Który trener najbardziej pasowałby do Juventusu? Dlaczego pracodawcy powinni unikać Jose Mourinho? Co takiego wyjątkowego ma w sobie Graham Potter? Czy da się w ogóle zmierzyć za pomocą liczb jakość trenera? Piotr Wawrzynów, polski informatyk pochwalił się kilka dni temu na łamach Analitycs FC stworzeniem algorytmu, który momentalnie zyskał zainteresowanie globalnej publiki. W rozmowie w newonce.sport opowiada o szczegółach i m.in. analizuje Paulo Sousę.
PAWEŁ GRABOWSKI: Długo siedzisz w analityce piłkarskiej?
PIOTR WAWRZYNÓW: Zaczęło się to od zakładów bukmacherskich. Jeszcze w liceum, jakieś sześć lat temu, zastanawiałem się, czy można przewidzieć wyniki konkretnych spotkań. Tworzyłem pierwsze modele statystyczne, niestety szybko się okazało, że nie jest to takie proste. Pieniędzy na typowaniu nie wygrałem, ale wkręciłem się w świat statystyki. Od zawsze interesowałem się piłką. Poza tym jestem informatykiem, więc łatwo było mi te dwie rzeczy połączyć.
Kilka dni temu zademonstrowałeś na Twitterze narzędzie do profilowania trenerów. Zaskoczył cię odzew ludzi?
Na pewno nie spodziewałem się, że ktoś do mnie napisze w sprawie podcastu albo wywiadu. Twitter daje dziś fajne pole, żeby się pokazać. Społeczność analityków-hobbystów jest otwarta na nowe twarze - jeśli prezentujesz coś nowego, w dodatku w przystępnej formie, to siłą rzeczy ludzie podają to dalej. Dużo pomaga to, że zacząłem pisać po angielsku. Nagle możesz dyskutować z ludźmi z całego świata. Zyskujesz większą publikę.
Skąd pomysł, by analizować tylko trenerów?
Zaczęło się od artykułu w „The Athletic” na temat poszukiwania nowego trenera Manchesteru City. Autorzy wyszli z tezą, że Pep Guardiola ma ciągle czynny kontrakt, ale w pewnym momencie odejdzie i co dalej? Klub, który ma pewną filozofię, będzie chciał pewnie poszukać kogoś najbardziej zbliżonego do Guardioli. Pytanie tylko: jak kogoś takiego znaleźć? Czy liczby mogą nam w tym pomóc? Wtedy pierwszy raz zastanowiłem nad tym, dlaczego w piłce tak mocno analizujemy piłkarzy, a tak słabo trenerów. Nie ma wielu narzędzi do mierzenia jakości szkoleniowców. Mainstream dalej opiera się na wielu prymitywnych statystykach typu średnia punktów na mecz. Zapisałem sobie ten pomysł w telefonie i zaraz po nowym roku wziąłem się do pracy.
Txiki Begiristain powiedział niedawno, że jest tylko sześciu trenerów na świecie pasujących profilem do Guardioli. To pokazuje, że City działa trochę jak korporacja, która przy rekrutacji myśli kilka kroków naprzód.
Piłka coraz większą wagę przykłada do trenerów. Media coraz częściej dyskutują o filozofiach poszczególnych szkoleniowców i o tym czy ich odcisk widać w grze drużyny. Najlepsi trenerzy potrafią zarażać piłkarzy swoim sposobem myślenia o piłce. Przynoszę konkretne pomysły i schematy gry. Niestety w wielu klubach, szczególnie w Polsce, rekrutacja szefa zespołu często wygląda tak, że zwalnia się pana X i dopiero myśli się czy zatrudnić Y czy Z. Mało gdzie jest długoterminowa perspektywa, której się trzyma i spójnie rozwija przez wiele lat. Ciągle zdarzają się topowe kluby, które biorą trenera, bo w słabszym klubie osiągał dobre rezultaty. Niestety, tam bazował na kontrach i kiedy nagle w nowym miejscu musi grać większym posiadaniem, czar pryska. Drużyna się rozlatuje.
Jaki jest główny cel twojego narzędzia? Co może nam powiedzieć o konkretnych trenerach?
Główny cel to pomoc w podejmowania decyzji przy zatrudnianiu trenera. Gdy widzimy profil danego szkoleniowca, łatwiej jest odpowiedzieć na pytanie, czy to, co osiągnął w poprzednim klubie jest łatwe do powtórzenia u nas. Można z dużej listy osób wybrać sobie pięć najlepiej pasujących i potem już dokładać własne doświadczenia, obserwacje, by wybrać tego najbardziej dopasowanego. Zbudowałem specjalny rating badający jakość stwarzanych sytuacji. Nie ogranicza się on tylko do goli, czy strzałów, bierze pod uwagę wszystkie kontakty z piłką, czym nieco ogranicza losowość piłki. Możemy zobaczyć, czy trener poprawił jakość gry zespołu, czy pogorszył.
