A Magyar Labdarúgás Nézőszámai és Fejlett Statisztikai Elemzései
A labdarúgás, mint alacsony pontszámú sportág, a statisztikai elemzések térhódításával egyre több dimenzióban válik érthetővé a nézők és szakértők számára. Míg a gólok jelentette eksztázis adja a futball sava-borsát, a mérkőzések összképéről bármiféle következtetést levonni pusztán az eredményből kiindulva elhamarkodottság lenne. Valahol érezzük, hogy mindegyik 1-0 mögött más és más történet húzódik meg, de mégis hogyan lehet ezt a különbséget szemléletesen bemutatni?
A Fizz Liga Nézőszámának Növekedése
A magyar labdarúgó-bajnokság, a Fizz Liga első köre nemrég ért véget, ahol már közel minden csapat játszott mindenki ellen. Az átlagnézőszám 4714 fő volt, ami további növekedést jelent a tavalyi 4553 fős átlaghoz képest. Érdemes kiemelni, hogy a tavalyi szezon már önmagában is jelentős ugrás volt a korábbi évekhez képest, így az idei számok azt mutatják, hogy a növekedés folytatódik, még a két elmaradt mérkőzés ellenére is.
Ez azért is különösen érdekes, mert tavalyhoz képest két vidéki nagycsapat, a Fehérvár és a Kecskemét helyét a Kisvárda és a Kazincbarcika vette át az élvonalban. Igaz, a kevésbé vonzó, téli mérkőzések nézőszáma majd csak a következő hónapokban dől el, így a teljes szezon átlagát ezek a találkozók tovább alakíthatják.
A csapatok egyedi nézőszámait vizsgálva is érdekes adatokra bukkanhatunk. A Ferencváros otthoni átlagnézőszáma 10708 fő, ami ugyan a legmagasabb a ligában, de elmarad a tavalyi 11236 fős átlagtól. Ezzel szemben a - hazai meccseket tekintve második helyen álló - Debreceni VSC hatalmas előrelépést mutat: az idei 8255 fős átlag jóval magasabb a tavalyi 5680-hoz képest. Vidéki csapatok közül kiemelkedik a Nyíregyháza (5796 fő) és a Diósgyőr (5286 fő) is. Érdekesség, hogy a Paksi FC vendégként 5953 főt vonzott a stadionokba, ami jóval magasabb, mint hazai átlaguk (2757 fő).
| Csapat | Hazai átlagnézőszám (idei) | Hazai átlagnézőszám (tavalyi) | Vendég átlagnézőszám (idei) |
|---|---|---|---|
| Ferencváros | 10708 | 11236 | - |
| Debreceni VSC | 8255 | 5680 | - |
| Nyíregyháza | 5796 | - | - |
| Diósgyőr | 5286 | - | - |
| Paksi FC | 2757 | - | 5953 |
Az adatok azt mutatják, hogy a magyar labdarúgás népszerűsége stabilan növekedő tendenciát mutat, bár az egyes csapatok teljesítménye és vonzereje jelentősen eltérhet.
Statisztikai Forradalom a Labdarúgásban
Az adatok, a különféle statisztikai mutatók, valamint a komplex modellek az elmúlt években egyre nagyobb népszerűségnek örvendenek a labdarúgás világában. A média már évek óta használ olyan mutatókat, amelyek a mérkőzések végeredményét, képét, alakulását igyekeznek valamilyen módon árnyalni, kontextusba helyezni. Ezek a hagyományos mérőszámok, mint például a labdabirtoklás, a lövések, a kaput találó próbálkozások, a szögletek vagy éppen a szabálytalanságok jellemzően a találkozó összefoglalójában vagy a mérkőzésről szóló beszámolóban lelhetőek fel.
