Айбатуллин Т.А., Касымова А.Х.
ИИ И ТРАНСФЕРНЫЙ РЫНОК: АВТОМАТИЗАЦИЯ ОЦЕНКИ СТОИМОСТИ И ПОТЕНЦИАЛА ФУТБОЛИСТОВ *
Аннотация:
с каждым годом трансферный рынок в футболе становится всё более сложной экосистемой, где ключевыми факторами становятся не только физические характеристики игрока, но и его аналитический профиль. В данной статье рассматривается, как искусственный интеллект (ИИ) и методы машинного обучения (ML) трансформируют процессы оценки стоимости, прогноза развития и принятия решений в рамках трансферной политики футбольных клубов. Представлены примеры моделей, графики, статистические данные и инструменты, применяемые ведущими клубами и платформами (например, Transfermarkt, CIES Football Observatory, Opta). Особое внимание уделяется анализу реального состава клуба РБ Лейпциг и прогнозу роста рыночной стоимости перспективных футболистов.
Ключевые слова:
футбол, ИИ, игроки
Введение.Футбольные трансферы давно вышли за рамки простой купли-продажи игроков. Сегодня стоимость футболиста определяется не только его текущей формой, но и совокупностью метрик, трендов и поведенческих данных, которые анализируются с помощью систем искусственного интеллекта. От ошибок в оценке может зависеть успех сезона или даже будущее клуба. Примеров неудачных трансферов, основанных исключительно на «человеческом чувстве», множество. Поэтому всё больше команд переходят к числовому подходу в оценке игроков — так называемому data-driven scouting.ИИ и машинное обучение позволяют выявить скрытые закономерности, которые человек не в состоянии обнаружить интуитивно. Современные модели способны учитывать не только статистику матчей, но и контекст: роль игрока в команде, силу соперника, игровые сценарии, физическое состояние. Это позволяет оценить не просто «футболиста на сегодня», а его долгосрочный потенциал.Методы ИИ для оценки стоимости футболиста.ИИ-модели, применяемые в футбольной аналитике, варьируются от простых линейных регрессий до сложных многоуровневых нейросетей. Каждая из них имеет свои преимущества в зависимости от сложности задачи и качества данных.1. Регрессионные модели (Linear/Polynomial Regression).Это базовые, но мощные инструменты, особенно на ранних этапах оценки. Линейная регрессия позволяет установить зависимость между стоимостью игрока и набором количественных признаков: например, возрастом, количеством забитых голов, результативными передачами. Полиномиальная регрессия может учитывать более сложные зависимости, например, нелинейную зависимость стоимости от возраста (молодой возраст может повышать стоимость, но после 30 лет — понижать).2. Random Forest и Gradient Boosting Machines (GBM).Это ансамблевые методы, которые объединяют несколько деревьев решений для повышения точности. Они особенно полезны, когда данные разнородны: например, модель может одновременно учитывать рост, вес, игровую позицию, индекс усталости и уровень популярности в соцсетях. GBM часто используется в системах типа ScoutDecision или Wyscout.3. Глубокое обучение (Deep Neural Networks).Нейросети позволяют выявлять глубинные зависимости в больших и шумных датасетах. Такие модели могут обрабатывать сотни признаков и учитывать даже те, что неочевидны человеку: стиль игры, взаимодействие с партнёрами, переходы между линиями, влияние тренера. Клубы вроде «Брайтона» или «Брентфорда» применяют нейросети для выявления недооценённых игроков на рынках Лиги 2 или чемпионатов Скандинавии.4. LSTM и временные модели.Долгосрочная память (Long Short-Term Memory) — это тип рекуррентных нейросетей, который отлично справляется с временными рядами. Применяется для отслеживания формы игрока и предсказания её эволюции.Переменные, влияющие на трансферную стоимость.ИИ-системы работают с большими массивами переменных, и вот лишь некоторые, имеющие наибольшее значение в трансферной модели:Возраст: Молодые игроки часто дороже из-за потенциала и долгосрочной ценности.Позиция: Центральные полузащитники или крайние защитники могут стоить меньше, чем нападающие при схожих показателях.Игровая статистика: xG, xA, перехваты, количество обостряющих передач, успешных единоборств.Контекст: сила лиги, уровень команды, международные матчи.Доступность игрока: длительность контракта, наличие отступных.Физическая устойчивость: количество матчей, пропущенных из-за травм, скорость восстановления.Медиа-активность: упоминания в новостях, Google Trends, Twitter/X.Рыночная конъюнктура: спрос на позицию, трансферная активность конкурентов.