Методологічні засади створення спортивного прогнозу

Размещено на http://www.allbest.ru/

Методологічні засади створення спортивного прогнозу

Maliienko I., Kyrylova O.

Today, the scope of sports forecasting is very popular. Growing interest in this industry is associated with a gradual increase in the number of bookmakers and people who use their services.

Nowadays, sports forecasting is gradually penetrating the media, becoming an element of editorial policy in terms of additional content and attracting advertisers. In the study, the main structural-content features of sports forecasts, presented on the leading domestic and foreign sports sites, were analyzed. It allowed to identify the main elements of sports forecasts. The experimental method was the important component of the study. It gave the opportunity to recreate its own sports forecast and gave the idea of the methodology of each stage of the development of the material. The method of analysis was the basis for studying the structural elements of each of the points of the algorithm, through which it was possible to divide into parts and process large arrays of structural statistics needed for research.

It was found that the algorithm for creating sports forecasts, which was developed in the process of the research of the texts within the framework of general sports resources, used the methods of synthesis and analysis at all stages. The axiomatic method, as well as the methods of induction and deduction, are less common. They provide an opportunity to build hypotheses based on the data arrays, which have already been processed. Common feature of all the methods is their ability to deal with large data sets that comes to the fore in the process of developing of the forecasts.

The novelty of the research is in its attempt to carry out a comprehensive study of the structural component of the sports forecasts. Such scholars as F. Moura, L. Martins, S. Cunha, G. Angelina, L. De Angelis, M. Buckle, C.-S. Huang touched on the topic of statistical analysis and its effectiveness within the sport, but the theme of the structure of the text of the sports forecast remains unexplored.

In the future, this research will allow to follow the specific features that can answer the question why sports predictions are often incorrect.

Keywords: sports forecast; bookmaking office; statistical indicators; sports resources; research methods.

Анотація

Зацікавленість галуззю спортивного прогнозування дедалі посилюється у зв'язку з поступовим збільшенням кількості букмекерських контор і, як наслідок, кількості гравців, які постійно залучаються до процесу ставок на спортивні події. Розширення галузі передбачає постійний розвиток проектів, дотичних до індустрії букмекерських контор. Серед найпопулярніших проектів вирізняються ресурси, що надають інформаційні послуги прогнозування результатів тієї чи іншої спортивної події. Результати дослідження полягають у виявленні універсального алгоритму, який дає можливість створювати матеріали подібного змісту, а також аналізі методів, які використовуються на кожному з етапів написання спортивних прогнозів.

Ключові слова: спортивний прогноз; букмекерська контора; статистичні показники; спортивні ресурси; методи дослідження.

Вступ

Постановка проблеми. Прогнози на спорт є настільки популярним явищем, що їх поширення давно вийшло за межі спеціалізованих порталів й увірвалося на сторінки спортивних сайтів і навіть соціальних мереж. Впровадження новітніх технологій посприяло тому, що відтепер будь-який користувач всесвітньої мережі Інтернет може взяти участь у створенні спортивних прогнозів. Важливою передумовою таких процесів стала доступність спортивної статистики. Такі ресурси, як Whoscored, Transfermarkt, Understat та інші дають користувачам вичерпну, а головне - відкриту базу найрізноманітніших статистичних показників. Найчастіше вона стосується футболу, адже саме цей вид спорту через свою історичну популярність у всьому світі став найбільш схильним до явищ глобалізації та медіатизації [1].

Перехід спортивних прогнозів у площину медіа зумовив те, що усі матеріали подібного типу були асимільовані з замітками, кореспонденціями, а також аналітичними статтями, через що аналізований жанр набуває нових специфічних рис. Відтепер прогнози стають новою ланкою у системі тематичних напрямків спортивних сайтів. Як наслідок, більшість матеріалів подібного спрямування стають загальнодоступними для масової аудиторії, що виводить на перший план професійність авторів і глибину статистичних досліджень.

Аналіз останніх досліджень та публікацій. Протягом останнього десятиліття проблеми діяльності букмекерських контор, аналіз їх цільової аудиторії, а також винайдення універсальної стратегії збільшення прибутку за рахунок гри на тоталізаторі стали предметом дослідження багатьох наукових розвідок. Серед найпопулярніших тем можемо виокремити такі:

- аналіз особливостей статистичного аналізу та його ефективності в межах спорту: F. Moura, L. Martins і S. Cunha (2014) [2]; G. Angelini і L. De Angelis (2019) [3]; М. Buckle і C.-S. Huang (2018) [4];

- аналіз конвергентних ринків онлайн-ставок на спорт, а також їх рекламної складової: H. Lopez-Gonzalez, A. Estevez, M. Griffiths (2018) [5].

