KnigaRead.com/
KnigaRead.com » Документальные книги » Публицистика » Нейт Сильвер - Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет

Нейт Сильвер - Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет

На нашем сайте KnigaRead.com Вы можете абсолютно бесплатно читать книгу онлайн Нейт Сильвер, "Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет" бесплатно, без регистрации.
Перейти на страницу:

Как и система Хакебея, PECOTA предполагала, что различные типы игроков могут стареть по-разному. Однако я не стремился сопоставить игру каждого бейсболиста с одной из 26 кривых развития; более того, сопоставление происходило естественным образом с помощью поиска похожих игроков где-то далеко в статистической галактике бейсбола.

Если, допустим, обнаруживалось, что очень многие игроки, статистические параметры игры которых сопоставимы с данными Дастина Педройи, становились сильными игроками основной лиги, то это давало основания надеяться на успех и самого Педройи.

Однако чаще всего мне не удавалось найти однозначно сопоставимые результаты; пути игроков, имевших одинаковую статистику в определенные периоды их карьеры, могли значительно расходиться после этого. Я уже упоминал, что по оценкам подобия, созданным Джеймсом, Педройя был идентичен Чарли Гейгеру и Роду Кэрью, двум игрокам, имевшим долгую и яркую карьеру и попавшим в конце концов в Зал славы. Однако статистика Педройи за этот период была также идентична статистическим данным Хосе Видро, ничем не примечательного игрока второй базы команды Montreal Expos.

Еще сильнее различия могут проявляться у игроков низших лиг[45]. В 2009 г. среди игроков, которые выявила PECOTA для сопоставления с Джейсоном Хейвардом, 19-летним кандидатом на позицию в команде Atlanta Braves, можно было найти и участника Зала славы, и жертву убийства. Чиппер Джонс, один из близких по показателям к Хейварду игроков, был примером первого варианта. Это один из величайших игроков Atlanta Braves за все времена, он отыграл с клубом 17 сезонов, и его показатель результативности за всю карьеру в среднем составил 0,304. Он принес команде более 450 хоумранов. С другой стороны, система выдала мне имя Дернелла Стенсона, многообещающего молодого человека, чьи показатели были также идентичны цифрам Хейварда. В 2003 г. после одной из тренировочных игр в Аризоне неизвестные связали его, а потом застрелили, угнав при этом его внедорожник. Судя по всему, произошел случайный акт насилия.

Все сопоставимые с Хейвардом игроки были крупными, сильными спортсменами; они обладали множеством талантов, имели отличные задатки и демонстрировали развитие навыков при играх в небольших лигах. Однако судьба их сложилась совершенно по-разному. Инновационный характер PECOTA был призван признать этот факт: система выдавала диапазон возможных исходов для каждого игрока, основанный на прецедентах с сопоставимыми игроками. По сути, это были наилучший, наихудший и наиболее вероятный сценарий. Но нужно помнить, что каждый раз при попытках предсказать развитие человека нам придется сталкиваться с бесконечным диапазоном возможных исходов.

Пока что для Хейварда все складывалось ни шатко ни валко. После удачного для него 2009 г., когда он был назван «Игроком года в низшей лиге», Хейвард дебютировал в команде Braves в 2010 г. и обеспечил своей команде восемь хоумранов в первых 30 играх в основной лиге. После этого он вошел в состав «Звездной команды», превзойдя все ожидания. Однако сезон 2011 г. оказался для него более сложным, и его результат не превысил 0,227. Хорошая система статистического прогнозирования позволяет сохранять оптимизм даже после выступления Хейварда в сезоне 2011 г. – все его показатели были, по сути, теми же, если не считать результативности ударов по мячу, а этот показатель зависит от удачи значительно больше, чем другие.

Но может ли статистика сказать вам все, что вы хотите узнать об игроке? Десять лет назад эта тема была одной из самых обсуждаемых в мире бейсбола.

Можем ли мы все ужиться?

Довольно поверхностное, но распространенное мнение о книге «Moneyball» состоит в том, что это рассказ о конфликте между двумя конкурирующими группами – «статистиками» и «скаутами». Каждая из них полагалась при оценке результативности игроков на свою собственную парадигму (разумеется, статистики полагались на статистические методы, скауты – на «инструменты»).

В 2003 г., когда книга «Moneyball» была впервые опубликована, читатели Майкла Льюиса вполне могли оценить, насколько враждебными были отношения между двумя группами (нужно сказать, что и сама книга подливала масла в огонь). Когда я в том же году посетил ежегодное «Зимнее собрание» специалистов по бейсболу в гостинице Marriott в Новом Орлеане, мне показалось, что я вновь вернулся в школу. В одном углу можно было увидеть скаутов, которые, подобно буйволам в оазисе, цедили виски и обменивались историями о холодной войне, сгрудившись у стойки бара в гостинице. Часто они уходили в гостиничные номера и принимались за переговоры. Эти люди навсегда связали себя с миром бейсбола. Им было уже за 40, а то и за 50, многие из них были в прошлом спортсменами, которые внесли свой вклад в игру и теперь постепенно продвигались вверх в организационной иерархии.

