Трибуна
17 мин.

Френки де Йонг – фанат статистики. В «Аяксе» (клуб из будущего!) цифры помогли ему не закиснуть после критики

От редакции: вы в блоге Кирилла Серых, который работает аналитиком Немецкой футбольной лиги, а здесь делится впечатлениями и открытиями. Подписывайтесь, пишите комментарии и ставьте плюсы, чтобы фактурных и интересных постов было еще больше.

Несколько недель назад Barca Innovation Hub (центр спортивной науки, образования и игровой аналитики «Барселоны», доступные курсы можно посмотреть здесь) провел 5-дневную конференцию Sports Tomorrow Congress 2021. Там обсуждались последние разработки и исследования как в областях, напрямую связанных с игрой (медицина, тренерское дело, аналитика, физиотерапия и даже питание), так и о бизнес-составляющих футбола (стратегия, технологии и социальный аспект игры).

Хедлайнеры события – глава аналитического отдела «Аякса» Воссе де Боде и… Френки де Йонг. «Аякс» – редкий клуб, который собирает детальнейшую информацию об игроках и основной команды, и академии (уже более 10 лет). Основная цель отдела де Боде – трансформация данных в советы, влияющие на уровень футбола: тренировочные упражнения, определение принципов игры соперника и совершенствование своих, видеоанализ и наглядные примеры для игроков и тренеров.

Для индустрии круто, что «Аякс» не держит многие наработки в секрете, а рассказывает о них в паблике и популяризует работу с данными. К тому же у них отлично налажена коммуникация между тренерами и аналитиками – клуб очень открыт к новым идеям, и – что самое важное – две эти стороны доверяют друг другу. Многие футболисты обсуждают с аналитиками статистику, поэтому неудивительно, что первый общедоступный разговор аналитика (Воссе де Боде) и футболиста (де Йонг) был между людьми, связанными с амстердамским клубом.

Де Боде и Де Йонг обсудили:

• почему статистика помогла Френки не закиснуть после критики;

• в чем «Барсе» стоит взять пример с «Аякса»;

• на какие показатели в первую очередь смотрит де Йонг;

• как через цифры можно выбить хорошие условия контракта;

• помогает ли статистика найти подходящую команду.

Ниже – расшифровка их беседы, а после нее – детали аналитической машины «Аякса». 

– Я помню, что после нескольких игр после твоего дебюта в «Аяксе» некоторые ТВ-аналитики говорили, что у тебя хорошие футбольные навыки, но ты никогда не станешь игроком топ-уровня, потому что делаешь все медленно и тебе не хватает физики. На следующий день после эфира ты пришел в наш офис и попросил статистику по спринтам. Что ты надеялся в ней увидеть?

– Хаха, я наделся увидеть, что я все же достаточно быстрый. В «Аяксе» мы делали много разных тестов – 10-метровые спринты, 20-метровые спринты, тесты на ловкость, прыгучесть, силу, и я думаю, что все это очень помогает развитию молодого игрока. Например, я мог посмотреть на свои результаты в прошлом месяце или прошлом году и понять, что я становился только лучше, а люди с телевидения были неправы.

– То есть тебе кажется, что возможность видеть свои результаты на дистанции дала тебе уверенность?

– Да, я думаю, что это может давать очень много уверенности, потому что когда люди говорят тебе «ты недостаточно быстрый или недостаточно ловкий», ты проходишь тест и видишь, что ты один из лучших в команде. Это однозначно дает силы.

– Были ли еще какие-то случаи в твоей карьере, когда именно объективная информация помогала тебе и ты обращался к команде аналитиков данных?

– Я думаю, что данные очень помогают мне, потому что я постоянно обращаюсь к ним, чтобы сравнить себя с сокомандниками, соперниками или хотя бы с самим собой пару недель или месяцев назад. Я помню, как мы с Маттейсом де Лигтом соревновались между собой и хотели показать лучшие результаты в каждом тесте. Это было очень интересно и полезно для нас.

– Это были в основном физические данные, которые, как мне кажется, многие клубы сейчас хорошо умеют анализировать. Но во время одного из наших тренировочных сборов среди сезона я сделала презентацию о тактических данных, и, наверное, это был первый раз, когда ты увидел подобную статистику. Что подумал об этой презентации тогда?

– Я помню, что она мне очень понравилась. Потому что все футбольные данные, которые нам показывали, были довольны простыми – голы, ассисты, сухие матчи для вратарей и так далее. А в тот раз это были конкретные данные – например, показатели билдапа. Мне в принципе нравится статистика и данные, поэтому твоя презентация открыла мне глаза. 

