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【PBD-236】徹底凌辱・レイプ大全集 16時間 第2集 当今看个球都要懂数据分析了吗?

发布日期:2024-08-03 09:11    点击次数:191

【PBD-236】徹底凌辱・レイプ大全集 16時間 第2集 当今看个球都要懂数据分析了吗?

那些熬夜追欧洲杯的球迷【PBD-236】徹底凌辱・レイプ大全集 16時間 第2集,热衷于拿着每场比赛赛后球员评分,“有理有据”地月旦分析。这些评分的背后,是数据科学的驱动。以群众最有影响力的数据公司Opta Sports为例,它在足球比赛中收罗的事件数据多达2000+项,能把一场比赛中球员和球队的步履绝对数据化。数据科学不单是笼罩足球,包括NBA、MLB、NFL、F1、板球等通盘营业价值较高的贯通,都也曾充分数据化。体育数据分析的崛起,实质上是全天下对大数据叙事狂热的一个缩影。

撰文 | Timo

当下欧洲杯,除了夜半爬起看比赛除外,虎扑或者懂球帝的老哥们最心爱作念的事情之一,即是拿着每场比赛赛后球员评分,去“有理有据”地月旦一番:C罗7.1分全队倒数他真老了吗?姆总7.5分他振作吗?英格兰全队平均独一7.06分,南门该下课吗?明里是“研讨”足球,私行则是参与一些竞彩小游戏。之前果壳欧洲杯有关著述的留言中,都能看见不少“大球小球”或者“三串一”之类的字眼,可见谈友颇多。而这两种乐趣背后,从评分到赔率,都离不开一套完好意思的数据体系。这套体系是媒体的鼎力丸,是球迷的文曲星,背后亦然一门生意,和对天下影响深入的一种Drive意志。

谁在给球员评分?

如今咱们每场看到的数据评分,大都来自两个开端:SS(SofaScore)和WS(WhoScored)。有的时候,两家的评分大体都能得当比赛中的预期,然则评分胁制并非完全一样。比如在英格兰VS斯洛伐克的欧洲杯八分之一决赛中,在菲尔·福登的进展上,二者就出现了很大的互异:SS给福登打出了7.1的评分。而WS则给出了6.4的低分,在首发中庸梅努并排最低。和福登一模一样的是科比·梅努,相似是WS 6.4而SS 7.1。

英格兰VS斯洛伐克 WS评分 |WhoScored

英格兰VS斯洛伐克 SS评分 +|SofaScore

建筑于克罗地亚的SofaScore和建筑于英国伦敦WhoScored都是有名体育数据公司,不错看到他们的评分都取舍了范例的10分制,其数据源也有重合之处(比如都会使用Opta的数据,其中WS是完全使用Opta的数据,SS是部分使用),二者的评分互异是从他们的算法上来。固然二者都未公开过我方的算法,然则通过媒体报谈照旧大略看到一些脉络,WhoScored评分只在赛后更新,倾向于整场比赛齐备后,将球员的每个动作的数据细节进行绝对瓦解,并赋予某些要点动作更高的权重(如关节传球、到手禁锢、过东谈主等),关于一些负面动作(如纰谬、犯规、红黄牌)的刑事职守也会愈加严厉。比如科比·梅努在比赛中吃了一张黄牌,在WS的评价体系里扣分就会更多。而福登多达21次的丢失球权,也许就成为他评分较低的原因。比拟之下,SS的评分在比赛运转10分钟后就会及时更新,每场比赛中评分会更新60次,合座偏重于“对比赛最终胁制带来的影响”上,影响评分的是“主要积极身分”和“主要负面身分”,对匡助球队取得到手的积极身分会有更高的奖励。因此合理忖度,福登因为有2次形成射门的传球,其中变成了1次创造得分契机,形成了0.14的xA(预期助攻),可能让数据判断他对比赛到手变成了一定的孝顺。而相似7.1分的梅努有一次漂亮的过东谈主射偏,带来了更高的xG(预期进球),也相似被计入了更多孝顺。

SS的评分更偏向要点步履对比赛的影响 | SofaScore

类比来说,SofaScore的评分,访佛于 FIFA 游戏中对球员的评分,探讨了比赛中的关节事件和合座进展,只消赢球且出场时分充足评分就不太会低,额外得当“嗨圣二象性”的球迷;而WhoScored的评分访佛FM(足球司理),不管比赛胁制怎样,都看具体数据细节来进行深度分析和评估,随机候反直观,但其中的兴趣经得起琢磨。

