A hálózat csapdájában – Moncz Attila publicisztikája

Evan Drellich a 2023 elején megjelent, Winning Fixes Everything (A győzelem mindent megold) című könyvében leírta, hogy a Houston Astros baseballcsapata azt követően drasztikusan csökkentette játékosmegfigyelői tevékenységét, ezzel együtt költségeit, hogy rájött, a folyamat mindössze két százalékkal jobb értékelést eredményezett, mint ami a meglévő adatokból kinyerhető. „A sajtópáholy napellenzőjére kitett doboz jobb munkát végez a kis és a nagy ligák lefedésében, mint a megfigyelők” – mondta az Astros egyik vezetője a TrackMan nevű eszközről. A módszer eredményességét kár lenne megkérdőjelezni, az Astros jelenleg az MLB bajnoka, és most is jó úton jár a rájátszás felé. Aki pedig látta a valós történeten alapuló, az Oakland Athletics új módszerekkel való felemelkedését bemutató Moneyball című filmet (magyarul Pénzcsináló néven futott), és tudja, Brad Pitt miként rúgja ki, illetve minősíti le a scoutokat, hogy teret adjon az adatelemzőknek, talán csak azt nem érti, a való világban miért kellett ennyit várni az ilyen drasztikus lépésekre.

A baseballhoz hasonlóan erősen a számok által uralt (nincs olyan kérdés, amire válaszul ne húznának elő percek alatt komplett statisztikát!) sportágakban az ilyen jellegű változások könnyebben keresztülvihetők. Minden „adatosítható”, a kiválasztás kockázata csökkenthető, így a profit növelhető, egy amerikai franchise tulajdonosának pedig nincs ennél fontosabb. Természetesen ez végtelenül leegyszerűsített folyamatelemzés, viszont még ebből is adódik a kérdés: más sportágakban is érdemes ennyire teret nyitni az adatoknak, háttérbe szorítva így az emberi erőt? Például a labdarúgásban kiiktathatók a játékosmegfigyelők, és elég lesz – sarkítva – számítógép mögül igazolni idényenként 30 gólra jó középcsatárt? Az egyszavas válasz (ma még biztosan) a nem, ugyanakkor egyre jobban, egyre többet kell (és fogják is!) használni az adatelemzést. Elvégre főképp az európai futball is erősen pénzközpontú lett, márpedig így itt is szempont az időtényező, az üzleti kockázat csökkentése, illetve a nyereség növelése. Ez pedig „üvölt” a hatékonyságot növelő intézkedésekért.

A hagyományos scouting persze aligha kerül ki valaha is teljesen a labdarúgás világából, hiszen a testbeszédet, a jellemet, a temperamentumot nem adják vissza a számok. Ugyanakkor a módszer időigényes és messze nem költséghatékony. Ha valakinek hét nap alatt hét városban hét meccset kell élőben megnéznie, az sokkal drágább, mint ugyanezeket segédprogramokkal „felszerelkezve” monitoron nyomon követni. És ezt a megfigyelők sem vitatják. „Szeretem és elfogadom az adatokat, de a megfelelő kontextusban kell használni és a szememmel összhangba kell hozni őket – fogalmazott például a The Athletic portálnak Ty Gooden, a Monaco scoutja. – Nálunk kicsit mindkettőt alkalmazzuk. Főleg a vizuális felderítést. Az adatokon keresztül eljutunk játékosokig, akiket először már mi is csak videón nézünk meg, és ha ígéretesnek találunk valakit, személyesen is szemügyre vesszük. Együtt dolgozunk az adat­elemzőkkel, és el kell ismerni, az általuk adott információk néha igazán érdekes futballistákhoz vezetnek minket.”

