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足球隊(duì)聘請(qǐng)了物理學(xué)家！

2022/12/05
導(dǎo)讀


隨著世界杯火熱開(kāi)打，科研人員利用他們的專(zhuān)業(yè)技術(shù)幫助足球教練訓(xùn)練球員、制定戰(zhàn)術(shù)。


撰文｜David Adam

在上個(gè)月曼聯(lián)對(duì)陣紐卡的英超比賽中，葡萄牙巨星C羅（Cristiano Ronaldo）在第72分鐘被替換下場(chǎng)時(shí)面露不悅，這在賽后登上了國(guó)際頭條。但很多球員都會(huì)有這種情緒，因?yàn)闆](méi)有人希望教練將自己換下。

在本屆卡塔爾世界杯上，球員會(huì)以一種“更講證據(jù)”的方式來(lái)向教練展示自己在場(chǎng)上的價(jià)值。比賽結(jié)束后幾分鐘之內(nèi)，賽事主辦方就會(huì)給每位球員發(fā)送一份他們?cè)趫?chǎng)上表現(xiàn)的詳細(xì)分析。前鋒可以看到他們的跑動(dòng)次數(shù)和被漏防的次數(shù)。后衛(wèi)則能看到他們?cè)趯?duì)方持球時(shí)進(jìn)行了多少次干擾。

這是數(shù)字在足球賽事中的最新應(yīng)用。如今，數(shù)據(jù)分析能為球場(chǎng)內(nèi)外的所有一切提供指導(dǎo)，從球員轉(zhuǎn)會(huì)、訓(xùn)練強(qiáng)度，到制定針對(duì)性戰(zhàn)術(shù)、給出球場(chǎng)上的實(shí)時(shí)最佳傳球線路等等。

2018年世界杯四分之一決賽，比利時(shí)（紅色球衣）戰(zhàn)勝巴西。來(lái)源：TF-Images/Getty

與此同時(shí)，球員們所面對(duì)的基本是宇航員級(jí)別的數(shù)據(jù)檢視。如今，可穿戴背心和手環(huán)能感知運(yùn)動(dòng)，利用GPS追蹤位置，還能計(jì)算每只腳的射門(mén)次數(shù)。多角度設(shè)置的攝像機(jī)組可以捕捉到從爭(zhēng)頂成功次數(shù)到球員持球時(shí)間在內(nèi)的一切信息。為了理解這些信息，大多數(shù)頂級(jí)球隊(duì)都會(huì)雇用數(shù)據(jù)分析師，包括從微軟和日內(nèi)瓦近郊?xì)W洲粒子物理實(shí)驗(yàn)室（CERN）等計(jì)算應(yīng)用巨頭挖來(lái)的數(shù)學(xué)家、數(shù)據(jù)科學(xué)家和物理學(xué)家。

相應(yīng)地，分析專(zhuān)家的見(jiàn)解也在改變足球的踢法。前鋒現(xiàn)在更少選擇遠(yuǎn)射，邊鋒會(huì)更傾向于選擇傳給隊(duì)友而非傳中，而教練則更癡迷于前場(chǎng)高位逼搶——這些戰(zhàn)術(shù)變化都有堅(jiān)實(shí)的證據(jù)，以支持教練自己的直覺(jué)。

“大數(shù)據(jù)開(kāi)創(chuàng)了足球的新時(shí)代，”科隆德國(guó)體育學(xué)院的體育科學(xué)家Daniel Memmert說(shuō)，“它改變了球隊(duì)的戰(zhàn)術(shù)思想、行為、分析對(duì)手的方式以及培養(yǎng)人才和發(fā)掘球員的方法。”

面面俱到


數(shù)據(jù)改變運(yùn)動(dòng)的一個(gè)著名案例來(lái)自于棒球運(yùn)動(dòng)。Michael Lewis在2003年出版的《魔球》（Moneyball）一書(shū)中，詳細(xì)講述了2002年奧克蘭運(yùn)動(dòng)家隊(duì)總經(jīng)理Billy Beane是如何依靠球員數(shù)據(jù)，利用極有限的預(yù)算打造出一支連勝棒球隊(duì)的。Beane基于比賽表現(xiàn)的詳細(xì)數(shù)據(jù)來(lái)召集球員，這些數(shù)據(jù)包括先前未受關(guān)注的指標(biāo)，如擊球手上壘的頻率。

