Кто эффективнее управляет игрой: ИТ-сервисы или тренер? Кто эффективнее управляет игрой: ИТ-сервисы или тренер? В интеллектуальных видах спорта (шахматы, го…) преимущество искусственного интеллекта уже никем не ставится под сомнение. Однако в игровых видах спорта по прежнему управление игрой осуществляют тренеры. Тем не менее, сегмент ИТ сервисов игровой аналитики уже выглядит впечатляюще. Емкость рынка игровой аналитики для команд топ-уровня как всегда имеет совершенно разные оценки. Например, WinterGreen Research оценивает рынок в $4,7 млрд. долларов в 2021. Однако эта цифра представляется заниженной. Для сравнения только ставок в России в 2018 году было сделано в букмекерских конторах на 1,15 трлн. рублей. Многие ИТ-проекты на стадии start up без труда находили $2-4 млн. в качестве инвестиций. Система XG. (understst.com). Из всех компонентов игры оценивается только один – реализация. Каждому удару присваивается свой коэффициент опасности и определяется вероятность забить гол по формуле нелинейной формуле «экспоненциального затухания». Для каждой из групп ударов существует своя формула подсчета вероятности в зависимости от: части тела, которой был нанесен удар, точки удара, тип предшествующего паса и тип атаки. Концепция XG Wyscout. изначально неконкурентна из-за акцента не на точке удара, а выделении целой области равной вероятности забить. Для 15 игр РФПЛ (16-19) коэффициент корреляции данных XG со счетом этих игр был 0,55. WYSCOUT (wyscout.com). Видеосервис для тренера, позволяющий получить отчет по обработанному ИТ видео за прошедший матч. ИТ для игроков считает число точных передач, выигранные единоборства, дриблинг, баланс единоборств в каждой паре соперников, восстановление, перемещения по полю, точки попадания в створ ворот, место удара, число касаний мяча Самый большой футбольный видеоархив в мире (450 000 наблюдаемых футболистов, более 220 000 каталогизированных игр) с возможностью тренеру рисовать необходимые действия. Статистическая справка прошедшего матча INSTAT (instatsport.com). Считает технико-тактические действия (ТТД) игроков, локализация на поле, полезность игрока. Платформа с видео, статистикой и интерактивными диаграммами. Индекс InStat – следит за динамикой формы игрока, оценивает его действия (для скаутов), производительность как в долгосрочной перспективе, так и в течение определенного периода матча. Отчеты InStat позволяют понять, что повлияло на конечный результат матча; показать направление и эффективность атак противника, показывает скорость мяча и интенсивность игры. PACKING (impect.com). Packing оценивает эффективность действия по сумме соперников, оказывающихся за линией мяча либо в результате передачи вперёд или удачной обводки. Как правило, самые высокие показатели по packing набирают опорные полузащитники, крайние и центральные защитники. Packing характеризуют и оценивают лишь один аспект игры – эффективность продвижения мяча, не учитывается, восстановит ли отыгранный игрок свою позицию, не позволяет рассчитать его заранее SCISPORTS (scisports.com). SciSports состоит из специалистов в области искусственного интеллекта, компьютерного зрения и анализа данных. SciSkill Index – ИТ платформа для оценки игрока и его потенциала из данных: состав, возраст, позиция, замены, конкурентная сила, забитые голы, красные карточки. Уровень игрока группы атаки повышается при числе забитых голов, превышающих ожидания. Аналогично для группы обороны. Это ИТ технология с использованием букмекерских оценок, перенесенных на уровень игрока, попытка давать оценку игрока из результата матча, а не структуры игры. Отсутствие предложения по предстоящему матчу MATCH ANALYSIS (matchanalysis.com). Используя панорамное видео, Match Analysis записывает точное местоположение всех 22 игроков на поле. Предоставляет тренеру нарезку фрагментов матча с выраженным признаком (пас одного игрока другому и т.д.). В памяти храниться 3000 фрагментов игры, которые доступны через сервер Tango Live во время или сразу после матча. Не содержит анализа матча LONGOMATCH (longomatch.com). Пользователь должен сам загрузить видео матча и выделить значимые для него события – фол в защите, фол в атаке, штрафная карта, цель и т. д.  