Продвинутая цифирь

Александр Хаванов, хоккейный эксперт и комментатор, скаут сборной России и экс-защитник СКА, HPK, «Северстали», московского «Динамо», «St. Louis Blues», «Toronto Maple Leafs», «Davos» и сборной России – о неизвестных широкому кругу людей статистических показателях в хоккее. 

Это хоккейное лето, помимо значительных изменений в правилах, принесло еще одну интересную тенденцию – повышенное внимание к продвинутой статистике и специалистам в этой области. На профессиональном уровне широкое обсуждение новых статистических показателей началось перед Олимпиадой в Сочи, и среди хоккейных людей встречаются как ярые сторонники, так и явные противники новых методов. Появилась продвинутая статистика достаточно давно, но практическое применение нашли ей лишь после того, как появились надежные алгоритмы для централизованного подсчета данных в масштабах НХЛ.

Броски всему голова

Теория применения продвинутой статистики очень широка — от практического анализа отдельных игр до экономического обоснования контрактов игроков. На самом деле уже очень давно во всех командных видах спорта идет поиск объективных показателей, которые позволяли бы реально оценивать преимущества той или иной команды, как в конкретной игре, так и на протяжении более длительных отрезков времени. Таким показателем в хоккее, по мнению специалистов, является владение шайбой.

Но оценить этот показатель чрезвычайно тяжело, потому что хоккей — игра быстро меняющихся ситуаций: иногда только за одну игровую смену шайба переходит от команды к команде двадцать раз. Национальная хоккейная лига пыталась просчитывать данные по проценту владения шайбой, но этот эксперимент в начале 2000-х продлился всего несколько сезонов и закончился достаточно быстро. Поэтому начали предприниматься попытки оценить проценты владения шайбой через косвенные показатели, и это привело специалистов к разработке продвинутой хоккейной статистики.

Мы уже давно привыкли к статистике, основанной на заброшенных шайбах. Голы, передачи, «плюс/минус», заброшенные шайбы, пропущенные шайбы — показатели, которыми легко оперируют болельщики, журналисты и профессионалы. В некотором приближении они позволяют говорить о преимуществах и недостатках команд. Но эти показатели часто не отражают картину всего происходившего на площадке и тем более не позволяют с достаточной точностью говорить о проценте владения шайбой.

Позже появилась система анализа игр (система Нилсона), основанная не на заброшенных шайбах, а на голевых моментах. Название она получила в честь известного тренера Роджера Нилсона. Эта система более аккуратна и позволяет оперативно анализировать происходящее на площадке прямо во время матча, давая объективные данные о том, что получается и не получается у команды и что именно пытается сделать соперник для того, чтобы добиться победы. Она широко распространена, давно и успешно применяется в том или ином виде в большинстве команд для оперативного анализа и дает неплохую картину в том числе и по такому показателю, как владение шайбой. Однако у этой системы есть несколько серьезных недостатков. Основной из них состоит в том, что не существует единого понятия «голевого момента». Каждая команда формулирует это определение для себя сама. Например, в некоторых клубах голевым моментом считается любой выход «два в одного» или «три в два», даже если он не закончился броском по воротам, а в других командах и выход один на один с вратарем, не закончившийся броском по воротам, не будет считаться голевым моментом, хотя более опасные ситуации в хоккее встречаются крайне редко.

И вот тут мы подходим к последнему этапу развития хоккейной статистики на сегодняшний день. А именно к статистике, основанной на бросках. Статистика, основанная на бросках, позволяет делать выводы более аккуратно, поскольку при нанесении бросков по воротам соперника в подавляющем большинстве случаев соблюдаются как минимум два условия: во-первых, игрок должен владеть шайбой, а во-вторых, он должен находиться в позиции, располагающей к броску, а это позволяет почти в 100 процентах случаев утверждать, что при броске он контролирует шайбу на чужой половине поля. Это, в конечном итоге, и есть преимущество во владении шайбой.

