Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Позже, когда в поисках работы к нему стали приходить баскетбольные скауты, в каждом из них он искал черту, которую считал необходимой: понимание того, что они ищут ответы на вопросы без точных ответов и что любое их решение может оказаться ошибочным. «Я всегда спрашиваю скаутов: «Как вы ошибались? Какую будущую суперзвезду вы забраковали? В какой будущий провал уверовали? И если не получаю ответа, то отправляю их к черту».
К счастью, консалтинговая фирма, где работал Мори, разрабатывала аналитику для группы, которая пыталась купить «Бостон ред сокс». Им это не удалось, но интерес к профессиональному спорту остался, и в итоге они приобрели баскетбольную команду «Бостон селтикс». В 2001 году Мори предложили бросить консалтинг и поработать на «Селтикс», где, как он говорит, «мне дали возможность разбираться с самыми сложными проблемами».
Он помог собственникам нанять новый менеджмент и определить цену билетов. Наконец, ему было предложено поработать над проблемой отбора спортсменов на драфте. Вопрос «Как этот девятнадцатилетний парень будет выступать в НБА?» был похож на вопрос «Какой будет цена на нефть через десять лет?» Идеального ответа не существует, но статистика, во всяком случае, могла дать хоть какие-то ориентиры, что уже лучше, чем просто гадание.
У Мори уже имелась статистическая модель для оценки игроков-любителей. Он выстроил ее сам, для собственного удовольствия. В 2003 году «Селтикс» вдохновили Мори использовать ее, чтобы выбрать игрока в самом конце драфта, когда редко попадалось что-то стоящее. Брэндон Хантер – малоизвестный форвард из Университета Огайо стал первым игроком, выбранным при помощи математического уравнения[5].
Два года спустя Мори позвонили из кадрового агентства и заявили, что «Хьюстон рокетс» ищет нового генерального менеджера. «Сказали, что ищут кого-то в стиле «Окленд атлетикс», – вспоминает он. Владелец «Рокетсов» Лесли Александер разочаровался в способностях своих баскетбольных экспертов.
«Они принимали не самые лучшие и не самые точные решения, – говорит Александер. – Но у нас были компьютеры, и мы могли анализировать статистику и использовать современные подходы. Я нанял Дэрила, потому что хотел, чтобы кто-то делал нечто большее, чем просто смотрел на игроков в обычном режиме. Я даже не был уверен, что мы правильно подходим к игре».
Чем большее вознаграждение получали игроки, тем дороже обходились Лесли неправильные решения. Он считал, что аналитический подход Мори обеспечит ему преимущество на рынке дорогостоящих талантов, и был достаточно равнодушен к общественному мнению, чтобы дать ему шанс. «Кого волнует, что думают другие? – заявлял Александер. – Это же не их команда».
Во время собеседования Мори был впечатлен социальным бесстрашием и образом мышления Александера. «Он спросил меня: «К какой религии ты принадлежишь?» Я еще подумал, что не предполагал услышать такой вопрос. И ответил уклончиво: мол, в моей семье были и англикане, и лютеране… А он остановил меня и говорит: «Просто скажи, что ты не веришь во всю эту хрень».
Равнодушие Александера к общественному мнению вскоре пригодилось. Узнав, что тридцатитрехлетний «ботаник» будет руководить «Хьюстон рокетс», болельщики и баскетбольные знатоки испытывали в лучшем случае недоумение, а в худшем – враждебность. Ребята с местного хьюстонского радио сразу же дали ему прозвище Дип Блю, по имени шахматного суперкомпьютера. «Баскетбольное сообщество отреагировало так бурно, потому что я к нему не принадлежу… – рассказывает Мори. – Они молчат в периоды успеха, зато шумят, когда чувствуют слабость».
В последовавшее десятилетие «Рокетс» показали третий результат из тридцати команд НБА, следом за «Сан-Антонио сперс» и «Даллас маверикс», и выходили в плей-офф чаще других. Они никогда не проигрывали сезон.
Весной 2015 года, когда «Хьюстон рокетс» со второй позицией в НБА отправились на финал Западной конференции против «Голден стэйт уорриорз», бывшая звезда баскетбола, а ныне телевизионный обозреватель Чарльз Баркли, комментируя игру, разразился четырехминутной тирадой: «…Я не беспокоюсь о Дэриле Мори. Он один из тех идиотов, которые верят в аналитику… Я всегда считал, что аналитика – это чушь собачья… Послушайте, я не узна́ю этого Мори, если прямо сейчас он сюда придет… НБА – это про талант, а об аналитике талдычит заурядная кучка парней, которые никогда не играли в баскетбол и не добивались девочек в школе. Они просто хотят быть в деле».
Люди, не знавшие Дэрила Мори, могли предположить, что поскольку ему предназначено сделать баскетбол более умным, то он и сам должен быть всезнайкой. На самом деле его образ мышления предполагал обратное – понимание того, как трудно что-то знать наверняка. Он был уверен лишь в своем подходе к принятию решений. Он никогда не следовал первому порыву и придумал новое определение зануды: человек, который знает собственный ум достаточно хорошо, чтобы ему не доверять.
Приехав в Хьюстон, Мори сразу сделал то, что считал самым важным – внедрил свою статистическую модель для прогнозирования будущих результатов баскетболистов. Модель также стала инструментом для получения новых знаний о баскетболе. «Знание – это в буквальном смысле предсказание, – говорил Мори. – Оно усиливает вашу способность предвидеть результат. Все норовят сделать правильное предсказание, однако большинство делает это подсознательно».
Модель позволяла исследовать качества баскетболиста-любителя, которые приводили к профессиональному успеху, и определять, какое значение имеет каждое из них. Если у вас есть база данных тысяч бывших игроков, вы вполне можете найти корреляцию между их показателями в колледже и последующей профессиональной деятельностью. Очевидно, что такие данные могут многое рассказать о будущем спортсмене. Но какие именно данные?
Вы, вероятно, полагаете – как и многие, – что главное в игре баскетболиста – это набирать очки. Таким образом, способность забивать много мячей в колледже должна предсказывать будущий успех в НБА. Это мнение было протестировано и получило короткий ответ – неверно.
Уже из ранних версий своей модели Мори понял, что традиционные данные игровой статистики – очки, подборы и передачи за игру – могут вводить в заблуждение. Были игроки, набиравшие много очков, но мешавшие другим игрокам; были и такие, что забивали мало, но являлись ценным активом команды. «На компьютерную модель не влияет человеческий субъективизм, она заставляет вас задавать правильные вопросы, – рассказывает Мори. – Почему некий игрок очень высоко оценивается скаутами, а в модели у него низкий рейтинг?»
Он не считал, что модель будет давать «правильные ответы» и тем более «лучшие ответы». И отнюдь не предполагал, что компьютерная