運動表現分析：過去、現在與未來

易 清，黎涌明，張銘鑫，崔一雄，劉天彪，張紹良，龔炳南，黃展煜，周長敬，Miguel ángel Gómez Ruano，Daniel Memmert，Peter O'Donoghue，劉鴻優1

（1. 大連大學 體育學院，遼寧 大連 116622；2. 上海體育學院 競技運動學院，上海 200438；3. 國家體育總局 體育科學研究所，北京 100061；4. 北京體育大學 體育工程學院，北京 100084；5. 北京師范大學 體育與運動學院，北京 100875；6. 清華大學 體育部，北京 100084；7. 首都體育學院 體育教育訓練學院，北京 100191；8. 匠體（北京）體育科技有限公司，北京 100089；9. 馬德里理工大學 體育運動科學學院，西班牙 馬德里 28040；10. 科隆體育大學運動訓練與體育信息學院，德國 科隆 50933；11. 卡迪夫城市大學 體育與健康科學學院，英國 卡迪夫CF5 2YB；12. 華南師范大學 體育科學學院，廣東 廣州 510631）

不同體育項目的比賽對運動員的體能、技術能力、戰術能力、心理能力和智力都有不同程度的要求。在集體球類、持拍類和格斗類項目中，技術能力和戰術能力的發揮對于比賽的勝負起著至關重要的作用。然而，受限于量化技術的發展，早期對比賽中技術和戰術表現的分析局限于手工標記。近30年來，視頻采集/分析技術、微型可穿戴技術和大數據分析技術的迅速發展使得對技術和戰術表現的分析在指標上呈現多樣化，在時效上呈現即時化，在數據上呈現海量化，在分析上呈現深度化，在分工上呈現專門化。更重要的是，科技進步有力推動了運動表現分析（Performance Analysis）研究和應用領域的快速發展，與運動表現分析相關的研究領域、學術期刊、學術組織、專業方向、職業崗位也相繼出現。

運動表現分析的發展將進一步推動運動訓練的科學化進程[1]。然而，相比于國外運動表現分析的蓬勃發展，國內對運動表現分析的認識尚處于起步階段。對運動表現分析認識的片面和缺失既不利于為運動表現分析研究人員營造一個積極的學術環境，也不利于發揮運動表現分析在運動訓練實踐中的應用價值，更不利于我國高等院校及時培養運動表現分析從業人才。為此，本文全面梳理運動表現分析的起源和發展，揭示運動表現分析的研究和應用現狀，展現運動表現分析面臨的挑戰和未來發展方向，為全面科學地認識運動表現分析提供參考，為運動訓練的進一步科學化提供新視角。

1 運動表現分析的過去

歷經一個多世紀的發展，運動表現分析已由體育從業人員的個人嘗試發展成為運動科學（Sports Science，國內也譯為“訓練科學”[1]）的下屬研究領域和專業方向，根據開展規模和理論成熟程度可分為萌芽、完善與集成、深化與拓展3個階段。

1.1 萌芽階段

在19世紀末，采用手工標記方式統計的各項運動比賽數據已在報刊和書籍中出現[2]。早在1885年，英國Beaufort八世公爵陸續編輯出版了一套名為The Badminton Library of Sports and Pastimes的體育百科全書，其中就包含利用標記分析（Notational Analysis）對不同項目運動員的比賽表現進行記錄與分析的內容，這是關于標記分析的最早記錄[3]。標記分析是使用表意的符號、字母或標志來記錄比賽中的行為和事件，用以進行技術和戰術量化分析的方法[4]。早期的標記分析多源于體育媒體人的比賽報道需要，體育作家和記者們針對棒球、足球、拳擊和橄欖球等項目設計了相應的標記分析系統來記錄比賽中的關鍵行為和事件[2?3]，這種量化分析手段為評估比賽表現提供了新視角。

進入 20 世紀 40 年代，移動分析（Motion Analysis）開始出現。該方法通過監測運動員在比賽和訓練中不同強度移動（走、慢跑、中速跑、高速跑和沖刺等）的距離和時間，以及移動的加速度、跳躍高度和變向等指標來量化運動員的比賽和訓練負荷[5]。在此期間，美國大學籃球教練員 Lloyd Lowell Messersmith[6]設計了一套可用于測量運動員跑動距離的手持設備，并使用該設備采集了不同水平和位置的籃球運動員在比賽中的跑動距離，這被認為是最早的移動分析。自1950年開始，英國教練員Charles Reep使用符號和數字手工標記的方式記錄職業足球比賽中的技戰術行為和事件，對球場區域、傳球順序、事件結果等關鍵信息進行統計分析[7]。相關研究成果于1968年發表在英國《皇家統計學會雜志》[8]，這是專業學術期刊首次報道移動分析。20世紀60年代，我國體育科研工作者開始從實戰出發，研究比賽中的實際運動表現。麻雪田[9]采取現場觀察與手工標記的方式，收集并分析了1965年全運會足球比賽前6名球隊中球員射門、傳球、總距離、沖跑距離與次數等數據，可視為我國最早報道的標記分析。之后，更多基于實際比賽數據對運動員和運動隊的運動表現進行量化分析的研究成果逐漸出現，研究對象也從集體球類項目拓展至其他體育項目[10?13]。

