Big data osvaja Svjetsko nogometno prvenstvo

Tijekom nadolazećeg Svjetskog prvenstva u nogometu u Kataru, igrači će u roku od nekoliko minuta nakon posljednjeg zvižduka svake utakmice dobivati detaljnu analizu svoje izvedbe na terenu. Napadači će svojim trenerima i suigračima moći pokazati koliko su trčali i bili ignorirani od potencijalnih asistenata, a braniči će imati podatke o tome koliko su mučili i maltretirali protivničku momčad kada je imala posjed.

Prema najnovijem istraživanju objavljenom u časopisu Nature, analiza podataka sada pomaže upravljati svime, od transfera igrača i intenziteta treninga, do ciljanja gola protivnika i preporučivanja najboljeg smjera za izbijanje lopte u bilo kojem trenutku na terenu.

Već sada mnogi timovi koriste tehnologiju u nosivim prslucima i trakama sa senzorima koji mogu osjetiti kretanje, pratiti položaj pomoću GPS-a i brojati udarce po lopti za svaku nogu. Kamere pod više kutova snimaju sve, od dobivenih duela glavom do toga koliko dugo igrači drže loptu. A kako bi shvatili ove informacije, većina elitnih nogometnih momčadi sada zapošljava analitičare podataka, uključujući matematičare, podatkovne znanstvenike i fizičare odabrane iz vrhunskih kompanija i laboratorija kao što su računalni div Microsoft i CERN, europski laboratorij za fiziku čestica blizu Ženeve u Švicarskoj.

Zauzvrat, uvidi analitičara mijenjaju način na koji se igra igra: napadači rjeđe pucaju iz daljine, krila češće dodaju suigraču umjesto da ubacuju duge lopte, a treneri su opsjednuti osvajanjem posjeda visoko na terenu.

"Big data podaci otvorili su novu eru nogometa", kaže Daniel Memmert, sportski znanstvenik na njemačkom sportskom sveučilištu u Kölnu. "Promijenili su filozofiju i ponašanje timova, način na koji analiziraju protivnike i način na koji razvijaju talente i skautiraju igrače."

Matematički model koji pretpostavlja da su postignuti i primljeni golovi raspoređeni oko srednje vrijednosti, a razvili su ga epidemiolozi sa Sveučilišta Oxford u Velikoj Britaniji, točno je predvidio da će Italija pobijediti Englesku na međunarodnom turniru Euro 2020. Također je ispravno pogodio šest od osam četvrtfinalista.

Takav uspjeh nije neobičan. "Statistička predviđanja utakmica točnija su nego što mnogi ljudi misle", kaže Matthew Penn, doktorant na Oxfordu, koji je razvio model Eura 2020.

"Svakom timu želite dati ocjenu ofenzivne i obrambene snage, a to izračunavate iz ukupnog broja golova koje je svaki tim postigao i relativne težine njihovih protivnika", kaže. "Završite s ovim velikim skupom jednadžbi koje treba riješiti za ova dva skupa snaga, a onda postaje stvarno vrlo lako predvidjeti svaki meč."

Za nadolazeće Svjetsko prvenstvo u Kataru, Pennov model sugerira da Belgija, jedan od protivnika Hrvatske u grupi, ima najveće izglede za podizanje slavnog trofeja, a slijedi je Brazil. Hrvatska je prema tom modelu na 12. mjestu favorita za osvajanje prvenstva.

Većina vrhunskih klubova i reprezentacija, počeli su zapošljavati analitičare podataka prije više od deset godina. 

Mnogi analitičari dio nedavnog uspjeha londonskog kluba Brentford FC pripisuju internom algoritmu koji ocjenjuje igrače u različitim ligama i pomaže timu da regrutira podcijenjene zvijezde. Tim za podatke Liverpoola, koji uključuje fizičare koji su ranije radili u CERN-u i Sveučilištu Cambridge,  napravio je model koji može procijeniti čine li igračeve akcije na terenu gol vjerojatnijim. A u suradnji sa španjolskim velikanom FC Barcelonom, sportski znanstvenici sa Sveučilišta u Lisabonu, prošle su godine objavili analizu o tome koliko dugo traju prilike za različite vrste dodavanja u utakmici.

Klubovi i repke ne moraju sami generirati neobrađene podatke za ovakve taktičke analize. Umjesto toga, mogu kupiti informacije od komercijalnih tvrtki koje koriste snimljene utakmice za prikupljanje podataka ishoda nekih 3000 velikih događaja u igri, uključujući driblinge i dodavanja. U početku su se takvi podaci bilježili ručno, ali sada se to obično radi pomoću AI-a, odnosno algoritama računalnog vida. Ti podaci često dolaze sa sažetkom statistike, kao što je stopa dodavanja svakog igrača.

Kada sredinom prosinca ove godine završi svjetsko nogometno prvenstvo i saznamo tko su bili četvrtfinalisti, polufinalisti i finalisti, odnosno tko je osvojio veliki pokal FIFA-e, možda ćemo otkriti da su to bile ekipe s najboljim podatkovnim znanstvenicima koji su CERN i Microsoft zamijenili zelenim travnjacima.

Ne bojte se, Hrvatskoj big data neće ni pomoći ni odmoći. Mi smo toliko nepredvidljivi da nikakvi računalni modeli i AI nemaju pojma što smo u stanju postići ili zabrljati. A možda se varamo?