– Я тоже помню, что после презентации ты что-то очень бурно обсуждал с де Лигтом. Можешь вспомнить, что вы обсуждали?

– Я не очень помню, что это было конкретно, но так как я не тот игрок, который забивает или отдает больше остальных, то я обратил внимание на статистику, связанную с важностью в формировании билдапа, приводящего к голу. По ней я был в топе. Конечно же, я сказал об этом ребятам из команды, потому что они постоянно шутили, что я не очень-то и важен, хаха. 

Я обожаю сравнивать себя с другими игроками, и это был наш первый сезон на действительно топ-уровне, где мы соревновались с лучшими. И когда у тебя есть подобные данные, это реально воодушевляет. Я всегда мечтал выступать на высочайшем уровне, в той же Лиге чемпионов, и когда увидел, что я один из лучших, действительно гордился собой. 

– Как ты думаешь, для тебя как игрока важно получать эту информацию или лучше, чтобы такая статистика оставалась внутри аналитического отдела?

– Я думаю, это зависит от клуба и отдела в нем. Я помню, что в «Аяксе» мы просили подготовить нам разные отчеты, и мне кажется, что в «Барселоне можно бы немного улучшить этот процесс. Я люблю получать как можно больше информации, но, конечно, я сам могу почаще просить об этом аналитиков. 

– Ты часть поколения, привыкшего получать информацию прямо в руки, я постоянно вижу тебя в телефоне. Но тебе было бы полезно получать менее отфильтрованную информацию о твоих действиях на поле (обычно игрокам присылают короткие выжимки, которые касаются исключительно их – Sports.ru)?

– Да, я бы точно хотел этого. Но я знаю игроков, которым это не так важно. 

– К каким цифрам ты бы хотел иметь доступ в пару кликов?

– Количество метров, пройденных с высокой скоростью, ускорения и торможения, а также статистика о моих пасах – в какую часть поля они идут, насколько они успешные. 

– А если говорить о твоих соперниках?

– Наверное, перед игрой я бы поискал какую-то полезную информацию о них, но все же хотел бы больше знать о себе.

– А скорость соперника, формация, в которой они играют, тебе интересны?

– Вообще да, определенно. Еще я бы посмотрел данные именно того соперника, против которого мне придется играть большую часть времени, куда он пасует и как двигается. Мне кажется, и игрокам, и тренерам было бы важно видеть, например, футболистов, с которых чаще всего начинаются контратаки, чтобы мы могли не дать им получить мяч. 

Анализ игры Френки де Йонга с сайта totalfootballanalysis.com

– Какую статистику опасно показывать игрокам? Ведь если все цифры будут доступны, может быть, будет что-то, что игроку не захочется знать. 

– Поэтому я и считаю, что каждый игрок должен сам выбирать, что ему важно. Как с тем же приложением – хочешь, смотришь туда, не хочешь – не смотришь. 

– Хорошо. А что если ты узнаешь, что у твоего конкретного противника более высокая скорость?

– Не знаю. Это может дать неуверенность в себе, но вообще я обычно знаю об этом заранее, поэтому на меня это не должно повлиять.

– Давай о другом. Если ты думаешь о следующем шаге в карьере и интересуешься данными схожих с тобой футболистов, что ты хочешь увидеть?

– Я просто хочу сравнить себя с игроками, с которыми мне предстоит играть, и узнать, потяну ли я уровень и в чем мне нужно прибавить. Мне очень интересно все это.

– Как ты думаешь, будут ли данные чаще использоваться, допустим, агентами, чтобы найти потенциального клиента или матч для просмотра?

– Однозначно. Уже сейчас можно часто слышать, что некоторые игроки говорят «мне больше подходит Ла Лига / какой-то конкретный клуб по стилю игры», и данные однозначно могут помочь игроку понять, так ли это. Но, конечно, у игрока есть внутреннее ощущение, и к нему тоже важно прислушиваться. 

– Еще один пример – Кевин де Брюйне, использовавший данные, чтобы показать свою значимость для команды. Ты бы задумался, чтобы проконсультироваться с кем-то для сравнения себя с другими?

– Да. Насколько я помню, они использовал такие услуги при переговорах о новом контракте. И если ты используешь данные, ты предоставляешь факты, а не мнение какого-то человека о себе. Поэтому никто не может сказать тебе «нет, это не так», потому что твоя точка зрения – правда, и у тебя есть данные, подтверждающие это.

– Сейчас ты игрок «Барселоны». Какую статистику ты просишь у аналитиков?