Можно выделить области, на которые соперник оказывают давление, видеть их линию обороны. Данный сервис представляет собой некое подобие Photoshop, позволяющего формировать нарезку матча. Отсутствует математическая обработка. OPTASPORT (optasports.com). Могут обеспечить визуализацию трансляций, создают инструменты (виджеты) с помощью которых можно наглядно показывать как двигался, давал пас, бил по воротам футболист. Заняты разработкой прогнозных моделей, аналитических метрик и использование нескольких источников данных. Сервис предназначен для работы с картинкой матча, удобство иллюстрации действий играющих команд. STATS (stats.com). Stats – спортивное направление с оценками, новостями, прогнозами и статистикой. StatsMatchCast – позволяет отслеживать статистику в прямом эфире. STATS Edge – видеоархив и данные статистики в их плеере. Используя искусственного интеллекта, STATS Edge позволяет тренерам и аналитикам быстро находить клипы и анализировать сложные моменты в игре, оптимизируя процесс оценки сильных и слабых сторон команды. STATS Insights опирается на самую глубокую в отрасли спортивную базу данных и раскрывает критические моменты в личной игре, сезоне и длинной дистанции. Попытка работать с изображением, выделять шаблоны взаимодействий соперничающих команд. Однако решение перекладывается на тренера. FutsalStat (coachfutsal.net). Создано для обмена опытом тренеров в футзале, можно зарегистрироваться и получить доступ к библиотеке упражнений, которые используют разные тренеры. Сервис «TacticalPad» дает видео упражнений в 2-х измерениях. Популярность упражнений – своего рода рейтинг тренера.  Записная книжка для тренера и обмен тренировочными упражнениями. BASKET-STATS.NET (aredi.agency). Компания работает с 2007 года над маркетингом баскетболистов Евролиги. Формирует отчет для скаутов по каждому игроку: время на поле, число владений, скорость игры, разность за время на поле, подборы мяча, распределение атак по позициям, эффективность атаки и обороны по позициям, эффективные сочетания игроков. Заявлены рейтинги игроков в атаке и обороне, которые, скорее всего, связаны с изменением разности забитых и пропущенных мячей за время пребывания игрока на поле. Никаких упоминаний о достоверности предоставляемых данных, их прогностической силе. ICEBERG (iceberg.hockey) Хоккей. Компания создана в 2015 году. Основатель Владислав Мартынов.  На стадионе устанавливается 3 видеокамеры, которые отслеживают 500 параметров по перемещениям игроков и шайбы: скорость, ожидаемые цели, успешные записи, неудачные проходы и т.п. Система компьютерного зрения распознает номера на майках. Создан облачный сервис для скаутинга. Работает на основе платформы Microsoft Azure. Большое число малополезной информации. SPORTLOGiQ (sportlogiq.com). Компания из Канады. Хоккей. Аналитическое программное обеспечение отслеживает местоположение и действия каждого игрока на льду, поле или корте. ИИ отслеживает более 158 миллионов точек данных за игру с задержкой в миллисекунды. Прогностическая сила выдаваемой информации невелика – точность прогноза на исход игры 67%. Содержит анализ по наиболее востребованным и доступным для ИТ характеристикам за прошедший период и не имеет прямой связи с последующим матчем. SHOTTRACKER (shottracker.com). Крошечный датчик носит каждый игрок, мяч (шайба), установленные на поле датчики мониторинга игроков и мяча (шайбы). Автоматически отслеживает более 70 характеристик: карты зон, бросков, ускорение, максимальную скорость, расстояние, физиологическая интенсивность и нагрузка и др. Оцифровывание визуально наблюдаемого эффекта с перекладыванием функции интерпретации на тренера. PIRS (http://ra-first.com/ru/). Резкий рост ИТ-возможностей для спорта на сегодня сдерживается пробелами в самой спортивной науке. Начиная с 1980 года мы наблюдаем тренд роста количества разноплановых технико-тактических действий аналитиками футбола. Методика Ю.А. Морозова в 1980 году состояла из 8 компонентов. Но уже тогда корифей футбола д.п.н. М.А. Годик писал, что ТТД очень слабо коррелирует с результатами игр. В настоящее время компании Instat, Wyscout регистрируют порядка 100 показателей ТТД. По 140 играм АПЛ, Примеры, РФПЛ сезона 2019-2020 была показана отрицательная корреляция с результатами игр суммы всех ТТД (r = -0,06). При выборочном исследовании 15 игр РФПЛ (16/20) по отчетам Instat среднее значение корреляции 30 индикаторов ТТД Instat с XG r=0,36, процентом набранных очков – r=0,39. Не намного лучше дела в футзале – r=0,5; КПИ в баскетболе – r=0,37. Такая оценка примерно соответствует оценке игры 16-летнего мальчика и много проигрывает экспертной оценке любого тренера РФПЛ (0,77). Известный в прошлом игрок «Спартака» и сборной А. Бубнов любит порассуждать о ТТД.  