Az olyan haladó statisztikai paraméterek bevezetése, mint mondjuk a várható gólok (xG), tovább gazdagította a labdarúgás elemzési eszköztárát. A legtöbb ilyen mérőszámról azonban elmondható, hogy szinte kivétel nélkül csak elszigetelten vizsgálja az eseményeket. Így abszolút érthető módon jelent meg az egyre növekvő igény a pályán zajló események még mélyebb elemzésére, vagyis a mérkőzések holisztikusabb szemléletmódban való vizsgálatára.
A "Match Momentum" Mutató: Mélyebb Elemzési Eszköz
Ennek az evolúciónak egy idehaza talán még kevésbé ismert képviselője az ún. „match momentum” mutató. Ez kétségkívül hasznos eszköznek bizonyulhat a futballt (meg)érteni igyekvők számára. Az Opta Analyst blogon megjelent cikkben megismerkedhetünk a Stats Perform elemzőcég match momentum elnevezésű modelljével, a szakanyag fordításával és esszenciájának megragadásával pedig igyekszünk mindezt magyar nyelven is közkinccsé tenni annak érdekében, hogy a labdarúgást övező közbeszédben egyre jobban elterjedhessenek a különféle haladó paraméterek.
A „mérkőzés-dinamika” mutató figyelembe vesz minden labdás akciót, és mérhetővé teszi, hogy mennyire voltak veszélyesek az egyes csapatok a mérkőzés alakulása során, így egy teljesebb körű kronologikus képet fest a nézők számára. Pontosan mire is használható akkor a mérkőzés-dinamika? Ez a mutató a mérkőzések időbeni alakulását jellemzi, méghozzá abból az aspektusból, hogy melyik csapat alakít ki veszélyesebb szituációkat a meccs meghatározott periódusaiban. Ennek megállapítása érdekében azt méri, hogy a labdát birtokló csapat mekkora valószínűséggel szerez gólt a következő 10 másodpercben.
A mérkőzés-dinamika egy másik Stats Perform-modellből, méghozzá az ún. possession value-ból („labdabirtoklási érték”) származik. Ez a metódus azt számszerűsíti, hogy a pályán történő egyes események milyen hatással vannak a csapatok következő 10 másodpercen belüli gólszerzésének a valószínűségére. Praktikusan az ellenfél tizenhatosának környékére irányuló veszélyes labdavezetések vagy passzok jóval többet nyomnak a latban, mint mondjuk a felezővonal környékén történő passzív labdabirtoklás. Ezeket az egyes akciókat utána csapatszinten is összesíthetjük, így értékes információt kapunk arról, hogy melyik csapat nevéhez fűződnek a veszélyesebb labdabirtoklási fázisok.
A "Match Momentum" Kiszámítása és Gyakorlati Használata
Hogyan számoljuk ki a pontos értékét? A mérkőzés-dinamika az előbb már említett labdabirtoklási érték alapján minden percben összehasonlítja a csapatok két legveszélyesebb helyzetét az adott percig, hogy kiderüljön, melyik együttesnek volt a legnagyobb esélye a gólszerzésre az adott pillanatban. Ennek kiszámítása a következőképpen zajlik:
- Megnézzük az egyes csapatok maximális labdabirtoklási értékét a mérkőzés minden eddigi percében (nulla és 0,1 közötti határértékkel).
- Ebből kifolyólag az egyes csapatok veszélyessége ezeknek az értékeknek a kombinációja, aszerint súlyozva, hogy pontosan mikor történtek, hiszen a legutóbbi percek eseményei aránylag nagyobb hatással vannak a végső értékre. Itt csak a legutóbbi három-négy percnek van számottevő hatása.
- A mérkőzés-dinamika tehát egy adott percben ezeknek az értékeknek a különbségét veszi alapul, hogy kiderüljön, melyik csapat bizonyult dominánsabbnak a mérkőzés adott szakaszában.
Az értékek maximalizálása és a legmagasabb értékű akciók időbeli kiegyenlítése (értsd: átlagolása) révén kiküszöbölhetőek az egyes percek közötti óriási ingadozások.