Beane比搞足球的那些人更有優(yōu)勢(shì)。Memmert說(shuō)：“足球比棒球復(fù)雜多了?！卑羟虮旧砭褪且环N回合制比賽，一回合內(nèi)只有攻方球隊(duì)可以得分。而且在過(guò)去幾十年里，棒球數(shù)據(jù)的采集和大范圍研究已成為常態(tài)。相反，足球是一種動(dòng)態(tài)的、低比分的“侵略”游戲（即雙方領(lǐng)地時(shí)刻此消彼長(zhǎng)），因此要記錄球員的行為以及其如何影響比賽結(jié)果就更加困難。數(shù)十年來(lái)，足球統(tǒng)計(jì)師更關(guān)注得失分，并嘗試建立模型來(lái)預(yù)測(cè)。

如今，人們?nèi)匀辉谟眠@種方法的變體預(yù)測(cè)比賽結(jié)果。牛津大學(xué)的幾位流行病學(xué)家假定足球得分和失分是在某個(gè)平均值上下分布的，并據(jù)此建立了一個(gè)數(shù)學(xué)模型。該模型準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出意大利會(huì)在2020年歐洲杯中擊敗英格蘭，它還準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了進(jìn)入四分之一決賽的8支隊(duì)伍中的6支[1]。

這類(lèi)成功并非偶然。2020年歐洲杯預(yù)測(cè)模型的開(kāi)發(fā)者、牛津大學(xué)的博士生Matthew Penn表示，利用統(tǒng)計(jì)手段預(yù)測(cè)比賽結(jié)果的準(zhǔn)確性超出了很多人的意料。

“首先根據(jù)每支隊(duì)伍的總進(jìn)球數(shù)和每場(chǎng)比賽對(duì)手的相對(duì)強(qiáng)弱，來(lái)計(jì)算各隊(duì)伍的進(jìn)攻和防守能力值，”他說(shuō)，“求解方程組得到上述兩種能力值，之后就能輕松預(yù)測(cè)每場(chǎng)比賽的結(jié)果了?！睂?duì)于本屆卡塔爾世界杯，Penn的模型顯示比利時(shí)（截至本期《自然》交印，比利時(shí)奪冠賠率高達(dá)14/1）最可能舉起大力神杯，其次才是巴西（見(jiàn)下表‘誰(shuí)將贏得世界杯？’）


完美表現(xiàn)

對(duì)教練來(lái)說(shuō)，他們更感興趣的信息是關(guān)于球場(chǎng)上的各種事件，以及球員會(huì)如何影響這些事件。

足球分析師一直在記錄這類(lèi)信息。其中最成功的當(dāng)數(shù)英國(guó)皇家空軍的前會(huì)計(jì)Charles Reep。在上世紀(jì)50年代，他花了大量時(shí)間觀看英格蘭的球賽，并觀察了球員位置和傳球順序等基礎(chǔ)要素。Reep甚至用他的數(shù)據(jù)來(lái)分析球隊(duì)表現(xiàn)，并提出了戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)方面的建議。他為狼隊(duì)（Wolverhampton Wanderers Football Club）帶來(lái)了一種直切要害的比賽風(fēng)格——即減少橫向傳遞，幫助他們?cè)谖迥陜?nèi)三奪聯(lián)賽冠軍。

現(xiàn)代技術(shù)大大簡(jiǎn)化了這些數(shù)據(jù)的采集和分析，因此大多數(shù)頂級(jí)俱樂(lè)部和許多國(guó)家隊(duì)從十多年前就開(kāi)始聘請(qǐng)數(shù)據(jù)分析師。數(shù)據(jù)的使用深入到了英格蘭足球聯(lián)賽系統(tǒng)內(nèi)部。Penn在攻讀博士之余，還擔(dān)任牛津城足球俱樂(lè)部的兼職數(shù)據(jù)分析師。這是一支半職業(yè)俱樂(lè)部，隸屬英格蘭第六級(jí)別聯(lián)賽，全國(guó)聯(lián)賽南區(qū)。

許多分析師認(rèn)為倫敦的布倫特福德足球俱樂(lè)部近期的成功一定程度上得益于一套內(nèi)部算法。這套算法給各個(gè)聯(lián)賽中的球員打分，幫助球隊(duì)引入轉(zhuǎn)會(huì)市場(chǎng)上被低估的球星。利物浦足球俱樂(lè)部的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)包括曾在CERN和劍橋大學(xué)供職的物理學(xué)家，他們構(gòu)建了一套模型，專(zhuān)門(mén)評(píng)估球員在場(chǎng)上的行動(dòng)是否更可能導(dǎo)致進(jìn)球。里斯本大學(xué)的體育科學(xué)家在和西甲巨頭巴塞羅那俱樂(lè)部合作期間，于去年發(fā)表了一篇分析文章，研究不同類(lèi)型的傳球在場(chǎng)上有多長(zhǎng)的機(jī)會(huì)窗口[2]。

