Файл: Качественные и количественные методы сбора информации в индустрии спорта.pdf

ВВЕДЕНИЕ

 Современный спорт претерпел множество изменений. Мировые лиги собирают миллиарды зрителей у экранов телевизоров, компьютеров и переносных гаджетов. Стоимость средних билетов на вторичном рынке на матч аутсайдеров NBA может достигать отметки в 500 долларов за место, а World Rugby угрожает целому государству, предупреждая его, что ни в коем случае не должно закончиться пиво в течение чемпионата мира в стране. Но все эти виды спорта прежде всего держатся на людях, на спортсменах, которые каждую неделю соперничают друг с другом, тем самым и обеспечивая результаты для своих команд. Современная планка соревновательного спорта чрезвычайно высока, и для того, что ее поддерживать нужно иметь конкурентное преимущество.

Одним из самых важных преимуществ является доступ к информации. Эту информацию чаще всего предоставляли скауты и селекционеры своих спортивных команд и клубов.

Десять лет назад во вселенной скаутов случился перелом. До: низкооплачиваемые романтики, которые жили за рулем, наматывали сотни тысяч километров в год и мокли у поля, потому что высматривали нового Месси. После: математики с ноутбуками, которые делали ту же работу (только эффективнее), но не вставая со стула.

• Главный по новичкам «Ливерпуля» вообще не смотрит футбол. С помощью статистики он нашел Кейта и одобрил трансферы Салаха и Коутиньо.

• Скаут «Боруссии» изобрел классный алгоритм, но что-то пошло не так: программа назвала лучшим посредственного защитника.

• Статистику для «Арсенала» считают 500 человек в Лаосе и Камбодже. Эти данные стоят миллионы евро, и все началось с провального трансфера Шамаха.

• «Арсенал» хотел привязать зарплаты к статистике.

• Депаю подбирали «Лион» с помощью математики. 

Целью данной курсовой работы является исследование предпосылок к использованию новых методов сбора и обработки данных в спорте.

В первой главе я рассматриваю теоретические основы метода математических операций.

Во второй главе я рассматриваю, как используют статистику и непосредственно аналитику в НХЛ и в футболе.

В третьей главе, используя данные, я пытаюсь провести эксперимент, чтобы узнать, смог ли бы Федор Смолов играть в АПЛ.

Предметом исследования являются методы сбора данных и их обработки.

Актуальность моей курсовой работы основывается на проблеме достижения наилучшего результата спортивными командами. Без использования данных в каждом из аспектов ведения бизнеса в условиях индустрии спорта, сравнения и методов взвешенных коэфициентов достичь успеха в современном спорте практически невозможно.

---

При рассмотрении данного вопроса, я использовал аккредитованные новостные сайты и периодические издания, такие как: championat.com, sports.ru, Спорт-Экспресс, Bleacher Report и Five-thirty Eight. а также опирался на опыт американских видов спорта (MLS, NHL) и ведущих спортивный ученых, работающих в спортивных клубах мира. Помимо этого, я использовал наработки спортивно-аналитической компании «Easternscout».

Глава 1. Введение в статистику в индустрии спорта

Математика и спорт, казалось бы, далеки друг от друга. Но это только на первый взгляд. Лишь по разумению многим юношам и девушкам занятия точными науками и спортом представляются мало совместимыми. Среди школьников, способных и умных, встречается несколько пренебрежительное отношение к физкультуре, спортивным играм, к регулярным физическим нагрузкам. В то же время многие представители различных наук и, в частности, математики и физики старшего поколения с большим вниманием относятся к своим спортивным занятиям. Знают они, что занятия спортом способствуют гармоническому развитию личности, что спорт закаляет человека физически и духовно.^[1]

За последние десятилетия произошли существенные изменения условий жизни, произошел качественный скачок в образовании, особенно в области точных наук. Возросший поток информации увеличил психологические нагрузки в сфере служебных обязанностей; занятия в школе стали более напряженными. Новые условия жизни, учебы и работы потребовали от молодежи определенной психологической и физической устойчивости. Ученым, занятым творческой работой, известны и радость открытия, и напряженный труд, и усталость, которая сопутствует периодам напряженной работы. Норберт Винер писал: «Интенсивная исследовательская работа изматывает до предела. Если ученый лишится возможности отдыхать с такой же полнотой, с которой он отдается работе, это сразу же скажется на качестве его статей». Многие стремятся к «разрядке умственной напряженности».^[2] Однако разные люди эту разрядку обретают различными путями. Одни увлекаются бриджем (разве это не игра для математиков?!), другие шахматами (шахматное искусство достойно мудрых!), третьи — эпизодическими прогулками и очень немногие — физической культурой.^[3]

