當職業體育“戀上”大數據

朱香

如果你是一位資深體育迷，一定早已發現，現在的電視轉播中出現了越來越多的數據。比如在足球世界杯和歐洲幾大聯賽的電視轉播中，除了以往的角球、任意球、紅黃牌和射門次數統計，還出現了包括跑動距離、有效比賽時間、移動軌跡、控球時間、傳球次數等數據。這些數據有什么用？

“點球成金”

獲得第84屆奧斯卡金像獎最佳影片提名的《點球成金》（Moneyball），是根據真實故事改編的體育題材電影。在競爭激烈的美國職業棒球聯盟（MLB）中，職業經理人比利·比恩（Billy Beane）是如何讓人員和物質配備以及資金實力上都僅僅處于下游之列的奧克蘭運動家棒球隊，最終達到了比肩實力雄厚的紐約揚基隊的程度？答案就是“棒球統計學”。

比利·比恩走出了傳統思維的束縛，聘請耶魯大學經濟學碩士擔任顧問，一起用數學建模的方式去挖掘那些表面上看去都身懷缺點、性格也有缺陷，但運動價值被低估的球員。大數據成為他們最重要的參考資料，和衡量球員能力的唯一標準。通過這種方式，比利以有限的預算幫助球隊找到了信心和實力的根源，最后也幫助球隊取得了驕人的戰績。

不單單是在棒球領域，事實上，大數據在體育賽事中的應用由來已久。如今，整個職業體育都越來越傾向于倚重數據科學家。在足球、籃球、網球、世界一級方程式錦標賽（F1）等熱門體育賽場內外，都可以見到數據科學家的身影。他們通過定量的數據比對，來幫助俱樂部、球員找到解決問題的方法，幫助他們進行更加科學的決策，而不是像以往那樣單純地依賴經驗。

數據怎么用？

大數據的運用，不僅幫助體育迷們大大提升了觀看賽事的體驗，還讓體育迷越來越“內行”。

看到比賽詳情

以涉及大量數據的網球項目為例，Ace球數量、一發成功率和一發得分率，是觀察球員當場競技狀態的標志性指標；發球速度、接發球成功率和上網成功率，可以體現球員的打法特點；破發率、挽救破發點成功率、發球雙誤和非受迫性失誤的數量，則可以衡量球員心理或者體力狀態。

2012年，中國網球公開賽（China Open）正式引入了IBM SlamTracker實時比分統計、分析的可視化平臺。即使無法親臨中網現場，你也可以通過中網官網的SlamTracker了解比賽信息、判斷比賽的進程。

在SlamTracker中，還有一項對“比賽關鍵指標”（Keys to the Match）的統計，量化每場比賽對陣雙方的三個關鍵指標，達到這個指標讓獲勝更容易。比如2014年溫布爾頓網球公開賽德約科維奇與費德勒決賽里，德約科維奇的三個關鍵指標，一是超過27%的接一發球得分率，二是平均每局的接球得分超過6.6分，三是贏得48%的拉鋸戰。他贏得了81%達到第一項指標的局（Game），贏得了77%達到第二項指標的局，贏得了70%達到第三項指標的局，最終贏得了比賽。

成為專家級球迷

2010年南非世界杯期間，騰訊推出的“數據分析大師”，拉近了國內體育迷們與體育大數據的距離。通過“數據分析大師”，球迷不單可以查看到所有比賽場次的數據總攬、進攻分析、防守分析、傳球分析、控球分析、門將分析，當在模擬圖中點擊任意一項數據線路，數據線路會告訴你這一數據發生的時間、人物，還會彈出該數據發生時的比賽視頻。在比賽首頁點擊比賽球員名字，該球員的頭像、國籍、年齡、身高、體重以及他在本場比賽中所有的數據項全部列在眼前。點擊該球員的某一項數據，在球場坐標圖中同樣會出現該球員這一項數據的數據線。點擊數據線，會彈出他的個人比賽視頻。這些數據里的很大一部分，以往只有教練、專家等圈內人士才能掌握。

2013年，全球關注度最高的籃球賽事美國職業籃球聯盟（NBA）在其官網上開辟了新的數據分析子頁面（NBA.com/Stats）。以前NBA網站上只提供一些基本數據，大量的歷史數據都存在傳統數據庫中，僅限官方以及專業人士查看。而在NBA數據面向球迷開放后，球迷就與NBA的教練、球探掌握了相同的數據信息。你可以查詢1946年聯盟成立以來的所有歷史數據，還可以對NBA比賽進行數據分析。如果你想知道誰是NBA歷史上比賽最后兩分鐘內最好的絕殺者，只需要在網頁上進行組合查詢就行啦。