В другом углу располагались «ботаники» – ребята в возрасте 20–30 лет, вооруженные ноутбуками и цветными распечатками. Они ходили кругами по холлу и пытались уговорить кого-нибудь из профессионалов старой школы взять их на работу. Между двумя лагерями практически не происходило никакого общения, и каждая сторона считала другую слишком высокомерной и косной.

Возможно, подлинный источник конфликта состоял в том, что представители старой школы воспринимали молодежь как угрозу своей работе, способную лишить скаутов значительной доли заработка. «Сейчас существует невероятно сильная конкуренция, – рассказывал Эдди Бейн, директор по скаутингу команды Anaheim Angels на круглом столе в рамках одной конференции, посвященной “Moneyball”{208}. – Некоторые из наших старых коллег теряют работу, которую, по нашему мнению, они должны были сохранить. Возможно, что сокращение штатов вызвано денежными проблемами. Однако мы связываем происходящее с влиянием разных компьютерных штук, и это нас возмущает».

До конца неизвестно, как много команд в реальности урезало бюджеты на скаутинг. Одной из них была Toronto Blue Jays, и она заплатила за это высокую цену, перенеся череду неудач в 2002–2005 гг. Однако уреза́ние бюджета было вынужденной мерой, вызванной спецификой работы корпоративного спонсора команды, компании Rogers Communications. Та пыталась противостоять ослаблению канадского доллара, поэтому случившееся отнюдь не было прихотью генерального менеджера компании, ученика Бина по имени Дж. П. Риккарди.

После публикации «Moneyball» прошло десять лет, и пламя прежней борьбы давно потухло. Успех Red Sox, выигравшей в 2004 г. титул чемпиона ежегодного чемпионата США по бейсболу впервые за 68 лет, был основан на подходе, уделявшем внимание как статистике, так и скаутингу. Команды, которые в 2003 г. можно было назвать исключительно «скаутинговыми» (например, команда St. Louis Cardinals), приняли на вооружение более аналитический подход и являются сейчас одними из лидеров в области спортивных инноваций. Команды со «статистическим» уклоном, такие как Oakland A’s, значительно увеличили свои скаутинговые бюджеты{209}.

Экономическая рецессия, продолжавшаяся с 2007 по 2009 г., способствовала дальнейшему развитию аналитических методов. Хотя бейсбол довольно хорошо перенес рецессию, внезапно буквально все прониклись идеями «Moneyball» и начали пытаться оптимизировать свои возможности в условиях ограниченных бюджетов{210}. На рынке не было дефицита в дешевой рабочей силе среди статистиков. Выпускники Гарварда и Йеля, специализировавшиеся на экономике и вычислительной технике, которые незадолго до этого времени планировали работать в инвестиционном банке и получать по 400 тыс. долл. в год, теперь с радостью отправлялись в Тампу или Кливленд и круглосуточно работали за десятую часть от этой суммы. Зарплата «компьютерного ботаника» в 40 тыс. долл. казалась куда лучшей инвестицией, чем 40 млн долл., выплачиваемых свободному агенту[46], прежние выдающиеся результаты которого постепенно снижались до средних.

Однако случившееся не было свидетельством безоговорочной победы статистиков. Если им и удалось доказать свою ценность, то это же удалось и скаутам.

PECOTA против скаутов – победа остается за скаутами

Изначально название PECOTA представляло собой аббревиатуру, расшифровывавшуюся как Эмпирическое сравнение питчеров и тестовый алгоритм оптимизации (Pitcher Empirical Comparison and Optimization Test Algorithm). Кроме того, эта аббревиатура повторяла имя Билла Пекоты, довольно среднего игрока внутреннего поля[47] команды Kansas City Royals, игравшего в 1980‑х гг. и доставившего немало неприятностей моей любимой команде Detroit Tigers[48].

Поначалу программа должна была оценивать результативность питчеров, а не подающих. Предсказать этот параметр невероятно сложно, поэтому после пары лет экспериментов с системой под названием WFG Baseball Prospectus оставил попытки и начал публиковать пустые поля для своих прогнозов по этой группе игроков. Я почуял возможность и показал PECOTA Хакебею. К моему удивлению, система понравилась и ему, и сотрудникам Baseball Prospectus; они предложили мне выкупить PECOTA в обмен на долю в Baseball Prospectus и при условии, что я создам аналогичную систему для бьющих (хитеров){211}. Я это сделал, и зимой 2003 г. в Baseball Prospectus был опубликован первый ряд прогнозов PECOTA.

Перейти на страницу:
Прокомментировать
Подтвердите что вы не робот:*