1.2 完善與集成階段

到了20世紀80年代，隨著運動表現追蹤系統和視頻分析軟件的出現，所采集的運動表現數據的體量和維度大幅增加，多元統計分析方法開始被廣泛應用，研究的內容和層次不斷豐富。標記分析和移動分析開始被越來越多的研究人員所關注，并深刻地改變了各項目比賽和訓練表現評估模式。教練員和研究人員在長期實踐中逐漸形成了一系列可以解決實踐中具體問題的方法論。但研究者們也慢慢發現，缺乏系統的理論知識指導實踐制約了這一領域繼續深入發展。此后20年，使用標記分析和移動分析等方法進行研究的成果被匯編成書，與此相關的方法論也逐漸出現，其中的代表性著作是 Mike Hughes和 Ian Franks于 1997 年出版的Notational Analysis of Sport[4]。

1991年，第一屆世界運動標記分析大會（World Congress of Notational Analysis of Sport）在英國舉辦。同年，國際運動標記分析協會（International Society of Notational Analysis of Sport）成立，這一領域開始朝著更加專業化的方向發展[14]。1999年，國際運動標記分析協會正式更名為國際運動表現分析協會（International Society of Performance Analysis of Sport，ISPAS），并在2001年創立了官方學術期刊International Journal of Performance Analysis in Sport。至此，歷經一個多世紀的實踐與研究，標記分析和移動分析等方法完成了從方法到方法論、從方法論到專門研究和應用領域的發展。

1.3 深化與拓展階段

2010年后，運動表現分析的理論體系進一步得以豐富和完善。2013年，來自不同國家的學者共同出版Routledge Handbook of Sports Performance Analysis一書，該書對從運動表現分析的理論基礎到具體體育項目的應用都進行了詳細介紹[15]。2019年，Essentials of Performance Analysis in Sport第3版問世，該書在理論和應用層面進行了更為系統的介紹，運動生物力學分析等實驗室測量和相關定性研究方法也被納入運動表現分析的范疇[16]。該書被認為是運動表現分析的集大成者，并成為一些高校相關專業的重要教材。

人工智能和大數據分析技術的快速發展使得所采集的運動表現數據的維度和體量都大大增加，對于運動行為模式的識別以及運動表現規律的探索越來越深入[17?19]。運動表現分析的學科交叉特征在這一階段愈發明顯。2015年以后，國內學者開始更多地結合國外運動表現分析的研究范式對足球、籃球和網球等項目的比賽表現進行定量研究[20?24]，并通過數學建模量化比賽表現特征，探究比賽關鍵致勝因素。

理論研究發展到一定階段必然帶來運動實踐的革新。進入21世紀以來，運動表現分析的應用價值越來越被人們認可，在足球、籃球和棒球等職業化程度較高的項目中，教練員團隊中開始增設運動表現分析師的職位，負責輔助教練員優化比賽策略，進行科學訓練評價與計劃。這一職位的出現有助于解決長期以來科研人員與教練員之間溝通不足的問題。然而，以往運動隊中的運動表現分析師均由教練員團隊成員或其他學科背景的人員轉型而來，尚未出現專門培養的從業人員。在此背景下，國外高校開始在研究生階段開設運動表現分析專業，相關本科專業中也出現了運動表現分析相關專題課程。2003年，英國卡迪夫城市大學首次開設運動表現分析碩士專業，該專業的課程旨在教授學生運用現代科技測量與分析技戰術的知識與技能，教練員和運動員的行為學分析、運動員追蹤技術的應用也會在課程中涉及[25]。2013年，該大學將運動表現分析專業進一步拓展到本科階段，開設了首個運動表現分析本科專業。在國內，上海體育學院于2020年首次在本科階段開設了運動表現分析相關專業（運動能力開發）。

2 運動表現分析的現在

發展至今，運動表現分析已成為運動科學的一個分支領域或方向，也有著自身專門的研究范式。在科學研究領域，運動表現分析重點關注技術表現、戰術表現、設備的信效度、訓練負荷的監控等方面，并積極與其他學科進行交叉融合。在實踐應用領域，運動表現分析需求的增加催生了運動表現分析師這個專業崗位。

2.1 運動表現分析的定義

表1是不同學者和機構對運動表現分析的定義，從中可以梳理出如下幾點：①狹義的運動表現分析是一種客觀記錄訓練和比賽中發生的行為和事件的方法，廣義的運動表現分析是運動科學下屬的一門分支學科；②作為一種方法，運動表現分析直接提供的是一種描述性信息；③作為一門分支學科，運動表現分析具有跨學科屬性；④運動表現分析的分析手段與形式區別于運動能力測試、實驗室試驗、田野試驗、問卷調查和訪談。綜合以上信息，筆者對運動表現分析進行如下定義：運動表現分析是以標記分析和移動分析為主的一類直接量化和記錄運動訓練和體育比賽過程中發生的行為和事件的方法（方法層面的定義），或是運用標記分析和移動分析等手段對實際訓練和比賽中的行為和事件進行直接而客觀的描述與記錄，并利用定量和/或定性的方法對記錄的信息進行深度分析，旨在為從業人員做決策提供支撐的運動科學的下屬學科分支（學科分支層面的定義）。

