Два года назад, когда проходила пятая ежегодная конференция по спортивной аналитике MIT Sloan, в главном зале заседаний неизменным фоном была одна-единственная картинка, которая повторялась, как полосы обоев на стене. На ней Коби Брайант делает плавный бросок, в то время как Шейн Баттье из «Хьюстон Рокетс» весьма заметно тычет ладонью ему в лицо. Для 1500 участников конференции эта картина была наполнена огромным смыслом, который можно было подтвердить тысячей слов. Столь простой прием стал основой для статьи Майкла Льюиса (Michael Lewis), написанной в 2009 году, где он называет Баттье «звездой, не поддающейся статистике», игроком, который воспользовался любимой аналитикой главного тренера «Рокетс» Дэрила Мори (Daryl Morey). Эта аналитика, среди прочего, показывает, что процент бросков у Брайанта снижается, если ему перед лицом поставить ладонь. Смысл этого послания был простым, освежающим и весьма информативным: Баттье воспользовался тенденцией, и это дало ему преимущество.
В этом году конференция MIT Sloan состоялась в прошлые выходные, и в ней приняло участие почти в два раза больше человек. Фон первого заседания (которое вел Льюис) произвел намного более путаное впечатление. Там были фотографии разных видов спорта, и лишь на немногих из них можно было увидеть прославленных атлетов (скажем, Леброна Джеймса за рулем). Еще там были списки, похожие на ставки по матчам Национальной футбольной лиги. Однако и этот фон отражал общую и непреходящую тему конференции: маниакальный страх перед новой информацией, который затрудняет поиск оптимальных путей ее использования, а если говорить конкретно, использования этой информации с пользой.
Как отмечает Кевин Арновиц (Kevin Arnovitz) с телеканала ESPN, каждый год на конференцию в школу менеджмента MIT Sloan приезжает все больше людей. Это верно буквально, но это можно сказать и фигурально о спортивной аналитике в целом. Давно уже ушли в прошлое те дни, когда немногочисленные смышленые команды, понимавшие ценность, скажем, процента чистых выходов на базу, могли по дешевке брать к себе ничем не примечательных на первый взгляд игроков. «Раньше ты знал, как действуют другие команды, - пожаловался на первом заседании дружащий со статистикой владелец «Даллас Маверикс» Марк Кьюбан (Mark Cuban). – А сейчас приходится проводить тщательный разбор того, что они сделали, дабы понять, как они это сделали».
А Нейт Силвер (Nate Silver) на другом заседании сказал так: «Сейчас уже не осталось абсолютно тупых команд, которые легко провести».
За время работы этой двухдневной конференции я спрашивал многих людей о том, какой вид спорта из четырех ведущих командных видов в Америке (бейсбол, баскетбол, футбол (американский), хоккей) и футбола меньше всего поддается современным методам аналитической интерпретации. Короче говоря, какой вид невозможно просчитать методами деньгобола? (Здесь ссылка на фильм «Человек, который изменил все» (англ. Moneyball), где показано, как можно добиваться успеха в спорте, используя современные аналитические методы и экономя деньги – прим. перев.)
Люди называли почти все виды спорта из вышеупомянутых, но всегда приводили разные причины.
«Так, расставим их по ранжиру, - сказал Мори. – Бейсбол, баскетбол. Затем идет вид спорта, где данных меньше всего и меньше всего игр – это американский футбол. Потом идут футбол и хоккей, где очень трудно делать ближайшие прогнозы». В заключение он сказал: «С футболом сложнее всего, хоккей четвертое место, американский футбол третье. Хотя трудно со всеми».
Единственным видом спорта, который не упомянул никто, был баскетбол, потому что по нему статистики сегодня так же много, как и по бейсболу десять лет тому назад. С точки зрения аналитики, баскетбол это самый лакомый кусок. Данных по нему очень много, и некоторые умные люди сосредоточенно думают над тем, как лучше всего эти данные использовать. Но их используют далеко не все команды, так что здесь можно получить существенные преимущества. На конференцию своих представителей послали 29 из 30 команд Национальной баскетбольной ассоциации. (Знаете, кто не приехал? «Лос-Анджелес Лейкерс».) Но лишь на половине площадок НБА установлена техника SportVU. Это серия камер, которые показывают точное местонахождение каждого игрока на поле. Лет через 5-10, когда такие камеры будут на каждой арене, и каждая команда будет использовать получаемую через них информацию, преимущества этой техники снизятся.
Между тем, хоккей и футбол (оба вида) по-прежнему остаются в аналитическом застое. Что касается американского футбола, то речь здесь не о нежелании. О причинах я расскажу позже. А вот хоккей и футбол, похоже, просто отмахиваются от этой работы. В дискуссии на тему футбольной аналитики приняли участие всего четыре эксперта, и их обсуждение по сути дела свелось к тому, как мало сделано в этой области (правда, один автор все же представил весьма интересное исследование по игрокам Английской премьер-лиги, которое указывает на взаимосвязь между «визуальным исследовательским поведением» (по сути дела это наблюдение за полем) и показателями игроков). Были дискуссии по аналитике продажи билетов, ставок, травм, фанатов и смешанных единоборств, но не было ни одной по хоккею.
