Jak Disney tłumaczy grę Patryka Plewki
Defensywa ogranicza rywalowi przestrzeń. Nad jej liczeniem głowią się analitycy piłkarscy. I być może odpowiedzą na jedno z ważniejszych pytań futbolu: co, u licha, w meczu robi Patryk Plewka?
42 podania, 2 strzały, 1 kluczowe podanie, 3 dryblingi, 7 prób odbioru i 10 wygranych pojedynków. Ot, statystyki środkowego pomocnika po niezłych zawodach.
Tymczasem Patryk Plewka tyle zanotował w sumie w trzech ostatnich meczach ligowych.
Statystyki Plewki bledną przy innych wiślakach. Aschraf El Mahdioui zagrał w tym sezonie już 562 podania. By Plewka, przy swojej średniej 14 podań na mecz, doskoczył do tego poziomu, musiałby rozegrać jeszcze 40 spotkań.
Tak mała liczba podań nie jest u Plewki jednakże zaskoczeniem. Tyle notował już u Macieja Stolarczyka, a po powrocie z wypożyczenia do Stali Rzeszów, także u Artura Skowronka i Petera Hyballi.
Mimo to, obaj trenerzy na Plewkę z reguły stawiali. Od początku poprzedniego sezonu zdrowy, a zatem obecny w kadrze pomocnik, rozegrał 79% możliwych minut.
Zwłaszcza dla Hyballi 21-latek był kluczowy (95% możliwych minut), bo z boiska zszedł dopiero, gdy nabawił się kontuzji. Gdy się wyleczył, w klubie był już nowy trener: Adrian Gula.
Skuteczniejsza Wisła
Wracającemu po kontuzji Plewce Słowak najpierw dał zagrać ogony, a następnie - od meczu z Górnikiem Łęczna - wystawia w pierwszej jedenastce.
I Wisła z Plewką w wyjściowym składzie nie przegrała ani jednego spotkania. W każdym z tych meczów stworzyła sobie też lepsze sytuacje niż rywal i notowała więcej strzałów.
Wisła grała dobrze, a tymczasem Plewka odnotowywał ledwie 0,78 strzału na 90 minut, 0,39 kluczowego podania, 1,18 dryblingu i 2,76 próby odbioru. 21-latek wygrywa też raptem 3,94 pojedynku na 90 minut.
Co więc robi na boisku Patryk Plewka? I jak to możliwe, że piłkarz grający tak „dyskretnie” - bez podań, bez strzałów, dryblingów i pojedynków - może być dla zespołu… kluczowy?
Poszlaki w sprawie Plewki
Gdy pytam o to w Wiśle, słyszę, że sztab głównie zwraca uwagę na bezpieczeństwo. Asekuracja, łatanie dziur, balans - to atuty, które zdaniem sztabu daje zespołowi Plewka.
Nie musi odbierać piłki, bo wystarczy, że zwolni kontratak rywala, zapobiegnie kluczowemu podaniu.
Problem w tym, że te cechy trudno zweryfikować. Która statystyka potrafi to oddać?
Według danych Statsbomb, Plewka jest w 81 percentylu najlepszych pomocników pod względem przechwytów. To znaczy, że ledwie 19% piłkarzy w Ekstraklasie na tej pozycji osiąga lepszy wynik.
To jednak jedyna statystyka, w której Plewka się wyróżnia.
W Wiśle mówią też, że przy Plewce lepiej wygląda El Mahdioui. Gdy obok Holendra biega Polak, wychowanek Ajaksu zawsze notuje najwięcej podań w drużynie.
Wcześniej zdarzało się, że był to któryś z obrońców, co raczej wskazuje na problemy w ataku pozycyjnym.
Ale to wciąż są raczej poszlaki niż definitywny, nie anegdotyczny, dowód na wpływ Plewki na grę Wisły.
Gdzie więc szukać takich danych? W przyszłości.
Piłkarze na osi X
‐ Umiejętności defensywne zawodnika trudno ocenić na podstawie samych danych o wydarzeniach boiskowych ‐ mówił w debacie o „liczeniu” defensywy analityk Carlon Carpenter.
Na stronie fbref.com raporty statystyczne o piłkarzach z najlepszych lig Europejskich przedstawiają 183 różnych danych. Ale tylko 23 to dotyczą defensywy.
‐ Zebranie odbiorów, wybić, pojedynków nie wystarczy, bo siła drużyny mocno wpływa na te dane. Na szczęście dane przestrzenne dadzą nam lepszy pogląd na to, co sprawia, że ktoś dobrze gra w obronie ‐ dodawał Carpenter.
Czym są te dane przestrzenne (tracking data)? To wszystkie informacje o tym, gdzie poruszają się na boisku zawodnicy. Każdy piłkarz to punkt, który ma swoje współrzędne na osi x i y.
To dane, które pozwalają na taką analizę:
Każdy punkt na współrzędnych boiskowych jest w jakiejś odległości od każdego innego punktu i tego najważniejszego - piłki. Te odległości wprowadzane są później do specjalnych algorytmów, które obliczają przestrzeń zajętą przez piłkarzy.