表1 運動表現分析定義或描述Table 1 Definition or description of performance analysis

2.2 運動表現分析在運動科學中的定位

作為以運動員或運動隊為主要關注對象，以提升運動員競技表現或運動隊比賽成績為目標的一門學科（領域），運動科學涵蓋了體能訓練、康復治療、營養、心理、訓練監控等諸多細分領域，同樣也涵蓋了技戰術訓練的監控和對比賽中技戰術應用的分析[31]。盡管尚存爭議，但筆者認為：作為一個專有名詞，運動表現分析專指技戰術分析方法或分析技戰術的專門領域或方向，其對應為運動表現分析的狹義范疇；作為一個非專有名詞，運動表現分析對應為“對表現的分析”，而“表現”可對應為某一運動能力的“表現”（如technical performance，技術表現）或某一運動方式的“表現”（如running performance，跑動表現），也可對應為運動員整體的表現（如 athletic performance，競技表現）[32]。此時，運動表現分析的范疇取決于表現的范疇，其可以是狹義的技戰術分析，也可以是廣義的運動/競技表現分析。

當然，無論是狹義還是廣義范疇，運動表現分析過程中都會使用定量和定性分析方法來揭示不同行為和事件之間的相關性。在理想情況下，運動表現分析還可基于發現的相關關系，對比賽過程中可能出現的行為和事件做出預測（如主罰點球的球員大概率會將球踢向哪側球門）。需要注意的是，即便是廣義范疇，運動表現分析也未能涵蓋訓練周期安排、人體適應訓練刺激的機制、疲勞后的最佳恢復策略、損傷后的重返比賽方案等與運動員競技表現提升息息相關的重要問題。因此，無論是狹義還是廣義范疇，運動表現分析都隸屬于運動科學（圖1）。隨著學科理論體系的不斷完善和相關視頻分析技術、可穿戴技術、大數據分析技術的發展，運動表現分析將為運動訓練的進一步科學化提供一個獨特視角，其在運動科學中的重要性也將越來越明顯，甚至在更廣闊的領域發揮作用。

圖1 運動表現分析在運動科學中的定位Figure 1 Position of performance analysis in sports science

2.3 運動表現分析的研究對象與方法

2.3.1 研究對象

運動表現分析是對實際體育比賽和訓練表現的直接探析[33]，首要研究對象是“人的運動”，分析手段主要包括標記分析和移動分析。對于非對抗類運動項目，運動表現分析更多地將技術和體能表現納入研究范疇，而對于對抗類運動項目，運動表現分析則試圖將技術、戰術和體能表現進行整合分析。標記分析可進行現場實時分析，也可借助圖片和視頻等信息技術手段進行分析，主要記錄比賽和訓練中完成的技戰術行為和事件的次數、成功率等。移動分析則大多需要借助圖片、視頻或可穿戴設備等技術手段，主要分析技術動作的正確性與有效性、戰術配合的合理性與流暢性，以及記錄移動距離與速度，從而在一定程度上反映體能表現。

2.3.2 研究方法

由于“人的運動”的復雜性和動態性特征，運動表現分析的研究方法通常包括定量研究、定性研究，以及兩者混合的研究方法，這些研究方法被用于對比賽和訓練表現的直接和客觀分析[33]。定量分析主要通過對事實和數據進行統計學分析得出規律，客觀地描述比賽和訓練中發生了哪些運動表現行為和事件及其對結果的影響[27]。定性分析則通常通過對語言、視頻、感覺、思想和情感等進行解讀和闡釋提煉信息，揭示運動表現行為和事件如何發生以及為什么發生[27]。運動表現的分析與診斷通常需要采用2種分析方法相結合的方式，且由于定性研究能夠更好地解釋過程和因果關系，其在運動表現分析中的作用甚至更具潛力[27]。例如，采取定量研究的方法可以對足球比賽中的傳球次數和傳球成功率進行量化，但單純的次數和成功率數據并不足以評價一個足球運動員比賽（傳球）表現的好壞，因為這些數據并不能直接反映運動員對傳球技術、傳球時機、傳球線路選擇的合理性，這需要結合定性研究方法（如視頻分析）進行分析。