“我們【在牛津城】做的最有用的事是賽前報(bào)告，”P(pán)enn說(shuō)，“我們會(huì)研究另一支球隊(duì)中球員的屬性，并繪制圖表來(lái)說(shuō)明他們的比賽方式，以及他們?nèi)绾闻芪弧?/strong>我會(huì)據(jù)此給出一些戰(zhàn)術(shù)建議或變化?！弊罱淮蚊鎸?duì)牛津城苦主的比賽前，Penn分析發(fā)現(xiàn)對(duì)方左后衛(wèi)的頭球數(shù)據(jù)較差。他說(shuō)：“于是我建議讓高前鋒踢右路。”牛津城最后取得了勝利。

這也是老練的球探憑雙眼就能看出來(lái)的事。但Penn表示，“數(shù)據(jù)比人更加客觀。”

俱樂(lè)部并不需要自己生成戰(zhàn)術(shù)分析的原始數(shù)據(jù)，他們可以向商業(yè)公司購(gòu)買(mǎi)。后者會(huì)將比賽錄像轉(zhuǎn)碼，并記錄下場(chǎng)內(nèi)近3000種主要事件，包括帶球、傳球和搶斷。一開(kāi)始，這類(lèi)數(shù)據(jù)的記錄交由人工完成，但如今已被計(jì)算機(jī)視覺(jué)這種人工智能（AI）技術(shù)所取代。通常來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)會(huì)和匯總統(tǒng)計(jì)資料一并生成，如每名球員的傳球成功率。

2019年女足世界杯，電視攝像機(jī)正在拍攝挪威與英格蘭的比賽。來(lái)源：Catherine Ivill/FIFA/Getty

今年早些時(shí)候，英國(guó)華威大學(xué)數(shù)學(xué)系的本科生Joanna Marks與Penn合作為牛津城開(kāi)發(fā)了一個(gè)模型。該模型利用原始數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估牛津城所在聯(lián)賽中所有球員的傳球能力——這種詳細(xì)的分析在商業(yè)公司提供的原始數(shù)據(jù)中通常是沒(méi)有的。

“你需要考慮他們的傳球方式，而不能只計(jì)算傳球成功率，因?yàn)橛行﹤髑螂y度更高，”Marks說(shuō)，“這個(gè)模型能幫助隊(duì)伍備戰(zhàn)。倘若你知道對(duì)手擅長(zhǎng)在場(chǎng)上某些區(qū)域傳球，那么你就能對(duì)其進(jìn)行針對(duì)性布防?！?/span>

Ravi Ramineni曾經(jīng)在微軟擔(dān)任數(shù)據(jù)分析師。2012年，他跳槽到本地一家美職聯(lián)（MLS）俱樂(lè)部——西雅圖海灣人（Seattle Sounders），從事與之前類(lèi)似的工作。他最初的任務(wù)之一，是用GPS數(shù)據(jù)計(jì)算球員的跑動(dòng)距離，從而優(yōu)化他們的訓(xùn)練和備賽時(shí)間。“訓(xùn)練的時(shí)候收集這些信息，就可以判斷當(dāng)天的訓(xùn)練量是過(guò)了還是少了，這樣可以預(yù)防傷病?！?/span>

這有用嗎？“我們使用這些方法的時(shí)候，的確取得了幾個(gè)賽季的好成績(jī)。但我不知道。因?yàn)楸苊舛嗌賯∑鋵?shí)是最難量化的東西?！?/span>

不確定性為數(shù)據(jù)有助于取得體育佳績(jī)的說(shuō)法蒙上了疑云，因?yàn)槟銦o(wú)法開(kāi)展對(duì)照實(shí)驗(yàn)證實(shí)其效果。不過(guò)，Ramineni表示西雅圖的教練對(duì)他的分析持開(kāi)放態(tài)度，包括訓(xùn)練分析和評(píng)估球員能力評(píng)估。

“我可以和教練溝通，甚至可以直接去跟球員談，”他說(shuō)，“在其他俱樂(lè)部里情況則不一樣。教練有時(shí)甚至不和數(shù)據(jù)分析師交流。”

鏡頭以外的跑動(dòng)


