Məlumatların təhlili (data analizi) futbol klublarına daha yaxşı transferlər etməyə necə kömək edir
  • Əli Kazımov
  • 3 Avqust 2019

Məlumatların təhlili (data analizi) futbol klublarına daha yaxşı transferlər etməyə necə kömək edir

Məlumatların təhlili (data analizi) futbol klublarına daha yaxşı transferlər etməyə necə kömək edir?

Deyirdilər ki, data analitikası heç vaxt futbola tətbiq edilə bilməz. Çünki oyun çox axıcıdır və oyunçuların hərəkətlərini güvənli bir şəkildə izləmək çox çətindir. Amma keçən əsrdə beysbol kimi idman növləri ilk dəfə statistikanı işlərinə daxil etdikdən sonra, futbol da data oyununu oynamağa başladı.

“Futbol datanı ona tətbiq edə bilməyimiz üçün çox mürəkkəb və sərbəst axınlıdır" ifadəsini eşitməyə öyrəşmişdik, amma indilərdə bu belə deyil, idmanın gecikmiş data inqilabının qəlbindəki futbol analitiki şirkətlərindən olan StatsBomb-un həmtəsisçisi ve CEO-su Ted Knutson deyir:

Rəqəmlər idmanda heç də tamamilə yeni deyil: onilliklər ərzində şərhçilər davamlı qalibiyyət silsiləsindən (oynanılan bütün oyunların qələbə ilə başa çatması) tutmuş bir matçda ən çox vuruşa qədər hər şeyə dair statistika tərtib etdilər. Lakin son on ildə, yalnız komandaların nəticələrini deyil, həm də yeni istedadların cəlb edilməsinə pulun necə xərclənəcəyini dəyişdirən daha çox elmi əməliyyat ortaya çıxdı.

Futbolun analitik dövrü nəhəng "hadisə dataları" (matçdakı hər hərəkətin detallı qeydləri) ilə başladı. 2006-cı ildə London mərkəzli Opta Sports-dakı hadisə kodlayıcıları komandası hər pas, qapıya zərbə, mübarizə və driblinq müddətlərini və yerlərini qeyd etmək üçün düymələrə basırdı. Bu gün hər Opta kodlu matça 2000 data nöqtəsi daxildir.

Daha sonra isə hər hansı bir zərbənin qol olma ehtimalını məsafədən və qolun bucağından asılı olaraq hesablama sistemi olan “təxmin edilən qollar” sistemi yaradıldı. Konsepsiya 2017-ci ildə Premyer Liqanın ən məşhur televiziya şousu olan Günün matçı (Match of the Day) şousunda məşhurlaşdı.

Oyunçular barəsində əldə edilən bu qəfil data zənginliyinin ən böyük səbəbi onların komandalara alınması və komandalardan qovulması məsələləri olmuşdur.

Klublar hazırlıq meydanını tərk etmədən statistikası ideal profilə uyğun oyunçuların qısa siyahısını hazırlaya bilərlər. Daha sonra skautlar vaxt və pula qənaət edərək daha kiçik bir oyunçu siyahısının oyunlarını və video görüntülərini qiymətləndirə bilərlər.

İşə qəbul sahəsində tanınan şirkətlərdən biri də 21st Club-dır. Bu şirkət məsləhətçi vasitəsilə oyunçuların meydandakı hərəkətləri ilə komandasının ümumi performans səviyyəsi arasındakı xronolojik əlaqəni hesablayır və hər bir oyunçuya reytinq verir. Klublar məlumatlardan istifadə edərək oyunçunun güclənəcəyini, zəiflədiyini və ya komandasının ümumi performans səviyyəsindən az fərqləndiyini görə bilərlər.

Bu ilin əvvəlində 21st Club Şərqi Avropadakı bir kluba potensial yeni bir oyunçunu təyin etmək üçün bu vasitədən istifadə etdi. Futbolçu klubun mövcud 20 güclülər siyahısındakı ortalama oyunçudan 25 faiz az qazanırdı. Qiymətləndirmə modeli oyunçunu bu 20-liyə daxil olan bir oyunçudan daha yaxşı kimi qiymətləndirdi.

