Sociální sítě

Fotbal

Dánové mají Slavii přečtenou. Proti Slavii mají kyberzbraň. Pozor na nebezpečné auty


Midtjylland v úterý proti Slavii vytáhne v úvodním duelu závěrečného předkola fotbalové Ligy mistrů svou nejsilnější zbraň. Datovou analýzu. Pro dánského mistra to je samozřejmost. Matematické algoritmy přispěly například k jeho výhře nad Manchesterem United.

„Práce už neexistuje, jenom aplikace,“ žertuje ironicky bavič Dylan Moran v jednom ze svých standupů.

V případě Midtjyllandu, dnešního soupeře Slavie, ovšem není daleko od pravdy. Datová analýza je v evropských klubech čím dál častěji běžnou součástí přípravy na zápas.

Vlci, jak se Midtjyllandu v Dánsku přezdívá, jsou ovšem v tomto oboru průkopníky a patří ke špičce. S matematickými modely začali ve fotbale pracovat navíc trochu jiným způsobem než jejich konkurence.

„Jsou velice známí tím, že začali mezi prvními používat analýzu nejen pro skauting, ale i v tréninkovém procesu,“ poukazuje analytik pražské Dukly Jurij Dinasburskij, v čem je přístup dánského klubu odlišný od většiny, která se zatím zaměřuje na data při vyhlížení možných posil.

Datové oddělení Midtjyllandu tak pečlivě analyzuje hru každého soupeře a hledá jeho slabiny. „Jasné je, že Midtjylland bude dobře připravený a bude znát hráče Slavie, jejich silné a slabé stránky,“ je přesvědčený Dinasburskij.

Jak datová analýza vůbec funguje? Nejdříve klub nasbírá reálná herní data. Každá jednotlivá přihrávka je tak popsána několika parametry a hodnocena například podle toho, zda zvýšila pravděpodobnost vstřelení gólu nebo naopak riziko, že tým inkasuje. Analytické modely jsou různé. Zkoumají například bránění v prostoru, presink, vznik gólových příležitostí a tak podobně.

„Datová analýza se snaží vymyslet matematické a statistické modely, které jsou spojené s fotbalovou složkou a zároveň jsou i matematicky měřitelné, prokazatelně ovlivňují herní výkon,“ vysvětluje analytik pražské Dukly.

„Vypočítá intenzitu presinku u každého jednotlivého týmu a dost věrohodně měří, jak daný tým opravdu presuje. Víme, v jakém prostoru soupeř presuje nejlíp a kde má problémy. To lze využít pro zlepšení vlastního herního výkonu,“ pokračuje.

Obrovsky dlouhé auty

Úterní soupeř Slavie na sebe upozornil například výhrou 2:1 nad Manchesterem United v play off Evropské ligy před čtyřmi lety. Tehdy už byla datová analýza součástí práce v klubu, ten s její pomocí také vyhledával talentované hráče.

„Hlavně začali pracovat v tréninkovém procesu na věcech, které jsou přehlížené. To znamená především standardky, to je známá věc. Netýká se to jen rohů, ale i zahrávání autů. Každý, kdo viděl zápas Midtjyllandu, ví, že mají levého beka, který hází obrovsky dlouhé auty přímo do vápna,“ popisuje Dinasburskij.

Své tvrzení dokáže doložit čísly z datové analýzy. „Dá se říct, že dávají přibližně 30 procent gólů ze standardek, což je opravdu velké číslo,“ poukazuje. „Díky autům se dostali do převahy v zápase s Young Boys a díky standardce pak zase rozhodli,“ dodává, na co by si Slavia měla dát pozor.

„V podstatě přišli na to, že ve fotbale je spousta věcí, která je podceňovaná. Rohy se kopou jen podle zkušeností trenéra. Ten zná fotbal a má představu, jak kopat standardky. Jenže pokud zanalyzujete prostory, které má soupeř nejvíce průchozí, a každého hráče a vyberete toho, který nejhůř brání, můžete centrovat přímo do prostoru, který daný brání. Máte pak větší pravděpodobnost, že vstřelíte branku,“ dává příklad datový analytik.

„To se Midtjyllandu přesně vyplatilo. Má stejný přístup k autům, nastavil techniku vhození autu, nastavil zóny, které musí obsazovat, a najednou jsou standardky jeho hlavní zbraní. Herní výkon je podřízený tomu, že se snaží docílit co největšího počtu standardních situací. Proto angažovali hráče typu Pioneho Sista, kteří jsou fantastičtí v situacích jeden na jednoho a mohou získat standardky blízko vápna nebo auty,“ vysvětluje podrobněji Dinasburskij.

Data versus lišák Trpišovský

Datovou analytiku používá stále více klubů a Slavia rozhodně nechce být pozadu. Realizační tým s ní také pracuje a důvěřuje jí, i když ji nevyužívá tolik jako třeba Midtjylland.

Ovšem ani datová analýza není všemocný nástroj. Kromě toho, že rozhoduje každá milisekunda počínání hráče na trávníku a jeho technické provedení, mohou ji přelstít i nové herní prvky týmu. Volbou překvapivé sestavy nebo taktiky je známý i trenér Slavie Jindřich Trpišovský.

„Principy hry a to, přes které prostory tým útočí, ale nejde změnit během jednoho týdne,“ poukazuje Dinasburskij na to, že v tomto směru dánské algoritmy Trpišovský neošálí. „Například na nově vymyšlené standardky nejde reagovat, samozřejmě jde analyzovat jen to, co už bylo použito. Pokud Slavia kopne roh jinak nebo bude třeba bránit jinak zónově, tak to nemají šanci odhadnout,“ dodává.

Poprvé se o Midtjyllandu mluvilo v souvislosti s videoanalytikou před více než pěti lety. Klub se na tuto stránku zaměřil opravdu důkladně především díky tomu, že ve vedení působil nadšenec do matematických modelů Rasmus Andresen, který si notoval s majitelem Matthewem Benhamem, dalším příznivcem datové analýzy. Ten mimochodem zbohatl jako profesionální sázkař a vlastní také druholigový anglický Brentford.



Zdroj příspěvku

Další příspěvky z rubriky Fotbal