Окремо слід відзначити принципово новий вид досліджень, у якому порушуються проблеми використання спеціальних програм і нейромережевих технологій штучного інтелекту для аналізу спортивної статистики та визначення ймовірності конкретного результату спортивної події: O. Hubacek, G. Sourek і F. Zelezny (2019) [6]; E. Esme і M. Kiran (2018) [7]. У вітчизняному науковому просторі проблеми вивчення статистики й методології її застосування розглядалися у роботах таких дослідників, як В. Сутула (2014) [8]; а також А. Федецький (2016) [9]. Наявність у списку науковців з різних країн ще більше актуалізує тему, адже доводить, що спортивні прогнози, методи їх створення й специфіка роботи - становить інтерес для наукової світової спільноти.

Мета статті полягає у розробці універсального алгоритму побудови спортивного прогнозу і визначені ключових наукових методів, які можуть бути застосовані на тому чи іншому етапі розробки матеріалу подібного типу.

Об'єктом дослідження є методологічна складова створення спортивних прогнозів, призначених для загальних спортивних сайтів.

Методи дослідження. На початковому етапі було проаналізовано головні структурні ознаки спортивних прогнозів, представлених на провідних вітчизняних і зарубіжних спортивних сайтах. Це дозволило виявити основні елементи будови матеріалів подібного типу. Важливою складовою дослідження став експериментальний метод, завдяки якому було відтворено власний спортивний прогноз. Це дало уявлення про методологію кожного з етапів розробки матеріалу. Основою для дослідження структурних елементів кожного з пунктів алгоритму став метод аналізу, завдяки якому вдалося обробити великі масиви статистичних даних, потрібних для дослідження.

Результати й обговорення

Прогнозом слід називати ймовірнісне твердження щодо майбутньої події з відносно високим ступенем достовірності [10]. Ключовим елементом визначення слід вважати саме об'єктивність, адже в основі будь-якого прогнозу лежать певні якісні або кількісні показники того чи іншого поняття, які мають зводити суб'єктивну позицію автора до мінімуму. У ході дослідження спортивних прогнозів були проаналізовані 10 загальних спортивних онлайн- ресурсів, серед яких особлива увага приділялась українським порталам РооїВоот і иА-РооіЬаІІ, а також зарубіжним ресурсам 101СгеаіСоаІБ і OddsChecker. Дослідження виявили, що основними структурними елементами спортивних прогнозів є:

-інформація про матч (де і коли відбувається подія, в рамках якого турніру і хто її обслуговує);

-інформація про команди або спортсменів (останні зустрічі, специфічні елементи);

-орієнтовні склади (стосується командних видів спорту);

-власне прогноз.

На основі дослідження було розроблено алгоритм роботи зі спортивним прогнозом, який містить такі пункти:

Вибір спортивної події та вивчення первинної інформації про неї. Вибір є першим і одним із найважливіших етапів подальшої роботи зі спортивним прогнозом, оскільки він не просто виокремлює одну подію серед сотні інших, а й визначає подальшу схему роботи, яка залежить від цілей автора. Відповідно до мети, стратегія роботи може просуватися в одному з двох напрямків: або автор орієнтується на масову аудиторію й обирає найбільш очікувану подію в конкретний момент часу, тобто робить акцент не на глибокій аналітиці, яка містить велику кількість статистичних масивів, а на створенні тематичного контенту, в основі якого є залучення якнайбільшої аудиторії; або ж автор навмисно обирає вузьке коло аудиторії, яка прагне не просто читати про подію, а й хоче отримувати дивіденди від її результату. В цьому випадку в поле зору можуть потрапляти маловідомі та малозначущі поєдинки, результати яких прогнозуються відносно простіше.

