Dlaczego Liverpool zatrudnia tylu fizyków?
Posiadanie doktoratu z fizyki cząstek elementarnych z Uniwersytetu Harvarda byłoby zazwyczaj uznawane za niezwykłe kwalifikacje, ale dla Williama Spearmana, dyrektora ds. badań w Liverpoolu, było to po prostu normą wśród jego kolegów z zespołu badawczego klubu.
Spearman został zrekrutowany przez byłego dyrektora ds. badań, Iana Grahama, który opuścił klub w 2023 roku i posiada doktorat z fizyki biologicznej na Uniwersytecie w Cambridge.
Towarzyszą mu m.in. długoletni współpracownicy: Dafydd Steele – kierownik ds. nauki o danych z tytułem magistra w zakresie stochastyki i matematyki finansowej – oraz Tim Waskett, badacz statystyczny z doktoratem z astronomii. Obaj są związani z klubem od 2013 roku.
Zespół badawczy Liverpoolu nie boi się współpracy z jednymi z najbystrzejszych umysłów zajmujących się danymi w innych branżach. Ostatnio pracowali z Google DeepMind, wykorzystując sztuczną inteligencję (AI) do udoskonalenia taktyki przy stałych fragmentach gry, w tym rzutach rożnych.
Laboratorium badawcze The Reds nadal się rozwija. Właściciele klubu, Fenway Sports Group (FSG), zatrudnili niedawno Laurie'ego Shawa, który wcześniej pracował w City Football Group (CFG). Shaw objął kolejne stanowisko związane z analizą danych.
Nowy pracownik z Anfield ma doktorat z astrofizyki obliczeniowej na Uniwersytecie w Cambridge oraz doświadczenie akademickie jako wykładowca. Jego przybycie to duży sukces w świecie analityki piłkarskiej, biorąc pod uwagę jego kwalifikacje i wcześniejsze doświadczenia – pełnił funkcje szefa AI i dyrektora ds. danych piłkarskich w CFG.
Co istotne, zatrudnienie Shawa idealnie wpisuje się w strategię rekrutacyjną Liverpoolu z ostatniej dekady. Dlaczego The Reds tak chętnie zatrudniają fizyków?
Można by sądzić, że fizyka i najpopularniejszy sport na świecie nie mają ze sobą wiele wspólnego, jednak rzeczywistość jest zupełnie inna.
Wcześniejsze badania Spearmana koncentrowały się na zrozumieniu, jak subatomowe cząstki zachowują się w przestrzeni. To, co początkowo wydaje się losowym, niestrukturyzowanym ruchem, można modelować statystycznie, aby przewidywać przyszłe rezultaty.
Brzmi znajomo?
Wystarczy zamienić „cząstki” na „graczy” i zastosować podobne podejście, aby analizować wpływ drużyny na boisku. To Spearman stał za stworzeniem eleganckiego modelu „kontroli boiska”, który określa prawdopodobieństwo, że dany zawodnik może przejąć piłkę, jeśli znajdzie się ona w określonym miejscu. Udowodnił, że możliwe jest precyzyjne zmierzenie, ile kontroli posiada każdy gracz i cała drużyna w różnych częściach boiska.
Budowanie modeli statystycznych i przewidywanie wyników opiera się na tym samym zestawie umiejętności – niezależnie od tego, czy chodzi o cząstki, obiekty astronomiczne, czy piłkarzy.
Choć Spearman z czasem rozwinął swoją miłość do piłki nożnej, brak wcześniejszego doświadczenia i taktycznych uprzedzeń był wręcz atutem przy tworzeniu modeli. Zrozumienie skomplikowanych systemów było podstawą jego wykształcenia, co czyniło go idealnym kandydatem do zastosowania tych metod w futbolu.
– Masz 22 zawodników na dużym boisku. Ich interakcje są bardzo spójne, ale często decyduje indywidualny geniusz – powiedział Spearman.
– W futbolu amerykańskim gra zaczyna się i kończy, a to, co się wydarzyło, można łatwo zmierzyć. W piłce nożnej gole są stosunkowo rzadkie, więc trzeba określić ilościowo, jak dojść do sytuacji, w której szansa na zdobycie bramki jest najwyższa.
Dzięki wystąpieniom na corocznym Opta Pro Forum, gdzie prezentował swoje pomysły, publiczna praca Spearmana przyciągnęła uwagę środowiska piłkarskiego. Podobną drogą podążył Shaw – jego blog EightyFivePoints, założony w 2016 roku, odegrał dużą rolę w rozwoju społeczności analityków.
Publikowane artykuły poruszały wiele tematów – od analizy formacji drużyn, przez ocenę jakości bramkarzy i obrońców, aż po sposób, w jaki analitycy byli w stanie przewidywać remisy i pokonywać bukmacherów.
Zespół badawczy Liverpoolu wyrobił sobie reputację dzięki wpływowi na strategię transferową klubu. Transfery oparte na analizie danych, takie jak Mohamed Salah, Andrew Robertson, Sadio Mané czy Diogo Jota, są znakomitymi przykładami, jak FSG potrafi maksymalizować wartość rynkową.
Jednak w końcowej fazie pracy Jürgena Kloppa – kiedy jego wpływ na decyzje transferowe wzrósł – głos zespołu badawczego stawał się coraz mniej słyszalny. Transfery takie jak Darwin Núñez czy Cody Gakpo były postrzegane jako decyzje podjęte bezpośrednio przez menedżera. Graham przyznał w wywiadzie dla The Athletic w sierpniu 2024 roku, że głównym czynnikiem sprowadzenia Urugwajczyka w 2022 roku były jego znakomite występy przeciwko Liverpoolowi w barwach Benfiki.
– To ma wpływ na ludzi – powiedział Graham. – Nie zaszkodziło mu to, że został piłkarzem Liverpoolu.
Po odejściu Kloppa były dyrektor sportowy, Michael Edwards, powrócił jako dyrektor generalny ds. piłki nożnej w FSG, a zatrudnienie Shawa wydaje się sygnałem, że właściciele nadal są oddani podejściu opartemu na danych.
Liverpool wyznaczał standardy w analityce piłkarskiej od czasu przybycia Grahama latem 2012 roku. W ostatnich latach wiele klubów Premier League czerpało inspirację z ich podejścia. Obecnie posiadanie zespołu badawczego wypełnionego specjalistami z wykształceniem akademickim nie jest już niczym wyjątkowym.
W lutym Chelsea zatrudniła Javiera Fernandeza – byłego szefa analityki w Barcelonie i założyciela kanału Friends of Tracking – z firmy Zelus Analytics. Fernandez ma doktorat z zakresu sztucznej inteligencji. Arjav Trivedi, szef ds. badań i strategii piłkarskiej w Aston Villi, posiada doktorat z fizyki uzyskany na Imperial College London i dołączył do klubu w 2021 roku.
Karun Singh, który wcześniej pracował jako inżynier oprogramowania w Kalifornii bez doświadczenia w piłce nożnej, jest jednym z naukowców danych Arsenalu.
Istnieje wiele przykładów pracowników europejskich klubów piłkarskich, których kwalifikacje dorównują profesorom akademickim.
Jeśli chodzi o Liverpool, to jeśli coś łączy ich zespół badawczy z gwiazdami drużyny, to jest to głębokie zrozumienie przestrzeni na boisku.
Mark Carney
Komentarze (0)