните.
sk: Представяте два различни разказа. Едното е, че играта става по -умна. Другият е съпротива срещу промяната.
sk: Повечето клубове все още изглеждат по-голямо значение при избора на главния си треньор, отколкото използването на данни.
IG: Това все още е стандартният подход в Италия, в Испания, и тези отбори все още се справят много за [континента. Това ще спечели играта.
Броят на треньорите, които правят разлика в този начин, е ограничен. Този подход поставя всичките ви яйца в една кошница, кошницата на треньора. Подобно е на броя на трансферите, които се провалят. Можете да направите точно същото с треньорите. Можете да кажете: „Ще наемем следващата Гуардиола“, но какви са шансовете ви за успех?
Ако ръководеният от треньора, треньорът диктува набирането, той е ограничен. Треньорът има две мача седмично за треньор, той няма време да прави набиране. Говорихме за [Ерик] Десет Хаг [в Манчестър Юнайтед], който набира холандски играчи, защото това е, което той познава, и играчите в Холандската лига. Те наеха добри играчи, просто не за добър клуб във Висшата лига. Разберете какво получавате от треньора. Не получавате 10 точки БЕЗ Или треньорът реши всичко, или собственикът на клуба се опита, обикновено се основаваше повече на капризи, отколкото на данни. Но Ливърпул и Брентфорд имат комисии, които да решават трансфери. Със сигурност футболът ще се движи по този начин, към мъдростта на тълпите?
ig: Собствениците винаги са чудесни за залепването на греблото си и вземането на решение за ренегат. „Какъв е смисълът да притежавам футболен клуб, ако не мога да подпиша любимия си играч и трябва да слушам какво казва някаква електронна таблица за данни?“ Мисля, че треньорът като диктатор е специфичен за Англия и е нещо, което умира. Това е повече мъдрост на тълпите.
SK: И все пак изглежда, че мениджърът на Ливърпул до миналия сезон Юрген Клоп е постигнал такъв статус към края на мандата си, че придоби голяма лична сила.
ig: jürgen създаде голям успех за клуба, така че е разбираемо защо се движи в тази посока. Щастлив съм да говоря за моите колеги, които убеждават Юрген [през 2017 г.], че Мо Салах е играчът, който да купи вместо Джулиан Бранд. През 2022 г. той подписва Дарвин Нунес [за 70 милиона паунда плюс добавки] вместо Александър Исак. И двамата играчи, ако погледнете най-добрите млади центрове в Европа, те щяха да бъдат номер едно и две-или две и три, но [Ерлинг] Хааланд отиваше в [Манчестър] Сити и от нашия ценови диапазон. Юрген предпочиташе Нуиньес. Би било много грубо от мен да кажа: „Ужасно е, че Юрген имаше своя избор“, когато в миналото Юрген беше убеден от мен и моите колеги с различен избор. И все пак беше така, че подписахме добри играчи - в случая на Núñez, един от най -добрите млади нападатели в Европа. [Nuñez, който вече е в полза в Ливърпул, се съобщава, че ще бъде продаден на Наполи за около половината от сумата, която Ливърпул плати за него.]
sk: вече около 20 години, клубовете са имали данни за събитията, което измерва какво правят играчите на бала: главно преминават, изстрели, капки. Сега имаме и данни за проследяване, което измерва движенията им около терена. Какви нови прозрения предоставят това?
ig: От около 2016 г., проследявайки данни, където виждате 25 кадъра в секунда, 22 играчи, станаха достъпни. Количеството ресурс, което е необходимо за извличане на представа от тези данни, е порядък повече. Точно там е режещият ръб. Следващото ниво на данни е, че вместо една точка на играч, 25 кадъра в секунда, стигаме до 29 точки на играч, 25 кадъра в секунда, което дава местоположението на всичките им стави, очите им, различни пътни точки на главата им и т.н. Така че можете да видите: Този играч прави скок, този играч прави ритник, този играч гледа зад тях. В момента не получавате това от проследяването на данните. Много малко, ако някой клубове ще разполагат с ресурсите, за да поглъщат данните.
sk: Проследяването на данни ще помогне на клубовете по -добре да оценят защитните играчи, кой по -голямата част от работата им от топката? Това може да повиши таксите им за трансфер към нивото на атакуващи играчи.
ig: Най-трудната позиция за анализ е центриращата. Те са най-извън топка. Така Ибрахима Конате [подписан от Ливърпул от RB Leipzig през 2021 г.] имаше много по -висока оценка в нашия модел за проследяване, отколкото в нашия модел на събития. Защо? Защото Лайпциг играе самоубийствен футбол и той трябва да защитава половин терен пет пъти на мач. Така че моделът на събитията казва: „Толкова опасност идва през Konaté.“ Моделът за проследяване може да види: „Е, той буквално е единственият играч в зоната си“.
