Komentáře

Kam se ubírá analýza sportu?

4.12.2018 — by The Hockey Ninja0

main

Komentáře

Kam se ubírá analýza sportu?

4.12.2018 — by The Hockey Ninja0

Poznámky z multioborové konference v Budapešti

Ve 21. století, v období přebytku informací, velkých, ba úplně největších dat, revolučních metod a moderních, výkon zlepšujících technologií to mají sportovci možná ještě těžší než kdy dřív. Co mají dělat a nedělat, jak se vyznat v moři rad a doporučení, jídelníčků i doporučení k tréninku? A jak jim můžeme pomoct my ostatní, co se kolem nich ochomýtáme? A můžeme jim vůbec pomoct? I to se řešilo na 5. ročníku konference Sport Data & Performance, která se konala koncem listopadu v Budapešti.

Akce byla zajímavě rozkročená, prezentoval jsem na ní analytické pokroky v ledním hokeji (odkaz na prezentaci), ale mluvilo se třeba i o australském fotbalu, o vývoji mikročástic pro plavce, prevenci zranění, machine learningu, tenisu nebo třeba precizním testování přesnosti gps a rádiových trackerů.

Podobné akce jsou skvělé pro inspiraci, nakopnutí vlastních projektů a určité bilancování, jak na tom vlastně v porovnání se světem jsme. Proto jsem cestou zpátky sepsal pár svých poznámek. Pokud by vás náhodou zajímaly, tady jsou.

1) Revoluce už dávno probíhá, ať se vám to líbí nebo ne

Vždy, když jsem na nějaké podobné konferenci, připadám si jako v úplně jiné dimenzi vesmíru. Uprostřed debat, které se odehrávají v jiném časoprostoru než většina vyjádření, objevujících se pravidelně v českých médiích.

Kdybych to měl shrnout, je naprosto legitimní mít výhrady ke spoustě bombastických prohlášení technologických inovátorů (nebo třeba analytiků). Problém je, že odmítáte-li je jedním šmahem, ztrácíte tím kontakt se světem (resp. citlivost rozlišovat mezi novými věcmi). Jednak nemáte monopol na skepsi (věřte mi, ta je součástí popisu práce většiny návštěvníků konference), zároveň ostatní na vás nečekají. A teď nemluvím jen o změnách ve fotbalu, hokeji nebo třeba basketbalu.

Fascinující přednáška Steva Haakeho ze Sheffieldské univerzity představila, jak vědci pomáhají sportovním svazům v oborech jako judo, box nebo třeba skoky do vody. Snaží se líp cílit na medaile a systematicky pracovat se sportovci. Může to být nějaká technologická novinka, nebo třeba jen velmi šikovný systém práce s videem, který pomůže trenérovi dát okamžitý feedback sportovci při tréninku. V kombinaci s tím, co víme o učení, proti nim argument “my jsme se k tomu žádný pomůcky nepotřebovali” neobstojí.

2) Video is everything

Má to samozřejmě jeden velký háček. Vše, co děláte a chcete předat dál, by mělo být pro sportovce a jejich trenéry srozumitelné a uživatelsky přívětivé. Znamená to používat dobré vizualizace, mít k dispozici dobré video, mít ho k dispozici pokud možno okamžitě a dobře volit priority. Spousta sofistikovaných nástrojů má vlastně velmi jednoduchý interface a doporučení od jejich tvůrců je triviální: zjistěte, co trenéři/sportovci chtějí a vyvíjejte nástroje/aplikace/pomůcky společně s nimi!

Stejná logika se týká i lidí, kteří pracují jen s daty. Strčíte-li trenérovi report se sebelepšími čísly, žádný zázrak s nimi neudělá. Trenéři jsou přitom sami zdrojem spousty užitečných informací. Společnost Skunk Sports například nechala tipovat kouče ve fotbale, kolik jejich hráči naběhali kilometrů v právě skončeném zápasu. Jejich odhady byly opravdu velmi blízko naměřeným číslům.

3) Sport je objekt vědeckého zkoumání

Musím přiznat, že se v posledních letech zlepšuju. Když hokejový trenér zmíní v rozhovoru, že hokej není žádná věda (a editor to střelí rovnou do titulku), už si ani nechci trhat vlasy! Sporty mají jasná pravidla a tisíce zápasů/střetnutí/závodů, které obsahují mraky informací. Zároveň se vyvíjí technologie, atletické schopnosti, taktiky. Už jen samotná představa, že nemůžeme za použití vědeckých metod zkoumat, jak se chovají nejlepší sportovci na světě a snažit se využít poznatků při výchově a developmentu dalších generací, mi přijde naprosto absurdní. Všichni hrajeme furt to samý, dřevěný vs. kompozitový hokejky nejsou žádný rozdíl. Pravidla taky vůbec nemění hru a ti gólmani v osmdesátkách dělali úplně to stejný jako dneska, žejo?