Ta nieustannie się zmienia, widać więc jak ruch bez piłki w mgnieniu oka potrafi taką przestrzeń otworzyć bądź zamknąć.
Ale jak takie informacje przekuć na dane liczbowe? Czy da się policzyć w jaki sposób ruch bez piłki daje drużynie przewagę?
Tu warto zrobić krok do tyłu i spojrzeć na to, co dzieje się dziś w analitycznym mainstreamie.
Trzecia fala rewolucji analitycznej
Na początku dekady wyobraźnię piłkarskich nerdów rozpalały proste dane pochodzące m.in. z Opty, choćby na stronie whoscored.com. Dziś to standard, wtedy było to przełomem: kluczowe podania, dryblingi, przechwyty, odbiory, pojedynki główkowe.
Od połowy dekady coraz więcej zaczęto mówić o golach oczekiwanych lub xG (expected goals). Jeśli wiemy skąd strzelają piłkarze, można te wszystkie strzały zebrać do kupy i sprawdzić jak odległość od bramki wpływa na prawdopodobieństwo gola.
Pochodną różnych modeli xG było wyliczanie oczekiwanych asyst (xA), a także oczekiwane obrony, czyli skuteczność bramkarzy.
Od kilku lat analityka robi kolejny krok do przodu. Jak grzyby po deszczu powstają kolejne modele, które wyliczają jak każde zagranie piłki wpływa na prawdopodobieństwo strzelenia bramki przez jedną bądź drugą drużynę.
Jednym z tych modeli jest przygotowany przez StatsPerform „Possession Value”.
Innym, obliczanym na uczelni w Leuven, jest VAEP. Pod tym linkiem strona na której można pobawić się danymi i sprawdzić, jak rozmieszczenie piłkarzy wpływa na rezultat.
Oba różnią się zasadniczo matematyką czy liczbą branych pod uwagę czynników. To nie są detale, ale wnioski algorytmów są podobne. Na prawdopodobieństwo strzelenia gola ma wpływ głównie miejsce na boisku i szybkość poruszania się piłki. Drużyna, która szybko przenosi piłkę w pole karne rywala, jest po prostu groźniejsza. Duh.
A stąd tylko krok, by liczyć to, jak zawodnik potrafi oddalić akcję od własnej bramki lub ją spowolnić. Jeden z takich modeli powstał w… Disneyu.
‐ Ostatnia eksplozja danych przestrzennych pozwala na wykorzystanie nowoczesnych technik uczenia maszynowego i zbudować coraz bardziej detaliczne modele zachowania zawodników. Dzięki naszemu modelowi ghostingu, możemy, po raz pierwszy policzyć zachowanie w defensywie ‐ piszą autorzy tej pracy.
W tym modelu autorzy porównują zachowania defensywy do tego, jak w tej sytuacji zachowywałaby się przeciętna drużyna w danej lidze. Wprowadzają na widok meczowy jej „ducha”, by można było porównać ustawienie jednego i drugiego zespołu.
Jeśli prawdopodobieństwo strzelenia gola przez rywala jest większe niż przeciętnie, obrona ma dużo do poprawy. Jeśli mniejsze, obrona spisuje się znakomicie. A różnica w tych prawdopodobieństwach obrazuje jakość gry obronnej.
Inny model - Pass Prevention (zapobieganie podań) - zaproponował na ostatnim analitycznym konwencie zorganizowanym przez Stats Perform analityk Aditya Kothari. Wyszedł z założenia, że każdy zawodnik „kontroluje” określoną przestrzeń na boisku. Jeśli więc usunie się go z boiska, łatwo można sprawdzić o ile więcej przestrzeni ma rywal.
Następnie wartość tej większej dla atakujących przestrzeni można policzyć z któregoś z modeli typu Possession Value.
Jeśli obrońca blokuje dużo wartościowej przestrzeni, wówczas jego wpływ na grę jest niebagatelny. Gdy jednak tej przestrzeni jest niewiele, może się okazać, że zespół w obronie gra tak naprawdę w dziesiątkę.
Można też sprawdzić jakie podania atakujących obrońca przepuszcza - ich liczbę i wartość w modelu PV. Tak zrobili analitycy z Barcelony na podstawie dwóch meczów rozgrywanych przez Dumę Katalonii w Lidze Mistrzów: z Tottenhamem i Interem.
Wnioski przedstawili w tej pracy. ‐ Inter grał bardziej kompaktowo, przez co Barcelona miała problemy ze stworzeniem sytuacji poprzez kluczowe zagrania za plecy obrońców. Jedynym wyjątkiem był Nicolo Barella, którego ominięto dwukrotnie i do tego te zagrania miały dużą wartość ‐ piszą badacze.
Przejście tych modeli do piłkarskiego mainstreamu jest już kwestią czasu. Być może w raportach pomeczowych kibice zobaczą brzmiące dziś jak science-fiction wskaźniki „Possession Value Prevented”. I być może pozwoli to cieplej spojrzeć na piłkarzy, którzy lepiej grają bez piłki niż z nią.
W tym, jeśli w Wiśle znają się na rzeczy, Patryka Plewkę. Choć akurat w tej sytuacji zachował się jak Nicolo Barella w meczu z Barceloną.