点球成金

贝内特·米勒执导,布拉德·皮特和乔纳·希尔主演的电影《点球成金》(Moneyball),这部电影叙述了一个信得过的故事:奥克兰贯通家棒球队的总司理比利·比恩在预算有限的情况下,与耶鲁大学经济学毕业生彼得·布兰德合营,创新性地诈骗“棒球统计学”(Sabermetrics)来评估球员并组建球队,在莫得明星球员的情况下创造了MLB的好意思联连胜记载并打入季后赛。

图片开端:豆瓣电影

低干涉能拿好获利,好获利意味着体育营业里的高酬报。跟着这套“金球表面”(Moneyball Theory)体育投资者的共鸣,之后许多年,咱们就看到了这么的场景:一无数体育数据公司得到了快速发展,上文提到的WS和SS平台,都与背后的Opta Sports有合营,后者是群众最有影响力的数据公司,比赛每场足球比赛收罗的事件数据多达 2000+ 项,把一场比赛中球员和球队的步履绝对数据化。而与之访佛的公司,还包括Stats Perform、Wyscout、Instat、Football Benchmark等等,他们也不单是笼罩足球,包括NBA、MLB、NFL、F1、板球等通盘营业价值较高的贯通,不仅也曾充分数据化,并且数据都极具营业价值。

少女野外调教

Opta Sports的数据劳动涵盖了宽敞方法 | statsperform.com

这些数据给球迷们看,无非是拿着彼此打打嘴炮,除了媒体、告白和球迷劳动,其更热切的买家,即是足球俱乐部,以及博彩。足球俱乐部购买数据主要用于两个方面。其一是针对比赛,用于我方和敌手的战术分析,取长补短地争取比赛到手,同期监视球员的情景和伤病情况。比如说布莱顿主帅德泽尔比就也曾在畅通多场比赛后,监测到如三笘薫、邓克等中枢球员也曾在密集赛程中超负荷运转,固然球队很需要他们,然则不得不放在替补席,而在比赛中取舍更保守的政策。

布莱顿的球员价值比拟于购入时常常有深广培植 |transfermarkt.com

其二是针对球员交游,通过留神的数据,以及高阶的数据分析,球探团队不错在东谈主手有限的情况下,在全天下挖掘更多好球员,并更有依据地方案是否招募。比如说布莱顿从厄瓜多尔挖掘了凯赛多和埃斯图皮南,从日本挖掘了三笘薫,从爱尔兰找到埃文-弗格森,从阿根廷找到了麦卡利斯特,他们转入布莱顿的价钱都极低,自后或者为布莱顿带来了丰厚的利润,或者领有极高的身价。而关于足球博彩来说,庄家和赌徒,也都需要数据。关于给与投注的博彩公司,他们的精算师会使用留神的比赛数据和高档分析来成立精确的赔率,通过及时数据和比赛进度分析,博彩公司不错在比赛进行经由中动态更正赔率,由此评估和经管投注风险,保证我方稳赢。但与此同期,强横的赌徒相似不错通过数据分析让我方赢。2006年,英国商东谈主兼数学家托尼·布鲁姆(Tony Bloom),诈骗复杂的数据模子和统计分析来预测足球比赛的胁制,匡助巨额赌徒(他们只开心给与至少投注200万英镑的客户)投注亚洲让球盘(Asian Handicap)并收取佣金,凭据We love Brighton的报谈,这门生意每年给他们带来了1亿英镑的收入。

托尼-布鲁姆 | wearebrighton.com

而赚到钱的托尼·布鲁姆随后收购了从儿时一直撑捏的俱乐部——布莱顿。是的,托尼·布鲁姆的布莱顿即是当今“数据足球”的标杆,也被许多更大的俱乐部效法,比如切尔西以及利物浦(固然未见得效法得很到手)。跟着这股风潮渐渐的推广到天下上的每个旯旮,球迷、球队、赌博、营业以及老本,全部由数据交汇在了一齐,可被量化的体育也成为了群众老本的香饽饽。凭据Fact.MR的分析预测,2024年群众体育分析阛阓(Sports Analytics Market)范畴预估为46.6亿好意思元,估量到2034年将达到594.7亿好意思元,年复合增长率预估达到29%。分析指出,以统计数据为基础的数据分析、物联网、媒体、体育粉丝劳动,将成为关节的阛阓增长能源,并绝对改变体育比赛的传播与破钞状貌。那么,代价是什么呢?

赛博体育?