В «Спартаке» всегда считали ТТД. И этот клуб, к нашему сожалению, будучи грандом футбола в СССР за почти столетнюю историю ничего не выиграл на международной арене. Связать эти два факта у А. Бубнова пока не получается. Другим направлением является использование нейронных сетей. Как правило, нейронные сети воспроизводят экспертную оценку квалифицированного тренера и ни на какую модель не опираются. Нейронная сеть реагирует на ситуацию, а не конкретные параметры противостоящих игроков. Поэтому обожествлять Al-решения нет оснований. Тренера они не заменят. В 2003 году ИФКСиМП УрФУ, кафедру, где заведующим был А.А. Полозов, заканчивал Сергей Скорович. В 2010 году он стал тренером сборной России по футзалу. Возникла тема сборной Испании, которую не удавалось пройти в официальных турнирах 15 лет. В 2012 была создана компьютерная модель игры сборной России, названная студентами PIRS. Игра состоит из единоборств (ТТЕ). Каждое ТТЕ имеет свою стоимость с точки зрения влияния на результат. Выигрывая или проигрывая единоборства, игрок формирует свою часть общекомандной разницы в забитых или пропущенных мячах. Игрок может хорошо обыгрывать в атаке и также легко быть обыгрываемым в обороне. Поэтому это разные компоненты. Общее их число не менее 50. Чтобы забить нужно выиграть последовательность ТТЕ и удачно пробить. Способность игрока выигрывать единоборства в каждом компоненте плавно убывает при росте числа единоборств. Это означает, что существует потолок в результате матча двух команд. Алгоритм поминутно оценивает все варианты расстановки на поле и находит это потолочное значение. Далее подбирает комбинации, которые объединяют все намеченные единоборства воедино. Многие ресурсы предлагают нечто похожее, но в проекции на абстрактного среднего по силе соперника. Они, естественно, не могут назвать результат предстоящего матча. Модель PIRS в точности дает ожидаемый счет матча при соблюдении требований. Информационный массив под названием игра слишком велик, чтобы его мог контролировать один тренер. Тренеры хорошо представляют 1-2 сильнейших и слабейших игроков. А что творится в середине списка - они не знают. Если их попросить расставить игроков в порядке убывания их игры по одному из компонентов, то они сочтут это за издевательство. Вместо локальной модели игры под каждую встречу тренеры годами выстраивают модель игры своей команды под универсального соперника. Поэтому тренеры используют потенциал команды, в среднем, только на 67%. Этот нереализованный потенциал команды может дать примерно 22-28% очков дополнительно в зависимости от ряда факторов. Однако, это предел возможного. И его трудно реализовать. Но когда он будет достигнут – футбол, баскетбол и т.д. как игра закончатся. Например, на ЧЕ 2016 года женская сборная России проиграла в 1/4 финала сборной Польши 20:21, тогда как алгоритм давал нашей команды предельное значение результата 32:16. Это притом, что руководил командой выдающийся тренер Е. Трефилов. В полуфинале ЧЕ-2017 по баскетболу сборная России проиграла Сербии 79:87, хотя предельное значение результата для нашей сборной было 163:100. Примерно за полгода до ЧМ-2018 сделали исследование на предстоящие матчи сборной России. Для матча Россия – Уругвай было просчитано несколько сценариев: Для состава, который привлекался в сборную за последний год – 0,30 : 2,20 Рекомендуемый состав при игре в 5 защитников, по технологии «PIRS» – 1.50 : 0.80 Как известно, этот матч сборная России проиграла 0:3. Отчет об исследовании был заранее предоставлен РФС. Невозможно построить дом на болоте. Невозможно успешно реализовать возросшие ИТ-ресурсы на параметрах 60-х годов типа ТТД. Нужно строить модель игры, а не обходить научный аспект проблемы стороной. Игровая аналитика это пока что просто модный тренд или модный гаджет, который существует чтобы сказали один раз «Вау!!» и потом о нем забыли. Все имеющиеся сервисы игровой аналитики просто готовят информационную статистическую справку для тренера, перекладывая на него модель игры в следующем матче. Часто они не помогают, а скорее затрудняют принятие решения, заваливая тренера информационным мусором. За исключением PIRS. д.п.н, доцент А.А. Полозов, К.А. Полозова УрФУ (Екатеринбург)
@pps_admin
Фото: Gerd Altmann/pixabay.com