Хоккей и футбол создают уникальные проблемы для статистики. Поскольку на футбольном поле игроков больше, да и размеры у него солиднее, там производить расчеты проще, чем на маленькой хоккейной площадке с 12 хоккеистами. В хоккее часто производятся замены, а в футболе всего три замены на всю игру, и поэтому там легче выработать нечто похожее на баскетбольную статистику по команде из пяти человек, когда расстановка каждой пятерки оценивается по количеству набранных очков минус пропущенные. По этой причине, а также потому что в хоккее очень много других статистических показателей, я бы отдал ему аналитическое преимущество. (Хотя с этим согласны не все. Когда я задал свой вопрос бывшему менеджеру «Индианаполис Колтс» Биллу Поляну (Bill Polian) (это он взял Пейтона Мэннинга), он ответил: «Хоккей. Тут можно только гадать».)
Большая работа проводится в американском футболе, как на сторонних сайтах типа Football Outsiders, так и внутри команд, где все делается намного тише и спокойнее. Но некоторые ведущие аналитики говорят, что невероятная путаница в американском футболе – разные виды подсчетов, безграничное множество потенциальных игровых ситуаций, огромная мешанина из 11 игроков, действующих в тандеме и неосязаемо, но несомненно зависящих друг от друга, может означать лишь то, что больших успехов аналитике здесь не добиться. «Из-за своей огромной сложности американский футбол, на мой взгляд, анализировать труднее всего», - сказал Брайан Берк (Brian Burke) из Advanced NFL Stats.
Еще два человека, с которыми я побеседовал (один из американского футбола, а другой из бейсбола), заявили, что футбольные команды проявляют наибольшее упорство и нежелание использовать данные аналитики, потому что приходится получать «добро» у большого количества людей. «Там так много людей, привлеченных к процессу принятия решений, - заявил пишущий о футболе аналитик Билл Барнуэлл (Bill Barnwell) из интернет-издания Grantland, начинавший в Football Outsiders. – Можно получить поддержку у кого-то из администрации, у одного из тренеров. Но ведь свое согласие должны дать семь тренеров, генеральный менеджер и владелец, а это трудно». Говорит Фархан Заиди (Farhan Zaidi) из бейсбольного клуба «Окленд Атлетикс»: «В обычном и американском футболе тренер на поле имеет больше влияния». Следовательно, для статистики места остается намного меньше. Но бывают и исключения, замечает он. Это когда тренер на поле и менеджер это один и тот же человек. Самым наглядным примером здесь является Билл Беличик (Bill Belichick) из «Нью-Ингленд Пэтриотс». Неслучайно «Патриоты» всегда во главе списка команд, интересующихся аналитикой.
Итак, остается бейсбол с его 30 командами, 162 играми на команду за сезон, немногочисленными возможными игровыми ситуациями и постепенным наращиванием очков. Короче говоря, там очень длинная серия спортивных событий с участием, по сути дела, двух игроков (питчер и хитер; ну, иногда еще и кэтчер, хотя это спорно). В целом бейсболистов максимум девять или десять. Поэтому здесь нечто среднее между мечтой аналитика и пародией на мечту аналитика. Вот почему Билл Джеймс (Bill James) не писал об американском футболе, а Билли Бин (Billy Beane) не руководил футбольной командой (хотя сейчас он, похоже, был бы не прочь).
Однако аналитик из ESPN Альберт Ларкада (Albert Larcada) заявляет, что бейсбол, на самом деле, меньше всего поддается аналитике, по крайней мере, сейчас. «В футболе этого никто не делает, - заявил он мне на пленарном заседании по футбольной аналитике (где Ларкада выступал), - так что, если кто-то захочет потратить на парня 100000 баксов, он нанесет ущерб. А в бейсболе это делают все 30 команд – и никакого ущерба нет». Это было освежающее напоминание о смысле конференции Sloan и о спортивной аналитике в целом. «Речь идет о победе в игре, - заявил на другом заседании бывший тренер НБА Стэн Ван Ганди (Stan Van Gundy). – Победа – вот цель».
Посреди цунами разных крутых цифр и глубоких мыслей, противоречащих интуиции, об этом факте часто забывают. Держать в голове мысль о победе это очень важно для эффективного применения аналитики в спорте. Особенно если вспомнить, что на чемпионате всего одна команда, которую по старинке можно назвать одержимой статистикой – «Бостон Ред Сокс». Так уж случилось, что там вторые в лиге зарплаты. В «Окленд Атлетикс», которая, по сути дела, познакомила с аналитикой Главную бейсбольную лигу, зарплаты одни из самых низких – на протяжении многих лет. И она не побеждала в Мировой серии с 80-х годов. А «Хьюстон Рокетс», которая одной из первых в НБА начала использовать аналитику, не выходила в плей-офф уже три сезона.
Более того, глядя на то, как показывает себя аналитика в столь черно-белой сфере деятельности как спорт, где «цель это победа», весьма полезно понять значимость и уместность аналитики в других сферах. Смотреть на вещи через призму неумолимых количественных показателей и маниакально думать о результате – это, пожалуй, не лучший способ работы в тех областях, где цель это не победа, или не только победа. А это, наверное, все области, за исключением спорта.