НХЛ. Межсезонье
Наталия ШМЕЛЕВА
из Атланты
Качество и точность статистики в НХЛ улучшается с годами быстрыми темпами. Возможно, нашему хоккейному руководству стоит внимательно изучить заокеанский "прорыв в статистике", иначе на Олимпиаде в Сочи партнеры из Северной Америки могут преподнести очередной неприятный сюрприз, который вновь возродит в памяти печальный Ванкувер.
Недавно с рядом генеральных менеджеров НХЛ встретился молодой профессор из университета "Нью-Хэвен" Кевин МАДЖЕОН, который познакомил лигу со своей новой методикой анализа. Кстати, несколько команд НХЛ уже пользуются его системой.
Когда профессор Маджеон выступал с лекцией о своей методике в джорджийском Институте технологий, ваш корреспондент встретилась с ним и попросила познакомить со своими методиками российского читателя.
- Мы предложили ряд новых статистических параметров, которые отражают уровень выступления игроков более точно, чем традиционная статистика, доступная всем на сайте НХЛ, - подчеркнул Кевин. - Рассчитываем вероятности того, что гол будет забит в те или другие ворота, когда определенный игрок находится на льду. Учитываем значимость гола - был ли это критический момент, когда одна шайба решала исход игры, или же это был гол, когда исход встречи был уже ясен.
Математическая модель может содержать больше информации, чем в состоянии удержать тренерский глаз, который видит только один момент игры. В этом смысле, конечно, было бы идеально, если бы каждый игрок на льду имел свой GPS. Такой анализ позволяет получить больше информации о соперниках, а также об игроках, которых команда хотела бы приобрести.
- Можете привести ваши расчеты для кого-то из российских хоккеистов?
- Пожалуйста, вот вам для примера метрика Ильи Ковальчука. В этом году он на 48 процентов выше среднего по лиге по проценту эффективных бросков. Он был лучшим игроком "Нью-Джерси" в этом сезоне по количеству возникших голевых шансов команды в его присутствии на льду. Статистический показатель Ковальчука - 85,34. Это означает, что за все то время, которое Ковальчук провел на площадке в сезоне, команда могла забить примерно 85 раз. Причем 57 возможностей возникли при игре в равных составах - и это третий показатель в его команде.
- Приведите для сравнения показатели Павла Дацюка.
- Он в общей сложности мог повлиять своим присутствием на 65 голов. Однако это абсолютная цифра. Сравнивать надо среднее количество шансов за игру. У Ковальчука таких шансов - 1,48, а у Дацюка - 1,45. Если мы посмотрим на коэффициент полезности, то по традиционной статистике у Ковальчука "-27", а по нашей - всего лишь "-5,6". У Дацюка же "+12" и "+10,8" соответственно.
То есть наши расчеты, подробности которых я пока не хотел бы раскрывать в прессе, говорят, что Ковальчук играет не так малополезно, как утверждает официальная статистика НХЛ. Хотя суммарно в защите и нападении Дацюк для своей команды все же более полезен, чем Илья.
- Какие еще данные вы предоставляете командам?
- Мы даем анализ выступления каждого игрока после каждой игры и анализ того, насколько успешно выступила команда в целом. То есть по статистическим данным матча рассчитываем вероятность выигрыша и наиболее вероятный счет. Победа той или иной команды нашими моделями предсказывается с точностью 93 процента, а счет - с точностью 70 процентов! Также наши данные помогают скаутам в поиске игроков по лиге.
- Можете для примера сравнить показатели звездных новичков НХЛ прошлого сезона - россиянина Александра Бурмистрова и канадца Джеффа Скиннера?
- Поскольку Бурмистров очень мало играл в большинстве, то правильнее будет сравнивать шансы команд в равных составах. При Бурмистрове "Трэшерз" могли забить 33 раза, а при Скиннере его команда могла бы послать 55 шайб в сетку противника.
Если мы рассматриваем показатели этих игроков в защите, то ситуация обратная - Скиннер практически не играл в бригадах меньшинства. Когда Бурмистров был на льду, его команда в равных составах пропускала в среднем 0,56 гола за игру, а "Каролина" - 0,71 при Скиннере. Эффективность бросков у Бурмистрова составляет 70 процентов от среднего уровня в лиге, а у Скиннера - 120 %. То есть, учитывая все коэффициенты, при ста бросках Скиннер забьет на 5 голов больше, чем Бурмистров.
Если сравнивать коэффициенты полезности этих игроков, рассчитанные по нашей методике, то у Бурмистрова этот показатель "-8,6", а у Скиннера - "-2,7". В общем, канадец пока более полезен, чем россиянин.
- Одним из важных критериев оценки игрока для скаутов является его психологические характеристики. Ваша математическая модель вряд ли может это учитывать.
- Да, наша модель напрямую не измеряет психологию или лидерство игрока. Но поскольку модель схватывает уровень выступления игрока, то лидерство спортсмена уже будет заложено в его статистике. Правда, мы пока не знаем, насколько велик "психологический вклад" в цифры.
- Насколько востребованы в НХЛ ваши услуги?
- Мы консультировали "Питтсбург", когда клуб попал в трудное положение из-за травм Малкина и Кросби. Директор команды по работе с игроками Дэн Маккиннон подтвердил, что наш анализ помог им не только лучше изучить уровень своих игроков, но и проанализировать всю лигу, всех соперников.
- Ваш статистический анализ может помогать в международных соревнованиях, для которых статистических данных очень мало?
- Поскольку статистика есть для всех игроков НХЛ, то тренеру достаточно посмотреть, скажем, на цифры хоккеистов сборной Канады, чтобы понять их сильные и слабые стороны. Более того, тренер, глядя на такие данные, сможет разработать специальные стратегии и противопоставить сопернику нужных игроков. Разработкой данного вопроса мы как раз сейчас и занимаемся.
- Можно при помощи вашего анализа подобрать оптимальные звенья?
- Как раз этот проект планируем начать в следующем году - искать оптимальные комбинации в тройке с учетом игровой стратегии оппонента. Кого кому можно противопоставить, чтобы увеличить вероятность выигрыша. Каждая победа приносит команде НХЛ около двух миллионов долларов. Кто же откажется от лишней прибыли?