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点球大战前,门将收到的小纸条到底写了些什么?

点球大战前,门将收到的小纸条到底写了些什么?

投稿 丨 前沿热点

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2017-08-07

星河融快

Xtecher特稿作者

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2011年由好莱坞著名影星布拉德·皮特主演的电影《点球成金》讲述了一个美国职业棒球联盟中的“下三流”球队,凭借“数据科学”突破传统球队经营模式,出其不意的解决了资金短缺的问题,最终在一片批评与质疑声中打造出一只实力比肩纽约洋基队的传奇故事。


哈佛大学定量社会科学研究院的主任Gary King说,“如果你总结一下那些数据分析能够起到巨大作用的行业的特点,你就会发现,职业体育行业基本具备了这些特点,这也就是为什么数据分析在职业体育中具有如此重要的作用的原因。”


我们认为利用体育相关数据(例如运动员统计资料、战术信息等等一系列与研究对象相关的信息)来发掘有价值特征(相关性、隐藏趋势等等),并通过图形、报告等形式传达给终端决策者已经成为顶级体育联赛越来越公认的趋势,也同时孕育着巨大的商机。今天我们邀请了数字娱乐事业部的投资经理杨晓艳与你分享她对体育大数据的一些思考和解读,希望对你有所帮助。


以下,供你参考。




足球比赛点球大战前,门将常会收到神秘小纸条,这些神奇的小纸条到底写了些什么?


纸条.jpg


 2006年德国世界杯1/4决赛(德国VS阿根廷)点球大战前,助教塞给德国门将莱曼的“锦囊妙计”帮助莱曼延续了德国门神的传奇。这张小纸条凝聚了德国科隆体育大学50名精英组成的智囊团的心血,猜对了阿根廷7粒点球中4粒的方向,最终帮助德国点杀阿根廷。据传,这张后来在拍卖会上拍出100万欧元的天价“锦囊”内容如下:


  • 里克尔梅(Riquelme),射向左侧上角

  • 克雷斯波(Crespo),长距离助跑射向右侧,短距离助跑射向左侧

  • 海因茨(Heinze),射向左侧下角

  • 阿亚拉(Ayala),长时间停顿,长距离助跑射向右侧

  • 梅西(Messi),射向左侧

  • 艾马尔(Aimar),长时间停顿后射向左侧

  • 罗德里格斯(Rodriguez),射向左侧


德国的数据分析团队赛前已对所有阿根廷球员近期罚点球的行为进行了统计分析,并将阿根廷队员的射门习惯汇总成了莱曼手中字字珠玑的精华,一张纸条,不但决定了两支顶级国家队的赛场命运,也为大数据走进竞技体育行业打响了关键一枪。


2014年世界杯半决赛上,吃过亏的阿根廷做好了充足准备,门将罗梅罗在点球决战前拿到了助教的小纸条,并在决战中扑出了两粒荷兰队的点球晋级决赛。纸条的背后是整个体育大数据成果也是竞技体育的前进,数据和模型驱动体育决策让获胜和成功变得更有可能,体育大数据成为体育竞争的“杀手锏”。


随着大数据的发展日新月异,在体育方面大数据的应用也层出不穷,已从赛场数据发展到过程数据,也从足球、棒球等领域扩展到了各个运动领域,比如可穿戴设备,实时捕捉手机运动员的运动数据:轨迹、心跳、速度、消耗等,帮助教练更加科学系统的制定训练计划、更加全面的了解一个运动员的水平和表现,挖掘一个新队员的潜能。另外,比赛过程中的攻守、球与人及人与人的位置、丢分得分等数据,可以帮助球队更有针对性的制定比赛策略,及时调整战术。


在美国,IBM从2005年开始便通过SlamTracker追踪了四大满贯赛事八年来的全部 8,128 场比赛,每场比赛收集 4,100 万个数据点。最近IBM与美国网球协会合作,向网球爱好者们实时发布美网公开赛的每一个发球、击球与赛点。


NBA在14-15赛季引入的Sport UV系统,耗资不小,在场馆的不同位置放置几台告诉摄像机,追踪球员运动,并自动生成数据。它的引入,淘汰了以往的人工统计,将数据从简单的得分、篮板、助攻更加细化为每一名球员的每一个动作。


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SportVU系统摄像机还原的场上战况


TrackMan公司通过3D多普勒雷达技术, 为职业高尔夫球手或者美国职业棒球大联盟球队提供击球分析。TrackMan雷达能追踪从2码到400码的各种球飞行弹道,误差在100码不到0.3码;同时拍摄3D挥杆动作,29组影响和球的飞行轨迹参数实时数据在1秒内同时显示。


每年橄榄球的NFL combine(新秀训练营,一个橄榄球运动员综合能力的评估会),选秀球员都需要穿上带有传感器的运动服, 这些传感器能记录运动员的加速度, 垂直弹跳力以及心率等等, 评估的结果将供NFL球队在每年四月份选秀进行参考,球员的选秀顺位也意味着球队对他的投资多少。


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通过深入挖掘体育数据中的潜在价值,对竞技体育项目的排兵布阵和具体技战术形成关键指导这一思路早已在业界生根发芽。体育大数据生长、爆发的沃土早已形成。大数据正在对体育俱乐部及赛事运营单位、装备及系统制造商、科研及运动医疗机构、媒体、运动员乃至观众群体带来重大的影响和改变。大数据及以数据为依托的先进技术将使竞技体育的训练、恢复、赛场技战术安排、赛事运营、装备系统开发产生深刻变革。


1 竞技体育比赛的数据维度和数据量均将持续爆发式增长


随着技术的进步,赛场上技术台的数据维度早已不再局限于早期的“得分、篮板、助攻、射门、时间……”这类简单易得的统计数据。以NBA赛场为例,全联盟30只球队中,已有25只使用了SportVU系统。


