足球数据统计

现代足球起源于19世纪末的英国，紧接着便疯狂发展并席卷全球，当时主要的传播媒介是报纸。足球比赛结束后，报社将比分、照片以及比赛中的各项数据，配以简单的评述传播至世界各地。可以想象当时的足球数据仅限于“场面数据”的统计，简单的比分、扑救、定位球个数、红黄牌数等由各大报社工作人员拿小本本记录下来，赛后大家一比对，记的都差不多，那就给写稿子的人发稿吧，如此就是最初的数据统计。这种在现在看来缺乏时效性与参与度的方法，在当时却在世界各地播种下了足球文明的种子。

球迷们显然对于纸媒的时效性非常不满，于是1927年1月27日，英国BBC电台首次通过电台广播对阿森纳VS谢菲尔德的比赛进行了转播。这场比赛BBC安排了两名评论员，一位负责对场上状况进行评述，一位指出足球在下图所示的网格中的位置，两人配合，给听众传播最正确的比赛信息。这种转播方式在现在看来是一种非常考验想象力以及反应力的转播方式，由此可以想到早期的球迷足球素养非常高。

同样是在英国，同样是阿森纳，同样是BBC，1939年，一场阿森纳一线队与预备队的比赛录像被呈现在电视屏幕上。录播虽然是令人遗憾的，但这却开了球迷们在电视机前观看比赛的先河。观众可以独立进行数据统计及核对，这就对转播公司的实时数据统计提出了更高的要求，要更准确、更及时。这个时期的足球数据统计依然是依靠人工。

就在此时，计算机技术逐渐发展起来，计算机成了专业的统计辅助工具。专业的统计人员将球场上的每一个动作变成一个一个事件，将每一分钟30次以上的各种高密度动作转化为事件存储下来，再由人工进行验证，并通过程序进行实时发布。这种方法对人工要求极高，因而准确度也高，多常见于第三方数据服务商，为转播方、解说员、博彩公司等提供服务。

数据是如何统计出来的？

而赛中的数据又是如何去统计呢？大家普遍认为顶级职业联赛都用了很多了不起的高科技，只需要把机器一架，数据就像水一样哗啦啦自己流出来了，这种想法显然是不现实的。其实无论是哪家公司，采用什么样的高科技，其实核心还是解决两个问题，一是球在哪儿，人在哪儿；二是人对球做了什么，人对人做了什么。

对于人和球在哪儿，解决方案有很多，其中一种就是安装多台高速摄像机，保证每个区域都有两个以上的摄像头能覆盖。图像识别能做到判断出是谁拿了球，球速是多少，但是具体这个人想做什么，这个动作是射门还是传球，就需要经验丰富的记录员来进行判断。优秀的记录员能够在极短的时间内判断出球员的意图，再通过辅助记录的软件，选择球员，并选择此刻与该球员对应的事件，这些事件包括传球、传中、拦截、射门、扑救、犯规等等，如此便将比赛中共计2000次以上的各种事件记录了下来。

人工+智能的数据采集方式可以说是八仙过海各显神通，而统计指标的计算方法也会影响最终的统计结果。结合上面对采集方法的介绍，大致可以知道对于射门、角球、任意球、点球、犯规的统计方法，就是一个字：数。这一类事件，记录员有很长的时间去反映球场上究竟发生了什么，出错的可能性也比较小。控球率也是一个很容易记录的指标，控球率=控球时间/两队总控球时间，而控球时间则是指传出的球未被对方接触之前的时间。机器能够记录此时是哪一队拿球，拿球时间是多久，只需要人工进行一些简单的修正，例如剔除死球时间（庆祝时间、边角球、任意球时间），即可得出控球率。同理，传球成功率=传球成功次数/本队传球总次数，其实就是没有被抢断的次数，同样是机器和人工共同采集，人工校验的方式进行统计。

实际上，每个公司对指标的统计方法都是不一样的，这也就是为什么我们看到的结果不一样的原因。同时也说明，足球统计学，是一个值得统计学家们深入研究的领域，而懂足球的人，也是这个行业目前最核心的生产力。

人工+智能的方式当然不等同于人工智能，但这一定只是足球统计史上的一个时期。实际上，现在有很多可穿戴设备可以用于球员数据采集，能够对球员各项身体数据，甚至脑电波进行监测。但是由于竞技体育对于球员的衣着和穿戴有着严格的要求，所以可穿戴设备在赛场上并没有得到很广泛的应用，反而一些俱乐部在训练的时候用得较多。希望在不久的将来，我们能够看到梅西踢球时的脑电波，而解说员在他拿球突破的时候便吼道“梅西拿球了，他准备传给前场的阿尔巴，不，这一刻他改变主意了，他准备在前场打一脚远射，应该是在球门的左下角，此刻门将的脑电波显示他准备扑球门的右边，梅西这一脚打门的成功率在80%左右，果然，球进了！！！”

数据分析之于足球产业

大数据悄然改变着每一个行业，足球也不例外。对于足球数据的应用，大家首先想到的，一定是博彩。对于博彩公司而言，一份真实完整的历史数据报告，能为精算师们计算初始赔率提供数据支持。而源源不断及时输入比赛实时数据，则会帮助博彩公司及时调整实时赔率，以获取更大的收益。值得注意的是，博彩公司初始赔率虽然是基于球队数据，但起着决定性因素的，其实是市场期望，这也是足球数据行业值得关注的一个领域。

前不久刚刚进行的2017世俱杯半决赛中，皇家马德里客场迎战阿布扎比半岛，这场比赛最引人注目的并非两队之间的对决，而是阿里云团队用人工智能技术对比赛进行了解说。AI不仅正确识别了球队、球员，还识别出了球员的传球、射门等动作。

解说员在紧张的比赛之中难免会出现差错，但人工智能背后强大的数据则有效地避免了这个问题。一场看似简单的解说，实际运用了多路神经网络卷积模型对球及球员定位，加上高效的跟踪算法，就实现了对球员和球的实时跟踪。同时，人工智能提前学习球衣号码，提取球员人脸特征，再对比录入的球员信息，即可完成球员的身份识别。此外，对球门、边界线等球场基础信息的识别，也可以让该机器对球场形成更加全面的感知。由此可见，未来人工智能在足球领域的一大应用可能是呈现更多形式、更精准的赛事转播。

回归到足球本身，如何帮助球队取得胜利，如何用最低的溢价签到最合适的球员，或许是足球数据最具意义的应用。众所周知，每支球队都有各自赖以成名的球队风格，比如巴萨的Tiki-Taka战术以传控为主，而死敌皇马强调速度致胜。每种球风各有特色，相生相克。又比如西甲中下游球队塞尔塔和英超中下游球队水晶宫，虽然在联赛中战绩不佳，但却是名副其实的强队收割机，这些隐藏在表面数据之下的特殊规律则可以交由足球大数据去探索。

可能有人会说强大的数据让足球失去了原有的魅力，甚至担心有一天人工智能机器人会打败人类足球，但其实数据只是让大家更理性的参与足球活动，甚至从中受益。足球永远是那个充满不确定性的运动，因为，足球是圆的。

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