В Sports Coaching Review обсуждается тактический видео анализ в любительском футболе. Авторы изучают разговорные и телесные методы использования видео данных во взаимодействии.

https://doi.org/10.1080/21640629.2023.2275396

🔜 Ссылка на эту страницу  🧷

Новая статья

Abstract. Estimation of football players' skills is one of the key tasks in sports analytics. This paper introduces multiple extensions to a widely used model, expected possession value (EPV), to address some key challenges such as selection problem. First, we assign greater weights to events occurring immediately prior to the shot rather than those preceding them (decay effect). Second, our model incorporates possession risk more accurately by considering the decay effect and effective playing time. Third, we integrate the assessment of individual player ability to win aerial and ground duels. Using the extended EPV model, we predict this metric for various football players for the upcoming season, particularly taking into account the strength of their opponents.

https://arxiv.org/abs/2406.00814

Одна из немногих вакансий на рынке РФ в домене SportTech. Насколько я понял, внутри Яндекса (который остался в РФ) в направлении FunTech есть небольшая группа, которая занимается построением системы трекинга данных по видео для РПЛ.

Судя по вакансии им нужен ML инженер с фокусом на Computer Vision.

Если кому актуально, можете попробовать свои силы.



https://yandex.ru/jobs/vacancies/%D1%80%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D1%87%D0%B8%D0%BA-%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE-%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%B2-sporttech-17943

Следом еще одна интересная вакансия (Product Manager / Project Manager / Presale Manager - нужен многофункциональный универсальный специалист на данном этапе). Общался с фаундерами. Амбициозный проект. Параллельно прорабатывают проекты как в РФ, так и вне РФ.

Первая продуктовая вакансия в домене SportTech / Футбол на рынке РФ, которую я у видел.

https://ekaterinburg.hh.ru/vacancy/98952770?query=product+%D1%84%D1%83%D1%82%D0%B1%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B9+%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B0%D0%BF&hhtmFrom=vacancy_search_list

Вот их канал https://t.iss.one/junistatsystem

Только что прочитал, наверное, самую немецкую статью про Евро, какую только можно придумать - в ней на полном серьезе рассказывают, можно ли смотреть Евро во время работы.

Представьте, что вы в Германии и вдруг сомневались - вот подробная инструкция:

1. Смотреть во время работы нельзя - могут даже уволить.
2. На работу надо приходить вовремя, уходить раньше без разрешения (пусть даже и с благой целью притопить за какую-нибудь сборную) нельзя. Перерыв для просмотра матча надо обговорить заранее.
3. На рабочем компьютере или телефоне смотреть матч нельзя, а на личном телефоне можно, но только во время перерыва.
4. А вот радио на работе слушать можно, но только если это не мешает работать и не отвлекает коллег. Но лучше обговорить заранее с начальством, могут и не разрешить.

Так, время 18:01, можно и пост выложить, и к стартовому свистку успеть.

https://www.morgenpost.de/wirtschaft/article242608720/Darf-ich-waehrend-der-Arbeitszeit-EM-Spiele-schauen.html

Рецензия - Scientific Reports
👇 В комментарии к посту оставляю полный текст рецензии.

Две недели назад пришёл ответ от журнала Scientific Reports (Q1). Спойлер - он негативный.

Одному эксперту понравилось, второй был более строг. Не хватило validation и benchmarking, т.е. более расширенного тестирования и визуализации полученных результатов.
Также немного покритиковали наш английский 😳 😂. Согласен - можно прогрессировать в этом направлении.
Еще полезно, что один из них поделился источниками, которые считает "хорошими", а второй оставил свое имя - так я понял, кто примерно нас оценивал.

В общем и целом: чувствуется просадок в части тестирования модели, мы новички в этом деле и такая статья все-таки требует больше знаний, умений, навыков.

Обновил пост с оглавлением

upd: подписчик подсказал, что работать удалённо на самом деле нельзя 🔴
Кого заинтересовало, не спешите туда подаваться.
Полезно будет хотя бы посмотреть на содержание вакансии.