Показатель Corsi

Когда говорят о продвинутой статистике, обычно имеют в виду три основных показателя: Corsi, Fenwick и так называемые Диаграммы использования игроков (Player Usage Charts), которые позволяют (пускай и косвенно, но достаточно аккуратно) оценивать игровые преимущества и недостатки отдельных игроков и целых команд во владении шайбой.

Corsi — это «плюс/минус» хоккеиста при игре в равных составах, рассчитанный по всем нанесенным броскам команды в то время, когда игрок находился на площадке, включая заблокированные броски и броски мимо ворот. Используется в основном как индивидуальная статистика игрока. Названа система именем голкипера Джима Корси, успевшего поиграть как в НХЛ, так и в сборной Италии, а впоследствии ставшего тренером, который первым начал использовать ее для оценки игры вратарей. Существует несколько разновидностей этого показателя, самые известные из которых — собственно Корси (Corsi), Корси игрока за 20 игровых минут (Corsi/20), Корси за 60 игровых минут (Corsi On) и Относительный Корси (Corsi Relative). Последний — это разница между Корси игрока в то время, когда он находится на площадке, и средним Корси команды во все остальное время. На данный момент считается, что Относительный Корси — лучший индивидуальный показатель, характеризующий способность игрока создавать своей команде преимущество во владении шайбой.

В этой таблице хоккеисты, которые провели минимум 30 игр в сезоне-2013/14, отсортированы по показателю Корси (в расчете на один матч, из-за чего появляются дробные числа). Лучший российский игрок по этому показателю в прошлом сезоне — Владимир Тарасенко. Число 18,62 означает, что, когда Тарасенко находился на площадке, его команда совершала в среднем на 18,62 броска больше за игру, чем соперник. Также у нападающего «Сент-Луис Блюз» один из лучших показателей Относительного Корси — 17,7. Это означает, что с Тарасенко на площадке «Сент-Луис» наносит не только на 18,62 броска больше за игру, чем соперник, но и на 17,7 броска больше, чем без Владимира на льду. Что еще интереснее, в то время, когда его не было на площадке, преимущество остальных игроков «Блюз» над соперниками по броскам за игру составляет всего 0,92 (18,62 — 17,70) броска, то есть меньше одного броска по воротам.

Если предположить, что это действительно так, то можно спокойно говорить, что игроки, лидирующие по данному показателю в лиге, создают для своих команд действительно ощутимые преимущества. Эти игроки и являются самыми полезными в своих составах, на них лежит основная ответственность за заброшенные шайбы и результат — и именно они определяют игру команды. Не случайно среди десяти лучших игроков по показателю Корси в сезоне-2013/14 сразу пять обладателей Кубка Стэнли. В составе команды «Лос-Анджелес Кингс» нет ни одного хоккеиста, сыгравшего больше 40 матчей и при этом имеющего отрицательный показатель Корси.

Показатель Fenwick

Fenwick — тот же Corsi, только не учитывающий заблокированные броски. Эту систему придумал журналист Мэтт Фенвик. Используется в основном как командный показатель, потому что позволяет учитывать не только чистый «плюс/минус» по броскам, но и эффективность организации коллективной обороны. Фенвик обычно выражается в процентах относительно соперников.

У Фенвика тоже достаточно много разновидностей, потому что командные показатели достаточно сильно зависят от счета. Скажем, команда, которая ведет в две или более шайб, будет больше внимания уделять контролю над счетом, чем броскам по воротам, а ее соперник, пытаясь переломить ход встречи, будет, наоборот, пытаться бросать как можно больше. Поэтому сейчас пытаются исключить погрешность при подсчете Фенвика, используя Фенвик малой разницы в счете (Fenwick Close), в котором считаются только броски команд при равном счете или при разнице в одну шайбу.

Фенвик считается с сезона-2007/08, и, как показывают данные нескольких последних сезонов, у команд, имеющих показатель Фенвика малой разницы более 50%, то есть в целом бросающих по воротам больше соперника, шанс на попадание и успешное выступление в плей-офф заметно выше. Но и здесь не обходится без исключений. Например, «Питтсбург» сумел не только дважды добраться до финала, имея данный показатель меньше 50%, но и выиграть Кубок Стэнли. В отличие от «Сан-Хосе», который, имея один из лучших показателей во всей лиге, ни разу даже не дошел до финала.

