Источник: Знамя юности
Знамя юности

Магистрант из Гомеля придумал систему, которая помогает предсказать результат футбольного матча

Рассчитать победу? Запросто!

Ставите на любимую команду, а она проигрывает. Знаменитый тренер не приводит сборную к триумфу. В клубе много именитых игроков, а толку ноль. Вы никак не можете понять причин? А математики могут. Магистрант Гомельского госуниверситета имени Ф. Скорины Андрей Галковский уверен, что спорту не хватает строгих цифр, и проводит статистический анализ белорусского чемпионата по футболу. Его система позволит не только определить результат матча, но и скорректировать стратегию команды перед важной встречей.


Эмоции оставьте при себе

Футбол Андрей Галковский любит, но размахивать шарфиками и скандировать кричалки – это не про него, а вот посидеть на стадионе, наблюдая за игрой ФК «Гомель», – для Андрея милое дело. В один из таких моментов в голову парню и пришла мысль, что национальной высшей лиге не хватает статистического анализа данных.

– Как болельщик определяет уровень игрока? «Смотри, как обвел, отбил! Класс!» Цифры говорят о другом. Форвард может забить 12 – 15 мячей за сезон, стать лучшим снайпером. Но если провести анализ, то окажется, что он забивал в победных матчах, при счете 2:0 в пользу его команды. А ведь намного полезнее были два первых гола и игроки, которые их забили, – именно эти мячи принесли результат.

В работе Андрею помогает завкафедрой фундаментальной и прикладной математики Лариса Марченко:

– Кафедра занимается вероят­ност­но-статистическими методами в экономике, финансах и массовом обслуживании. У нас действует Го­мельская школа по мультиплика­тив­ным сетям под руководством профессора, доктора физико-мате­матических наук Юрия Малинковского. Это одна из трех ве­дущих мировых школ, остальные расположены в США и Японии. Ста­тистический анализ данных применяется во многих областях – в экономике, биологии, меди­цине, физике, геологии. Использование аппарата ма­темати­ческой статистики и позволяет выявлять связи между явлениями и факторами, которые не видны на первый взгляд.


Недостаток информации

Магистрант Галковский садится за компьютер и открывает многочисленные таблицы. В них заносит сведения обо всех 16 командах высшей лиги, которые с 2015 года в открытом доступе начала выкладывать Белорусская федерация футбола. Количество ударов, угловых, точность передач, процент владения мячом, желтые карточки, забитые мячи, время замен и другие показатели. Логистическая модель Андрея позволяет прогнозировать вероятность набора очков в игре.

– Не просто спрогнозировать победу или поражение, бывает же и ничья. Мы видим, сможет ли команда остаться в высшей лиге, участвовать в Еврокубках, где достаточно солидные призовые за выход в групповой этап.

Основная задача исследования – проанализировать, какие факторы послематчевой статистики наиболее сильно влияют на набор очков командой, и на их основе создать математическую модель. Она поможет тренеру строить или корректировать стра­тегию игры. Использовать сис­тему можно будет и в целом по отношению к команде, и к каждому игроку в отдельности – посмотреть, насколько полезен футболист клубу.

Результаты могли бы быть точнее. Андрею не хватает доступной ин­формации, часть сведений остается внутри клубов.

– Это технико-тактические данные, скорость передвижения игрока, скорость работы с мячом. Сами просчитать не сможем, мы не футбольные специалисты. К тому же требуется огромное время на просмотр матчей.

Сотрудничество с клубами – следующий шаг исследований, о котором мечтает молодой ученый. Польза будет и для науки, и для игры.

У каждого своя система

В спорте к анализу статистических данных долгое время относились прохладно. Один из первых, кто использовал математику в футболе, был советский тренер Валерий Лобановский, который применил в 1970 – 1980-x годах аппарат математической статистики и моделирования к трени­ро­вочному и игровому процессам, индивидуальным качествам игроков и даже питанию. Тренер-новатор вывел в чемпионы киевское «Динамо»!

Второй «приход» статистического анализа в спорт произошел на американском континенте в начале XXI века. Пол Деподеста и Билли Бин исполь­зовали статистические методы оценки данных для бейсбольного клуба «Окленд Атлетикс». Результаты превзошли все ожидания. После этого многие клубы стали привлекать к работе с тренерским штабом специа­листов в области математической ста­тис­тики. Применить мировые на­работки в белорусских реалиях нельзя. Появляются собственные уни­кальные данные, которые необходимо находить, анализировать и учитывать. Система Андрея моделировалась исключительно для национального чемпионата, она не предназначена для кубковых игр, в которых на одном этапе проводится два матча. На доработку системы могут уйти годы, но математика должна стать будущим спорта.

valchencko@mail.ru

Фото Ивана КУЗМЕНКОВА
Полная перепечатка текста и фотографий запрещена. Частичное цитирование разрешено при наличии гиперссылки.
Заметили ошибку? Пожалуйста, выделите её и нажмите Ctrl+Enter