Заседание Лаборатории Исследований Спорта (Москва) №239.
Когнитивная эффективность в конкурентной среде:
доказательство из естественного эксперимента

Дата и время: 22 июля 2024, 19:40-21:00
Аудитория: D107 (Покровский бульвар, д.11)
Ссылка: https://zoom.us/j/8447950878?pwd=OEFlZE8yNC9PZjJTYSswQWNhbkxSQT09
Докладчик: Анна Гущина
Статья: González-Díaz, J., & Palacios-Huerta, I. (2016). Cognitive performance in competitive environments: Evidence from a natural experiment. Journal of Public Economics, 139, 40–52. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2016.05.001
Аннотация: Конкурентные ситуации, связанные с когнитивной деятельностью, широко распространены на рынках труда, в школах и организациях, включая сдачу тестов, конкуренцию за продвижение по службе в компаниях и другие. В данной работе авторы изучают когнитивную деятельность в конкурентной среде с высокими ставками. Для анализа используется естественный эксперимент, в котором различные эмоциональные состояния случайным образом распределяются между профессиональными субъектами, соревнующимися в решении когнитивной задачи. Сеттинг представляет собой шахматный матч, в котором два игрока играют друг с другом четное количество шахматных партий, чередуя цвет фигур. Белые фигуры дают преимущество для победы в шахматной партии, и кто начнет матч с этими фигурами, решается случайным образом. Теоретический анализ показывает, что при таком раскладе нет рациональных причин, по которым частота выигрышей должна быть лучше, чем 50 на 50 в пользу игрока, вытянувшего белые фигуры в первой партии. Тем не менее, авторы обнаружили, что наблюдаемые частоты составляют примерно 60-40. Различия в результатах также сильнее, когда соревнующиеся субъекты более схожи по когнитивным навыкам. Полученные данные согласуются с гипотезой о том, что психологические элементы влияют на когнитивные показатели в условиях опыта, конкуренции и высоких ставок.

О футбольных дата сайентистах

Прилетел вопрос в личку, мол, как искать/читать статьи про спорт. В общем, нет у меня ответа. Раньше был MIT Sloan, на котором публиковались действительно приличные статьи, но с ковидом все стало плохо.

В начале года выделил время на список Ван Хаарена, 90% статей - шлак. Особенно забавно читать подобные статьи в приложениях вроде Zotero, где можно оставлять заметки. Ну и достаточно быстро этот список начал покрываться тегами:

NotBad/Good/Excellent - меньшинство.

Useless - не понятно зачем, ресёрч ради ресёрча. Обычно используется очень простой метод, вроде "давайте применим кластеризацию на данных и посмотрим, что получилось".

Bullshit - откровенный бред, который обычно выражается в виде ошибки выжившего и прочих дата-ликов. Пример: давайте прогнозировать трансферную стоимость на 3 года вперед. В данных остаются только те примеры, в которых футболист играл три года подряд в топ-лигах. Обучается модель, делается вывод. И ни слова про отсеянных игроков, а в этом и суть: если игрок задержался в АПЛ на три года, то это уже о чем-то говорит. Не говоря уже о совсем пиздецовых случаях вроде "мы плохие данные руками выбрасывали".

CopyPaste - особенно возмутил случай, когда метод, использованный в регби, был тупо скопирован и применен к футболу. Но написана была не одна статья, а три. Каждая представляла собой следующую структуру: пол статьи - описание метода (во всех трех одинаковая), другая половина - применение на практике/интерпретация. Ну а чего? Статьи три, самоцитирований тоже X3, грантов, наверное, тоже три.

Однако была еще серая зона, которую было сложно сразу осознать. Это удивительное сочетание современных ML методов вроде трансформеров и примитивной футбольной логики. Например, "владение - это когда как минимум два соседних события принадлежат одной команде". "Награда определяется расстоянием до ворот в момент потери". "Давайте посчитаем вероятность забить в ближайшие K событий."

Но потом меня осенило. Эти так называемые футбольные дата сайентисты просто программировать не умеют! Про те же трансформеры много чего опубликовано, и с кодом, и с объяснением. А вот что делать с сырыми футбольными данными, инструкций не написали, копипастить нечего.