Кое-кто утверждает, что крепкие табаки и напитки приносят ясность мысли и некоторый творческий подъем. Полезно, однако, испробовать другие средства: регулярно заниматься посильными физическими упражнениями, " пробежками, посещать плавательный бассейн или приобщиться к спортивным играм — теннису, баскетболу, бадминтону, волейболу и другим. Норберт Винер, считал, что ему лучше всего писалось, когда умственная работа чередовалась с простыми, не требующими умственной нагрузки удовольствиями — прогулками, плаванием. Поклонникам интеллектуальных игр полезно знать, что в спорте и спортивных играх ум, образование, расчет — вещи далеко не лишние. Так, например, хороший теннисист должен обладать разнообразной и тонкой техникой ударов.^[4] Это требует огромного труда. Но, выходя на корт, теннисист встречается с соперником, который, как правило, не уступает ему в технике. И здесь уже все решают тактика, сметка, расчет и предвидение. Недаром подавляющая часть хороших теннисистов -образованные и умные люди, недаром среди ученых теннис - широко распространенная игра. Но теннис не исключение, аналогичные соображения можно было бы высказать относительно других спортивных игр: по мнению крупных авторитетов современный спорт вообще становится в последние годы все более интеллектуальным. Следует также иметь в виду, что не только шашки, шахматы, карточные игры или биллиард служат источником многих интересных задач. Их можно встретить в спорте повсюду. Математические методы все шире используются в спорте. Трудно себе представить, сколько еще нерешенных проблем возникает при рассмотрении взаимодействия мяча и ракетки, мяча с грунтом или травой.

---

Известно, что методами математической статистики устанавливают перспективность спортсменов^[5], условия, наиболее благоприятные для тренировок, их эффективность, обрабатывают показания датчиков, контролирующих нагрузки спортсменов. Теория информации позволяет оценить степень загруженности зрительного аппарата при занятиях различными видами спорта. Математика и физика помогают изыскивать наиболее удачные формы гребных судов и весел.

В то же время занятие спортом благотворно влияют на умственную деятельность и психику человека, укрепляют его волю. Этот факт бесспорен для многих ученых. Занимающихся плаванием , теннисом , бегом, лыжами , альпинизмом .

Можно утверждать, что удивительное творческое долголетие многих наших выдающихся математиков и физиков обеспечивается их дружбой со спортом.

Следует назвать многих крупных ученых — Б. Понтекорво, Дж. Литлвуда, Р. Пэли — сочетавших науку со спортом. Нильс Бор и Харольд Бор играли в классной футбольной команде, Нильс Бор был отличным лыжником, Альберт Эйнштейн увлекался вождением яхт. О математиках и физиках — об альпинистах можно было бы написать целую книгу. Чарли Чаплин, писал, что в минуты тяжелых переживаний и неприятностей он брал ракетку, отправлялся к тренировочной стенке и бил о нее час — два мячом, пока не становилось легче на душе и не возвращалось спокойствие.

Если сравнить детей, получивших физическое воспитание, с детьми, которые не увлекались спортом, то можно заметить, что первые легче преодолевают трудности в жизни, учебе, успешнее борются с болезнями.

Хорошо известно, что спорт является неисчерпаемым источником весьма интересных и трудных проблем, к которым имеют прямое отношение многие науки: медицина, биомеханика, гидро- и аэродинамика, социология, статистика и другие. Эти проблемы изучают, решают, о них рассказывают специалисты из соответствующих областей знаний. Мы попытаемся привлечь внимание к возможности изучения многих ситуаций в спорте с математических позиций, и к целесообразности более обоснованных количественных и качественных оценок спортивных явлений. Мы рассмотрим лишь некоторые из спортивных ситуаций, поддающихся изучению методами исследования операций^[6]

Прикладная математика

Математика начала применяться еще до того, как стала наукой. Простые арифметические и геометрические понятия и закономерности проникали во все области человеческой деятельности. Во времена же расцвета античного мира произошло оформление математики как науки с ее характерным дедуктивным методом, согласно которому все ее утверждения выводятся по строгим логическим правилам из немногочисленных исходных положений, принимаемых без доказательства, как аксиомы. С этого периода началось построение грандиозного здания математики.^[7]

---

Попутно с развитием математики расширялся и круг ее приложений. Многие важные математические понятия и методы были созданы специально для решения прикладных задач и лишь затем анализировались, развивались и обобщались в «чисто математическом» плане. Отдельные дисциплины — небесная механика, теоретическая электротехника, теория прочности, теоретическая физика и некоторые другие оказались буквально «нашпигованными» математикой.

