Читаем Футболономика полностью

Для каждого отдельного транслируемого матча в качестве показателя Алави использует «среднюю аудиторию программы». Она представляет собой среднее число телезрителей на протяжении всей программы, а не пиковую аудиторию, которая бывает раза в полтора больше средней за программу, и не «охват», включающий всех, кто «застрял» на программе хотя бы на три минуты.

По каждой стране Алави выражает показатель аудитории программы в виде процента от всех жителей страны, проживающих в домохозяйствах, где имеется телевизор. В большинстве европейских стран почти каждое домохозяйство с 1970 г. имеет телевизор. В менее развитых странах ситуация иная. Если брать Индию, то при ее населении в 1,1 млрд человек лишь четверть индийцев имеют дома телевизоры.

Коллекция данных Алави — настоящее сокровище: это тысячи ТВ-рейтингов, охватывающих сотни спортивных состязаний между национальными сборными, которые транслировались в 54 странах начиная с 1998 г. Но есть и очевидная проблема: немцы, видимо, смотрят массу матчей с участием Германии, а у этой страны существенные спортивные достижения; и как прикажете сопоставлять зрительскуто аудиторию успешных в спорте немцев со зрительской аудиторией не так чтобы сильно успешных в спорте англичан? Действительно, сопоставимы ли данные по немцам, смотревшим Евро-2008, где их сборная играла в финале, с данными по английским телезрителям, чья сборная вообще не получила путевки на чемпионат Европы? А вот другая сложность: можно ли сравнить случайного болельщика, который интересуется разве что матчами с участием своей национальной сборной, с фанаткой футбола, прикованной к дивану (и экрану) во время трансляции каждого турнирного матча? Следуя логике, телезрители в Малайзии или Колумбии, которые следят за борьбой на Евро, несомненно, должны быть причислены к тем, кто достиг вершин совершенства в качестве футбольных фанатов.

Есть и множество прочих проблем. Мировой чемпионат, проходивший в Японии и Корее, в Европе имел провальные телевизионные рейтинги, поскольку большинство матчей приходились на позднее утро или перерыв на обед по европейскому времени. По этой причине ФИФА так настаивала на проведении ЧМ-2010 в Южной Африке, не принимая в расчет кучу тамошних проблем: дело в том, что время в Йоханнесбурге всего на час отличается от среднеевропейского, что практически идеально подходит европейским телезрителям. Правда, это менее удобно для американцев. При всех воплях о нежелании американцев смотреть футбол по телевизору (в противоположность игре в футбол, которой чуть ли не повально увлекаются американские подростки) часто не учитывается такой, казалось бы, очевидный аргумент, что большинство лучших матчей, сыгранных в Европе, приходятся на время, когда большинство американцев еще на работе.

Нам следует также ввести поправку на значимость каждого матча. Очевидно, что финал привлекает к экранам больше телезрителей, чем групповой матч, но насколько конкретно?

Иными словами, ни одна пара из наших тысяч рейтингов в строгом смысле не сопоставима. По счастью, есть способ абстрагироваться от различий и докопаться до сущностных характеристик телевизионных болельщиков. Резонно ожидать, что в каждой стране уровень просмотра повысится к финалу турнира. Можно также ожидать всплеска интереса и в тех случаях, когда показывают матч с участием национальной сборной страны или когда матч транслируется в прайм-тайм. И тут нам снова придется запустить механизм расчета множественной регрессии. Напомним: множественная регрессия — это математическая формула для выявления наиболее тесного статистического соответствия между одним обстоятельством (в нашем случае оно выражается через показатели телевизионных просмотров) и набором любых других обстоятельств (у нас в набор входят время трансляции, команды-участницы матчей и т.п.) Когда имеется множество наблюдений — как в нашем случае с тысячами показателей, множественная регрессия представляет собой мощнейший инструмент поиска взаимосвязей между ними. Она показывает не только влияние одного фактора на другой, причем в конкретных числовых показателях, но и то, насколько надежен сам статистический расчет. Например, регрессия может показать, что матч, транслируемый в прайм-тайм, увеличит телеаудиторию, ну, скажем, на 4%, а заодно укажет, что вероятность ошибки данного расчета не превышает 1%.