– Всегда спрашиваю данные после игр и тренировок. Иногда мне кажется, что я провел хорошую тренировку, но, глядя на данные, могу понять, что могло быть еще лучше. И данные помогают увидеть реальную картину, а не полагаться только на мои ощущения. Например, сейчас в «Барсе» я нечасто делаю тесты на спринты и ловкость, но иногда, глядя на данные, понимаю, что мне есть над чем поработать. 

– Смотришь ли ты на какие-то тактические метрики?

– Да, пасы в финальную треть, успешные пасы, пасы и продвижения мяча, ведущие к ударам. Чаще всего они появляются у меня в инстаграме, но как мы и говорили – я бы хотел иметь приложение, где я мог выбрать все, что мне нужно.

– Клубы используют огромное количество данных, чтобы помогать игрокам в развитии. Как тебе кажется, как вообще используются эти данные: чтобы помогать или больше контролировать?

– Я думаю, больше, чтобы помочь. Иногда есть такое ощущение, что тебя хотят проконтролировать и что вообще все против тебя, но я понимаю, что на самом деле все наоборот – люди, работающие в клубе, хотят только помочь тебе. И даже тогда, когда ты не в настроении, и слышишь от кого-то, что ты сегодня не очень в хорошей форме, ты можешь сказать «Ой, да заткнитесь вы», но я осознаю, что все только хотят помочь. 

– Задам тебе открытый вопрос: как ты думаешь, что могут улучшить аналитики данных, чтобы доносить до тебя информацию, нужную именно тебе?

– Определенно приложение было бы очень полезным, и я бы пользовался им.

– А что-то образовательное, например, пояснения, как работать с данными?

– Да, да, это вообще отлично! Было бы здорово, если бы люди, работающие в клубе, могли объяснить, как анализировать данные, какие из них правильные, а какие нет, что важно для моей позиции. Но в то же время это сильно зависит от игрока – кому-то более важна физика, кому-то техника, но было бы хорошо, чтобы нам помогали учиться пониманию данных. 

Принципы аналитического отдела «Аякса» в работе с футболистами

После видео с разговором с Френки Воссе сформулировала несколько правил в общении аналитиков с футболистами.

1. Молодые футболисты принадлежат поколению Z – это люди, привыкшие к быстрому темпу жизни, эгоцентричные, постоянно желающие становиться лучше и быть услышанными. Они хотят принимать решения на основе доступной информации, и чтобы получить их внимание, есть всего 8 секунд, иначе они легко отвлекутся. В случае аналитики им нужно всего 1 число. Важно то, что они не хотят быть мотивированными – хотят быть вдохновленными. Например, им не нужно говорить «ты не пробежал достаточное количество метров, нужно пробежать больше», нужно именно вдохновить примером другого.

2. Статистика должна открывать им глаза и помогать понять игру лучше, а также позволять сравнивать себя с другими. Важно, чтобы доносились именно факты, а не субъективные ощущения.

3. Статистика должна быть понятной и легко объяснимой. Один из концептов, используемый «Аяксом» – скорость игры, она же speed of play – агрегированная метрика из комбинации скоростей игроков и мяча. Аналитики «Аякса» посчитали, что в групповом этапе ЛЧ-2019/20 быстрее всех играли «Ювентус», «Боруссия» и «Реал», «Аякс» находился в середине, а медленнее «Зенита» и «Локомотива» были только «Генк» и «Динамо Загреб». «Аякс» считает эту статистику по всем своим играм и тренировкам, чтобы адекватно оценивать интенсивность. Например, в сравнении со средней игрой в чемпионате Голландии скорость игр на урезанном поле в меньших составах на тренировках меньше на 25%, в средней игре ЛЧ она выше на 10%, а скорость игры ответного полуфинала «Аякс» – «Тоттенхэм» была выше на 26%. Это число очень понятно и отлично воспринимается игроками – им просто ускоряли видео матча чемпионата на 10 процентов для ЛЧ, чтобы показать, что их ждет. 

4. Игроки все равно получат информацию – важно, чтобы она доходила к ним из правильных источников. Социальные сети, различные интернет- и тв-медиа, провайдеры данных могут давать немного разные цифры даже по простым метрикам вроде процента точных передач или суммарного xG, поэтому клубам следует внедрять использование унифицированных данных внутри клуба.

В «Аяксе» считают, что у аналитиков должен быть готовый ответ на почти любой вопрос игрока. Также, в клубе каждый ассистент тренеров и основной, и молодежных команд – ментор определенной группы игроков, и решает внутри каждой группы, какие данные загружать тому или иному футболисту.  В то же время Воссе говорит, что можно дать игрокам все детальнейшие данные, но очень важно наводить их на то, что им нужно. 

