Tippsport on viimase kümnendi jooksul muutunud märksa andmepõhisemaks. Jalgpallis mõõdetakse väravavõimaluste kvaliteeti, korvpallis analüüsitakse visete efektiivsust eri väljakupositsioonidelt ning motosport pakub pealtvaatajatele reaalajas infot kiiruse, rehvivaliku ja ringiaegade kohta. Statistika ei ole enam treenerite ja analüütikute töövahend, vaid järjest olulisem osa sellest, kuidas publik sporti jälgib ja mõtestab.

Üks valdkond, mis on sellele arengule omajagu hoogu andnud, on spordiennustus. Ennustusettevõtted vajavad suurel hulgal täpset ja kiiresti uuenevat spordiinfot ning selle ümber on kasvanud terve tehnoloogiline ökosüsteem. Selle tulemus ulatub kihlveosektorist kaugemale: järjest rohkem detailseid näitajaid jõuab spordiportaali, teleülekandesse ja lõpuks ka tavalise spordisõbrani.

Ennustusettevõtted vajavad suurel hulgal täpset ja kiiresti uuenevat spordiinfot ning selle ümber on kasvanud terve tehnoloogiline ökosüsteem.

Spordi vaatamine muutub järjest andmepõhisemaks

Veel mõni aeg tagasi piirdus jalgpallikohtumise statistika teleekraanil pallivaldamise, pealelöökide ja nurgalöökide arvuga. Tänapäeval kohtab ülekannetes ja spordimeedias märksa detailsemaid mõõdikuid. Analüüsitakse mängijate liikumist, sööduvõrgustikke, pressingut, viske- ja löögipositsioone ning kümneid muid näitajaid.

Foto: Magnific

Sama areng on toimunud korvpallis, tennises, jäähokis ja teistel suurematel spordialadel. Numbrid aitavad vaatajal mõista, miks üks meeskond suudab kohtumist kontrollida ka siis, kui tablool seda veel näha pole, või miks konkreetse sportlase sooritus oli tulemusest parem või kehvem.

Andmete vastu tuntavat huvi näeb ka spordiennustuse ümber. Näiteks Eestis tehtud spordipanused ei piirdu üksnes küsimusega, kumb meeskond kohtumise võidab. Ennustusturgudel kajastuvad väravate, punktide, mängijate individuaalsete tulemuste ja paljude teiste sündmuste tõenäosused. See omakorda eeldab suurt hulka spordiandmeid ning nende pidevat töötlemist.

Ennustusturgudel kajastuvad väravate, punktide, mängijate individuaalsete tulemuste ja paljude teiste sündmuste tõenäosused.

Oluline on seejuures eristada spordianalüüsi panustamisest endast. Statistika võib muuta mängu jälgimise sisukamaks ka inimese jaoks, kes ei tee ühtegi panust. Tõenäosuste ja tulemuste võrdlemine aitab lihtsalt paremini näha, kui ettearvamatu tippsport tegelikult on.

Foto: Magnific

Koefitsient on sisuliselt hinnang tõenäosusele

Spordiennustuse üks huvitavamaid kõrvalmõjusid on tõenäosusmõtlemise jõudmine laiemasse spordikultuuri. Koefitsient ei ole pelgalt number panustamiskeskkonnas, vaid turu hinnang konkreetse tulemuse võimalikkusele, millele lisandub teenusepakkuja marginaal.

Sama põhimõtet kasutatakse spordist rääkides järjest sagedamini ka väljaspool ennustuskeskkondi. Kui küsitakse, kui suur on jalgpalliklubi võimalus võita meistritiitel või millise tõenäosusega pääseb tennisist turniiri finaali, räägitakse sisuliselt samast probleemist: ebakindla tuleviku hindamisest olemasolevate andmete põhjal.

Foto: Magnific

See õpetab ka üht spordi kõige olulisemat õppetundi – kõige tõenäolisem tulemus ei ole sama mis kindel tulemus. Favoriit võib kaotada ja autsaider võib võita. Üksik mäng sisaldab alati märkimisväärset juhuslikkust ning ka keerukas statistiline mudel saab kirjeldada üksnes tõenäosusi, mitte tulevikku kindlalt ette näha.

Andmetööstus spordi ümber aina kasvab

Spordiandmetest on kujunenud omaette majandusharu. Staadionitel ja areenidel kogutakse infot sensorite, kaamerate ning spetsiaalsete jälgimissüsteemidega. Seejärel liiguvad andmed klubide, liigade, meediaettevõtete, statistikateenuste ja teiste partneriteni.

Sama info võib täita korraga mitut eesmärki. Treener kasutab seda taktika analüüsimiseks, televisioon graafikute koostamiseks, ajakirjanik loo taustamaterjalina ning spordirakendus kasutajale reaalajas tulemuste näitamiseks.

