【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。
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