5. Важно донести игрокам, что статистика – это не соревнование. Воссе рассказала отличную историю, как она однажды играла с футболистами «Аякса» в карты. Применяя все свои аналитические способности, она победила в одной партии, но проблема в том, что это была уже где-то 25-я партия в принципе. Спортсмены же хотели играть снова и снова, потому что каждому из них хотелось выиграть. Но статистика все-таки не об этом – она должна объяснить игроку, как сделать его лучше.

Эта же мысль важна и для аналитиков. Мы часто говорим о сложности моделей и красивости графиков, которые мы можем сделать – но иногда стоит остановиться и задать себе простой вопрос: а как это помогает тренерам и игроками? Не выглядит ли это соревнованием уже среди аналитиков, в котором важно показать, что ты можешь сделать самую сложную модель и гордо поделиться ею в твиттере или на конференции? Аналитикам важно понимать, какие выводы можно сделать из их исследований. 

6. Игрокам нужно объяснять, как работать с данными. Самый простой пример заблуждения в использовании фильтров. Например, можно посмотреть статистику по проценту тех же точных передач, но отфильтровать своих конкурентов по возрасту и быть лучшим в своей возрастной категории. Конечно же, это неверный вывод, сделанный на неполной информации. В то же время иногда стоит фильтровать данные, например, фланговые игроки будут делать больше спринтов, чем игроки центра поля, но это не значит, что игроки центра поля хуже в спринтах – у них просто другая роль.

Аналитический отдел «Аякса» – пример того, как клуб должен работать с данными.

Уровень анализа данных в «Аяксе» – уникальный. Они начинают оценивать данные игроков с 12-14 лет. На основе цифр ищут ответы на вопросы: стоит ли тренироваться и играть на меньших площадках, как учесть физическое развитие ребенка при переходе в команды старше возрастом. Трекинговые данные по играм собирают с команд U-16.

Отдельное направление исследований – вратари. При подготовке игроков в академии клуба анализируют, куда и как долго смотрит вратарь перед ударом или сэйвом. Например, пенальти лучше отражают те, кто фокусируются на мяче и области в полметра вокруг него, ждут до последнего и только после этого решают, что делать. Ниже процент сэйвов у тех, кто во время разбега бьющего смещает взгляд на ноги и начинает нырять влево или вправо. В момент до удара бьющий пользуется этим и забивает таким вратарям чаще. Замечая такие привычки у киперов, их тренируют так: ставят на поле большой проектор таким образом, чтобы вратарь видел только голову игрока перед разбегом, а ноги замечал только за полметра до удара – как раз тогда, когда вратарю нужно концентрироваться только на мяче.

Также «Аякс» изучил, как вратари прыгают за мячом: с помощью 3D-инфракрасных камер и робота-пушки симулировали такой удар с 16 метров, что вратарь сможет сделать сэйв, только если абсолютно идеально прыгнет за мячом. 

Выводы: 

1. Голкиперу не нужно подпрыгивать/пружинить перед ударом, так как часто он не приземляется на землю в момент нанесения удара и не успевает оптимально прыгнуть. 

2. Лучше перед прыжком опираться на противоположную стороне прыжка ногу.

3. В стойке перед прыжком лучше ставить ноги на ширину 3/4 их размаха. И в «Аяксе», и в Голландии в целом вратарей обычно учили более узкой стойке ног (на уровне ширины плеч), и когда Онана пришел в «Аякс» с более широкой стойкой, его хотели переучить, но после исследования оказалось, что стойка Онаны более правильная.  

У бьющих игроков тоже выявили закономерность: больше голов забивают те, кто в среднем больше смотрят на цель перед ударом, затем мгновенно на мяч и только потом наносят удар. 

И в финале что-то из области фантастики: на своем стадионе они используют систему Hawk-Eye, которая определяет полноценные 3D-модели игроков и распознает любые их движения, анализ которых можно использовать уже во время матча – задержка составляет всего 10 (!) секунд. Это позволяет команде аналитиков проводить более детальный анализ матча, основываясь не только на видео, но и на самых детальных данных с очень небольшой задержкой. Вместе с нарезкой видео, основные советы, полученные из данных, доносятся тренеру в перерыве. 

Телеграм-канал «Laptop Coach» о футбольном Data Science, моей работе в структуре Бундеслиги и тренерской карьере в «Тасмании Берлин»

Фото: globallookpress.com/Sander Chamid, Sebastian El-Saqqa