wp.pl
wp.pl
Najpopularniejszy w Polsce portal o finansach i biznesie
Money.plFirmaFirma JutraBig data w sporcie. Analiza zamiast intuicji

Big data w sporcie. Analiza zamiast intuicji

Fot. jarmoluk//pixabay
Sport jest dziś biznesem, a pieniądz nie lubi ryzyka. Trenerzy oraz właściciele klubów próbują więc okiełznać przypadek przy pomocy nauki. Ważniejsza od intuicji staje się analiza. Big data przekroczyła progi sportowych gabinetów i jest witana z otwartymi ramionami.

Big data jest ogromnym zbiorem danych, które po wyodrębnieniu i odpowiedniej analizie owocują pozyskaniem nowych informacji. Jako pierwszy w sporcie skorzystał z tego baseballowy klub Oakland Athletics, który przed startem sezonu stracił trzech najlepszych zawodników, a menadżer Billy Beane i jego asystent Paul DePodesta ich następców szukali na podstawie komputerowej analizy.

Sport dla matematyków

Ryzykanci z Oakland Athletics stworzyli i udoskonalili tzw. podstawy sabermetryki - tak nazwano sposób analizy baseballowych statystyk - powstały bowiem już w połowie lat pięćdziesiątych. Najtęższe umysły ścisłe szukały odpowiedniej drogi do oceny wkładu zawodnika w grę zespołu. Budowali oni matematyczne modele określające osiągi konkretnego gracza na tle abstrakcyjnego przeciętnego baseballisty (VORP) oraz próbowali określić, ile dodatkowych zwycięstw zapewnia on swojej ekipie (WAR).

Teoretyczne analizy z czasem zyskiwały na popularności i dzięki zaawansowanym narzędziom stawały się coraz bardziej dostępne. Duży udział w ich popularyzacji miał autor baseballowych roczników statystycznych Billy James. Dziś cyfry w tabelach śledzą nie tylko klubowi analitycy, ale i przeciętni kibice. Na bazie zaawansowanych zbiorów oceniają zawodników oraz próbują przewidywać wyniki meczów. Część danych dostarczają im władze samej ligi.

Koniec Smudy

Beane i DePodesta wyznaczyli trendy. Wielu oskarżało ich o dehumanizowanie sportu i skazywało na porażkę, tymczasem dziś trenerzy oraz menadżerowie pragnący zamknąć sport w ramach racjonalności są codziennością. Podczas meczów piłki nożnej, piłki ręcznej czy koszykówki docierają do nich gigantyczne ilości informacji, a oni próbują przekuć je w sukces. Sport dawno już pożegnał epokę „dotknąłem go i wiedziałem, że to kawał zawodnika” Franciszka Smudy. Kluczem jest laptop, nie ręce które leczą.

Na każdym meczu piłkarskiej Premier League jest przynajmniej osiem kamer śledzących ruchy zawodników, które w ciągu spotkania generują 1,4 miliarda punktów danych. Podczas treningów gracze zakładają trackery GPS oraz czujniki monitorujące przyspieszenie i akcję serca. Kluby inwestują miliony euro, aby dzięki nauce uzyskać przewagę nad rywalami.

Dostęp do dużego zbioru danych mają także przeciętni kibice futbolu, którzy dzięki profesjonalnym portalom mogą sami analizować statystyki podań, strzałów, wślizgów czy heatmapy (miejsce przebywania zawodników na boisku). Niektóre z nich - jak Squawka czy Whoscored.com - opracowały autorskie modele oceny występu zawodnika na podstawie danych statystycznych. A dziennikarze w tekstach cytują je z radością, bez skrępowania.

Liczby to zdrowie

Analiza big daty ma nie tylko oceniać, ale też pomóc w minimalizacji ryzyka kontuzji. Wszak „business is business”, a pechowy uraz może nieraz zrujnować budżet. Jonathan Woodgate, który w 2004 roku trafił do Realu Madryt za 18 milionów euro, przez trzy lata rozegrał w jego barwach dziewięć ligowych meczów. Nie licząc pensji zawodnika, każdy z jego występów kosztował więc Hiszpanów dwa miliony euro.

Nowe technologie usprawniają wiele dziedzin życia, także sport. Pomiary danych biometrycznych sportowców i ich analiza przez sztuczną inteligencję pozwala przewidywać szanse zawodników na wygraną czy oszacować prawdopodobieństwo odniesienia przez nich kontuzji - mówi Aleksandra Bojanowska, PR Manager Poland, Intel.

Kluczem do sukcesu może być zarówno analiza poprzednich problemów (naukowcy z Bath University udowodnili, że wstrząs mózgu u rugbysty o 60% zwiększa szansę na odniesienie kolejnej kontuzji w tym samym sezonie), korelacja wieku i podatności na urazy (piłkarze mający problemy ze stawem skokowym są średnio cztery lata starsi od futbolistów zdrowych), profil fizyczny sportowca czy też informacje dostarczane bezpośrednio przez jego organizm podczas meczu i treningu (przekroczenie określonego progu zmęczenia powinno skutkować zmianą na boisku).

To wszystko sprawia, że do sportu trafia coraz więcej naukowców. Sig Mejdal był analitykiem NASA i zajmował się kalendarzem snu astronautów. Film "Moneyball" zainspirował go do zmiany branży. W 2005 roku inżynier został zatrudniony jako sabermetryk w St. Louis Cardinals. I przez siedem kolejnych lat nikt w MLB (Amerykańska Liga Baseballu) nie zdobywał nowych zawodników z taką skutecznością jak jego klub.

W 2013 roku Mejdal trafił do Houston Astros, stając na czele 9-osobowego Departamentu Decyzji Naukowych.

Kamil Kołsut

Szukasz porady? Skontaktuj się z ekspertem z Asseco:
+48 22 574 88 23; e-mail: piotr.fabjaniak@assecods.pl

Czytaj także