Това ни оставя по -сложно разбиране за това, което има значение и кой е добър. Можете да попитате: „Този играч последователно ли избира това, което считаме за вариант с висока стойност?“ Данните за събитието не могат да видят другите опции. Проследяването на данните повдига капака на всичко това и казва: „Точно това е имал играчът пред него.“
sk: Как може да променя AI анализ на данни?
ig: общественото зачеване е: „Ще вкарам всички тези данни в моя модел AI, а моят модел ще идентифицира следващата концепция за меси.“ Това е грешно. Начинът, по който прави разлика, със сигурност е при събирането на данни, така че проследяването на данни е алгоритми за компютърно виждане, които са AI алгоритми наистина. Направихме хартия с DeepMind [AI Research Laboratory на Alphabet, разглеждайки прогнозиране къде ще работят играчите през следващите 10 секунди. Ние сме доста добри за 10 или 15 секунди, докато се случи следващият пас или следващото предизвикателство между двама играчи.
Не харесвам AI, защото това е черна кутия. Става все по -добре, но е трудно да ви обясни разсъжденията му. Когато погледнете моделите за проследяване на данни, започвате с прост модел, където ако ме попитате: „Защо вашият модел казва това?“ Мога да разгърна всяко парче и да кажа: „Ето защо“. Но всичко е опростено, защото футболът е толкова сложна игра, така че нашата амбиция е да започнем да изваждаме тези прости парчета, да поставим в AI модел, който е по -малко обясним, но можете да видите разликите, които прави на модела. Можете да видите какво липсва вашият модел и какво е по -добър AI при прогнозиране.
sk: Какви въпроси може да задава клубния анализатор след две години?
ig: Голямата трудност е да се каже: „В нашата система [клуб] как би се представил този играч?“ Можете да използвате прости модели, за да разгледате колко пъти получавате топката в сегашния си отбор срещу това, което ще получите в нашия отбор, колко играчи ще имате пред себе си. Но мога да си представя, че AI ще свърши по -добра работа от ръчно изработен модел.
sk: Така че на теория AI може да вземе някой, който играе за Лил и да попита: „Как би погледнал Манчестър Сити?“
ig: В момента се опитваме да направим това, но AI може да помогне да се даде по -пригоден отговор на този въпрос.
sk: Какви промени очаквате при използването на данни за набиране на играчи и оформяне на тактики?
ig: Набирането на персонал е нещо, което правят клубовете, така че това е най-важното нещо, за да се оправи. Когато бях в Ливърпул, най -въздействащото нещо, което бихте могли да направите, беше да подпишете добри играчи и да се помолите да направят въздействието върху терена, защото треньорите са експертите, когато става въпрос за тактика. Трудно е да се промени там. ; Беше интересно да говоря с този централен бек. Той каза: „Дори и да грешите, ми е интересно да видя как се сеща за моята игра. Интересувам се от следващия си трансфер. Какво ме кара да изглеждам добре и какво ме кара да изглеждам зле за хората от данни?“
sk: Кой един тип данни за играчите, които в момента не се събират, бихте ли искали да имате в бъдеще?
ig: Психическата страна на играта е супер важна и много трудна за измерване. Е, вие имате цял набор от източници на данни директно от играчите чрез техните социални медии и интервюта и т.н. Може да има някои улики или можете да разгледате разликите между нормалните им твърдения, ако те винаги са положителни - може би са малко по -малко положителни. Приемайки големи количества неструктурирани, трудни за обработка данни като език на тялото и изражения на лицето в интервюта, това е нещо, в което AI е добър.
Ние поставихме това като първата си идея за Deepmind и те решиха да го направят, според мен на морални или етични причини. Това се свежда до този етичен въпрос: Трябва ли да правите това? Разбирам защо имат студени крака.
Този препис е редактиран за краткост и яснота
