Komentáře
Srovnání xG, GameScore, iSport score a Hockey Logic indexu
Všude je hodně čísel, ale málo vysvětlení. Co měří nejnovější hokejové metriky?
Všude je hodně čísel, ale málo vysvětlení. Co měří nejnovější hokejové metriky?
Poznámky z multioborové konference v Budapešti
Každý den se 1,4 miliónů lidí v Česku nechá napálit zavádějící nebo vymyšlenou statistikou.
Sportovní analytika nestojí na jednom čísle.
Neptej se PROČ, ptej se JAK je možné využít nových dat v hokeji
Vydat se v zimě na Floridu je jako cestovat časem. Ze zablácené české reality se totiž ocitnete v příjemně prosluněném prostředí s dvacetistupňovými teplotami a typickou slaností vzduchu, signalizující blízkost nějaké té větší louže než je Mácháč. Tohle že je únor?! Beru!
Cestoval bych ale i někam, kde se nedají pořídit takovýhle fotky, pokud by se zde odehrávalo akce jako na Floridě. Místní Panthers totiž jako první klub NHL zorganizovali konferenci/workshop o analytice ve sportu #PAWS 16 (Panthers Analytics Workshop). Tedy o všech pokročilých a moderních statistikách a jejich potenciálnímu využití ve sportovních klubech, v médiích anebo třeba v ekonomických rozvahách NHL.
Jak se potvrdilo, situace za Atlantikem je výrazně odlišná od toho, co se děje v Evropě, speciálně v Česku.
Zatímco v Extralize se podle veřejných informací pouští do objevování světa pokročilých statistik několik málo klubů (nejvýrazněji se k tomu přihlásil Liberec), v NHL jsou už tyto analýzy součástí běžné debaty. Na workshopu se k nim vyjadřovali skauti, asistent trenéra Panthers i televizní moderátoři a hlasatelé. Neznamená to, že by si všichni nadšeně dodělali doktorát ze statistiky a na místě si vyměňovali matematické vtípky. Každý z nich ale ví o existenci nových statistik či metod a přemýšlí, jestli a jak je může využít při své práci.
Přitom Florida Panthers nepatří mezi nejznámější proponenty analýzy čísel v NHL, loňský žebříček ESPN tým zařadil do kategorie průměrně zainteresovaných a hlavní mozek celé akce, Brian Macdonald je oficiálně ředitelem analytické sekce týmu teprve druhou sezónu. Přesto považují téma za natolik důležité, že k němu uspořádali podobnou akci, která velmi pravděpodobně bude mít pokračování.
Typickou pasivně agresivní reakcí na existenci sportovní analytiky je: “A to teď jako vyhodíme kouče a budeme všechno rozhodovat podle čísel?!” Ne. Datová analýza je nástroj, který vám může pomoct. Stejně jako postřehy videokouče, fyzioterapeut nebo kondiční kouč přinášející informace o životosprávě nepřevezmou celé řízení klubu. Pokud nejste fanoušek Colorada (*smutný povzdech*), váš tým to už pochopil a přemýšlí o pár kroků dál.
#PAWS16 byla unikátní akcí proto, že nabídnula ukázkovou možnost dialogu. Zatímco předchozí akce se uskutečnily v režimu “nadšenci sobě” se spoustou podnětných objevů na základě vědeckých metod, floridský workshop vedle sebe rozesadil lidi z NHL, klubů NHL (i NFL) a hokejové bloggery a nechal je mluvit o věcech, které je trápí a které zrovna řeší.
Nebudu lhát, statistiky, podle nichž údajně jeden z přítomných skautů NHL vybírá brankáře, nevypadaly optikou posledních let příliš informovaně, ale i to patří k postupné změně, kterou přináší analýzy dat.