💫 Футбольные мыслители, поддержите меня
Друзья, прошлый год был прорывной!
Я познакомился с многими из вас лично. Из количественных показателей - к ноябрю 2023 вас стало 300. Но далее прогресс на пути к мечте притормозился.
Прошу помочь денежно. Обратная связь поможет мне инвестировать больше времени и сил в развитие канала.
Всем спасибо!

Прошлым летом начал изучать футбольный испанский по плейлисту с канала Александра Лепина. Всем любителям осмыслять футбол советую!
Сейчас планирую продолжить более практическим плейлистом, посвященным разбору упражнений. Но там небольшой объем(
Александр, благодарю и жду продолжения подобных видеороликов 🙏

Паскаль Бауэр из DFB открывает позицию на Ph.D в спортивной аналитике в университете Саарбоюкена, которую сам будет супервайзить. Можно частично совмещать с работой, можно полностью, учеба оплачивается по государственной зарплате и грейдам, в первый год выйдет около 50 до налогов при условии полной занятости (что вполне приемлемо).

Дедлайн до 22 августа, начало 1 октября, немецкий не нужен, но желателен, английского должно хватить.

Скажу от себя - с полгода назад говорил с Паскалем о такой опции и совмещении с работой (у нас есть коллега, работающий 4 дня в неделю и остальные 3 дня пишущий Ph.D), но честно говоря, душа не настолько лежит к академии, да и отъехать до возраста Христа не хотелось бы, нагрузившись еще и этим) Но возможность хорошая, например, у Паскаля же в команде в DFB есть коллега, тоже совмещающий Ph.D с работой в федерации.

https://www.uni-saarland.de/fileadmin/upload/verwaltung/stellen/Wissenschaftler/W2509.pdf

Прикоснулся к мечте

Друг не из футбола подкинул топовую стажировку по искусственному интелекту и футбольной аналитике от Сбера. Сначала я удивился - зачем Сберу заниматься Data Science в футболе. Но оказывается, совсем недавно Сбербанк совместно с AIRI и ЦСКА (Евгений Евгеньевич 😉) создали модель оценки потенциала футболистов и разработки решений для развития спортсменов.

Недавно вышло интервью с руководителем стажировки Митиным Константином, который "получил лучшее образование в России по спортивному менеджменту и маркетингу в стенах родной ВШЭ" и сейчас работает в Департаменте развития технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в Центре человекоцентричного искусственного интеллекта Сбера, занимаясь "внедрением искусственного интеллекта в спортивную индустрию в России":

Важно понимать, что такое искусственный интеллект. Это семейство алгоритмов и методов, которые обладают способностью к самообучению. Сюда относятся методы машинного обучения, компьютерного зрения, глубокого машинного обучения. Эти технологии применяются в спортивной индустрии уже на протяжении 15 лет.

1️⃣ ✅ Неинформированный оптимизм
Итак, в ту ночь я быстро подготовил резюме, на след утро подправил и отправил, позднее получил в ответ тестовое задание на неделю.

2️⃣ ⁉️ Информированный пессимизм
Однако на этапе выполнения задания понял, что за последнее время потерял маленько огонь в этой сфере и перестал достаточно развиваться. Просто не смог сделать задание по оценке и прогнозированию давления на игрока - что-то наподобие диаграммы Воронова. Кому интересно - вот тетрадка с выгрузкой данных игроков по координатам. Решение задания я не отправил, и, естественно, на собеседование меня никто не пригласил.

3️⃣ ❌ Выход на уровень
Ответ на вопрос:
How bad do you want it? Насколько сильно ты этого хочешь?
был недостаточен, чтобы, превозмогая себя, тащить тестовое задание и последующую стажировку.
После небольших успехов в 2023, я подсдал в 2024 и перестал уделять время этому направлению, сосредоточившись на своей основной специальности.

💭 Выводы
1) Иметь картину видения
2) Каждый день на ней фокусироваться
1+2=система, как приблизиться к мечте