На цьому етапі може використовуватись від одного до трьох методів дослідження. Якщо автори не вдаються до детальної аналітики вже на цьому відтинку, то застосовується лише описовий метод. З його допомогою фіксуються основні дані, що стосуються спортивної події й надаються читачеві у вигляді короткого опису, який найчастіше не перевищує 300 знаків з метою максимальної лаконічності при високому ріні інформативності [11]. Якщо ж вивчення первинних даних передбачає їх залучення до аналітичної складової, то автор вдається до методів аналізу й синтезу. Аналіз розбиває первинні дані на окремі складові й приєднує до спостереження додаткові фактори, які можуть пливати на результат гри. Найчастіше таким фактором є погода. Поєднання інформації про спортивну подію й погодні умови в цілість відбувається за допомогою синтезу. На практиці цей параметр є надзвичайно важливим, адже спортивні події, які проходять під відкритим небом (футбол, теніс), є залежні від погодних умов, а тому їх прогнозування суттєво ускладнюється. На цьому етапі автор ще має можливість відмовитися від прогнозу на користь іншого поєдинку.

Збір статистичних даних. Етапи, які пов'язані зі збором статистики, вимагають використання найбільшої кількісті методів. Основою для збору статистики є аналіз, який дозволяє виокремлювати конкретні показники із великих масивів даних. Усі статистичні дані, які стосуються спортивних подій, можна розділити на дві групи: точні й імовірнісні. Точні показники охоплюють усі кількісні значення певних характеристик гри, починаючи від кількості відборів й ударів (кидків) і закінчуючи забитими голами (або, наприклад, закинутими шайбами), і дають уявлення про найголовніші аспекти гри команди в нападі й захисті або про окремі тенденції у грі певного спортсмена. Аби зрозуміти всі аспекти й тенденції, використовується синтез, за допомогою якого можна вивчити й поєднати в єдиний «малюнок гри» окремі показники з різних поєдинків. Ймовірнісні показники позначають очікувані значення точних результативних показників. Основою ймовірнісної статистики в спорті є модель xG (expected goals), яка виражає очікувану кількість голів (шайб, закинутих м'ячів) певної команди або спортсмена в тому чи іншому поєдинку. Аналітичні компанії, які займаються підрахунком цього статистичного показника, розділяють ігрові поля на окремі зони і, враховуючи відстань до воріт, кут обстрілу, позиції інших гравців, складність передачі під удар (кидок), а в деяких випадках навіть силу воротаря, присвоюють кожному пострілу певний коефіцієнт, максимальне значення якого дорівнює одиниці [12]. Аби модель xG могла працювати, використовується метод компаративного аналізу, за допомогою якого реальні та ймовірнісні показники порівнюються між собою. Цей метод дозволяє оцінити «коефіцієнт фарту» кожного з учасників події. До того ж компаративний аналіз застосовується і для порівняння реальних аналогічних або антагоністичних показників різних команд.

Окреме місце у ході статистичного аналізу мають індуктивний і дедуктивний методи. Наявні методологічні розробки поділяють індуктивний метод на грубий, кількісний і якісний. У галузі спортивного прогнозування найчастіше використовується метод кількісної індукції, який дає можливість сконструювати «справедливу» вибірку, що точно відображає частоту певної ознаки у досліджуваній сукупності [13]. Відповідно, ознаки певного статистичного елемента у грі команди дозволяють зробити висновок про загальний «малюнок гри». Дедукція працює в оберненому напрямі. Вона враховує «малюнок гри» в цілому, на основі якого конструюються певні наслідки й гіпотези щодо конкретних ігрових елементів.

Збір додаткової інформації зі стану команд чи спортсменів. Окрім показників, які піддаються числовому вимірюванню, існує цілий ряд факторів, які неможливо описати числами, однак при цьому вони мають безпосередній вплив на результат майбутньої події. До найважливіших показників цієї категорії слід відносити травми гравців або актуальні кадрові рішення, пов'язані з купівлею або продажем спортсменів або змінами в тренерському складі. На цьому етапі найбільш поширеним є аксіоматичний метод, тобто спосіб побудови теорії, в основу якого закладаються певні вихідні положення, що називаються «аксіомами», а всі інші положення, тобто теореми, доводяться за допомогою аксіом шляхом логічних міркувань [14].

Сучасний спортивний дискурс сформулював аксіоматичні, якоюсь мірою стереотипні поняття щодо більшості понять, які не піддаються числовому вимірюванню. Наприклад, травма того чи іншого спортсмена автоматично зменшує шанси на його виграш або виграш його команди. Своєю чергою нові кадрові призначення, якщо вони стосуються приходу, а не відходу, трактуються як новий психологічний імпульс, який має позитивне забарвлення. Недолік збору додаткової інформації зі стану команд чи спортсменів полягає у тому, що автор може трактувати вихідні дані суб'єктивно. До того ж, залежно від ситуації, спортивні аксіоми можуть легко піддаватися впливу з боку інших факторів, що применшує їх значення з точки зору всієї дистанції події.