體育數據的統計和分析的大眾化，不僅可以幫球迷更好地了解單場比賽狀況，也可以迅速提升球迷對該項目的理解，幫助球迷成為朋友圈里的專家級人物。

預測結果的重要依據

別以為大數據只是豐富了體育迷們的視覺體驗、增加了茶余飯后的談資，對于體育彩民而言，大數據可是預測賽果的重要參考。

我國發行的體育彩票是為了幫助籌集體育事業的發展資金。以足球彩票為例，它對足球本身的單場預測依賴性非常強。以往彩民們判斷球隊的實力、狀態，只能通過觀看以往比賽轉播或者聽內行專家解析，形成大致猜測，并沒有確實的佐證。通過準確的數據分析，可以讓彩民對不同球隊的風格、交戰勝負記錄、打法和陣型的克制關系、賽季表現爛熟在心，在比賽開始前就對比賽走勢有一個更加有理有據的判斷，增加購買彩票的“福利”。

其實在體育迷們接觸到大數據之前，它早已存在于職業體育之中，只是鏡頭前的你沒有察覺罷了。大數據可以幫助俱樂部評定球員、球隊以及對手的表現，幫助教練、運動員實時分析比賽，提供制勝法寶。

神秘的F1維修站

職業體壇最燒錢、科技含量最高的運動非F1莫屬。對很多資深車迷來說，F1最神秘的地方還不是賽車本身，而是維修站。許多勝利的關鍵是緣于車手在進站換胎時接收到的策略被完美執行。而這些策略除了來自經驗判斷，還必須有數據的保證。

一輛F1賽車上基本上會有150～200個傳感器，提供上千個數據點，現場的比賽工程師們會對其進行實時分析，一站比賽下來的所有數據將達到3TB之多。數據獲取的速度越快，準確性越高，數據模型越完善，決策就更容易。

在賽前，最重要的是比賽的歷史數據。迅速了解歷史數據，可以根據賽段的“個性”幫助車手創建特有的策略，比如根據空氣動力學設置賽車，在這個賽道使用什么輪胎，何時進站等等。

實時比賽數據則來自于賽車的傳感器、GPS、天氣和賽道信息等。其中，對賽車的性能監控是基礎。燃料、胎壓、輪胎磨損及各零部件的現場數據可以幫助調整進站時機的選擇，賽道布局及風力情況、天氣情況，乃至賽道溫度等數據，也是實時調整策略的重要指標。

德國隊的“第十二人”

巴西世界杯上的德國隊是否給你留下了深刻的印象？在德國隊奪冠后，美國媒體最先評論稱，大數據堪稱德國隊的“第十二人”。

在世界杯比賽開始前，德國足協就與SAP公司合作，定制了一款名為“Match Insights”的足球解決方案，用以迅速收集、處理分析球員和球隊的技術數據，提升球隊作戰能力，并通過分析對手的技術數據，找到在世界杯比賽中的制敵方式。

這款數據分析系統首先通過攝像頭、傳感器等工具，捕捉球員的跑動速度、位置、控球時間、防御范圍、動作細節等大量數據，并傳入數據庫。此后，基于分析工具可迅速對這些數據進行后臺分析處理。通過這一數據工具，德國隊可以迅速評估比賽狀況、每個球員的特點和表現、球員的防守范圍、對方球隊的空擋區等信息。通過這些信息，教練可以更有效地對球員上場時間、位置、技戰術等情況優化配置，以提升球隊表現。球員也可以通過APP接收到教練發來的技術數據、場上情況和解決方案，便捷了解和調整自己技戰術和場上表現。

在了解自己的基礎上，德國隊還利用這一工具對對手的技術數據進行了分析，并根據分析結果確定相應戰術。比如，在對巴西隊的分析中就包括了巴西球員在壓力下的狀態，擅長使用的路線，以及犯規后的反應等。

轉會市場“數據”說了算

在每年的轉會市場為球隊引進新鮮血液，也是職業體育的重要一環。某些關鍵球員的引進，可能就是下個賽季球隊成績的決定因素。以往挑選球員，大多是依據球探親臨現場考察球員看幾場比賽之后得出進球數、助攻數、年齡這樣基礎的信息，頂多再衡量一下商業方面的收益。現在，已經有大量的俱樂部在選擇球員時使用到了數據分析。

英國著名的體育數據分析公司Prozone 擁有大量的球員數據，可以為俱樂部提供球員長期以來的情況：從傳球到搶斷，創建一名球員在球場上的全景視圖，然后再配合他的年齡、經驗、職業曲線等因素，展示他真正的實力。俱樂部還可以對多個轉會目標進行數據比對，同時可以與同一位置最頂級的球星做對比，從而根據其表現得出最準確的價值評估。

當然，球隊需要考慮的因素還有許多，比如球員的醫療記錄，是否服用過違禁藥物等，這些都需要有經驗的專業人員來判斷。球隊無法預測球員會受什么樣的傷，但可以使用數據作為指導，降低轉會的風險。

不得不承認，大數據已經很大程度上影響到了職業體育的發展。當然，不同類型的運動對于大數據也有不同的應用需求；而海量數據處理的復雜性，也對數據中心的計算能力提出了更大的挑戰。天才運動員、好教練難求，但是經過計算和處理的多維度數據卻是可以普及和借鑒的。大數據還會如何改變職業體育，我們拭目以待。