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[懂球狗] 足球——大数据时代的数字游戏

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发表于 2016-9-17 12:21:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
分析学,算法,统计模型。身处大数据时代,这些数学名词并不让人感到陌生。数据在生活中起着愈发关键的作用,其对于足球等职业运动的影响也不容忽视。

原文作者——Jonathan Sullivan



“为什么要派上这名球员?”“别短传了,把球往禁区里吊吧!”“快上前锋啊!”质疑教练的排兵布阵,抱怨球员的场上选择,这似乎是球迷一项由来已久的传统。不管是在现场看台,还是在电视和电台上关注比赛,作为球迷的我们总喜欢扯着嗓子给主队出招,这也是看球的乐趣之一。虽然只是旁观者,但我们总觉得自己的建议会给主队带来立竿见影的改变。毕竟,跟着主队在寒风冷雨中闷平了这么多场比赛,我们也看出了一点门路,是吧?

只是,球迷的那几步所谓“妙招”,其实只是用直觉来判断比赛。在如今这个数字时代,球员的属性,跑位及站位等等,已经可以通过数据呈现出来。足球这项运动,现在越来越依赖精细的数学模型,靠直觉可不好使。虽然还是球迷口中的“美丽游戏”,但足球已经越踢越像在下一盘棋了。

数据带来竞争优势

在可以想象到的任何领域中,数据的关键作用已经达到历史新高。现在是大数据时代的初期,不管喜不喜欢,我们的生活已经深受数据的影响。职业运动也是如此,这是一个有利可图的行业,而数据已经被证明可以给运动员和团队带来竞争优势。

体育运动里的数据革命,一般追溯到比利-比恩(Bill Beane)这个人。他是美国职棒大联盟球队奥克兰运动家的总经理,球队简称为A's。比恩发明了一套方法,他利用分析学来评估球员,包括其对球队的贡献以及经济价值。他的这套方法被作家迈克尔-刘易斯写进书里,并于2003年出版,书名为《点球成金》(Moneyball),而这也成了比恩这套方法的名字。“点球成金”法参考了棒球统计学家比尔-詹姆斯的理论,它帮助A's在预算有限的情况下取得了连续的成功。这一故事也被搬上荧幕,电影名也叫《点球成金》,布拉德-皮特饰演比恩。

这一分析方法从棒球界传开,NFL和NBA也相继采用,英国也有不少运动开始用数据分析运动员的表现。前英格兰板球队主帅邓肯-弗莱彻便喜欢对击球手和投球手进行统计分析,以此来算出获胜的最佳方法。英格兰橄榄球队在2003年夺得了世界杯冠军,这和教练克里夫-伍德沃德在数据分析方面的创新不无关系。此外,天空车队总经理戴夫-布雷斯福德通过深入研究运动员的训练数据,多次帮助队员获得环法自行车赛冠军。


比恩发明了“点球成金”法,帮助预算有限的A's连续取得成功。

数据分析蓬勃发展

足坛也有不少先行者。事实上,这项运动对数据的研究时间远超过想象。长传战术的鼻祖查尔斯-里普(Charles Repp)早在1950年便分析自己首场比赛的数据,他计算着球员的传球数和跑位情况。上世纪70年代,瓦列里-洛巴诺夫斯基也在乌克兰做着同样的工作。到了80年代,前英格兰国家队主帅格拉汉姆-泰勒也通过数据向麾下的沃特福德球员灌输长传战术。

1992年英超成立之后,天空体育电视台的转播合同为这个联赛带来了金钱和曝光度,也催生了足球数据公司的产生,Prozone于1995年成立,而Opta也成立于次年。此外,著名游戏《冠军足球经理》(现改名为《足球经理》,即FM)和英超同年诞生,该年发布的游戏数据库拥有4000名球员,每位球员各拥有30项属性。

这款游戏也随着足球这项运动一同发展。上周在斯旺西的英国科学节上,FM所属公司Sports Interactive的战略业务发展主管汤姆-马克汉姆博士说道:“我们的游戏数据库现在拥有319,726名球员,如果再加上担任其他职位的退役球员,人数可以达到60万。”博士表示,整合这些数据是一项大工程。“我们的工作人员遍及51个国家的140个联赛,其中有2,250家俱乐部被我们深入研究过;每位球员都拥有250项数据,其中的47项呈现在游戏界面。我们有1,300名球探,每家主要的俱乐部都安排有一名调查员;而像切尔西这样的顶级俱乐部,我们分配了多位球探。” 博士还透露,FM游戏的一些球探现在已经为职业俱乐部效力。