Однако до последних десятилетий сравнительно сложные разделы математики применялись все же лишь в небольшом числе традиционных областей науки и техники; да и там сложные задачи часто не удавалось довести до практически приемлемого решения.^[8]

В наше время электронные цифровые вычислительные машины в корне изменили представление о возможностях применения математики. С помощью ЭВМ были решены многие ранее поставленные математические задачи прикладного характера, а также и новые задачи и проблемы, относящиеся как к традиционным областям приложений, так и к новым областям, где ранее математика не находила применения. Оказалось, что не только конкретные математические результаты, но и сам строй математического мышления приносит неоценимую пользу в самых разных областях науки, техники, экономики, всей человеческой деятельности. Наступает качественно новый период развития математики — период «всеобщей математизации».

Прикладная математика призвана создавать, изучать, развивать и совершенствовать методы применения математики к задачам, возникающим за ее пределами. Таким образом, при достаточно широком взгляде на математику прикладная математика является неотъемлемой частью «математики вообще».

Широко известен афоризм: «Чистая математика делает то, что можно, так как нужно, а прикладная - то, что нужно, так, как нужно». В действительности не существует бесспорных признаков, по которым можно классифицировать математические конструкции на чистые и прикладные. Все относительно.^[9]

Математическая модель

Специалист по прикладной математике все время имеет дело с математическими моделями. Моделями могут быть геометрические фигуры, числовые множества, различные уравнения и системы уравнений и т. п., описывающие какие – либо свойства изучаемого реального объекта или явления.^[10]

Важнейшее требование к математической модели состоит в ее адекватности изучаемому реальному объекту, т. е. в правильном описании объекта по соответствующим характеристикам. Модель, адекватная по одной системе характеристик, может быть неадекватной по другой. Так, например, строится математическая модель игры в теннис, адекватная игре по основной характеристике — по изменению счета в гейме (сете). Однако эта модель не учитывает эмоциональных, психологических факторов и адаптации к игре противника. Затем эта модель уточняется и вводится еще одна характеристика — адаптация или обучение в ходе игры. И все же эта модель остается неадекватной реальному процессу по другим особенностям.

---

Модель должна быть относительно простой: существующие методы, вычислительные средства (ЭВМ) должны дать возможность провести анализ модели по выбранным характеристикам. Как правило, чем модель адекватней реальному процессу, тем она сложней. Поэтому требования простоты и адекватности в определенном смысле противоположны.

Характеристики моделирования распадаются, в первом приближении, на две категории. Одна из них состоит из величин, поддающихся достаточно точному измерению, управлению. Это — детерминированные величины. Другая категория охватывает величины стохастические, имеющие случайную природу и не поддающиеся точным измерениям. Упомянутая модель игры в теннис содержит стохастические характеристики и описывается в терминах теории вероятностей и случайных процессов. Стохастической является также модель прогнозирования спортивных результатов. В то же время модель распределения игровых обязанностей в баскетбольной (хоккейной и т. п.) команде является детерминированной. Такие расчеты могут предоставить совершенно неожиданную и важную информацию. Теория игр имеет значительную познавательную и практическую ценность, ибо позволяет при выборе решения ориентироваться на результаты математического исследования соответствующей игровой модели.^[11]

Математическими моделями, цель которых обосновать принятие в данной ситуации того или иного из возможных решений, занимается важнейший раздел прикладной математики — исследование операций.

Потребность в принятии решений «стара как мир». Задачи принятия решений рождаются у колыбели человека, возникают перед ним на протяжении всей жизни.

Необходимость принимать решение возникает во многих спортивных ситуациях: в организации тренировок и соревнований, в комплектовании спортивных команд, в распределении обязанностей игроков команды, в выборе тактики игры и т. п.

Многочисленные ситуации столь сложны, а последствия принятых решений могут оказаться столь значительными, что предварительный количественный и качественный анализ становится обязательным. В этих случаях не обойтись без применения научных, в первую очередь математических, методов.

«Семь раз отмерь, один — отрежь» — говорит пословица. Исследование операций как раз и есть своеобразное математическое «примеривание» будущих решений, позволяющих экономить время, силы и материальные средства, избегать серьезных ошибок, на которых уже нельзя «учиться».

---