НХЛ, сезон-2007/08 – сезон-2011/12, показатель Fenwickмалой разницы для всех команд в регулярном чемпионате и их последующее место в плей-офф.

Диаграмма разделена на четыре части по показателю Фенвика малой разницы в счете. Круги в середине отделяют участников плей-офф от команд, оставшихся за пределами розыгрыша Кубка Стэнли. В верхней правой четверти находятся команды с показателем Фенвика малой разницы 40–45%, то есть процент их бросковот общего количества бросков в матчах составляет меньше 45%. Таких командбыло всего шесть за пять сезонов, и ни одна из них не попала в плей-офф. В верхней левой четверти находятся команды с Фенвиком малой разницы в пределах 45–50%. Команд, попавших в плей-офф с такими показателями, —31%, причем «Питтсбургу» удалось даже выиграть Кубок Стэнли в 2009 году. В нижней левой четверти — команды с Фенвиком малой разницы 50–54,9%; подавляющее большинство этих команд (76%) попадали в плей-офф. В нижней правой четверти — команды с Фенвиком малой разницы больше 55%; таких командтоже очень мало. Все они попадали в плей-офф, хотя, как видно на примере «Сан-Хосе», это не гарантирует успеха. Для справки: показатель обладателя Кубка Стэнли2013 года («Чикаго») — 56,1%, 2014 года («Лос-Анджелес») — 56,7%

Диаграммы использования игроков — это графическая интерпретация основной и продвинутой статистики, демонстрирующая, как, в каких ситуациях и насколько успешно тренер использует игроков своей команды.

Когда все это собирается вместе, то при взгляде на графику сразу понятно, какие функции выполняет тот или иной хоккеист. Получается, что игроки, находящиеся в верхней левой четверти диаграммы, используются тренерами против лидеров соперника в своей зоне. Именно здесь находятся хоккеисты, которым доверяют много играть против ударных сочетаний соперника. Хоккеисты, находящиеся в верхней правой четверти диаграммы, много играют против лидеров соперника в зоне нападения, то есть их основная задача — создание угроз в атаке и, соответственно, ответственность за результаты в атаке. Нижняя левая четверть — это игроки, которые используются тренерами в своей зоне, но не против лидеров соперника. Их основная задача — не позволить хоккеистам соответствующих звеньев соперника создать игровые преимущества, способные повлиять на результаты матчей. В нижней правой четверти диаграммы находятся хоккеисты, «защищенные» своими тренерами от игры в своей зоне против лидеров соперника. Как правило, в этой части много узкоспециализированных игроков, бойцов и новичков.

Российские хоккеисты в НХЛ в прошлом сезоне. На вертикальной оси — уровень соперников игрока, то есть средний Относительный Корси всех хоккеистов, против которых ему приходится выходить на поле. Хоккеисты, находящиеся в верхней части диаграммы, выходят на лед против игроков соперника с положительным Относительным Корси (то есть против игроков, бросающих больше соперника и своих партнеров), а это лучшие кадры противника. На горизонтальной оси — процент начала смен в нападении. Считаются только вбрасывания в зоне нападения и зоне защиты, во время которых игрок начинал свои смены; вбрасывания в средней зоне и смены по ходу матча в расчет не идут. Размер круга отражает игровое время хоккеиста, а цвет — показатель Корси за игру (синий — положительный, оранжевый — отрицательный). На примере все того же Владимира Тарасенко можносказать, что он находится на льду около четверти всего игрового времени (размер круга); часто выходит против лидеров соперника (верхняя часть диаграммы); тренер считает, что он полезен для создания голевых моментов в чужой зоне (начинает большинство смен в зоне нападения); Тарасенко действительно делает это отлично, позволяя своей команде делать на 18,62 броска больше за игру, чем соперник (темно-синий круг).

