Отмененный проект

Равнодушие Александера к общественному мнению вскоре пригодилось. Узнав, что тридцатитрехлетний «ботаник» будет руководить «Хьюстон рокетс», болельщики и баскетбольные знатоки испытывали в лучшем случае недоумение, а в худшем – враждебность. Ребята с местного хьюстонского радио сразу же дали ему прозвище Дип Блю, по имени шахматного суперкомпьютера. «Баскетбольное сообщество отреагировало так бурно, потому что я к нему не принадлежу… – рассказывает Мори. – Они молчат в периоды успеха, зато шумят, когда чувствуют слабость».

В последовавшее десятилетие «Рокетс» показали третий результат из тридцати команд НБА, следом за «Сан-Антонио сперс» и «Даллас маверикс», и выходили в плей-офф чаще других. Они никогда не проигрывали сезон.

Весной 2015 года, когда «Хьюстон рокетс» со второй позицией в НБА отправились на финал Западной конференции против «Голден стэйт уорриорз», бывшая звезда баскетбола, а ныне телевизионный обозреватель Чарльз Баркли, комментируя игру, разразился четырехминутной тирадой: «…Я не беспокоюсь о Дэриле Мори. Он один из тех идиотов, которые верят в аналитику… Я всегда считал, что аналитика – это чушь собачья… Послушайте, я не узнаю этого Мори, если прямо сейчас он сюда придет… НБА – это про талант, а об аналитике талдычит заурядная кучка парней, которые никогда не играли в баскетбол и не добивались девочек в школе. Они просто хотят быть в деле».

Люди, не знавшие Дэрила Мори, могли предположить, что поскольку ему предназначено сделать баскетбол более умным, то он и сам должен быть всезнайкой. На самом деле его образ мышления предполагал обратное – понимание того, как трудно что-то знать наверняка. Он был уверен лишь в своем подходе к принятию решений. Он никогда не следовал первому порыву и придумал новое определение зануды: человек, который знает собственный ум достаточно хорошо, чтобы ему не доверять.

Приехав в Хьюстон, Мори сразу сделал то, что считал самым важным – внедрил свою статистическую модель для прогнозирования будущих результатов баскетболистов. Модель также стала инструментом для получения новых знаний о баскетболе. «Знание – это в буквальном смысле предсказание, – говорил Мори. – Оно усиливает вашу способность предвидеть результат. Все норовят сделать правильное предсказание, однако большинство делает это подсознательно».

Модель позволяла исследовать качества баскетболиста-любителя, которые приводили к профессиональному успеху, и определять, какое значение имеет каждое из них. Если у вас есть база данных тысяч бывших игроков, вы вполне можете найти корреляцию между их показателями в колледже и последующей профессиональной деятельностью. Очевидно, что такие данные могут многое рассказать о будущем спортсмене. Но какие именно данные?

Вы, вероятно, полагаете – как и многие, – что главное в игре баскетболиста – это набирать очки. Таким образом, способность забивать много мячей в колледже должна предсказывать будущий успех в НБА. Это мнение было протестировано и получило короткий ответ – неверно.

Уже из ранних версий своей модели Мори понял, что традиционные данные игровой статистики – очки, подборы и передачи за игру – могут вводить в заблуждение. Были игроки, набиравшие много очков, но мешавшие другим игрокам; были и такие, что забивали мало, но являлись ценным активом команды. «На компьютерную модель не влияет человеческий субъективизм, она заставляет вас задавать правильные вопросы, – рассказывает Мори. – Почему некий игрок очень высоко оценивается скаутами, а в модели у него низкий рейтинг?»

Он не считал, что модель будет давать «правильные ответы» и тем более «лучшие ответы». И отнюдь не предполагал, что компьютерная программа подберет игроков в команду сама по себе. Модель, очевидно, нуждалась в настройке и наблюдении, хотя бы потому, что могут появиться сведения, в которые она не посвящена. Если игрок, например, сломал себе шею в ночь перед драфтом, было бы неплохо это знать. Но если бы вы спросили Дэрила Мори в 2006 году, что он выберет – свою модель или кучу баскетбольных скаутов, – он выбрал бы модель.

Считается, что все началось в 2006 году. Мори увидел, что до него никто еще не использовал модель для оценки баскетболистов и никто не удосужился собрать необходимую статистическую информацию. И тогда он отправил людей в офисы Национальной ассоциации студенческого спорта в Индианаполисе копировать кипы документов каждой игры каждого колледжа за последние двадцать лет. Все эти данные затем вручную ввели в систему.

Теперь у них было двадцать лет баскетбольной истории. Новая база данных позволяла сравнивать игроков с похожими на них игроками в прошлом и приходить к важным выводам.