Opowiedzmy o tym szerzej na przykładzie Paulo Sousy. Co mówią o nim liczby z Bordeaux?
Rzuca się w oczy to, że jego zespół posiadał piłkę w niskich rejonach, czyli podawał po obwodzie. Deep circulation. Do tego wysoki pressing - aż 68 punktów na 100. Co jest ciekawe niska jest wartość w polu „Terytorium”. To określa jak często zespół wchodzi w wyższe rejony boiska, jak zdobywa przestrzeń. Wychodzi na to, że w Bordeaux piłkarze często posiadali piłkę, ale raczej z tyłu, nie byli aktywni z przodu. Na grafice przygotowanej dla jego okresu w Fiorentinie tego przenoszenia ciężaru wyżej było więcej.
Fiorentina miała po prostu lepszych, bardziej ofensywnych piłkarzy. Twój model bierze to pod uwagę?
Widać to na wykresie „Performance” vs „Results”. Kiedy Sousa obejmuje Fiorentinę to ten wynik jest na poziomie 1300-1400, a w Bordeaux w granicach 1100 - 1200. Model ocenia trenera również przez pryzmat oczekiwań i siły zespołu. W profilu mamy na przykład „Performance Impact”, czyli jaką zmianę wywarł w zespole trener od początku do końca kadencji. „Short-Term Impact” skupia się natomiast na czasie do końca pierwszego sezonu. U Sousy ten rating na początku spada, ale potem w drugim sezonie zaczyna rosnąć. W profilu jest też wartość pokazująca go na tle innych trenerów Ligue 1. Wskaźnik 42 pokazuje, że był gorszy niż ponad połowa szkoleniowców.
Na temat Fiorentiny co możemy ciekawego wyczytać?
Z Fiorentiną miał problem z dominowaniem meczów. Robił to tylko wtedy, gdy rywale prowadzili i zaczęli pozwalać na więcej. Nie było też swobody do wymienności pozycji. Cała jakość gry, jakość trenera też była trochę gorsza od oczekiwanej. Innymi słowy: osoba Sousy nie wycisnęła z tych piłkarzy czegoś extra.
Ilu trenerów masz w bazie?
Mam w tej chwili zrobione wszystkie pięć topowych lig, mam też belgijską, rosyjską, holenderską, brazylijską ostatnio też spróbowałem, bo chciałem sprawdzić jak mój system ocenia Sampaolego.
Ciekawią mnie polscy trenerzy. Ich też masz?
Trudniej jest coś takiego stworzyć dla Ekstraklasy, gdybym chciał się oprzeć na zasobach, które wykorzystuje dla Anglii i innych lig. Dla polskich lig jest zbyt mało publicznie dostępnych danych. To też zresztą pokazuje jak niskie jest zainteresowanie tym aspektem piłki u nas, również na profesjonalnym szczeblu.
Zaskoczył cię któryś z profili topowych trenerów?
Na pewno Mourinho. Jego czas w United był zrównoważony. Mourinho robił to, co jest potrzebne, żeby wygrać. Dało się go jeszcze obronić. Ale z Tottenhamu zrobił raczej drużynę jednowymiarową: więcej jest cofania do niskiej obrony, mniej dośrodkowań, słabszy wysoki pressing, poziom skupienia gry na skrzydłach też spadł. To jest wskazówką dla kolejnych wielkich klubów, żeby poważniej zastanowić się nad jego zatrudnieniem. Tottenham zdobywa więcej punktów niż wskazywałaby na to jakość drużyny. Niektóre mecze były przepychane golami w “niewiarygodnych” sytuacjach albo po prostu siłą indywidualności Kane’a i Sona. To pokazuje, że trener im nie pomaga.
No to teraz w drugą stronę: który trener najmocniej pomaga?
Brighton jest dobitnym przykładem. To nie jest kwestia tego, że grają ładnie i nic im z tego nie przychodzi. Brighton naprawdę dochodzi do sytuacji, tylko brakuje czasem wykończenia, jednego zawodnika będącego w stanie wepchnąć piłkę do siatki. Na ostatniej prostej to się wszystko wysypuje. Ale sama gra jest ciekawa. Jakość Brighton jest dużo lepsza niż punkty w tabeli. Nawet, gdy ogląda się ich w telewizji, to trudno uwierzyć, że ten zespół walczy o utrzymanie. I to też widać w liczbach.