Ať už totiž potkávání vědeckých metod se sportem dopadne jakkoliv, výsledek nebude mít scénáristicky vypilovanou podobu Moneyballu, kdy týmy ovládne Brad Pitt za hlasitého práskání dveřmi odcházejících old-school skautů. Výsledek bude mít mnohem pestrobarevnější podobu a ten, kdo nejefektivněji spojí moudrost zažitých hokejových pořádků a možností nových technologií, vyhraje. Teda… bude mít největší pravděpodobnost vyhrát.:)
Jedno z nejzapamatovatelnějších vystoupení měl na konferenci J. B. Spisso, který má u Panthers na starosti “leadership & cultural development”. “Džejbí” je bývalý voják ze speciálních jednotek, který nám nejenže poradil, jak se sblížit s rumunskými neanglofonními vojáky v Afghanistánu (trávit s nimi čas a koukat na jejich pitomý seriály), ale hlavně zdůraznil téma důvěry a komunikace.
Ve své roli v týmu využívá zkušeností z armády a snaží se zde nastolit podobné “bratrství ve zbrani”. To obnáší komunikaci s hráči, zjišťování, co je trápí, co je naopak motivuje, jestli mají společné cíle. Ať už tento “vztahový koučing” obdivujete nebo ne, právě #PAWS16 nabídla momenty, v nichž bylo vidět, v jak odlišných termínech uvažují “datoví nerdi” na jedné straně a standardní zástupci hokejového průmyslu na straně druhé. K rumunštině to má jen kousek.
Co z toho vyplývá? Můžete mít geniální studii a přijít na skvělou konkurenční výhodu, ale pokud ji nedokážete vysvětlit lidem mimo váš okruh, zůstane schovaná v zaprášených koutech vašeho blogu. Trenér/novinář musí pochopit, o co jde, a mít důvěru k osobě a erudici autora. Jinak pochopitelně nepřijme návrhy, jejichž implementace by ho potenciálně mohla stát místo.
Statistická revoluce v hokeji začala u Corsi, ale dnes je nekontrolovaně rozběhlá do všech koutů fungování klubu. Pro týmy z NHL je prodej lístků největším zdrojem příjmů a je tedy obrovskou ekonomickou prioritou. Florida zaměstnává kolem třiceti lidí jen v oddělení zaměřeného na prodej, kteří denodenně využívají analytických nástrojů pro vytipování nejlepších typů nabídek pro potenciální zákazníky. NHL má zase sofistikovaný nástroj na určení ideální ceny lístků pro různé hokejové trhy.
Ale i když se soustředíte pouze na sportovní analýzy, objevíte nepřeberné množství pokladů . Rob Vollman a Michael Schuckers prezentovali na konferenci pohled do historie i na současnost hokejové analytiky, která v sobě aktuálně zahrnuje deskriptivní (co bylo) i preskriptivní (jak to dopadne) analýzy, časově normované statistiky (např. počet bodů za 60 min. na ledě) nebo třeba tzv. microstats (jako jsou vstupy do pásma). Arik Parnass na svém webu http://www.nhlspecialteams.com/ rozvíjí zasvěcené analýzy přesilovkových systémů, Jen Lute Costella zase s týmem dobrovolníků rozpitvala góly nejlepších hráčů NHL a naznačila, jak se jejich repertoáry liší. Kdo střílí góly z brejků, kdo potřebuje nahrávky, kdo chce puk? Zkoumají se brankáři, drafty, rozvoj mladých hráčů, tranzice hry nebo třeba nahrávky. A další desítky témat, s nimiž může přijít kdokoliv, kdo sleduje hokej a přemýšlí o něm.
Snažil jsem se to naznačit i v předchozích článcích, ale možná to nebylo zjevné: současné změny ve sportu nepřináší jednu novou statistiku, mění se přístup ke všem informacím.
Prakticky všechna hokejová data dnes vznikají pomocí manuálního zápisu. V NHL nebo v Extralize skupina pověřených zapisuje podle pokynů sledované události (ano, v NHL jich je výrazně víc), z nich pak vznikají reporty z utkání a ty pak používají analytici. Anebo si nasbírají vlastní data z videa. To není úplně ideální proces, jednak je časově náročný (z vlastní zkušenosti: nasbírat data z jednoho zápasu z MS může trvat klidně i 7 hodin) a také docela subjektivní. Zní to překvapivě, ale často se těžko domlouváte s vlastním svědomím, jestli předchozí akce byla nepovedenou střelou nebo jen nahozením, jestli brankář o puk škrtnul, nebo ne. Když do toho přidáte desítky lidí a desítky názorů, vznikají potenciální problémy, ovlivňující kvalitu dat.