Vegyük is akkor példának a korábban említett manchesteri derbit. A mérkőzés hatodik percében - nem sokkal a találkozó első gólja előtt - a Manchester United maximális labdabirtoklási értéke 0,02 volt (korrigálva azzal, hogy mennyire voltak veszélyesek az ezt a percet megelőző időben), míg a Manchester City neve mellett jóval magasabb számot, egészen pontosan 0,08-as értéket olvashattunk. E csúcsértékek különbségéből megállapítható, hogy a mérkőzés-dinamika értéke ebben a percben 0,06 volt a Manchester City javára. Mindez azt jelenti, hogy a mérkőzés hatodik percében a Citynek (abszolút értékben mérve) 6%-kal nagyobb esélye volt arra, hogy gólt szerezzen a következő 10 másodpercen belül, mint a Manchester Unitednek. Bár mindkét csapatnak megvoltak tehát a gólszerzési lehetőségei, de a mérkőzés-dinamika mégis azt mutatja, hogy a két együttes közül a Manchester City volt ekkor a dominánsabb, ráadásul nem is kevéssel!
A mutató tehát annak számszerűsítésére alkalmas, hogy megállapítsa, melyik csapat szerezhet nagyobb valószínűséggel gólt a mérkőzés egy adott pillanatában. Más fejlett mérőszámok, mint például a várható gólok (xG), szintén értékes információt szolgáltathatnak az elemzésekhez, de csak abban az esetben alkalmazható, amikor egy csapat kapuralövést regisztrál. A szóban forgó mutató a labdabirtoklási érték modelljén keresztül ezzel szemben minden megmozdulást figyelembe vesz, így akkor is mérhető egy csapat veszélyessége, ha ígéretes területre juttatja a labdát, de ezt a pozíciós fölényt nem sikerül lövésre váltani.
Noha a Barcelona a Benfica elleni 3-0-s vereség alkalmával a második félidőben csak egy lövéssel próbálkozott, a támadásai mégis rengeteg veszélyt hordoztak magukban. Az alábbi vizualizációról tökéletesen leolvasható, hogy a végeredmény ellenére mennyire domináns játékot mutatott be a katalán együttes.
Hogyan elemezzünk egy futballmérkőzést (lépésről lépésre útmutató)
A mérkőzés-dinamika másik előnye, hogy kiválóan ábrázolja, milyen kontextusban született az adott találat. Példaként nézzük meg az Arsenal és a Crystal Palace 2-2-es döntetlenjét a Premier League 2021-22-es szezonjából. Bár a mérkőzés története és a két csapat közötti dominancia-váltás időbeni alakulása a fenti ábra alapján egészen nyilvánvaló, a legérdekesebb történés mégis a 73. percben esett második Palace-gól volt, amikor is Odsonne Édouardnak sikerült betalálnia egy kontratámadást követően. A vizualizációt górcső alá véve ugyanakkor tisztán látszik, hogy az Arsenal a mérkőzés ezen időszakában sokkal veszélyesebben játszott és jóval nagyobb sanszuk volt a gólszerzésre, vagyis Patrick Vieira csapata abszolút a „semmiből” talált be.
A "Match Momentum" a Műsorszolgáltatásokban
Az ismertetett mutatóban rejlő lehetőséget a műsorszolgáltatók is igyekeznek kihasználni. A francia Canal+ televíziós csatorna a Bajnokok Ligája közvetítéseinek részeként már egy jó ideje használja a mérőszámot annak érdekében, hogy még érzékletesebben tudja bemutatni a mérkőzés krónikáját.
Jól látható, hogy az Atalanta a mérkőzés első félidejében remekül használta ki a két domináns időszakát, aminek eredményeként két gólt is szerzett. A mérkőzés hátralévő részében a Manchester United futott az eredmény után, és mindez abban is tökéletesen megmutatkozott, hogy milyen veszélyesek voltak a gólszerzési valószínűségek alakulását tekintve. Eközben a Premier League Productions kissé másképp tálalja ezt a mutatót.