2.4 運動表現分析的研究熱點

2.4.1 技術表現評估

技術表現評估是運動表現分析的主要內容之一。基于比賽技術統計數據進行統計建模，以判定能夠顯著影響比賽結果的關鍵指標是技術表現評估的一項重要任務。比賽表現的復雜性體現在每場比賽都是在特定情境下進行的，比賽地點、對手、階段等情境因素都能夠從行為學角度影響運動員和運動隊的表現[34]。因此，研究人員在統計模型的構建過程中需要更多地考慮情境變量的影響，探尋在不同比賽環境和條件下的比賽關鍵指標[20, 35?37]，進而建立比賽技術 表 現 的 標 準 化 檔 案 （performance profiles）[24, 38?40]。此外，也有大量研究探究不同性別[41]、年齡[42]、比賽類型[43?44]、地理區域[45]、實力水平[46]的運動員或運動隊在技術表現上的差異。在集體球類項目中，由于不同位置的運動員在比賽中有著不同的角色和分工，因而對于不同比賽位置運動員的技術能力需求的研究也受到研究人員的廣泛關注[47?48]。這類比較性研究的結果能夠在比賽備戰、轉會和人才選拔時為教練員提供重要參考。

2.4.2 戰術表現評估

戰術是幫助運動員或運動隊在比賽博弈中獲勝的關鍵因素，運動員或運動隊通常會在一定時間段內形成一個比較穩定的戰術風格，對戰術風格進行分析是比賽備戰的重要內容。有研究[23, 49]通過各種技術指標識別比賽中不同類型的戰術風格，并通過建立實證模型識別出能夠描述特定比賽風格的技術指標，建立戰術表現檔案。其中，對于獲勝者和失敗者之間的比賽風格的比較研究[50?51]最為常見。此外，由于比賽規則改變、比賽戰術革新、運動員體能提高、比賽裝備改進等原因，運動員或運動隊在比賽中所體現的戰術風格也隨著時間不斷演進，對這種演進趨勢的研究[52?53]也是戰術研究的一項內容。

無論是個人對抗類項目還是團體運動項目，比賽戰術是在特定的時間和空間內與對手或隊友發生的一種持續交互的動態行為，受到多重因素的影響。運動員的技術和體能水平、教練員執教風格和對手的戰術特點，以及比賽地點、比賽類型和對手實力等情境因素均被證明能夠顯著影響運動員或運動隊的賽前戰術布置和賽中戰術決策[54?56]。對于戰術表現的評估是一項復雜的系統性工作，研究人員通常會根據參與人數的多少，從個人、局部區域、全隊以及比賽全局等層面進行分析[57?58]。隨著比賽追蹤系統的不斷發展，研究人員能夠獲得比賽中實時追蹤的運動員位置數據，并基于此提煉出特定的戰術指標，量化戰術執行的動態過程。例如，在足球和籃球等團體球類項目中應用的有效區域控制（space control）和壓力指數（pressing index）等[59?60]指標能夠幫助了解運動員之間、運動員與對手之間的互動關系，以及量化除了比賽事件相關人和持球人以外的其他所有運動員的戰術表現，從而描述戰術在特定情境下執行時所具有的動態時空特征[61?62]。如果將一支比賽中的隊伍看作一個動態系統，那么系統內個體之間的互動就決定著比賽態勢的發展，當前研究者們也越來越多地用整體、連續的而不是單一的數據關系對戰術行為進行解釋和預測。

2.4.3 信效度分析

問題、數據和方法是運動表現分析的3個核心要素。運動表現分析實際上是基于可靠的數據采用科學合理的方法解決運動實踐中所出現的問題，所以數據和方法的信效度分析就成為重要研究內容之一。數據的質量主要取決于指標的有效性、數據采集方式的合理性以及數據采集系統的可靠性，三者聯系緊密、相互依存[16]。指標的效度是指所選用的指標是否能夠準確地描述特定方面的運動表現以及所描述的運動表現的重要性[63]。數據采集方式客觀與否則取決于各個指標是否有準確的可操作性定義以及采集人員對于指標定義的理解準確度和對操作系統的熟練程度[64]。對于數據采集系統的可靠性驗證，研究人員主要通過對數據進行重復采集以分析單個采集人員內部（intra-operator）和多個采集人員之間（inter-operator）數據的一致性進行評價[65?66]。目前，用于運動表現數據追蹤的系統主要有基于計算機視覺的光學追蹤系統、基于雷達和超寬帶的本地定位系統和基于GPS信號的衛星定位系統等，其被統稱為數字化運動表現追蹤系統（Electronic Performance and Tracking Systems，EPTS），不同品牌和類型的系統所采集數據的信效度在被應用之前均被驗證和比較，明確其所選用指標的可操作性定義[67?72]。

運動表現能否被客觀和準確評價，除了數據的質量外，用于評價的工具和方法的效度也非常重要。由于解決實踐問題的需要以及科技的進步，新的運動表現測試與評估工具和方法不斷被開發，所以相較于數據的可靠性驗證，研究者更多地還是關注此類測試與評估工具和方法在評估特定方面運動表現的信度和效度。例如：有研究[73?74]設計了特定的評估工具或量表測量足球和網球運動員在進攻中的技術和戰術表現，并對其信效度進行驗證；也有研究[75]開發和驗證了一種基于乒乓球比賽時間結構的擊球有效性測試方法，評估球速和球的落點。