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NBA球馆里的SportVU设备


该系统利用六台高速摄像机以每秒25帧的速度记录球员在场上的位置坐标(x,y)和球的位置坐标(x,y,z),将最早的初阶数据的数据维度进行了极大的拓展,将“一对一防守成功率”、“球员持球次数及时间”、“跑动距离及速度”、“球员受助次数”、“某一球员对特定球员的助攻成功率”、“运球次数”等等非常复杂的统计数据纳入了系统。数据维度爆发式的增长为基于数据的技战术安排、训练安排、科学研究提供了坚实的基础。


美国职业棒球大联盟(MLB)下属的媒体公司MLBAM应用StatCast系统将实时数据和视觉特效结合,将曾经用于追踪导弹的雷达用于捕捉棒球的运行轨迹和速率,以近乎实时的速度将棒球的球迹和球速展现在观众画面之中。惊艳的特效背后是每场赛事7TB的海量数据,一个赛季的数据量可达17PB。给观众带来震撼观感的同时,为球队和球员的技战术训练提供了丰富的数据支撑。


未来随着穿戴设备和体育器材的不断智能化,各型传感器和监测设备将逐步覆盖运动员的穿戴装备和赛场器材;在未来相当长的一段时间内,体育大数据的数据维度和数据量仍将持续高速增长,体征数据(心率、血压、血氧)、环境数据(天气、场馆地面、球门、球框)、装备数据(场上运动员的装备及能力)乃至运动员的心态数据都将逐步涌现出来,为训练、备赛、体育科研提供数据原料。


2 状态数据向过程数据演进,对运动员评价更公允,对决策支持更有效


受限于技术发展,早期的竞技体育数据集中于初阶数据,初阶数据是对运动员在场上某一特定动作产生的明显结果进行的统计,特定动作的结果往往有明显的“非黑即白”的性质,比如投篮,只有命中或未命中,结果直观,易于统计。


对于棒球这种节凑稍慢,场上大部分情况均能通过初阶数据量化的运动,基于初阶数据的分析还尚可。但对于足球、篮球这样节奏、变化极快的攻击性运动,这种静态的初阶数据作用就捉襟见肘了。缺少对过程的清晰描述,初阶数据往往只能告诉教练员和运动员“你们该做什么”,而无法告诉他们“你们该怎么做”;并且在大多数情况下,无法客观反映初阶数据表现较差的运动员的真实贡献。


如今,由SportVU、StatCast等系统提供的海量的赛场实时数据使得动态的大数据分析成为可能。在篮球、足球、冰球这些快节奏、攻击性强的竞技项目中,对动态的过程数据分析应用已成为业界发展趋势,数据对战术安排的支持作用变得日益明显。


3 以数据为依托的技战术变革


传统的技战术研究思路以录像和初阶数据为主要依据,动作统计设备和算法的制约使得传统技战术研究和论证缺乏有效的量化工具,效率之低下可想而知,教练员“敏锐”的洞察力成为战术选择的最重要支柱。


海量而精确的体育大数据为未来的智能化训练和战术安排提供了一片沃土。运用机器学习和模式识别等先进算法和技术,智能化的战术分析已成为趋势。


AveryMcIntyre等人运用SportVU系统提供的海量数据建立并验证了一套针对“挡拆”这一战术的学习分类器,自动识别了过去四个赛季以来发生的27万多个挡拆,并通过数据跟踪和监督机器学习将“挡拆”策略准确地分成了“挤过(over)”、“绕过(under)”、“包夹(trap)”、“换防(switch)”四类。进而对防守各队重点球员的挡拆策略进行了分析:


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研究结果展示了联盟中各位球员面对上述几类防守策略时的表现。以James为例,在面对“换防”、“挤过”、“绕过”绕过这三种挡拆防守策略时的每回合的平均得分分别为0.83、约0.9、和约1.0,这也就意味着,普遍来讲防守James最好的策略应该是“换防”。对于James这样一位本赛季场均出手20.11次,总决赛场均出手30多次的“重炮”来说,这样的分析结论无疑是十分有价值的。


SportVU等系统和智能化技术的广泛应用,使得上述对基于特定战术动作的初阶数据统计成为可能,针对任意特定状况的战术选择有了强有力的数据支持。NBA、MBL这样的职业大联盟中,大部分球队均有专门的数据分析人才,随着对SportVU系统所提供的海量数据的深入研究,类似的研究结果将层出不穷,教练在安排战术时,参考这些数据分析将是十分必要的。


4 国内体育数据服务进入起步阶段


国际职业体育联盟和球队对体育数字化分析已经有了较为广泛的应用,在国际体育大数据应用的影响之下,作为中国国内市场化和关注度最高的中超联赛在2011年引入国际知名数据提供商AMISCO为中超球队提供更专业化的赛事服务数据,而随着版权转播费用的暴涨(1年8000万到未来5年平均每年16亿),刺激了各职业球队对提升战绩的要求,体育大数据对球员身体状况、训练效果,战术上都能提供有力的帮助,因此更多的球队增加了对体育大数据分析的需求。


随着需求的增多,国内也迅速的崛起了一批体育大数据服务公司,篮球领域的贝泰科技,足球领域的创冰科技、同道伟业,电竞领域的MAX+、浮动数据等一批优秀的公司;在体育宏观政策利好和职业联赛水平不断提升过程中,希望未来能够在更多的领域更多的赛场上出现“神秘小纸条”。同时也希望能够涌现更多具有竞争力体育大数据的公司,让我们一起为职业竞技体育和青训提供帮助。


【本文来自投稿,文中观点不代表Xtecher立场。】


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