To wskazówka dla lepszych klubów, żeby zastanowić się nad Potterem?
Z jednej strony tak, natomiast zawsze istnieje ryzyko czy taki Potter, który nie współpracował z gwiazdami i nigdy nie był w klubie z wielką marką i presją, poradzi sobie w takim środowisku.
Nie da się też ująć w liczbach umiejętności miękkich trenera. To jakim jest liderem, jakie relacje buduje, jak rozładowuje napięcia w grupie. Pewnie nieraz głowiłeś się, że tego się po prostu nie da zmierzyć.
Myślałem jak to ugryźć, natomiast jest to trudne. Myślałem też żeby dodać do systemu jak trener rozwija indywidualnie piłkarzy. Doczepiłbym do tego specjalny model, żeby sprawdzić jak szkoleniowiec wpłynął na rozwój poszczególnych piłkarzy w danym okresie czasu. Dla przykładu Solskjaer na pewno rozwinął piłkarzy takich jak Shaw, McTominay czy Rashford. Mój model teraz tego nie pokazuje i skupia się na wynikach zespołu jako całości. Ale system cały czas ewoluuje. Na razie pokazałem ludziom próbkę i po pierwszym feedbacku zrobiłem pierwsze poprawki. To nigdy nie będzie idealne, ale warto to udoskonalać.
Jakie rzeczy ludzie wytykali?
W profilu Mourinho jest wskaźnik podobieństwa do poprzednika. Mourinho w 66 procentach był podobny do Pochettino. To była za duża wartość. To wynika z tego, że często agregując wszystko do jednej wartości, gubimy dokładność. Posiedziałem nad tym dwa dni, zagłębiłem się w ten jeden konkretny przykład i w kolejnej odsłonie podobieństwo do Pochettino wyniosło już tylko 34.
Masz więcej takich przykładów jak Potter? Ciekawią mnie niedoceniani trenerzy.
Trudno wskazać na gorąco kogoś podobnego. Powiedziałbym, że ciekawy jest Brendan Rodgers w Leicester, aczkolwiek akurat jego zespół punktuje całkiem nieźle. Warto popatrzeć też na Hasenhuttla w Southampton, bo nawet, gdy miewał kryzysy, to mój system nie wykazywał jakiejś drastycznej obniżki jakości. Nie był czuły nawet na wyniki typu 0:9. Percepcja zespołu po takim ekstremalnym spotkaniu zmieniła się u kibica, ale w moim modelu była bez zmian.
Masz tak, że dla zabawy bierzesz czasem zespół - dajmy na to - Juventusu i analizujesz trenerów, którzy najlepiej by do niej pasowali?
Poza narzędziem, które tworzy grafiki mam też takie, które pomaga dokonywać takich analiz, o których mówisz. Bardzo szybko potrafię wygenerować wykres z dwoma osiami: jedna to podobieństwo trenera, a druga to jakość gry. W zależności od tego, co użytkownik wybierze. Można nanieść trenerów osiągających wyniki ponad stan i np. podobnego do Guardioli. Wyżej na grafice zrobiłem taką analizę dla Juventusu.
Pojawiła się ostatnio jakaś nowinka analityczna?
Firma Stats Bomb zaczynała jako konsultant danych dla klubów. W pewnym momencie stwierdziła jednak, że zacznie zbierać własne dane, bo nie do końca ufała tym publicznym. Sporym wydarzeniem ostatnio było to, że do każdego eventu typu podanie doczepiają pozycję wszystkich zawodników na boisku w konkretnym momencie. Jesteśmy w stanie stwierdzić, że podanie łamało linię albo kto był odpowiedzialny np. za obronę strzału albo za pressing przy strzale. Takie coś zwiększa dokładność wszystkich znanych miar. Pierwszym klub, który zapisał się i kupił ten nowy pakiet danych był Liverpool.
Manchester City z kolei zatrudnił ostatnio trzech astrofizyków. Czytałeś o tym coś więcej?
Widziałem, że robili rekrutacje. Kojarzę jednego człowieka z Twittera. W ogóle mnie to nie dziwi, to jest po prostu nowa rzeczywistość piłki. Od tego nie ma odwrotu. Kluby z wielkimi budżetami nie boją się zainwestować w coś, co na pewno nie zaszkodzi, a może pomóc drużynie. Manchester City i kilka innych topowych klubów przełamują bariery.
Widzisz się w piłce za parę lat?
Akurat jestem w tak komfortowej sytuacji, że nie muszę pracować w piłce. Mam wykształcenie informatyczne. Pracuję w branży, do której znacznie łatwiej się dostać i się utrzymać. Analityka pozostaje póki co hobby.