2.4.4 負荷監控

教練員和運動表現分析師一直致力于尋找不同的方法和手段對運動員在比賽和訓練中的運動負荷進行監控，從而通過設計合適的訓練方案使運動員的心理和生理在賽前達到最佳適應狀態，并在比賽中監控疲勞狀態和降低受傷風險。移動分析是目前球類項目負荷監控的主要方法之一，比賽中的總跑動距離、高強度距離及沖刺距離和速度等是量化球員外部負荷的常用指標[23, 76?77]。內部負荷的評估則是測量由外部負荷所引起的心理和生理上的反應，常用心率、血乳酸和主觀疲勞量表進行量化[78?79]。內部和外部負荷往往緊密聯系，所以不同運動項目中內部和外部負荷之間的關系也是研究者十分關注的研究點[78, 80]。

得益于GPS定位技術和計算機視覺技術的不斷發展，自動化運動追蹤系統能夠幫助采集多維度和大體量的運動學和動力學數據來實時評估所有運動員在比賽和訓練中的運動負荷特征。有大量研究[38, 81?84]基于大數據樣本進行統計建模，建立移動表現標準化檔案，量化不同比賽位置、不同比賽和訓練情境下運動員的運動負荷特征以及訓練負荷與比賽負荷之間的關系，這極大地提高了比賽表現評估和訓練監控的科學化水平。近年來，也有大量研究分析了新冠感染疫情前后運動員在比賽中體能表現的差異，以此量化疫情對于運動員的影響[85?86]。然而，單純的外部負荷評估無法反映運動員在運動中的生理變化特征，鑒于此，研究人員通常也采用心率和血乳酸監測，以及主觀疲勞量表來評估運動時的內部負荷，并通過外部負荷和內部負荷相結合，使得運動員的運動負荷得到更加全面和準確的量化[87?88]。

2.4.5 學科交叉研究

運動表現評估是一個復雜且系統的過程，需要通過不同學科的理論和方法交叉融合，從多維度解讀運動表現的復雜性和動態性，更深層次地探尋運動表現的本質、規律以及優化途徑。當前，這種學科間的融合不僅體現在運動科學內部各分支學科之間（如運動表現分析與體能訓練），同時也體現在運動科學與外部學科之間（如數據科學），最終在各學科相關理論的基礎上發展形成了一種旨在解決訓練和比賽中具體實踐問題的新實證研究范式[16]。Glazier[89]基于大統一理論（Grand Unified Theory）提出了一個融合運動科學各分支學科的理論框架，考慮環境和任務相關因素的影響，從個體內部和個體之間的維度更全面地評估和解釋運動表現，為運動表現分析與各學科融合提供了重要理論基礎。

近年來，越來越多的研究者開始將計算機科學、系統科學、生態學和數學等學科理論與方法融入運動表現分析[90]，這拓展了運動表現分析研究的廣度和深度，也使其具備了明顯區分于其他運動科學分支學科的特征。運動表現具有的非線性、自組織性、不確定性等特征能夠為復雜性科學提供完美的應用場景，研究人員也嘗試基于運動表現的復雜不確定性機制，建立時空尺度下的運動行為評估模型。此外，Travassos等[91]基于生態動力學把運動表現看作運動員在特定時空條件下持續相互適應的過程，并提出一個理論框架從不同層面分析團隊或個人的行為在特定運動情境下如何以及為什么發生，這些理論的融合為運動表現的科學測量與優化提供了新的理論基礎。人工智能和大數據等新興交叉學科的出現也為運動表現分析的方法論和思維方式帶來了變革。例如，研究人員借助Apriori及有關算法識別高水平足球比賽的進攻模式[92?93]，應用以神經網絡算法為代表的數據挖掘技術對多源異構運動表現數據進行深度挖掘以識別足球比賽戰術特征[53]，挖掘青少年足球人才[94]，降低體操運動員的淘汰率[95]。學科的交叉融合是一個持續深入的過程，運動表現分析未來還會與更多學科進行融合和滲透，這不僅能豐富其學科內涵，也能更好地幫助我們探索運動表現的基本特征。例如，為了探索運動員在比賽中行為的決策過程及因果關系，與心理學和腦科學融合也成為研究者們探索的方向[96]。

2.5 運動表現分析師

2.5.1 運動表現分析師的定位

運動表現分析師通過結合教練員團隊在特定階段的需求制訂工作計劃，在比賽場、訓練場、辦公室和實驗室等場景下采用定量和定性分析手段對所獲得的數據和視頻資料進行處理和分析，并以教練員可理解和可接受的方式將結果進行解讀和傳遞，其是理論研究與訓練實踐融合的重要載體[97]。在不同項目或不同水平的運動隊中，運動表現分析師的稱呼會有所差異，如視頻分析師、技戰術分析師和數據分析師等，而實際上只是工作的側重點不同，他們的職責都是整合客觀可靠的相關數據，創造有價值的信息，從不同維度提供運動表現的外部反饋，幫助優化決策和評估過程[98]。

