Майкл Льюис - Отмененный проект

Приехав в Хьюстон, Мори сразу сделал то, что считал самым важным – внедрил свою статистическую модель для прогнозирования будущих результатов баскетболистов. Модель также стала инструментом для получения новых знаний о баскетболе. «Знание – это в буквальном смысле предсказание, – говорил Мори. – Оно усиливает вашу способность предвидеть результат. Все норовят сделать правильное предсказание, однако большинство делает это подсознательно».

Модель позволяла исследовать качества баскетболиста-любителя, которые приводили к профессиональному успеху, и определять, какое значение имеет каждое из них. Если у вас есть база данных тысяч бывших игроков, вы вполне можете найти корреляцию между их показателями в колледже и последующей профессиональной деятельностью. Очевидно, что такие данные могут многое рассказать о будущем спортсмене. Но какие именно данные?

Вы, вероятно, полагаете – как и многие, – что главное в игре баскетболиста – это набирать очки. Таким образом, способность забивать много мячей в колледже должна предсказывать будущий успех в НБА. Это мнение было протестировано и получило короткий ответ – неверно.

Уже из ранних версий своей модели Мори понял, что традиционные данные игровой статистики – очки, подборы и передачи за игру – могут вводить в заблуждение. Были игроки, набиравшие много очков, но мешавшие другим игрокам; были и такие, что забивали мало, но являлись ценным активом команды. «На компьютерную модель не влияет человеческий субъективизм, она заставляет вас задавать правильные вопросы, – рассказывает Мори. – Почему некий игрок очень высоко оценивается скаутами, а в модели у него низкий рейтинг?»

Он не считал, что модель будет давать «правильные ответы» и тем более «лучшие ответы». И отнюдь не предполагал, что компьютерная программа подберет игроков в команду сама по себе. Модель, очевидно, нуждалась в настройке и наблюдении, хотя бы потому, что могут появиться сведения, в которые она не посвящена. Если игрок, например, сломал себе шею в ночь перед драфтом, было бы неплохо это знать. Но если бы вы спросили Дэрила Мори в 2006 году, что он выберет – свою модель или кучу баскетбольных скаутов, – он выбрал бы модель.

Считается, что все началось в 2006 году. Мори увидел, что до него никто еще не использовал модель для оценки баскетболистов и никто не удосужился собрать необходимую статистическую информацию. И тогда он отправил людей в офисы Национальной ассоциации студенческого спорта в Индианаполисе копировать кипы документов каждой игры каждого колледжа за последние двадцать лет. Все эти данные затем вручную ввели в систему.

Теперь у них было двадцать лет баскетбольной истории. Новая база данных позволяла сравнивать игроков с похожими на них игроками в прошлом и приходить к важным выводам.

Все, что делали тогда «Хьюстон рокетс», сейчас звучит просто и очевидно. Это тот же подход, что и у трейдеров с Уолл-стрит, руководителей американской президентской кампании и любого современного предприятия, которое пытается использовать данные о вашем поведении в Интернете, чтобы предсказать, что вы могли бы купить или посмотреть. Но для 2006 года в этом не было ничего простого. А многое из того, в чем нуждался Мори, еще и не было доступно.

«Рокетс» начали собирать свои собственные оригинальные данные, пытаясь измерить то, что раньше не измерялось. Вместо количества подборов у игрока, например, стали считать количество реальных возможностей для подбора и сравнивать его с фактическим. Они также отслеживали счет в игре, когда данный игрок был на площадке, в сравнении с тем, когда он оставался на скамейке запасных. Количество очков, подборов и перехватов за игру было не очень информативно, а вот за минуту – имело большое значение. Потому что 15 очков, если вы отыграли только половину игры, – это больше 15 очков за всю игру.

А из студенческих массивов информации можно было выудить и темп, в котором играли различные команды колледжей. Сопоставление игровой статистики игрока с темпом игры его команды давало ценную информацию. Очки и подборы за игру, в которой было сделано 150 бросков, – это одно, а когда 75 – совсем другое. Поправка на темп давала более ясную картину достижений игрока.

Мори собирал такие данные на баскетболистов, которые раньше вообще никого не интересовали; даже не обязательно связанные с баскетболом. Задавался вопросами о жизни игроков и ее параметрах. Хорошо ли для игрока иметь двух родителей? Преимущество ли быть левшой? Имеют ли склонность к баскетболу выпускники колледжей с сильным тренером? Помогает ли наличие в родословной игрока НБА? Имеет ли значение, если он сначала учился в двухгодичном колледже? А если его тренер играл в зонной защите? Хорошо ли для молодого спортсмена то, что в колледже он играл на разных позициях? Важно ли, какой вес он берет в жиме лежа?