Идеальная ставка

Как оценить способности игрока, если он не совершает практически ничего, поддающегося измерению? Например, сравнить результаты команды с этим игроком и без него. Самое простое – посмотреть, как часто побеждает команда, когда объект оценки выходит на поле. Иногда роль того или иного игрока видна невооруженным глазом. Например, когда бомбардир Тьерри Анри играл за «Арсенал» в 1999–2007 годах, команда выиграла 61 % матчей, в которых он принимал участие, и 52 % тех, которые он пропустил.

Подсчет побед представляется достаточно простым методом, но, оценивая игроков подобным образом, можно получить неожиданные результаты. Иногда вдруг оказывается, что кумиры болельщиков ничего не значат для команды. В 1998 году Стивен Джерард стал играть за «Ливерпуль», и клуб выиграл половину игр с его участием и столько же без его участия. Брендан Путс подчеркивает, что лучшие клубы набирают сильную команду и, как правило, легко справляются с потерей отдельного «звездного» игрока. Когда кто-то из них получает травму и выбывает с поля, остальные быстро перестраиваются. «По большому счету, – отмечал Путс, – вклад таких игроков гораздо меньше, чем люди привыкли думать».

Простое сравнение числа побед с участием и без участия игрока мало что дает еще и потому, что не учитывает, насколько важна для клуба игра и насколько силен ее соперник. Так, в самых ответственных матчах команды часто задействуют больше звезд. Модели прогнозирования как раз и помогают разобраться со всеми этими нюансами. Спортивные статистики часто оценивают роль конкретного игрока, сопоставляя прогнозируемое количество очков в матчах с его участием с количеством реально заработанных очков. Если с участием игрока команда играет лучше, чем ожидалось, логично предположить, что он важен для команды.

Ко всему прочему, самые значимые игроки – далеко не всегда звезды. Дело в том, что лучший игрок и значимый игрок – разные понятия. Как показывают расчеты, самым нужным для клуба является игрок, которому трудно найти замену или тот, кто лучше владеет командным стилем игры.

Для интерпретации результатов, выдаваемых моделями, компании спортивного прогнозирования нанимают специалистов, знающих подноготную каждой команды. Это эксперты, способные объяснить, почему определенный игрок так важен для клуба и как его присутствие или отсутствие на поле влияет на результат матча. Информация этого рода с трудом поддается измерению по жесткой шкале, но она заметно влияет на результативность прогноза. Фокус в том, чтобы определить, какие данные модель не «видит», и при прогнозировании делать на них поправку. Спортивный статистик Дэвид Хасти отмечает, что такой подход идет вразрез с общепринятыми представлениями о научном беттинге: «Большинство людей уверены, что игра в тотализатор целиком и полностью сводится к применению моделей. Они верят в существование волшебной формулы».

Игроки в тотализатор должны уметь добывать важную информацию, как «количественную» (данные для моделей прогнозирования), так и «качественную» (интуитивные догадки). Кент прославился главным образом благодаря своим компьютерным моделям, однако и он сознавал, какую важную роль играют при составлении прогнозов эксперты из плоти и крови. «У нас в Нью-Йорке был парень, который мог перечислить стартовый состав двухсот университетских баскетбольных команд», – вспоминал он.

Возможность точнее предсказывать поведение отдельных игроков идет на пользу не только бетторам. По мере того как совершенствуются технологии спортивного прогнозирования, любители тотализатора и спортсмены находят все больше точек соприкосновения, объединенные общим желанием предугадать события следующего сезона, следующей игры и даже следующего периода. Каждую весну спортивные менеджеры общаются со статистиками и разработчиками моделей на конференции MIT Sloan Sports Analytics. Техники спортивного прогнозирования особенно полезны для поиска новых талантливых игроков. Раньше оценивать мастерство отдельного спортсмена было затруднительно, поскольку на качество игры влияет случай – в одном сезоне спортсмен может выступить удачно, а в другом – ничем себя не показать.

«Проклятие журнала Sports Illustrated» – хорошо известный феномен: часто бывает, что спортсмен, попав на обложку этого издания, в последующих играх выступает неудачно. Статистики утверждают, что никакого проклятия нет, просто на обложке, как правило, появляются игроки, которые провели неожиданно хороший сезон, что является скорее случайным отклонением, чем объективным отражением их способностей. Ухудшение результатов в следующем сезоне – всего лишь та самая регрессия к среднему, которую обнаружил Фрэнсис Гальтон, изучая наследственность.