國際上高水平運動隊或職業俱樂部大都設立了跨學科的運動表現分析部門，尤其是集體球類項目。部門中通常會設立一名主管（Head of Performance），負責制訂整體工作計劃。在此部門中，運動表現分析師與體能訓練師、物理治療師、營養師等其他人員以及教練員保持溝通聯絡（圖2），其任務可分為2類：①比賽分析，包括對隊伍自身和對手的分析，部分體育項目還會根據特定需求開展更多類型的分析，如足球中的定位球分析和守門員分析；②技術支持，負責對各類定量和定性資料進行采集和分析、搭建和維護數據庫等，這類人員往往具有數學和計算機等學科背景。

圖2 運動表現分析師工作流程Figure 2 Workflow of performance analyst

2.5.2 運動表現分析師的職責

運動表現分析師通過分工明確的團隊合作，為教練員提供客觀、簡潔和具有可操作性的分析報告，但在比賽訓練周期的不同階段其工作職責有所不同：①在比賽前，運動表現分析師主要側重于對手比賽風格分析，尋找對手的優點和弱點，并對其比賽表現進行預測；②在比賽中，運動表現分析師與教練員團隊保持溝通，為其臨場決策提供實時建議（以戰術調整為主）；③在比賽后，運動表現分析師從個人和團隊層面對上一場比賽的表現進行快速評估和反饋，并為完善訓練方案的制訂提供意見和建議；④在日常訓練中，運動表現分析師在不同訓練周期內對運動員的技術、戰術和運動負荷等進行科學監控，幫助教練員適時調整訓練計劃和預防運動員損傷。

2.5.3 運動表現分析師的職業能力構成和工作模式

運動表現分析師被認為是“數據翻譯者”和運動表現分析的“服務提供者”[98]。隨著比賽分析和訓練監控的科學化和精細化，運動表現分析師的工作內容與形式也在不斷變化，需要具備一定的知識儲備和職業技能才能滿足工作需求。Hughes等[16]分別將從事學術研究和運動實踐的運動表現分析師在數據分析、視頻分析、信息反饋和溝通等核心能力上所應具備的能力分為4個層級，并對各層級的運動表現分析師在各核心能力上的要求進行了描述。但這套體系對于運動表現分析師能力構成要素的描述過于抽象化，可操作性有限，且主要集中在技術能力方面。Martin等[98]在此基礎上進行了擴展，將運動表現分析師所應具備的職業能力進行更為全面的劃分，包括情境感知、與教練員建立良好關系、運動表現專業知識、分析技能和職業操守等5個方面。

除了對運動表現分析師的職業能力進行規定之外，還需要一套標準化的工作流程才能保證他們高效地開展工作。雖然運動表現分析師在不同運動項目的運動隊和同一項目的不同類型運動隊中的工作模式存在差異，但總體而言，其工作流程被Martin等[98]概括為9個步驟：①與教練員等工作相關人員建立良好的溝通與聯系，明確自身在整個工作團隊中的定位；②分析工作需求；③設計分析方案；④管理數據；⑤采集數據與驗證信效度；⑥開展分析；⑦向教練員等相關人員提供報告；⑧向運動員進行結果反饋；⑨工作回顧與效果評估。這一流程大致可被概括為比賽—記錄—分析—反饋—訓練—比賽的循環實踐模式（圖2）。

3 運動表現分析面臨的挑戰

3.1 理論基礎亟待夯實

近幾年相關專著的出版使得運動表現分析的理論體系得到較大完善，但這些專著更多地是從方法論層面進行歸納整理，學科理論基礎還有待進一步挖掘和豐富。當前，不少研究人員主要還是以一種簡化范式將運動表現分解為技術、戰術和體能等幾個部分，通過相應的表現評價指標對各部分進行獨立分析。但即使將各部分整合也難以準確和全面地描述運動表現的整體特征，也難以解釋運動表現各因素之間的關系[18]。復雜系統科學相關理論雖然已被用來解釋運動表現的復雜性和動態性，但還僅處于初步應用階段，人工神經網絡等人工智能領域相關理論與技術在運動表現分析中的應用還有較大潛力。以往研究中采用的統計量化分析方法雖然能夠描述運動表現的整體特征以及表現指標與比賽勝負的關系，但難以解釋個體在運動中接收刺激后的行為涌現與突變，以及各比賽行為和事件之間的因果關系，對實踐的指導作用有限。因此，通過借鑒和融合多學科理論才能為解釋和探究運動表現規律和運動表現提升的內在機制提供更加堅實的理論支撐，建立特色鮮明的學科理論體系。