Az adatelemzésre épülő transzferpolitikára már üzleti modellek létesültek, elég csak a Premier League-ben érdekelt Brighton vagy Brentford példájára utalni. Bár az is igaz, ott könnyebb a céges kultúra részévé tenni a sportágban szokatlan megoldásokat, ahol a vezetők hisznek benne. Például azért, mert más iparágban ennek köszönhetően gazdagodtak meg. A Brightont 2009 óta vezető Tony Bloom, illetve a Brentfordot 2012 óta többségi tulajdonosként irányító Matthew Benham is a szerencsejáték-iparból érkezett (munkatársak voltak, aztán a 2004-es botrányos szakításuk óta szóba sem állnak egymással), ahol fogadási szindikátust vezetnek. (Bloom élvonalbeli profi pókerjátékos is.) Matematikai modellekre alapuló módszerekkel meccsenként átlagosan ötszázezer fontot (vb-n és Eb-n ötmilliót...) kockáztatnak, a profitból meg futotta egy-egy angol csapatra. A módszereik ugyanazok (még a szatelitklub esetében is, hiszen Bloomé a belga Union SG, Benhamé pedig a dán Midtjylland), ami sokszor ugyanahhoz a játékoshoz vezeti el őket. Az elv működik, igaz, még eltérő fázisban járnak, a Brighton előrébb tart, amit mutat, hogy az átigazolási piacon a 2021–2022-es évadtól kezdve sorrendben 3, 82, majd pedig jelenlegi állapot szerint 115 millió eurós haszonnal zár, úgy, hogy mindegyik idényben akadt egy játékosa (Ben White, Marc Cucurella, Moises Caicedo), akit legalább 58 millióért tudott eladni, úgy, hogy egyikükért sem fizetett 28 milliónál többet!

A két klubnál már strukturált alapon történnek a folyamatok, szempontrendszerek vannak, a scoutokhoz pedig egy-egy posztot rendeltek. Tehát akad, aki csak a centereket nézi, más pedig a kapusokat. A kimutatások szerint ez így sokkal hatékonyabb, mint a holisztikus, intuitív módszereket alkalmazó csapatok eljárásai. Erre a Holland Labdarúgó-szövetségnél dolgozó Tom Bergkamp is felfigyelt, aki a groningeni egyetemmel együttműködve százas megfigyelőmintából kimutatta, muszáj visszaszorítani a szubjektivitást, illetve koncentrálttá tenni a visszajelzést. Ha ez elmarad, túl sok lesz az információ, ami lehetetlenné teszi, hogy egységnyi idő alatt megfelelő döntést lehessen hozni.

És ez az a pont, ahol olyan szereplő léphet (vagy már lépett?) be a piacra, amelynek megítélése legalábbis vitatott. A mesterséges intelligencia (MI) megjelenésekor jókat derültünk például a ChatGPT-ből nyerhető információkon (rólam kiderült, világbajnok olimpiai bronzérmes súlyemelő vagyok, holott a valóságban egyetlen tárcsát sem mozdítottam meg...), mára viszont a fejlesztők eljutottak odáig, hogy érdemi szinten is figyelembe vehető döntéstámogatói rendszer lett belőle. A Ryan Beal vezette SentientSports már előállította a ScoutGPT-t, amiben minden felhasználó csapatokról és játékosokról is kérdezhet, a válasz pedig villámgyorsan érkezik, egyszerű futballnyelven készített komplex elemzés formájában. A technológia ötvözi a különböző iparágak vezetőinek tudását, így ugyanúgy benne van Nagy-Britannia vezető MI-tudósának, Gopal Ramchurn professzornak a munkája, mint Ed Woodwardé, a Manchester United korábbi ügyvezető alelnökéé is. Az ő tapasztalatukat összegezve a program olyan információkat közöl, amelyeket a klubvezetők is használnak döntéseikkor, olyan nyelven, amit mindenki ért. A „közös nyelv” használata azért fontos, mert így csökkenthető az egyesület és a szurkolók között egyébként a valóságban meglévő jelentős távolság. Ma már egy-egy riport letöltése után megmondható, Harry Kane mennyire illik bele a Ferencváros, a Real Madrid vagy hogy a valóságnál maradjunk, a Bayern München rendszerébe. Nem százszázalékos biztonsággal, de olyan mértékben biztosan, hogy a kockázat minimalizálható legyen.

„A mesterséges intelligenciával nem az emberek munkáját szeretnénk elvenni, hanem őket akarjuk hatékonyabbá tenni – fejtegette Beal. – A jó munkaerőkben húsz-harminc éve hiszünk, teljesen természetes, hogy a beérkező első adatokban nem bízunk meg egyből. A bizalom kiépítéséhez idő kell. A labdarúgás üzleti fénye az utóbbi években minden korábbinál erősebb lett. A sikeres vállalkozáshoz optimalizálni kell a folyamatokat, a csúcstechnológia használata gyakran kulcsfontosságú eszköz ennek eléréséhez.”

Ugyanakkor az MI még nem tud felülni a lelátóra, nem tud személyes benyomásokat közvetíteni, így a megfigyelőket egyelőre semmiképpen sem lehet törölni a rendszerből.

A Nemzeti Sport munkatársainak további véleménycikkeit itt olvashatja!