分析師們現(xiàn)在越來(lái)越關(guān)注球員在無(wú)球狀態(tài)下的跑動(dòng)。

Ramineni說(shuō)：“你在足球分析中經(jīng)常聽(tīng)到的一句話是，我們需要了解球員在無(wú)球狀態(tài)下的跑動(dòng)。”

這項(xiàng)任務(wù)難度更大，而且更加費(fèi)錢(qián)，因?yàn)樗枰玫綄?zhuān)用攝像機(jī)。這種攝像機(jī)不僅能追蹤主要的動(dòng)作場(chǎng)景，還能留意那些未直接參與這些場(chǎng)景的球員，并以每秒25次左右的頻率記錄他們的位置。提供這類(lèi)數(shù)據(jù)的公司基本都會(huì)和各國(guó)聯(lián)賽簽署獨(dú)家協(xié)議，Ramineni說(shuō)，這就使局外人很難獲取。

他說(shuō)：“如果我想挖一名南美或是歐洲的球員，我將無(wú)法獲取他們無(wú)球狀態(tài)下的指標(biāo)數(shù)據(jù)。”

近年興起了一項(xiàng)更強(qiáng)大的技術(shù)，該技術(shù)利用AI預(yù)測(cè)比賽錄像中球員的跑動(dòng)，甚至是那些在攝像機(jī)鏡頭之外球員的跑動(dòng)。這意味著數(shù)據(jù)公司可以使用播出的比賽錄像（無(wú)版權(quán)限制）來(lái)對(duì)世界各地球員的有球和無(wú)球跑動(dòng)展開(kāi)全面分析。

谷歌旗下的AI公司DeepMind與利物浦足球俱樂(lè)部的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)合作開(kāi)發(fā)了一個(gè)類(lèi)似的預(yù)測(cè)模型[3]。

利物浦足球俱樂(lè)部的研究主管Ian Graham說(shuō)：“有了這種應(yīng)用，我們就可以探討戰(zhàn)術(shù)或是假設(shè)場(chǎng)景方面的問(wèn)題了?！盙raham曾是劍橋大學(xué)的高分子物理學(xué)博士后，后來(lái)他辭去了博后并開(kāi)始從事足球統(tǒng)計(jì)方面的工作。

“針對(duì)比賽中某個(gè)特定事件，模型可以模擬出數(shù)千種可能出現(xiàn)的場(chǎng)景。這樣，你便能對(duì)比賽中某次進(jìn)攻組織的流暢性進(jìn)行評(píng)估。”

動(dòng)畫(huà)展現(xiàn)了一場(chǎng)球賽中球員（深藍(lán)色為進(jìn)攻方，深紅色為防守方）的實(shí)際跑動(dòng)路線與模型預(yù)測(cè)的鏡頭之外的球員跑動(dòng)路線?；疑年幱安糠质请娨晹z像機(jī)鏡頭覆蓋的區(qū)域（FOV），它會(huì)跟隨足球（黑線）移動(dòng)。模型預(yù)測(cè)了FOV以外的攻方球員（綠色）和防守球員（橙色）的位置（雙方實(shí)際的位置分別由淡藍(lán)和粉色標(biāo)示）。來(lái)源：DeepMind

俱樂(lè)部的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)其實(shí)不希望分享其具體的工作細(xì)節(jié)或是成效，因此發(fā)表這篇論文對(duì)利物浦來(lái)說(shuō)有點(diǎn)勉強(qiáng)。但這是他們和DeepMind合作的條件之一。

Graham說(shuō)：“利物浦的分析部門(mén)屬于世界足壇中規(guī)模最大、技術(shù)最先進(jìn)的那一批，但我們?nèi)匀蝗鄙儋Y源來(lái)獨(dú)立構(gòu)建這些模型。”這使他確信其他俱樂(lè)部也不行。

同其他數(shù)據(jù)分析師一樣，Graham不太愿意承認(rèn)球場(chǎng)上的獲勝有自己的直接功勞。“足球是一項(xiàng)充滿變數(shù)的運(yùn)動(dòng)，因此球隊(duì)經(jīng)常會(huì)輸?shù)舯静辉撦數(shù)谋荣?，也?huì)贏下那些很難贏的比賽，”他說(shuō)，“從許多方面講，球隊(duì)成績(jī)不佳的時(shí)候我們的工作會(huì)更輕松，因?yàn)槲覀兊姆治龀３?huì)證明我們踢得沒(méi)問(wèn)題。只要保持這種戰(zhàn)術(shù)風(fēng)格，球隊(duì)在這個(gè)賽季的勝場(chǎng)數(shù)將會(huì)達(dá)到我們的期望?！?/span>