Кто эффективнее управляет игрой: ИТ-сервисы или тренер?

В интеллектуальных видах спорта (шахматы, го…) преимущество искусственного интеллекта уже никем не ставится под сомнение. Однако в игровых видах спорта по прежнему управление игрой осуществляют тренеры.

Тем не менее, сегмент ИТ сервисов игровой аналитики уже выглядит впечатляюще. Емкость рынка игровой аналитики для команд топ-уровня как всегда имеет совершенно разные оценки. Например, WinterGreen Research оценивает рынок в $4,7 млрд. долларов в 2021. Однако эта цифра представляется заниженной. Для сравнения только ставок в России в 2018 году было сделано в букмекерских конторах на 1,15 трлн. рублей. Многие ИТ-проекты на стадии start up без труда находили $2-4 млн. в качестве инвестиций.

Система XG. (understst.com). Из всех компонентов игры оценивается только один – реализация. Каждому удару присваивается свой коэффициент опасности и определяется вероятность забить гол по формуле нелинейной формуле «экспоненциального затухания».

Для каждой из групп ударов существует своя формула подсчета вероятности в зависимости от: части тела, которой был нанесен удар, точки удара, тип предшествующего паса и тип атаки. Концепция XG Wyscout. изначально неконкурентна из-за акцента не на точке удара, а выделении целой области равной вероятности забить. Для 15 игр РФПЛ (16-19) коэффициент корреляции данных XG со счетом этих игр был 0,55.