Некоторые модели включают до 120 признаков, классифицируя их по важности с помощью SHAP-оценок (SHapley Additive exPlanations).Пример: анализ молодых игроков РБ Лейпциг и прогнозируемая динамика их стоимости.Вместо обобщённых примеров, ниже представлен реальный анализ состава РБ Лейпциг на 1 февраля 2025 года. В таблице собраны ключевые молодые (до 25 лет) и перспективные футболисты клуба. Данные демонстрируют текущее положение и потенциал игроков с учётом игровой статистики и оценок Transfermarkt.Таблица 1. Молодые и перспективные игроки РБ Лейпциг.Ниже представлена визуализация роста рыночной стоимости для некоторых игроков с 2022 по 2025 год. Эти данные помогают выявить долгосрочные тренды и подтверждают, как ИИ может быть использован для построения прогнозных моделей.График 1. Рост игроков в цене.График демонстрирует, как целенаправленная работа клуба с молодыми игроками (через игровую практику, тренировки и продвижение в медиа) приводит к устойчивому росту их рыночной стоимости, что может быть эффективно интегрировано в ИИ-модели оценки и прогнозирования трансферной стоимости.Прогнозирование роста потенциала игроков.Одной из ключевых задач футбольной аналитики является не просто оценка текущей стоимости, а моделирование роста ценности игрока во времени. Это особенно важно при покупке молодых футболистов с целью дальнейшей перепродажи или развития.Модели, основанные на LSTM или GRU-сетях, анализируют временные ряды: формы игрока, серию матчей, количество полезных действий и их стабильность. Вариации типа "expected career progression" включают такие переменные, как переход в топ-лигу, смену тренера, увеличение игрового времени.Например, модель, обученная на данных игроков из Топ-5 лиг за последние 10 лет, предсказала рост стоимости Джамала Мусиалы с 35 млн до 90 млн с точностью более 92% за два сезона. Учитывались не только его действия, но и команда, в которой он оказался (Бавария), и стиль игры тренера.Используемые платформы и источники данных.Ни одна модель не может быть эффективной без качественных данных. Вот основные ресурсы, используемые аналитиками и клубами:Transfermarkt (DE): крупнейший открытый источник по рыночной стоимости и контрактным данным,Wyscout, InStat, Opta (UK, RU): детализированная техническая и тактическая статистика,CIES Football Observatory (CH): аналитические рейтинги и исследования,FBRef.com (US): база расширенной статистики и xG/xA по игрокам,Google Trends, X (Twitter), VK: анализ трендов популярности, инфоповодов, медиаценности,Sports.ru, РБК-Спорт, Хабр: русскоязычные публикации о цифровом футболе и технологиях,The Athletic, Medium: кейсы внедрения аналитики в футбольных клубах.Этические и практические ограничения.Несмотря на точность и скорость работы, ИИ не является универсальным решением. Аналитика должна быть дополнением, а не заменой экспертного суждения.Основные риски:Ограниченность данных: не все действия игроков можно зафиксировать в цифрах (лидерские качества, поведение в раздевалке).Искажение мотивации: знание о том, что модель оценивает игрока, может влиять на его поведение.Прозрачность алгоритма: black-box модели сложно интерпретировать, особенно в процессе переговоров.Правовые аспекты: конфиденциальность данных, передача персональных метрик.Ведущие клубы Европы уже создают внутри своих аналитических отделов подразделения, ответственные за интерпретацию и этический надзор ИИ-моделей.Заключение.Футбольный рынок трансферов находится на пороге новой эры — эры автоматизированной оценки, моделирования карьерных траекторий и цифрового прогнозирования. Искусственный интеллект позволяет клубам значительно снизить риски, связанные с трансферами, повысить эффективность покупки игроков и работать не «вслепую», а опираясь на десятки взаимосвязанных факторов.Однако, ИИ не отменяет интуиции, экспертизы скаутов и тренеров, а служит их интеллектуальным продолжением. В этом симбиозе данных и человека скрыта формула успешного клуба будущего. Именно клубы, способные интегрировать ИИ на всех уровнях управления — от скаутинга до контрактных переговоров — будут доминировать на трансферном рынке следующего десятилетия.
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 2
Ссылка для цитирования:
Айбатуллин Т.А., Касымова А.Х. ИИ И ТРАНСФЕРНЫЙ РЫНОК: АВТОМАТИЗАЦИЯ ОЦЕНКИ СТОИМОСТИ И ПОТЕНЦИАЛА ФУТБОЛИСТОВ // Вестник науки №6 (87) том 2. С. 1893 - 1901. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/24112 (дата обращения: 20.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+