DeepMind的計(jì)算機(jī)科學(xué)家Karl Tuyls表示，鏡頭之外的建模是創(chuàng)造AI虛擬助理教練的第一步。這套系統(tǒng)會(huì)使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)指導(dǎo)足球等運(yùn)動(dòng)中的決策。他說(shuō)：“想象一下，AI看完了上半場(chǎng)比賽，然后建議球隊(duì)在下半場(chǎng)變陣。”

Tuyls還表示，這種方法在體育之外的領(lǐng)域也很有用，例如為繁忙的城市街道上的自動(dòng)駕駛汽車(chē)和行人的軌跡建模。

接下來(lái)呢？和所有的優(yōu)秀科學(xué)家一樣，足球數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專(zhuān)家強(qiáng)調(diào)今后仍需開(kāi)展更多研究。前微軟數(shù)據(jù)科學(xué)家、曾在阿森納從事了近十年分析工作的Sarah Rudd于去年離職。她十分羨慕賽車(chē)所能產(chǎn)生的大量遙測(cè)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能夠幫助團(tuán)隊(duì)做出改進(jìn)并提升表現(xiàn)。

“我們經(jīng)?？碏1的比賽，要是球隊(duì)能有那樣的數(shù)據(jù)就太棒了，”她說(shuō)，“足球里還有很多東西有待測(cè)量，或是正在測(cè)量但我們還不清楚要如何分析。”

那些反映球員朝向或是重心改變的數(shù)據(jù)可能是足球數(shù)據(jù)分析接下來(lái)的發(fā)展方向?！败壽E數(shù)據(jù)的精細(xì)度可能仍不理想，”Rudd說(shuō)，“現(xiàn)在還沒(méi)辦法收集到那些能讓防守球員失去平衡，或是能讓守門(mén)員遲疑一下的那種急停變向或是重心變換動(dòng)作的數(shù)據(jù)。”

即便是利物浦的AI驅(qū)動(dòng)分析模型，也會(huì)被不完備的球員位置認(rèn)知所迷惑。“如果模型看到一位球員本該在這個(gè)位置啟動(dòng)卻沒(méi)有，可能就會(huì)認(rèn)為他出現(xiàn)了重大失誤，”Graham說(shuō)，“但那或許只是因?yàn)樗麆偨O倒了，正躺在草皮上呢?！?/span>

隨著海量數(shù)據(jù)涌入現(xiàn)代球場(chǎng)，數(shù)據(jù)如何改變了比賽？

Ramineni說(shuō)：“我認(rèn)為球員轉(zhuǎn)會(huì)可能是獲益最大的領(lǐng)域。”此外還有定位球戰(zhàn)術(shù)，即球隊(duì)獲得任意球時(shí)的戰(zhàn)術(shù)。

數(shù)據(jù)分析所給出的一條明確經(jīng)驗(yàn)是，球員不該在離球門(mén)很遠(yuǎn)的位置射門(mén)?！叭缃裨谌蚋鞯氐穆?lián)賽中，球員的射門(mén)距離比十年前近得多，”Ramineni說(shuō)，“這是因?yàn)閿?shù)據(jù)分析師開(kāi)始對(duì)球員說(shuō)，‘你為什么從那個(gè)地方射門(mén)？命中率只有2%！’”

很多球隊(duì)現(xiàn)在也不鼓勵(lì)球員嘗試朝對(duì)方禁區(qū)長(zhǎng)傳，他補(bǔ)充道，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)表明這種傳球大多是無(wú)意義的。

隨著生成的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，就業(yè)機(jī)會(huì)也將越來(lái)越多，Ramineni說(shuō)，“我感覺(jué)如今體育賽事中數(shù)據(jù)無(wú)處不在，而且只會(huì)有增無(wú)減?！?/span>

參考文獻(xiàn)：

1. Penn, M. J. & Donnelly, C. A. PLoS ONE17, e0268511 (2022).

2. Gómez-Jordana, L. I., Amaro e Silva, R., Milho, J., Ric, A. & Passos, P. Sci. Rep. 11, 9792 (2021).

3. Omidshafiei, S. et al. Sci. Rep. 12, 8638 (2022).


原文以Science and the World Cup: how big data is transforming football為標(biāo)題發(fā)表在2022年11月15日《自然》的新聞特寫(xiě)版塊上

? nature

doi: 10.1038/d41586-022-03698-1


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制版編輯｜馬修


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