WYSCOUT (wyscout.com). Видеосервис для тренера, позволяющий получить отчет по обработанному ИТ видео за прошедший матч. ИТ для игроков считает число точных передач, выигранные единоборства, дриблинг, баланс единоборств в каждой паре соперников, восстановление, перемещения по полю, точки попадания в створ ворот, место удара, число касаний мяча Самый большой футбольный видеоархив в мире (450 000 наблюдаемых футболистов, более 220 000 каталогизированных игр) с возможностью тренеру рисовать необходимые действия. Статистическая справка прошедшего матча

INSTAT (instatsport.com). Считает технико-тактические действия (ТТД) игроков, локализация на поле, полезность игрока. Платформа с видео, статистикой и интерактивными диаграммами. Индекс InStat – следит за динамикой формы игрока, оценивает его действия (для скаутов), производительность как в долгосрочной перспективе, так и в течение определенного периода матча. Отчеты InStat позволяют понять, что повлияло на конечный результат матча; показать направление и эффективность атак противника, показывает скорость мяча и интенсивность игры.

PACKING (impect.com). Packing оценивает эффективность действия по сумме соперников, оказывающихся за линией мяча либо в результате передачи вперёд или удачной обводки.

Как правило, самые высокие показатели по packing набирают опорные полузащитники, крайние и центральные защитники. Packing характеризуют и оценивают лишь один аспект игры – эффективность продвижения мяча, не учитывается, восстановит ли отыгранный игрок свою позицию, не позволяет рассчитать его заранее

SCISPORTS (scisports.com). SciSports состоит из специалистов в области искусственного интеллекта, компьютерного зрения и анализа данных. SciSkill Index – ИТ платформа для оценки игрока и его потенциала из данных: состав, возраст, позиция, замены, конкурентная сила, забитые голы, красные карточки. Уровень игрока группы атаки повышается при числе забитых голов, превышающих ожидания. Аналогично для группы обороны. Это ИТ технология с использованием букмекерских оценок, перенесенных на уровень игрока, попытка давать оценку игрока из результата матча, а не структуры игры. Отсутствие предложения по предстоящему матчу

MATCH ANALYSIS (matchanalysis.com). Используя панорамное видео, Match Analysis записывает точное местоположение всех 22 игроков на поле. Предоставляет тренеру нарезку фрагментов матча с выраженным признаком (пас одного игрока другому и т.д.). В памяти храниться 3000 фрагментов игры, которые доступны через сервер Tango Live во время или сразу после матча. Не содержит анализа матча

LONGOMATCH (longomatch.com). Пользователь должен сам загрузить видео матча и выделить значимые для него события – фол в защите, фол в атаке, штрафная карта, цель и т. д.  Можно выделить области, на которые соперник оказывают давление, видеть их линию обороны. Данный сервис представляет собой некое подобие Photoshop, позволяющего формировать нарезку матча. Отсутствует математическая обработка.

OPTASPORT (optasports.com). Могут обеспечить визуализацию трансляций, создают инструменты (виджеты) с помощью которых можно наглядно показывать как двигался, давал пас, бил по воротам футболист. Заняты разработкой прогнозных моделей, аналитических метрик и использование нескольких источников данных. Сервис предназначен для работы с картинкой матча, удобство иллюстрации действий играющих команд.

STATS (stats.com). Stats – спортивное направление с оценками, новостями, прогнозами и статистикой. StatsMatchCast – позволяет отслеживать статистику в прямом эфире. STATS Edge – видеоархив и данные статистики в их плеере. Используя искусственного интеллекта, STATS Edge позволяет тренерам и аналитикам быстро находить клипы и анализировать сложные моменты в игре, оптимизируя процесс оценки сильных и слабых сторон команды. STATS Insights опирается на самую глубокую в отрасли спортивную базу данных и раскрывает критические моменты в личной игре, сезоне и длинной дистанции. Попытка работать с изображением, выделять шаблоны взаимодействий соперничающих команд. Однако решение перекладывается на тренера.

FutsalStat (coachfutsal.net). Создано для обмена опытом тренеров в футзале, можно зарегистрироваться и получить доступ к библиотеке упражнений, которые используют разные тренеры. Сервис «TacticalPad» дает видео упражнений в 2-х измерениях. Популярность упражнений – своего рода рейтинг тренера.  Записная книжка для тренера и обмен тренировочными упражнениями.