3.2 分析的技術手段亟待突破

運動表現追蹤和分析系統發展至今已經能夠采集海量的運動表現數據，但在數據體量增加的同時，數據維度和質量還有待提升，這也限制了大數據分析技術在運動表現分析中的應用。具體表現在：①運動表現追蹤系統所能采集的數據維度依然相對有限，對于運動負荷進行量化的層次還有待深化，目前普遍使用的標記分析系統在采集技戰術數據時仍需要一定的人工參與，影響了數據的可靠性和分析結果的客觀性，自動化程度有待提高。雖已研發出最新的人工智能技術和無線通信技術的相關系統和產品，但其應用范圍依然有限。②各運動表現數據采集系統在指標體系及指標的操作定義方面不統一，導致所采集的數據質量參差不齊，無法將不同來源的數據進行聯合分析，當前對于多源數據融合技術的應用也較為有限。③目前主要還是使用基礎的技術、戰術和體能等指標進行獨立、靜態的回顧性分析，限制了分析維度和深度，還需更多復雜指標以進行多元的動態性運動表現評價，從而提高對運動表現的解釋和預測能力。

3.3 人才培養的專業化和職業化亟待加強

國外高校對于運動表現分析師專業化培養模式的探索開展較早，培養的人才在高水平運動隊中發揮著重要作用，但由于職業壁壘較低，體育領域培養的運動表現分析師面臨著來自其他學科的人才競爭。在實際工作中，運動表現分析師需要懂體育、曉理論、會分析、善反饋，這對其工作能力的要求較為全面，相應的人才培養周期（如本科+碩士）也較長，能夠滿足高水平運動隊比賽和訓練需求的專業人才較少。所以，目前高水平運動隊中仍由不同學科背景的專門人才組成團隊進行分工合作，但是團隊在分析、解讀和反饋的整個過程中會存在溝通成本以及理解的偏差，且由于人力成本的原因，團隊化工作模式也不適用于除高水平運動隊以外的其他運動隊。因此，未來需要基于運動表現分析師的核心能力模型優化人才培養模式，并打造權威的職業資格認證體系。目前，國際運動表現分析協會已分別針對從事學術研究和運動實踐的運動表現分析師制定了5級認證標準[33]，為相關從業人員明確自身優勢和不足、提升職業競爭力提供了重要參考標準，但國際上尚未出現與之相對應的權威培訓體系。

在國內，運動表現分析師的專業化培養才剛剛起步，運動隊中也尚未設置相應職位，需要結合我國競技體育發展需求，打造符合我國國情的運動表現分析人才培養體系，培養具備自然科學和社會科學素養的專業分析師，使運動表現分析師在運動訓練科學化水平的提升中發揮更大的作用。

3.4 學科影響力亟待提升

運動表現分析這一領域/方向在21世紀進入快速發展階段，近年來才開始進入國內研究人員的視野。目前國內專門從事該領域/方向的研究人員數量非常有限，理論梳理類和實踐應用類研究的成果非常欠缺。這導致國內體育科學領域對該領域/方向知之較少，并嚴重制約了運動表現分析在國內的進一步發展。更為嚴重的是，該領域/方向的研究在選題和成果發表時常常遭到體育科學領域同行的質疑甚至否定。在實踐領域，訓練團隊中科技支撐工作的細分還處于發展中，運動表現分析師的崗位設置和崗位需求尚不明確，運動表現分析的學科應用價值尚未大面積展現。因此，亟待提升學科影響力以應對運動表現分析在研究和實踐領域面臨的這些挑戰。

4 運動表現分析的未來

科學化是運動訓練不可阻擋的潮流和趨勢，新科技的出現成為這個過程的加速器。運動訓練科學化對量化全面性、簡便性、準確性和實時性的需求，以及對數據價值深度挖掘的需求將不斷推動運動表現分析的發展。

4.1 理論體系趨向完善，學科特性凸顯

運動表現分析根源于運動實踐，基于“人的運動”的分析，初步集成了一套用于分析運動表現特征、規律和制勝因素的理論體系。但是，在對于運動表現的認知過程中，除了需要這些方法來告訴我們“是什么”，還需要弄清楚“為什么”和“怎么做”。然而，現階段的運動表現分析理論更多地僅能支撐研究者們做到前者，還不足以幫助其進行更深層次的探索，這也是目前學術研究與運動實踐之間存在較大距離而無法深度融合的重要原因之一[99]。未來的運動表現分析理論研究將著眼于運動實踐需求，聚焦于運動表現分析基礎理論的深度挖掘，通過學科特征與學理的深度解構，形成更加完善的理論研究范式以及更加豐富的研究主題。應堅持以體育母學科為基礎，以“超學科”視野探索運動表現分析與其他學科之間的交叉、跨越和融合途徑，從而更好地理解運動表現的本質和規律，解決運動實踐中的復雜問題（圖3）。在此過程中，運動表現分析的學科價值不斷凸顯，學科定位和特征日益明確，逐漸成為運動科學中重要的學科分支。例如，研究人員已經開始考慮運用復雜系統科學的相關理論來描述運動表現中的動態性、復雜性和非線性特征[100]。

圖3 運動表現分析的基本框架及學科交叉融合Figure 3 Framework of performance analysis and interdisciplinary integration