Foto: Magnific

Spordiennustusettevõtted on üks osa sellest nõudlusest, sest nende jaoks on andmete kiirus ja täpsus ärikriitilised. Kui väljakul lüüakse värav või korvpallikohtumises muutub seis, peab info jõudma digitaalsetesse süsteemidesse võimalikult kiiresti.

Selline nõudlus on aidanud muuta spordiandmete kogumise tehnoloogiliselt keerukaks valdkonnaks, kus kohtuvad tarkvaraarendus, tehisintellekt, arvuti nägemine ja statistiline modelleerimine.

Hasartmängumaksust jõuab raha ka Eesti sporti

Spordiennustuse ja teiste hasartmängude mõju ei piirdu ettevõtete käibe ning tehnoloogiliste teenustega. Eestis maksavad hasartmängukorraldajad hasartmängumaksu, mis laekub riigieelarvesse. Kehtiva korra järgi nähakse Eesti Kultuurkapitalile ette summa, mis vastab 47,8 protsendile hasartmängumaksu kavandatavast laekumisest.

See ei tähenda, et kogu Kultuurkapitalile suunatav osa läheks sporti. Kultuurkapital rahastab mitmeid kultuurivaldkondi ning osa hasartmängumaksust on seadusega ette nähtud riiklikult oluliste kultuuriehitiste jaoks. Samas kuulub Kultuurkapitali struktuuri ka kehakultuuri ja spordi sihtkapital, mille kaudu toetatakse muu hulgas spordiüritusi, sportlaste ettevalmistust, Eesti spordi järelkasvu, regionaalset spordielu ning spordi ja liikumisharrastusega seotud projekte.

Foto: Magnific

Nii tekib hasartmängusektori ja Eesti spordi vahel seos, mida spordivõistlust jälgides alati ei märgata. Ühelt poolt on spordiennustus kommertstegevus, millega kaasnevad hasartmängudele omased riskid. Teisalt liigub osa sektorilt kogutavast maksutulust avaliku rahastamise süsteemi kaudu tagasi kultuuri ja spordi arendamisse. See ei muuda hasartmängimist spordi toetamise viisiks, kuid näitab, kuidas valdkonna maksustamine võib anda ühiskonnale laiemat rahalist panust.

Tehnoloogia ei võta spordilt ettearvamatust ära

Mida rohkem andmeid kogutakse, seda täpsemaks muutuvad analüüsimudelid. Tehisintellekt suudab töödelda korraga tuhandeid muutujaid ning videopildist saab automaatselt tuvastada mängijate liikumist ja taktikalisi mustreid.

Tehisintellekt suudab töödelda korraga tuhandeid muutujaid ning videopildist saab automaatselt tuvastada mängijate liikumist ja taktikalisi mustreid.

Ometi ei tähenda see, et sport muutuks täielikult etteaimatavaks. Vigastus, punane kaart, ootamatu taktikaline muudatus või üks erakordne individuaalne sooritus võib muuta terve kohtumise käiku. Just see ebakindlus on üks põhjuseid, miks spordivõistlusi üldse jälgitakse.

Sama põhimõte seab piirid ka ennustusmudelitele. Ajaloolised andmed aitavad hinnata võimalikke tulemusi, kuid need ei muuda juhuslikku sündmust kindlaks. Mida rohkem inimesed tõenäosusi mõistavad, seda lihtsam on ka suhtuda skeptiliselt väidetesse eksimatutest prognoosidest või kindlatest tulemustest.

Spordiennustuse mõju ulatub panustamisest kaugemale

Hasartmängudega kaasnevaid riske ei saa spordiennustusest rääkides kõrvale jätta ning panustamine peaks jääma täiskasvanute meelelahutuseks, mille puhul kasutatakse ainult raha, mille kaotamist saab endale lubada. Samal ajal on ennustussektor osa märksa suuremast muutusest, mille käigus on sport muutunud digitaalsemaks ja andmepõhisemaks.

Fänni seisukohalt on selle arengu kõige nähtavam tulemus informatsiooni hulk. Mõne sekundiga saab võrrelda meeskondade vormi, mängijate statistikat ja varasemaid kohtumisi viisil, mille jaoks tuli kunagi otsida andmeid käsitsi ajalehtedest või statistikakogumikest.

Sport ise jääb sellest hoolimata samaks. Numbrid saavad kirjeldada väljakul toimuvat järjest põhjalikumalt, kuid nad ei tea ette, milline löök tabab posti ja milline maandub väravas. Tehnoloogia võib aidata mängu paremini mõista – selle lõpuni ette ennustamine on hoopis teine asi.