Российские исследователи из пермского кампуса Высшей школы экономики обнаружили, что при работе с несколькими числовыми догадками нужно брать средний показатель — это позволит получить наиболее точное предположение. В ходе исследования авторы работы сравнили предположение о стоимости футбольных трансферов с сайта transfermarkt.de с раскрытыми данными клубов. Оказалось, что данные на сайте занижены. Работа опубликована в журнале European Journal of Operational Research.
В спорте очень распространены краудсорсинговые оценки ценности и способностей игроков. Обычно информация о зарплатах футболистов недоступна, однако в открытом доступе есть много других данных о каждом матче и командах. Именно поэтому исследователи спорта и спортивные менеджеры используют данные оценки рыночной стоимости игроков с сайта transfermarkt.de. На нем доступна базовая оценка, от которой клуб отталкивается при проведении трансфера игрока во время переговоров. Суть этого сайта такова: пользователи предполагают, сколько может стоить потенциальная покупка игрока, а редакторы собирают полученные данные. Пользователи учитывают возраст игрока, талант, текущий спрос на его игру и маркетинговый потенциал.
Пермские ученые из НИУ ВШЭ провели исследование и выяснили, что оценки с этого сайта ниже реальной рыночной стоимости игроков. Специалисты собрали данные с transfermarkt.de и сравнили их со стоимостью раскрытых данных о трансферах футболистов. В работе использовали данные за период с 1996 по 2016 год — 5860 наблюдений по 598 клубам-покупателям и 955 клубам-продавцам. Трансферы проходили из клубов 171 лиги в клубы 96 лиг по 83 странам. Более того, исследователи построили регрессионную модель и поняли, что данные на сайте неверные.
Главная причина этого заключается в методе подсчета. Редакторы сайта transfermarkt.de используют комплексную систему подсчета. То есть несколько разных предположений о том или ином количественном показателе могут быть по-своему неправильными. Исследователи выяснили, что каждому из предположений нужно придать равный вес, так как в противном случае размер ошибки увеличивается.
«При попытке агрегировать несколько мнений о том, какая завтра будет инфляция, не стоит придавать больший вес экспертному мнению, а меньший — обывательскому. Необходимо взять среднее значение по всем предположениям — оно окажется наиболее приближенным к истине», — комментирует результаты исследования один из его авторов Петр Паршаков, заместитель заведующего Международной лабораторией экономики нематериальных активов НИУ ВШЭ в Перми.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