Вивчення букмекерських котирувань. Букмекерські котирування можуть стояти на будь- якому місці у цьому алгоритмі, але найчастіше до них звертаються тоді, коли вся основна інформація вже зібрана й на її основі вимальовується певний прогноз. Коефіцієнти букмекерських котирувань використовуються для оцінки ймовірності настання того чи іншого результату, яка виражається у русі коефіцієнтів. Ключовим фактором є різниця між початковою і поточною ймовірністю. Вона повертає дослідження до методів аналізу, зокрема компаративного аналізу, адже порівняння коефіцієнтів у різний момент часу слід проводити в межах різних букмекерських контор. Другий рівень порівняння, коли до уваги беруться різні контори, дає можливість більш точно оцінити ступінь відхилення у коефіцієнтах того чи іншого результату. Якщо поточні коефіцієнти є набагато нижчими, ніж стартові, то такі результати визначаються як найбільш ймовірні.

Створення прогнозу. Останній етап передбачає синтезування всіх досліджуваних даних в єдиний текст, який оформлюється відповідно до усталеної редакційної форми.

Висновки

Переважна кількість користувачів букмекерських контор не готові витрачати свої кошти на платні спортивні прогнози зі спеціалізованих спортивних ресурсів, саме тому прогнози, розміщені на загальних спортивних сайтах, мають найбільшу популярність серед масової аудиторії. Публікація спортивних прогнозів допомагає вирішити цілу низку завдань, пов'язаних з роботою спортивних порталів. По-перше, прогнози здатні перетворюватися в новий тематичний контент і додавати до сайту цілі рубрики. По-друге, прогнози допомагають залучати споживачів, які полюбляють ставити на спорт. По-третє, спортивні прогнози можуть виступати як «приманки» для рекламодавців. Це твердження є актуальним для букмекерських контор, які підтримують проекти, здатні привести нових клієнтів.

Алгоритм, розроблений у ході нашого дослідження, оптимізує процес створення спортивних прогнозів і, відповідно, може покращити ефективність діяльності загальних спортивних ресурсів.

Список використаних джерел

спортивний прогноз методологічний

1. Giulianotti R., Robertson R. Globalization and Football. London : SAGE Publications Ltd, 2009. 199 p.

2. Moura F., Martins L., Cunha S. Analysis of Football Game-Related Statistics Using Multivariate Techniques. Journal of Sports Sciences. 2014. No. 20. P. 1881-1887. DOI: 10.1080/02640414.2013.853130.

3. Angelini G., De Angelis L. Efficiency of Online Football Betting Markets. International Journal of Forecasting. 2019. Vol. 35. No 2. P. 712-721. DOI: 10.2139/ssrn.3070329.

4. Buckle M., Huang C.-S. The Efficiency of Sport Betting Markets: An Analysis Using Arbitrage Trading within Super Rugby. International Journal of Sport Finance. 2018. Vol. 13. No. 3. P. 279-294.

5. Lopez-Gonzalez H., Estevez A., Griffiths M. Marketing and Advertising Online Sports Betting: A Problem Gambling Perspective. The Author(s). 2017. P. 1-17.

6. Hubacek O., Sourek G., Zelezny F. Exploiting Sports-Betting Market Using Machine Learning. International Journal of Forecasting. 2019. Vol. 35. No. 2. P. 783-796. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2019.01.001.

7. Esme E., Kiran M. Prediction of Football Match Outcomes Based on Bookmaker Odds by Using k-Nearest Neighbor Algorithm. International Journal of Machine Learning and Computing. 2018. P. 26-32. DOI: 10.18178/ijmlc.2018.8.1.658.

8. Сутула В. Особливості застосування методів математичної статистики у науковому дослідженні галузі фізичної культури і спорту. Теорія і методика фізичного виховання і спорту. 2014. Вип. 1. С. 82-86. URL: http://tmfvs-journal.uni-sport.edu.ua/article/download/105206/100384 (дата звернення: 28.04.2019).

13. Светлов В.А. Методологическая концепция научного знания Чарлза Пирса: единство абдукции, дедукции и индукции. Логико-философские штудии. 2012. С. 165-188. URL: http://ojs.philosophy.spbu.ru/ index.php/lphs/article/viewFile/217/218 (дата звернення: 28.04.2019).

14. Успенский В.А. Что такое аксиоматический метод? Ижевск : Научно-издательский центр «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. 96 с.

Размещено на Allbest.ru