4.2 運動表現分析智能化

得益于電子信息和人工智能技術的快速發展，運動表現的分析手段和形式都將經歷大變革，逐步向智能化方向發展。目前，比賽和訓練表現追蹤系統所能采集的數據維度依然相對有限，使用標記分析系統進行數據采集的過程依然費時費力，自動化程度有待提高，其人工參與的程度越高，數據的可靠性和分析結果的客觀性也就越難保證。未來隨著傳感器技術和圖像處理技術的進步，以及計算機算力的提升，運動表現數據的獲取將朝著采集自動化、來源多樣化的方向發展，數據獲取的速度將快速提升，原本難以量化的運動表現維度（如比賽行為的決策過程）也將得以量化。例如，用于解決非線性和適應性問題的機器學習技術被認為能夠幫助解決團體球類項目中圖像及視頻特征識別[101]、動態陣型模式識別與分類[102?103]、進攻序列模式識別[104?105]等在傳統意義上需要專家介入分析的問題。其中，人工神經網絡在近幾年被認為具有自動化運動表現視頻識別與標記、團隊項目動態陣型模式識別的潛力[106]。因此，未來隨著數據采集的實效性和數據體量的顯著提升，通過多源異構數據的融合，將實現運動表現分析的實時化和自動化，以及分析和決策的智能化，運動表現分析也將實現由運動表現數字化、分析過程智能化到分析結果智慧化的過程。

4.3 服務對象大眾化

與軍用技術民用化一樣，未來運動表現分析的對象也將由專業運動員擴展至業余運動員和普通健身人群，以往只應用于專業運動員的運動表現分析方法和設備也將越來越多地走向大眾體育，使得更多參與運動的大眾獲得專業的運動表現評估，提高他們參與大眾健身的積極性和運動健身的科學性，從而大大擴展運動表現分析的學科內涵。當前，運動手環和手表等可穿戴設備在運動愛好者群體中越來越普及。例如，專業心率監測設備逐漸被越來越多的業余馬拉松運動員所使用，幫助其監控自身機能狀態，制定科學的比賽策略。但是，目前的設備大多只能起到基礎指標監測和數據反饋的作用，還不具備自動分析和診斷的功能。智能可穿戴設備未來將廣泛應用于業余運動員運動表現的分析與診斷、大眾健身監測與指導以及大眾體質監測等方面。專業的運動表現追蹤和視頻分析系統也將結合大眾體育的特點和需求，應用于社會性體育場館，以大眾可接受和喜好的方式對其運動表現進行自動分析和實時反饋，打造智慧運動健身空間，助力全民科學運動健身，實現競技體育成果全民共享。

4.4 人才培養專業化

目前只有足球、籃球、橄欖球和棒球等團體球類項目的高水平職業俱樂部設置了運動表現分析師這一職位，其重要價值已在實踐中得到充分體現。然而，更多的運動隊僅配備了視頻分析師負責錄制和剪輯教練員所需的訓練和比賽視頻片段，甚至在很多隊伍中這份工作由助理教練員或科研教練員負責完成。未來隨著教練員團隊分工日趨精細化和對運動表現分析師這一角色重要性的認識不斷提高，運動表現分析師將成為運動隊的常規人員配備，其職業能力結構、職業規范和工作模式也將趨向規范和統一。為了應對漸增的人才需求，相應的人才培養體系也將逐步建立和完善，而高校在此過程中將肩負人才培養的重要使命。當前國外高校大多設立了運動表現分析的碩士專業（甚至是本科專業）。為了滿足未來的工作需要，所培養的運動表現分析師將同時具備扎實的運動科學和數據科學知識與技能，擁有豐富的實習/實踐經驗，熟練掌握常見的數據采集和分析工具，善于與教練員和運動隊科研人員合作，成為體醫理復合型體育專業人才。

5 結論與建議

量化是科學化訓練的前提，運動訓練科學化的一個重要特征是量化，涉及量化指標、量化工具、量化數據。起源于手工標記的技戰術量化和分析歷經了一個多世紀的發展，逐步形成了運動科學下屬的一個專門領域/方向—運動表現分析。基于量化數據分析的運動表現分析也由最初的技戰術拓展到運動員或運動隊所有的運動表現，并由此催生了運動訓練實踐領域的新型崗位—運動表現分析師。據此提出建議：國內體育院校可在開設運動科學本科專業的基礎上，開設運動表現分析的研究生專業或專業方向，促進運動科學和數據科學的交叉融合，系統培養競技體育的運動表現分析師；在運動隊的訓科醫復合型團隊中增設運動表現分析師這一崗位，對運動員檔案數據、訓練數據和比賽數據進行系統架構、全面匯總和深度分析，充分挖掘數據背后的科學規律，助力運動訓練的科學化。

作者貢獻聲明：

易 清：提出論文選題，調研文獻，撰寫、修改論文，論文統稿；

黎涌明：設計論文框架，調研文獻，審核、撰寫、修改論文；

張銘鑫、崔一雄、劉天彪、張紹良、龔炳南、黃展煜、周長敬、劉鴻優：調研文獻，撰寫、修改論文；

Miguel ángel Gómez Ruano、 Daniel Memmert、 Peter O'Donoghue：提供理論參考。