 "Bu, məlumatların ağıllı istifadəsinin gücünü göstərir. Oyunçu klubun çox ətraflı araşdırmaq üçün bir mənbəyə sahib olmadığı bir bazardan idi, ancaq datadan istifadə edərək bu oyunçunun dəyər və bacarıqlarını ölçməyi bacardıq.",- dedi 21st Club-un futbol kəşfiyyatının (skaut kimi) rəhbəri Ömər Çauduri.

https://www.ft.com/__origami/service/image/v2/images/raw/http%3A%2F%2Fcom.ft.imagepublish.upp-prod-us.s3.amazonaws.com%2Fa2ef92a2-dd2a-11e8-9f04-38d397e6661c?fit=scale-down&quality=highest&source=next&width=700

Konteks də vacibdir. Bir oyunçu metrlərlə uzunluqda olan meydançalarda rəqiblər tərəfindən mühasirəyə alındıqda eyni qərarı vermir, buna görə StatsBomb-un hadisə kodlayıcıları bir ötürmə və ya vuruş zamanı oyunçunun təzyiq altında olub-olmadığını qeyd edirlər. Onlar həmçinin zərbə vurduqda qapıçının və zərbəni vuran oyunçu ilə qapı arasında olan müdafiəçilərin mövqeyini, yerini qeyd edirlər.

Bəzi elit klubların oyunçu alma üsuluna (daha az, lakin daha uyğun oyunçulara imza atmalarına) bu vasitələrin təsir göstərdiyi bilinir. Cənab Knutson deyir ki, “ Liverpool buna mükəmməl nümunədir.  Və Manchester City də artıq pis hücumçuları alma vərdişini özündə yox edib; Onlar arxa-arxaya De Bruyne, Sterling, Sane kimi dataya əsasən ən yaxçı seçim olan bir neçə oyunçu ilə anlaşma imzalamışlar.”

Klub daxilində texniki heyət bu yeni texnikaların məşqçilərə və skautlara köməkçi olduqlarını və işlərini daha yaxşı, daha sürətli və daha asan yerinə yetirmələrinə kömək etdiklərini söyləyirlər.

FC Barcelona-da data mütəxəssisi Javier Fernandez deyir: “Məşqçilərdən aldığımız maraqlı sualların əksəriyyəti hadisə məlumatlarının əhatə etmədiyi şeylərdir. Məşqçilər boş yerlərdən (boşluq, rəqib oyunçuların olmadığı hissə) danışırlar – boş yer yaratmaq, boş yer tutmaq. Beləliklə, meydançada boş yerləri dərk etməyin daha incə üsullarına ehtiyacımız olduğunu başa düşdük.”

https://www.ft.com/__origami/service/image/v2/images/raw/http%3A%2F%2Fcom.ft.imagepublish.upp-prod-us.s3.amazonaws.com%2Fac2aeba0-dd2a-11e8-9f04-38d397e6661c?fit=scale-down&quality=highest&source=next&width=700

Ən qabaqcıl inkişaf nəticəsində data alimləri müəyyən vəziyyətlərdə oyunçuların ən çox ehtimal olunan hərəkətlərini alqoritmlər vasitəsilə proqnozlaşdırdıqları "ghosting" adlı bir üsul hazırlamışlar.

“Rəqibinizi yarmaq üçün olan bir ssenari müəyyənləşdirirsiniz, deyək ki, rəqibin nizamsız olduğu 30 saniyəlik bir vaxt dilimi verilir sizə. Bu 30 saniyə sizin məşq zamanı fokuslanmalı olduğunuz həmin zaman dilimidir.”,- analiz şirkəti olan STATS-da Aİ alimi olan Paul Power deyir.

Bu üsullar, texnikalar oyunçu işə götürmədə böyük əhəmiyyətə malikdir.

Oyunçuların hərəkət modelləri bütün komandanın oyun üslubuna aid edilə bilər. Bu, skautlara komandaları ilə eyni üsluba malik olan oyunçuları komanda üçün hədəfləməyə imkan verir. Bu o deməkdir ki, bir oyunçu digər komandada oynamasına baxmayaraq, transferdən sonra yeni komandaya eyni üsluba sahib olduğundan tez uyğunlaşacaq.

Klublar hədəflənmiş oyunçunun öz komandalarına gətirmənin təsirini modelləşdirmək üçün ghosting-dən istifadə edə bilərlər. Bu zaman nəinki mövsüm müddətincə qazanılan xallar kimi mücərrəd ölçüləri, eyni zamanda oyunçunun komandanın konkret hərəkətləri yerinə yetirmə qabiliyyətini necə dəyişdirməsini də öyrənə bilərik.

İyirmi il əvvəl futbola datanın tətbiq oluna bilməməsi barədə bir iddia var idi, səbəb kimi futbolun həddən artıq axıcı olması göstərilirdi, lakin texnologiyadakı irəliləyişlər bu arqumenti ləğv etdi. Addım sayan cihazdan (pedometr) rəqibin növbəti hərəkətini proqnozlaşdıra biləcək vasitələrə qədər izləmə təkamülü, gözəl oyuna layiq bir data ekosistemi yarandı.


Paylaş: