«Green Time» | Канал о футболе

Кевин Де Брейне — в прайме его обводящие передачи низом, были идеальными

Обводящая передача низом

Подстройка под мяч:

Шаг на опорную ногу, при этом мысок должен находиться на линии с мячом или чуть позади. Это дает игроку контроль над ситуацией и возможность точного выбора момента для паса;

Подстройка осуществляется перед мячом, а не на одной линии с ним.

Касание мяча:

Внешняя сторона стопы: большой палец на себя, мизинец вниз → создается вращение, которое позволяет обойти защитника или отправить мяч в разрез между линиями;

Внутренняя сторона стопы: большой палец вниз, мизинец вверх → передача с закруткой, уходящей от защитников.

Траектория передачи:

Бедро не поднимается выше уровня колена опорной ноги. Это контролирует направление мяча и исключает подъем в воздух.

Green Time — подписаться

Главная проблема, любого кто начинает в скаутинге — как написать скаутский отчет по игроку

Для кого эти отчеты, обычно он находится на ресурсах клуба (в любом формате: лист, папка, онлайн документ), и открывает его человек, который игрока не видел вообще: тренер, спортивный директор, шэф скаут + ещё один читатель, о котором часто забывают: это ты сам через какое-то время. Читателю нужно восстановить картину по твоему тексту и если ты не сможешь по своим записям вспомнить игрока — то отчет был плохо написан #селекционныйотдел 1/4

Начнем с самой базы:

Объём — примерно страница, три страницы никто не дочитает, три строки дают мало сопроводительной информации и только контур;

Где записывать — самое простое блокнот или собственные/клуба шаблоны распечатки, если онлайн Google Docs, Notion или свой шаблон в Word. Заводи один шаблон и копируй его под каждый матч — так поля не будут теряться;

Название файлов — Звучит мелочно пока у тебя 5 отчетов, но когда накопится более 100 отчётов, крайне упростит поиск, сортировку и хранение. Условный пример — дата_фамилия_возраст_позиция_команда

Шапка отчета:

— дата и турнир
— соперники, уровень
— поле и погода
— позиция, номер, сыгранные минуты
— откуда смотрел: стадион или трансляция
— на что смотрел в этом матче

*игрок на плохом поле под дождём и он же на сухой синтетике — разные навыки могут продемонстрировать. А если ты смотрел трансляцию, ты физически не видел большую часть его перемещений без мяча. Делай себе такие пометки, это не слабость отчёта.

На что смотреть в первый раз, стартовый набор для первого матча:

Первое касание — куда уводит мяч
Что делает в первые 3 секунды после потери
Смотрит ли по сторонам до приёма мяча
Где стоит, когда мяч на другом фланге
Как реагирует на свою ошибку

...Остальное запишешь, если само бросится в глаза.

Основная часть отчета: в зависимости от системы отслеживания, обычно это четыре базовых блока

С мячом — техника, решения, скорость обработки...
Без мяча — позиционирование, движение, отбор...
Физика — скорость, выносливость, координация...
Характер/менталка — реакция на ошибку, на счёт, на тренера...

Нечего написать в блок — оставь пустым. Пустота честнее выдумки: значит, ты этого не увидел.

Green Time — подписаться

Криштиану Роналду — и его легендарные переступы

Цель финта — заставить защитника поверить в ложную траекторию и создать пространство для ухода в другую сторону

Простота исполнения делает его доступным уже на раннем этапе футбольного обучения, однако по-настоящему результативным он становится только при глубоком понимании, изучай механики движения и тайминга

Green Time — подписаться

Чемпионат мира завершился месяц назад, но футбольный сезон в Европе уже стартовал. Скоро начнётся Лига Чемпионов 26/27

Денис Бронников (DeBron), в прошлом футбольный арбитр рассказывает о новых технологиях в игре, готовит интересный материал и делится своим опытом путешествий на матчи

Приглашает всех одержимых этой игрой к себе на страницу

https://t.me/DeBronone

Дышим и живём футболом 🙂

Вирджил Ван Дейк — показывает, как для центрального защитника важен визуальный контроль над противником в защите 1v1

В момент, когда мяч движется к атакующему, он уже сканирует: где соперник, куда тот смотрит, какая у него скорость, где ворота и что происходит за спиной. А дальше начинается самое интересное

Он регулирует дистанцию:

Слишком близко — нападающий может убрать тебя первым касанием;

Слишком далеко — у него появляется время развернуться, набрать скорость или пробить.

Поэтому Ван Дейк постоянно подстраивает расстояние под движение соперника: отступает, когда нужно сохранить контроль, сокращает дистанцию, когда атакующий замедляется, и остаётся в боковой стойке, сохраняя возможность двинуться в обе стороны. При этом он не пытается закрыть всё. Наоборот — он сознательно оставляет нападающему одно направление. Показывает фланг, закрывает путь внутрь и ждёт

Вирджила: он часто смотрит не на ноги соперника, а на его глаза и корпус. Глаза обычно подсказывают о следующем движении, главное вовремя среагировать на движение + его физика начинает работать как бонус, ментально заставляет нервничать соперника при приближении. Пока нападающий пытается придумать, как его обыграть, Вирджил уже сократил пространство, закрыл одну сторону, прочитал вторую и ждёт единственной ошибки

Green Time — подписаться

Дониэлл Мален — не замечает Серию А и продолжает тащить клуб в топы

Нападающий в клубе всего менее года, а уже балансирует команду, много смещается вглубь поля и двигается по всей ширине атаки + приятно видеть, какая химия у Дибала и Мален (лучшая связка чемпионата) в первом туре сразу хет-трик Малена, который постоянно оказывался без опеки, три голевые передачи Дибалы

Статистика в Серии А

19 Матчей
17 Голов
2 Ассиста
14.84 xG
2.43 xA

— пора возвращаться в Премьер Лигу

Green Time — подписаться

Криштиану Роналду (версия 2009–2014) регулярно обыгрывал по два и более оппонентов — скорость, резкая смена направления, физическая мощь и техника позволяли ему самостоятельно разрушать структуру обороны

Но это не только ностальгия по «старому Роналду» — это хороший пример эволюции элитного футболиста: со временем он изменил свой стиль и роль на поле, адаптировав игру под новые обстоятельства — и сохранил главное качество: максимальную эффективность в атаке

— всегда нравился стиль молодого Роналду
😎 — его игра на форварде, вывела его на новый уровень

Green Time — подписаться

Руководство от 42-летнего Тьяго Сильвы — по тому, как обороняться в ситуации 1v1

Существует два основных вида подката:

Подкат с отталкиванием от одной ноги и её подгибанием в коленном суставе. Игрок сгибает одну ногу, отталкивается от неё в прыжке, а вторую держит выпрямленной. При правильном выполнении это позволяет контролировать мяч после отбора;

Подкат двумя ногами. Он применяется преимущественно при блокировке ударов и прострельных передач. Такой подкат помогает перекрыть большую площадь и тем самым заблокировать потенциально опасное действие соперника. Механика проста: игрок отталкивается двумя ногами и затем выпрямляет их, чтобы занять максимально широкую площадь в зоне удара или передачи.

При этом подкаты нельзя считать универсальным решением в обороне. Чаще всего это вынужденная мера, возникающая из-за качественных действий атакующей стороны, когда защитнику приходится расширять площадь перекрытия за счёт подката

Green Time — подписаться

На предсезонке "Астон Вилла" тестировала всех своих голкиперов

Оцифровывали дальность прыжка в сторону — фактически, насколько далеко вратарь способен дотянуться при латеральном прыжке. Я так понимаю, чтобы понимать взрывную силу и дальность перемещения в сторону + сравнивают показатели правой и левой стороны, чтобы выявить слабую сторону и скорректировать тренировочный процесс

Все достаточно стандартизировано и не требует больших вложений. Возможно у них разработаны собственные протоколы, привязанные к реальным размерам голкиперов, возрасту, и регулярно повторять измерения для отслеживания прогресса

Green Time — подписаться

В последние годы футбольная индустрия движется к почти полной автоматизации анализа матчей

Камера записывает игру, искусственный интеллект определяет игровые события, система обнаруживает и отслеживает футболистов, распознаёт отдельные действия, считает передачи, удары, перемещения и другие показатели, а затем превращает всё это в готовый аналитический отчёт

Для тренера это выглядит как идеальный workflow: меньше ручной работы, больше данных, быстрее подготовка к следующему сопернику. Проблема начинается тогда, когда мы перестаём задавать самый важный вопрос: насколько надёжна сама система, которая произвела эти данные?

Тренеры женской NCAA (NCAA WSO) подвели промежуточные итоги работы с платформой Spiideo и вскрыли проблему, с которой тихо сталкиваются штабы по всему миру. Клубы платят внушительные подписки за авто-разбор матчей, но когда данные сверяют вручную, цифры некорректны на 20-25%

Сравнение Spiideo vs Ручной пересчет (NCAA):

Player A: Data = 63% (42/66) ➔ Факт = 84% (56/67)

Player B: Data = 63% (24/38) ➔ Факт = 91% (30/33)

Игрок с элитной точностью 91% в отчетах превращается в посредственного полузащитника с 63%

Проблема лежит не на уровне алгоритма «что такое пас», а уровнем выше — на этапе Computer Vision (CV). Алгоритм не понимает, кто выполняет действие.

OCR Не справляется: Если камера висит высоко, а разрешение/угол не позволяют человеку четко прочитать номер на джерси — нейросеть тоже его не прочитает

Проблема Re-ID (Re-Identification): При замах, динамических перестроениях и единоборствах, когда один игрок перекрывает другого (occlusion), трекер «теряет» ID и присваивает действия первого попавшегося футболиста соседнему

Broadcast vs Tactical-камера: Провайдеры вроде Hudl частенько работают по ТВ-картинке с крупными планами, где OCR считывает номера легко. Автоматические Panoramic/Tactical-камеры дают идеальный выстрочный обзор, но критично теряют в детализации отдельных джерси

Но и ручной анализ нельзя романтизировать, здесь важно не попасть в другую крайность. Человеческий тэггинг тоже имеет ошибки. Причём научная литература показывает, что event data может содержать временные погрешности и зависеть от субъективности аннотатора. Исследования pass-event data показывают, что даже вручную размеченные события не всегда точно совпадают по времени с позиционными данными, а определение точного момента передачи может требовать покадрового анализа

Прежде чем строить модели или агрегировать отметки в отчёты — проводите точечный Blind-test. Проверьте 2-3 матча вручную на дистанции 100+ пасов. Если ID «сыпется» при ротации — некорректен и весь отчет. Не используйте сырой AI для скаутинга: Авто-теги подходят для быстрой нарезки видео (найти все пасы за 2 минуты), но НЕ для итоговых стат-отчетов. Важные метрики (passing %, progressive passes) должны проходить хотя бы точечный ручной аудит

Green Time — подписаться