Les listes de joueurs convoqués pour la Coupe du Monde sont désormais connues. L’occasion de développer des initiatives visant à analyser les profils des 32 équipes qualifiées. C’est ainsi que MatchStory (à propos de MatchStory) a développé deux outils permettant de faire parler les données des équipes qui disputeront la compétition dans une semaine.
Hier, MatchStory a dévoilé une cartographie interactive permettant d’interroger les statistiques relatives aux équipes qualifiées pour la Coupe du Monde. C’est le compte Twitter @BibStaps qui nous a fait part de cette excellente initiative visant à mieux comprendre les statistiques de chaque équipe.
En faisant jouer les statistiques, nous pouvons tirer plusieurs éléments d’analyse sur les profils des équipes qui disputeront la Coupe du Monde. Par exemple, nous apprenons rapidement que :
- l’équipe ayant la moyenne d’âge la plus forte est l’Argentine (28 ans et 9 mois) ;
- l’équipe ayant la moyenne d’âge la plus faible est le Ghana (25 ans et 5 mois) ;
- toutes les équipes qualifiées ont au minimum 1 joueur de plus 30 ans. L’Iran est l’équipe qui en a le plus (11 joueurs sur 23) ;
- l’Angleterre est le pays qui emmènera le plus de joueurs ayant moins de 21 ans (4 joueurs) ;
- 9 clubs différents fournissent l’Angleterre et l’Espagne ;
- la Croatie est l’équipe qui emmènera le plus de joueurs n’ayant jamais joué en équipe nationale (3 joueurs non-capés) ;
- 21 équipes nationales emmènent des joueurs ayant tous au moins joué une fois en équipe nationale ;
- la Russie est la seule équipe de la Coupe du Monde où l’ensemble de ses joueurs jouent dans le championnat domestique, alors que l’Angleterre et l’Italie ne couvrent que 2 championnats.
Notons que les quelques observations listées ici confirment celles de CEIS que nous avions présenté en février, ou encore que nous avions formulé dans notre analyse sur les clubs les plus représentés au Mondial).
Pour jouer vous même avec ces données, vous pouvez utiliser l’infographie interactive de MatchStory ci-dessous.
À noter que MatchStory a également réalisé le même type d’infographie en partant des statistiques des phases de qualifications pour chaque équipe qualifiée à la Coupe du Monde. Vous pouvez également jouer avec ces statistiques via l’infographie interactive ci-dessous.
Les paragraphes suivants relatent l’avis de l’auteur. Toute reprise de passages, mêmes partiels, doivent faire l’objet d’une autorisation de son auteur (contacter l’auteur).
À propos de MatchStory
L’initiative MatchStory est issue du développement rapide du « data-driven journalism » (#ddj) dans la presse britannique, ou « journalisme conduit par les données », appelé communément en France le datajournalisme. Il est ainsi un processus journalistique pour l’analyse et le filtrage de données dans le but d’éditorialiser de l’information. Le datajournalisme fait évoluer le métier traditionnel du journalisme et ouvre le champ à de nouveaux contenus rédactionnels jusqu’alors difficiles à produire.
Pourquoi le datajournalisme ?
Le développement du datajournalisme s’est intensifié depuis plusieurs années sous l’influence de trois facteurs majeurs :
- l’augmentation exponentielle du nombre de données sur Internet (Big Data) ;
- la phase de libéralisation de l’accès aux données des organisations (Open Data) ;
- le perfectionnement des Technologies de l’Information et de la Communication (TIC).
Les projets de datajournalisme sont intéressant parce qu’ils permettent une hybridation des connaissances et des compétences entre des métiers très complémentaires :
- des veilleurs, pour travailler sur la collecte et le filtrage des données ;
- des statisticiens, pour travailler sur le traitement et l’analyse des données ;
- des designers, pour travailler sur l’aspect graphique et visuel des données ;
- des journalistes, pour éditorialiser l’information et raconter une histoire.
Entre datajournalisme et data-projets
Au-delà du datajournalisme, les projets orientés autour de la « data » (la statistique, la donnée) démontrent l’intérêt qu’aurait toute entreprise, institution ou collectivité, à tirer parti de la recherche, la création, le traitement et l’analyse des données afin de :
- mieux comprendre sa structure, son écosystème et ses parties prenantes ;
- placer la donnée au centre de leur chaine de création de valeur ajoutée.
Aussi, notre appréhension des caractéristiques des données s’est récemment enrichie passant de la logique des 3V (volume, variété, vélocité) du début des années 2000, à la logique des 6V (volume, variété, vélocité, véracité, valorisation et visualisation). C’est ainsi que la « data-visualisation » a émergée. En témoigne le développement de nombreuses initiatives ayant pour objectif de créer des contenus d’information ou de communication innovants à partir de données numériques. En somme, il convient de passer des données à l’information. Il ne s’agit donc plus de présenter des données, mais de les comprendre, les faire parler, leur donner du sens.
L’intérêt des data-projets pour le football
Au sein du football, la vague croissante de collecte des données sur les joueurs, les clubs, les supporters (notamment les données numériques via les réseaux sociaux) renforce l’enjeu de leur maitrise et de leur analyse. En effet, cet enjeu ouvre la voie à de nouvelles sources de développement économique des clubs :
- leur compétitivité sportive ;
- leur performance commerciale ;
- la diversification de leurs ressources.
Nous allons donc probablement vers un nouveau genre de club de football : les « data-driven clubs », ces clubs de football dont l’action devient conduite par les données. L’exemple de Manchester City en Angleterre est probablement le plus significatif.
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