BASKET-STATS.NET (aredi.agency). Компания работает с 2007 года над маркетингом баскетболистов Евролиги. Формирует отчет для скаутов по каждому игроку: время на поле, число владений, скорость игры, разность за время на поле, подборы мяча, распределение атак по позициям, эффективность атаки и обороны по позициям, эффективные сочетания игроков. Заявлены рейтинги игроков в атаке и обороне, которые, скорее всего, связаны с изменением разности забитых и пропущенных мячей за время пребывания игрока на поле. Никаких упоминаний о достоверности предоставляемых данных, их прогностической силе.

ICEBERG (iceberg.hockey) Хоккей. Компания создана в 2015 году. Основатель Владислав Мартынов.  На стадионе устанавливается 3 видеокамеры, которые отслеживают 500 параметров по перемещениям игроков и шайбы: скорость, ожидаемые цели, успешные записи, неудачные проходы и т.п. Система компьютерного зрения распознает номера на майках. Создан облачный сервис для скаутинга. Работает на основе платформы Microsoft Azure. Большое число малополезной информации.

SPORTLOGiQ (sportlogiq.com). Компания из Канады. Хоккей. Аналитическое программное обеспечение отслеживает местоположение и действия каждого игрока на льду, поле или корте. ИИ отслеживает более 158 миллионов точек данных за игру с задержкой в миллисекунды. Прогностическая сила выдаваемой информации невелика – точность прогноза на исход игры 67%. Содержит анализ по наиболее востребованным и доступным для ИТ характеристикам за прошедший период и не имеет прямой связи с последующим матчем.

SHOTTRACKER (shottracker.com). Крошечный датчик носит каждый игрок, мяч (шайба), установленные на поле датчики мониторинга игроков и мяча (шайбы). Автоматически отслеживает более 70 характеристик: карты зон, бросков, ускорение, максимальную скорость, расстояние, физиологическая интенсивность и нагрузка и др. Оцифровывание визуально наблюдаемого эффекта с перекладыванием функции интерпретации на тренера.

PIRS (http://ra-first.com/ru/).

Резкий рост ИТ-возможностей для спорта на сегодня сдерживается пробелами в самой спортивной науке. Начиная с 1980 года мы наблюдаем тренд роста количества разноплановых технико-тактических действий аналитиками футбола. Методика Ю.А. Морозова в 1980 году состояла из 8 компонентов. Но уже тогда корифей футбола д.п.н. М.А. Годик писал, что ТТД очень слабо коррелирует с результатами игр. В настоящее время компании Instat, Wyscout регистрируют порядка 100 показателей ТТД. По 140 играм АПЛ, Примеры, РФПЛ сезона 2019-2020 была показана отрицательная корреляция с результатами игр суммы всех ТТД (r = -0,06). При выборочном исследовании 15 игр РФПЛ (16/20) по отчетам Instat среднее значение корреляции 30 индикаторов ТТД Instat с XG r=0,36, процентом набранных очков – r=0,39. Не намного лучше дела в футзале – r=0,5; КПИ в баскетболе – r=0,37. Такая оценка примерно соответствует оценке игры 16-летнего мальчика и много проигрывает экспертной оценке любого тренера РФПЛ (0,77). Известный в прошлом игрок «Спартака» и сборной А. Бубнов любит порассуждать о ТТД.  В «Спартаке» всегда считали ТТД. И этот клуб, к нашему сожалению, будучи грандом футбола в СССР за почти столетнюю историю ничего не выиграл на международной арене. Связать эти два факта у А. Бубнова пока не получается.

Другим направлением является использование нейронных сетей. Как правило, нейронные сети воспроизводят экспертную оценку квалифицированного тренера и ни на какую модель не опираются. Нейронная сеть реагирует на ситуацию, а не конкретные параметры противостоящих игроков. Поэтому обожествлять Al-решения нет оснований. Тренера они не заменят.