Dalším krokem statistické ofenzivy bude zavedení automatizovaného systému sběru dat. S kamerami nebo čipovými senzory už se dlouhodobě experimentuje, v mnoha sportech se už využívají. Jak připomněl Michael Shuckers, i NHL už v 90. letech měla informaci o rychlosti střely díky čipu uvnitř kotouče. V dnešní době by bylo možné z každého zápasu vytěžit obrovské množství informací – ideální postavení hráčů, pozice brankáře vůči střele, vhodnost nahrávek, průměrné rychlosti hráčů a mnoho dalšího. V baseballové MLB nebo basketbalové NBA už podobné systémy implementovali, NHL je další na řadě.
Před očima se nám otevírají zcela nové světy, které můžou zásadně zatřást s mnohými zažitými postupy. Jak to vše dopadne a kdo z toho bude mít největší užitek? Kluby, hráči, média, fanoušci? Pravděpodobně všichni. Mé dojmy z Floridy se dají shrnout do jedné věty: Sportovní fanoušci žijí ve skvělé době a bude ještě líp!
Tento web je o hokeji a číslech. Ne o těch běžných, která znáte z každé sportovní stránky. Moderní sportovní analytika každým rokem přichází na nové souvislosti a rozvíjí pomocí nových statistik naše chápání, co je v jednotlivých sportovních odvětvích důležité a jak to u hráčů či týmů poznat. Pokud jste viděli film Moneyball, máte konkrétnější představu. Pro ostatní jsem sepsal malé vysvětlení těchto „nóbl statistik 2.0“.
Co na tomto webu najdete?
Doufám, že se vám stránky budou líbit a že budete mít důvod sledovat je na Facebooku nebo Twitteru.
Hezkou zábavu!
Honza Morkes
The Hockey Ninja
Dva zápasy ve dvou dnech jsou na hraně schopností hokejového brankáře v moderním hokeji. Týmy by měly častěji nasazovat na druhý zápas náhradníka jako Třinec ve čtvrtém zápase proti Spartě. Data to potvrzují.
„V play-off se vítězná sestava nemění.“ „Na play-off je třeba mít jasnou (brankářskou) jedničku…“ Tyhle poučky známe všichni a skoro o nich nepochybujeme. Chyba! Za analýz zápasů NHL jednoznačně vyplynulo, že gólmani dosahují horšího výkonu v druhém dni, pokud hrají dva zápasy po sobě. Rozdíl je vidět na číslech a činí zhruba 1 % v brankářské úspěšnosti zásahů v porovnání s výkonem náhradníka. Tento pokles výkonnosti se přitom neopakuje, pokud je mezi zápasy alespoň den volna.
Tolik tedy předpoklady. Jednoprocentní brankářská úspěšnost v české extralize rozdíl v dlouhodobé úspěšnosti mezi druhým a jedenáctým brankářem, Šimonem Hrubcem a Jiřím Trvajem, nebo mezi Jánem Lašákem a Danielem Dolejšem (data). Anebo jiná perspektiva: jedno procento může způsobit dva góly navíc v sedmizápasové play-off sérii.
Statistická revoluce dorazila i do hokeje. A nabízí lákavé možnosti pro fanoušky, televizní přenosy i trenéry.
Je dobře, že se liga snaží oživit hokejové statistiky novými parametry. Ale současná podoba Radegast indexu je prostě nesmyslná. Povím vám proč.
Na začátku byla chvályhodná snaha odměňovat hráče, kteří odvádějí důležitou a těžkou práci, neodrážející se v kanadském bodování. Není to chvályhodný tah, podporovat neviditelné hrdiny, stojící skromně v pozadí velkých týmových úspěchů? Statistika, s níž spojil své jméno hlavní pivovar českého hokeje, v současné podobě ale bohužel neměří nic užitečného a popírá všechny vědomosti, které jsme nasbírali v posledních 10 letech hokejové analytiky.