《足球经理》(FM)如今已不仅仅是足球游戏。

足球也是概率游戏

随着职业足球收入的增加,以及联赛竞争力的提高,数据产业也在发展的道路飞驰。Prozone和Opta这样的公司统计了大量的数据,这些数据不仅可以为球队战术所用,在媒体传播方面也有用武之地。

教练们也会让球员佩戴科技装备,并测量球员训练和比赛时的疲劳度,以预防身体负担过重所造成的伤病。此外,通过记录球员在比赛时的跑位情况,可以结合其踢球风格来评估阵型的合理性。教练搜集到球员比赛时的具体数据,再通过科技设备模拟比赛,可以在中场休息时进行更加到位的调整。

进行数据分析时,观察和预测是两大要点。比如点球,通过观察某球员罚球的方向,可以总结出其偏爱的区域,并预测该球员下次罚点所选择的方向。如果门将可以了解对方球员的罚点习惯,就可以提高“猜对”的概率。进行模型分析或博彩投注时,一个重要的度量数据就是“预期进球”(expected goals)。它会预测某球队在球场某个区域射门时,进球概率有多大。这支球队在这个区域的射门次数,可以用来推测进球概率的大小。

莱斯特城上赛季夺得英超冠军,实在令人瞠目结舌。不过这并非巧合,他们正是对数据研究得最透彻的英超球队之一。狐狸的踢法并不常见,他们控球率很低,通过快速进攻让对手无所适从。球队上赛季很少受到伤病影响,而且得益于坎特和瓦尔迪这些无名小卒的发光,狐狸最终得以夺冠。相信数据分析的人便清楚,这样的结果正是数据可以为球队带来的积极影响。

数据有助挖掘璞玉

作为球迷,除了对主队踢法指点江山,关注转会动态也是乐事之一。买谁卖谁,看点十足。球员买卖是一桩大生意,在刚刚结束的这个转会窗里,英超球员的转会支出超过10亿英镑,而曼联为单个球员支付了超过8,000万英镑的转会费。

FM整合出来的数据,是许多俱乐部球探部门的宝贵资源。马赫雷斯和帕耶特上赛季在英超大杀四方,但转会费仅是九牛一毛。对于预算有限的俱乐部来说,挖掘璞玉,琢磨打造,高价卖出,这是十分可观的生财之道。

马克汉姆博士说道:“对于顶级的青训学院来说,发掘值得培养和转售的青年才俊,平均每年需要花费800万英镑。”发现可造之才并非易事,而且不是每一位青年才俊都能成为贝尔。这位威尔士球员出道于南安普顿青训,在热刺发光发热后以破纪录的转会费加盟皇马。

博士提到另一位年轻的球员的例子——挪威球员厄德高。这位小将15岁便上演了国家队处子秀,加盟皇马时也才16岁。当FM在挪威发布时,厄德高由于年龄不达标并没有出现在游戏中,这在挪威球迷圈里引起了不小争议。最终,厄德高的父亲在推特上晒出了父母同意书,FM才把厄德高加入数据库。

当FM的球探把厄德高的数据提交到挪威分部时,一开始并没有得到通过。一个15岁的小孩子,进球率怎么可能这么高?挪威的主管专程去现场看了厄德高的数十场比赛,随后把数据上交到伦敦总部,但再次被拒绝。马克汉姆博士表示,厄德高的数据接受了好几层的反复检查,最终才获准加入数据库。


厄德高在《FM 2015》中的数据。

踢着足球玩着游戏

对于职业俱乐部来说,引进球员是十分重要的工作。普通的英超俱乐部平均每家便有7名国际球探。不过,俱乐部并没有足够的资源覆盖每个国家;所以,不少球队都利用FM作为引援参考。有些球队则建立自己的数据库,并和一些数据分析公司合作。

除了助力俱乐部和游戏公司,数据分析也在其他足球产业大展身手,比如电视转播和博彩投注。通过科技分析比赛结果的模式,可以监测是否存在操作比赛的情况。此外,书店里也摆上了类似《足球经济学》和《足球数学》这样的书,球迷可以一探究竟。

足球和游戏还有另一层密切关系。不少球员会在空余时间玩几盘FIFA,而他们也会得到游戏公司反馈给他们的表现分析。博格巴在转会曼联之前还被拍到玩FM的照片,他在游戏中用切尔西签下自己,以至于有人猜测他可能会从尤文转会至切尔西。

此外,不少球员特别关心自己在游戏中的数据。“我经常收到球员和经纪人的短信,他们不满意自己的数据,希望能有所提高。”马克汉姆博士透露道。

转自虎扑 翻译:Vickayson

原文地址:http://bbs.hupu.com/17305322.html
发表于 2016-9-17 14:08:32 | 显示全部楼层
数字化后,可以为游戏服务。但数字永远无法完全反映真实的情况
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