В 2003 году ИФКСиМП УрФУ, кафедру, где заведующим был А.А. Полозов, заканчивал Сергей Скорович. В 2010 году он стал тренером сборной России по футзалу. Возникла тема сборной Испании, которую не удавалось пройти в официальных турнирах 15 лет. В 2012 была создана компьютерная модель игры сборной России, названная студентами PIRS. Игра состоит из единоборств (ТТЕ). Каждое ТТЕ имеет свою стоимость с точки зрения влияния на результат. Выигрывая или проигрывая единоборства, игрок формирует свою часть общекомандной разницы в забитых или пропущенных мячах. Игрок может хорошо обыгрывать в атаке и также легко быть обыгрываемым в обороне. Поэтому это разные компоненты. Общее их число не менее 50. Чтобы забить нужно выиграть последовательность ТТЕ и удачно пробить. Способность игрока выигрывать единоборства в каждом компоненте плавно убывает при росте числа единоборств. Это означает, что существует потолок в результате матча двух команд. Алгоритм поминутно оценивает все варианты расстановки на поле и находит это потолочное значение. Далее подбирает комбинации, которые объединяют все намеченные единоборства воедино.

Многие ресурсы предлагают нечто похожее, но в проекции на абстрактного среднего по силе соперника. Они, естественно, не могут назвать результат предстоящего матча. Модель PIRS в точности дает ожидаемый счет матча при соблюдении требований.

Информационный массив под названием игра слишком велик, чтобы его мог контролировать один тренер. Тренеры хорошо представляют 1-2 сильнейших и слабейших игроков. А что творится в середине списка - они не знают. Если их попросить расставить игроков в порядке убывания их игры по одному из компонентов, то они сочтут это за издевательство. Вместо локальной модели игры под каждую встречу тренеры годами выстраивают модель игры своей команды под универсального соперника. Поэтому тренеры используют потенциал команды, в среднем, только на 67%. Этот нереализованный потенциал команды может дать примерно 22-28% очков дополнительно в зависимости от ряда факторов. Однако, это предел возможного. И его трудно реализовать. Но когда он будет достигнут – футбол, баскетбол и т.д. как игра закончатся.

Например, на ЧЕ 2016 года женская сборная России проиграла в 1/4 финала сборной Польши 20:21, тогда как алгоритм давал нашей команды предельное значение результата 32:16. Это притом, что руководил командой выдающийся тренер Е. Трефилов. В полуфинале ЧЕ-2017 по баскетболу сборная России проиграла Сербии 79:87, хотя предельное значение результата для нашей сборной было 163:100. Примерно за полгода до ЧМ-2018 сделали исследование на предстоящие матчи сборной России. Для матча Россия – Уругвай было просчитано несколько сценариев:

Для состава, который привлекался в сборную за последний год – 0,30 : 2,20

Рекомендуемый состав при игре в 5 защитников, по технологии «PIRS» – 1.50 : 0.80

Как известно, этот матч сборная России проиграла 0:3. Отчет об исследовании был заранее предоставлен РФС.

Невозможно построить дом на болоте. Невозможно успешно реализовать возросшие ИТ-ресурсы на параметрах 60-х годов типа ТТД. Нужно строить модель игры, а не обходить научный аспект проблемы стороной. Игровая аналитика это пока что просто модный тренд или модный гаджет, который существует чтобы сказали один раз «Вау!!» и потом о нем забыли. Все имеющиеся сервисы игровой аналитики просто готовят информационную статистическую справку для тренера, перекладывая на него модель игры в следующем матче. Часто они не помогают, а скорее затрудняют принятие решения, заваливая тренера информационным мусором. За исключением PIRS.

д.п.н, доцент А.А. Полозов, К.А. Полозова

УрФУ (Екатеринбург)

Ксения Шойгу подвела итоги спортивного сезона