Такого рода диаграммы графически отображают, насколько хорошо игроки справляются с поставленными перед ними задачами. Они очень неплохо объясняют удачи и неудачи, наглядно демонстрируя сильные стороны и недостатки отдельных игроков и команд в целом. Как вы можете себе представить, такого рода информация очень важна для тренеров и практически бесценна для генеральных менеджеров. Для тренеров — потому что сразу наглядно видно, насколько хорошо отдельные игроки и звенья справляются с поставленными перед ними задачами, причем не только в отдельно взятой игре, но и на протяжении более долгосрочных отрезков времени. Генменеджер теперь, просчитывая и совершая обмены, может наглядно представить себе, как они скажутся на игре команды. А для того, чтобы подобрать достойного кандидата, например, во вторую пару защиты, он может просмотреть показатели всех игроков, выполняющих эти задачи в своих командах (а также свободных агентов) и способных усилить данную позицию в клубе, и с достаточной точностью понять, насколько хорошо получится закрыть ее конкретным игроком.

Перспективы КХЛ

Игорь Мухин, начальник отдела статистики КХЛ; Дмитрий Ревинский, руководитель службы исследований и аналитики «КХЛ-Маркетинг»:

У статистики, основанной на бросках, тоже есть свои недостатки. В первую очередь потому, что продвинутая статистика — это все-таки косвенный (хотя и достаточно точный) показатель преимущества во владении шайбой. И, как любой косвенный показатель, он предполагает некоторую погрешность. Кроме этого, бросковая статистика достаточно сильно зависит от счета на табло и выбранной модели игры, потому что, например, команды, имеющие комфортное преимущество в счете, часто отдают инициативу сопернику, пытаясь его сохранить, и, как следствие этого, отдают территорию и контроль над шайбой, чего не произошло бы при ином счете. Не имеет смысла говорить, что бросковая статистика очень сильно зависит от состава команды и установки на игру. Поэтому постоянно появляются новые предложения по введению показателей, позволяющих более аккуратно оценивать процент владения шайбой, а также влияние отдельных игроков или сочетаний игроков на результат. Но алгоритмы, существующие уже сейчас, позволяют давать достаточно точные оценки и делать прогнозы на их основании.

По словам людей, отвечающих за статистику в Континентальной хоккейной лиге, у отдела статистики КХЛ уже сейчас есть все необходимые данные, чтобы начать обрабатывать и выдавать результаты по системе продвинутой статистики. На мой взгляд, это было бы чрезвычайно интересно и полезно. На данном этапе развития нашей лиги это позволило бы проанализировать основные составляющие успеха лучших команд, понять секреты успеха московского «Динамо» и магнитогорского «Металлурга». Генеральные менеджеры получили бы бесценный (в наших условиях) инструмент, позволяющий совершать наиболее выгодные операции в условиях ограниченного бюджета и лучше понимать экономическую целесообразность контрактов игроков, что в конечном итоге может и должно сказаться на уровне игры в Континентальной хоккейной лиге, а как следствие этого — на привлекательности для главного человека в хоккее: зрителя.

Продвинутая статистика в хоккее — заметный тренд нескольких последних лет в Америке, который активно развивали болельщики-энтузиасты, по-своему используя «базовые» подсчеты статистических бригад НХЛ. Минувшим летом интерес к новому направлению проявили уже руководители некоторых клубов НХЛ, нанявшие специалистов по продвинутой статистике в штат (не обращая внимания на возраст). Что касается возможности подсчитывать показатели продвинутой статистики для матчей КХЛ, то в первую очередь нужно отметить, что все необходимые данные о бросках наши бригады уже фиксируют (и в базе данных все это хранится). Да, нам потребуется некоторая модификация механизмов вывода «базовой» информации на сайт КХЛ, чтобы все желающие смогли посчитать Корси, Фенвики и так далее, но данные о блокированных бросках уже есть на сайте, данные о бросках мимо ворот учитываются, сортировка данных отдельно по игре в равных и неравных составах — вопрос ближайшего времени.

Материал для журнала КХЛ «Горячий лед» (№2, сезон 2014/2015) и официального сайта КХЛ