体育数据分析的崛起,实质上是全天下对大数据叙事狂热的一个缩影。2010年,硅谷营销群众肖恩·埃利斯暴虐了有名的Growth Hacking(增长黑客)观点,将传皆备计学、大数据、策动机时刻和营销知悉等跨范畴的学问,协调成诈骗数据去带动合座增长的设施论。

图片开端:Amazon

东谈主们发现了元数据(Metadata)是一座金矿,不错快速带来变现契机之后,勉力于将其用在已知的通盘地方。与许多范畴(比如浏览、购物步履)的用户数据都是非结构化不同,体育场上的贯通员们,罢职协调司法,在范例的场合上进行比赛,通盘的数据都是结构化的:每次传球、射门、陈腐动作等不错被预定一,如进球、助攻、黄牌、红牌都有明确的属性和类别,通过东谈主工+机器视觉识别,数据鸠合也不错作念到确保数据的高精度和一致性。《画龙点睛》中的棒球四肢一项回合制游戏,最早形成了的可结构化数据鸠合,并产生上垒率(OBP)和投手防患率(ERA)等深度分析数据。跟着Growth Hacking深入东谈主心,不管是足球照旧篮球,今天不说几个高阶数据都不好兴趣说我方懂球。一运转,数据看起来全是好意思好,既丰富了球迷的谈资,也让俱乐部有了科学的发展谈路,还让赌球老哥有了一种我方很专科的嗅觉。

当你看数据赌球赌对了 | 电影Moneyball

但批评的声息从未住手:在the real EFL刊载的科普xG(Expected Goals预期进球)策动的著述中提到:xG以及访佛高阶策动,固然也曾成为足球分析的基石,但简便化了足球的多面性,分析要探讨比赛的定量方面,也要探讨信得过的质料。而足球数据平台StatsBomb,以致在用数据撰文总结21/22赛季曼联的进展时“自砸牌号”:仅凭数据分析,不可科罚德赫亚与亨德森之间首发门将竞争的问题,曼联需要探讨东谈主的身分和经管身分。而在著述终末,作家威尔·汤普森还挑升说起:不管曼联踢成什么样,拉什福德都是已往的一座明灯。他们的分析,恰是在说:信得过的足球贯通,不是在玩FIFA或者FM,依然有额外多难以被统计和策动的身分。

在笔者FM归档中数据即是一切,但施行并非如斯 | 图片开端:FM2024

最初,数据化势必带来“作念数据”,过度追求以数据判断进展,胁制可能是一些球员,为了刷个东谈主数据,反而使球队蒙受耗损。以致许多球员为了追求效果,踢球的状貌变得协调而无趣。其次,尽管Opta等数据鸠合机构,也曾能一场比赛收罗2000项数据,但许多事情是数据反应不出来的,其中包括球员的意志品性、团队合营、创造力、指点力等等。在数据里,一次充满念念象力的过东谈主也只是一次带球冲破。一位队长饱读励士气的演说,可能并不会统计到任何数据里。(可能只会荫藏在在“在场时到手率”这么的数据里)终末,还有厚谊。21/22赛季,因为伤病,拉什福德在曼联各项赛事中只攻入五球。关联词在那时英国疫情时间,他永恒在为停学英国底层儿童不挨饿而奔跑,不仅跟慈善机构合营筹款2000万磅,并且束缚通过酬酢媒体向政府喊话,最终到手令英国首相鲍里斯·约翰逊改变主意,保留了130万儿童的免费午餐。他本东谈主,也因此获取了大英帝国员佐勋章,这亦然今天“拉爵爷”这个绰号的由来。

拉什福德参与FareShare给儿童食品的慈善行为 | 图片开端:fareshare.org.uk

今天,每个球迷可能拿着数据嘲谑拉爵爷比赛又拉了。但来自下层的足球贯通,不单是是一场秀,它还与社会的良好干系。穷小子成为球星后回馈社会的这种厚谊与尊重,却是数据不管怎样不可体现,却又是足球天下在乎的。就像前文提到的赌徒财主托尼·布鲁姆2009年收购布莱顿,他领有顶级的数据分析团队和出色的营业直观,然则他收购的情理毫不是“布莱顿是一个很好的投资所在”,而是:他的叔叔曾是布莱顿董事,他的祖父曾担任俱乐部主席。而他,从小即是布莱顿球迷。

本文经授权转载自微信公众号“果壳”【PBD-236】徹底凌辱・レイプ大全集 16時間 第2集。



 




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