DOI

Существует не менее 15 платформ ИТ-аналитики, формирующих справку для тренера о ТТД (технико-тактических действиях) в сыгранном матче. Instat, Wyscout и другие компании ИТ-аналитики в спорте учитывают не менее 100 индикаторов игровой деятельности, которые суммарно не коррелируют с результатами игр. Компания XG не считает ТТД, а только реализацию голевых моментов по формуле, которую не раскрывает. Активное использование нейронных сетей затруднено тем обстоятельством, что «правильный» ответ по игровым действиям команды неизвестен. Чаще всего нейронная сеть тренирована на заключениях опытного тренера. В этой ситуации появляется технология А.А. Полозова PIRS (Polozov Information Rating System), которая позволяет определить предельно возможный результат матча для конкретной расстановки будущего соперника. Тренер может рассчитывать лишь на 2/3 от максимально возможного результата в силу того, что ему затруднительно контролировать более 100 индикаторов по каждому участнику матча и, тем более, синхронизировать все действия игроков в рамках единого сценария. Такую возможность предоставляет новая технология. Пробные расчеты были сделаны при прогнозировании исхода игры сборной России на ЧМ-2018, результаты расчета были заблаговременно представлены и использованы в РФС. В частности, рекомендованная авторами на основании расчетов по предложенной методике расстановка игроков была опробована тренерами сборной России в товарищеском матче со сборной Франции. В работе представлен общий алгоритм поддержки принятия решений, основанный на расчете рейтинга играющих команд, рейтинга игроков по каждому компоненту игры, и маске распределения игровых компонентов (единоборств).
Переведенное названиеCOMPARISON OF DECISION SUPPORT METHODS FOR TOP-LEVEL FOOTBALL CO-MAND COACHES IN DIFFERENT IT ANALYTICS TECHNOLOGIES
Язык оригиналаРусский
Страницы (с-по)82-88
Число страниц7
ЖурналXXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс
Том10
Номер выпуска1 (53)
DOI
СостояниеОпубликовано - 2021

    ГРНТИ

  • 06.00.00 ЭКОНОМИКА И ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ

    Уровень публикации

  • Перечень ВАК

ID: 21043859