A to samozřejmě není řeč o využití znalostí psychologie, neurologie, pedagogiky a dalších oborů pro lepší chápání, jak přistupovat k přípravě a tréninkovému procesu. Otázkou není “jestli”, ale “jak”?

4) Rychlé vs. pomalé myšlení

Všechny teoretické modely i empirická zjištění jsou ale pochopitelně pouze jednou stránkou mince. O výsledku primárně rozhoduje sportovec/kyně na hřišti (v ringu/v bazénu). To on/a se musí rozhodnout v setině sekundy, kde zpravidla není prostor na otevření notebooku s excelem.

Profesor Tamás Sterbenz z místní univerzity celkem trefně přirovnal rozdíl mezi sportovcem a trenérem k pomalému a rychlému myšlení ze stejnojmenné populární knihy od Daniela Kahnemana. V populárním bestselleru Kahneman vysvětluje na stovkách výzkumů, jak lidská mysl funguje. Většinu času jede na autopilota (=rychlé myšlení), které je efektivní, relativně spolehlivé a hlavně bezprostřední. Díky němu chodíte ve městě po ulici, posloucháte podcast a nepřejede vás auto.

Když na vás někdo vybafne: “kolik je sedmnáct na druhou?” a vy se tím opravdu začnete zabývat, spouštíte pomalé myšlení. To je energeticky výrazně náročnější (fakt se vám nechce takovou blbost počítat), racionálnější a přemýšlivější částí vašich mozkových procesů.

Převedeno do světa analýz a vědeckých zjištění: naše závěry a doporučení mají často podobu stravitelnou jen pomocí pomalého myšlení. Sportovec/sportovkyně ale na velké přemýšlení nemá čas, trénink a veškeré srandy okolo směřují k tomu, aby se rozhodoval/a intuitivně, s pomocí “svalové” paměti. Překonat tento rozpor a vymyslet, jak přínosné informace převést do praxe, je obrovským úkolem pro trenéry, analytiky, výrobce nových technologií. Úkolem s obrovskou zodpovědností.

5) Jak posuzovat efektivitu?

Sport je dost specifický obor. Sportovci a sportovkyně zkouší a hledají každý, co jim pomáhá nejlíp ve zvyšování výkonů. Mluvíme o metodách tréninku, mentální přípravě, kondici či životosprávě. V takhle širokém spektru pochopitelně spousta z nich věří ve věci, jejichž efekt je vědecky neprokázaný. O přestávkách mezi přednáškami jsme si tak povídali o paradoxních situacích z praxe, kdy klub ví, že kupuje věc, která nic empirický nezlepšuje, jeho odborný personál to ví taky, ale sportovci ji vyžadují, takže je blbé jim v tom bránit. Placebo existuje.

Nemá cenu přitom zastírat, že speciálně v oboru technologických gadgetů se vyskytuje enormní množství bullshitu. Data prezentovaná na konferenci mluvila o nízkých procentech případů, kdy bylo možné opravdu plnohodnotně replikovat vlastnosti zařízení/technologie slibované výrobcem. Kristof de Mey z univerzity v Ghentu uvedl tvrdá data z fotbalu. Navzdory spousty technologií a moderních pomůcek slibujících prevenci zranění “hamstringů”, jejich počet za poslední roky vzrostl. Jenže zase – znamená to, že investice do lepšího fyzioterapeutického servisu nefungovaly, nebo že bez nich by byl nárůst zranění ještě větší? Zkoumat efektivnost předcházení zraněním je podobné jako analyzovat efektivitu defenzivy. Čím lepší je, tím víc vlastně není vidět.

Opatrnost je na místě. Zároveň nedělat nic a nesnažit se zlepšovat podmínky pro práci je vlastně nezodpovědné.

last but not least: Stejně někdo musí rozhodnout. A ten/ta by měl/a vědět co dělá

Budoucnost (a spíš už současnost) přináší sportovcům, sportovkyním, klubům i svazům spoustu výzev. Na jedné straně se nabízí pestrobarevné louky, plné jednorožců a unikátních zlepšení výkonnosti, na druhé straně obavy ze zbytečně vyhozených peněz a aplikace šamanských metod. Jenže jak se v tom všem vyznat? I pokud vyhodíte všechny analytiky a lidi, kteří chtějí do vašeho sportu vecpat “ty nesmyslný novoty”, stejně budete muset vymyslet způsob, jak se k nejrůznějším novým technologiím postavíte. Jak budete posuzovat jejich efektivitu, jak budete rozhodovat, které vyzkoušíte, kterým dáte šanci a kdy je vyhodíte?

Správné analýzy sportu vás totiž neposouvají jen dál, protože narazíte na výhodu, o které ostatní neví. Míň viditelným a možná zásadnějším přínosem je, že se naučíte systematicky pracovat s informacemi a hodnotit efektivitu svého rozhodování.