
金钱买来质量,而在足球的世界里,质量往往由球员的个人能力所决定。进球、传球、助攻、拦截,无一不是如此。随着大数据的普及,足球分析学也得到了长足的发展,球员们在场上的细节越来越受到重视。比如说一名前锋把握机会的能力数值如何?一名中场的拦截次数转化为防守反击的百分比是多少?这些都是现代俱乐部进行数据研究的日常,全世界都是如此。这些问题都是一些好问题,能够让俱乐部几百甚至几千万英镑的投资花的更为合理,不是说金钱买来质量吗,对不对?
但现在的问题是,我们对拦截的数据如此关心,我们对足球本身如此关心,这些数据值都和场上的表现直接相关,从某种方面来说,就是球员和球的接触。让我们拿2010年法甲的一项数据来说,每个人每场比赛拿球的时间平均值是53.4秒,是不是很震惊?原来一名球员在一场比赛中和足球接触的时间如此之短,但他们必须靠这不到一分钟的时间来决定整场比赛的走向。
现在分析师、球探和俱乐部的相关人员需要面临的问题就是,大数据确实很强大,但是那些无球状态的东西呢?那些同样重要,同样能够对比赛的战术和理论体系做出决定性影响的东西,是目前的数据分析所不能够完全挖掘的。
还有一些数据,比如记录某位球员在一场比赛中的跑动距离和冲刺次数,但这些都只是告诉我们那位球员对与跑动的基本愿望。它当然可以作为一个参考,但并不是百分百的可信赖,因为每一个职业运动员都应该擅长跑动。再比如,一位左后卫和左中卫在比赛中的跑动距离只能作为衡量他们遵守战术安排的标准之一。
在《数字的游戏》一书中,作者克里斯·安德森和大卫·萨里曾得出过一个这样的结论:“进一个球比不进球好,也就是说1﹥0,但是保证不丢球比打进一个球更有价值,0﹥1。”
但现在的问题是,我们对拦截的数据如此关心,我们对足球本身如此关心,这些数据值都和场上的表现直接相关,从某种方面来说,就是球员和球的接触。让我们拿2010年法甲的一项数据来说,每个人每场比赛拿球的时间平均值是53.4秒,是不是很震惊?原来一名球员在一场比赛中和足球接触的时间如此之短,但他们必须靠这不到一分钟的时间来决定整场比赛的走向。
现在分析师、球探和俱乐部的相关人员需要面临的问题就是,大数据确实很强大,但是那些无球状态的东西呢?那些同样重要,同样能够对比赛的战术和理论体系做出决定性影响的东西,是目前的数据分析所不能够完全挖掘的。
还有一些数据,比如记录某位球员在一场比赛中的跑动距离和冲刺次数,但这些都只是告诉我们那位球员对与跑动的基本愿望。它当然可以作为一个参考,但并不是百分百的可信赖,因为每一个职业运动员都应该擅长跑动。再比如,一位左后卫和左中卫在比赛中的跑动距离只能作为衡量他们遵守战术安排的标准之一。
在《数字的游戏》一书中,作者克里斯·安德森和大卫·萨里曾得出过一个这样的结论:“进一个球比不进球好,也就是说1﹥0,但是保证不丢球比打进一个球更有价值,0﹥1。”