體育數據分析在北美的發(fā)展歷史及現狀

1、1944年MLB布魯克林道奇就雇傭數據分析員

盡管“點(diǎn)球成金”取得了巨大的成功，但它還是受到了不少的爭議。體育數據分析的歷史要比作者劉易斯筆下所描述的要豐富得多。

比如鑄就奧克蘭運動(dòng)家在進(jìn)攻上高產(chǎn)表現的決定性數據上壘率，早在1944年就有人意識到其重要性。MLB布魯克林道奇的總經(jīng)理布蘭奇-里奇在當年雇用阿蘭-羅斯擔任球隊的數據分析員，并在之后于著(zhù)名的“生活雜志(LIFE Magazine)”上發(fā)表“告別舊思想(Goodby to Some Old Baseball Ideas)”一文，分享了羅斯發(fā)現上壘率數據的故事。

2、克拉夫特家族用數學(xué)模型管理工資帽

也有人質(zhì)疑，比利-比恩和他的奧克蘭運動(dòng)家只是因為“點(diǎn)球成金”這本書(shū)而被推上神壇。在他們之前早有先行者，比如新英格蘭愛(ài)國者：1994年，NFL正式引入“工資帽”體系。于同年入主愛(ài)國者的克拉夫特家族意識到了工資帽管理與球隊成績(jì)之間的關(guān)聯(lián)性。時(shí)任球隊副總裁的現球隊主席喬納森-克拉夫特聯(lián)手當年在金融界的同事，開(kāi)始運用數據模型來(lái)管理球隊的薪金分布及結構。精明的工資帽管理也使得這支東北球會(huì )在球員人事決策上棄取自如，在NFL中保持長(cháng)期的競爭力。

3、“點(diǎn)球成金”推開(kāi)了統計學(xué)背景人士進(jìn)職業(yè)聯(lián)盟管理層的大門(mén)

不過(guò)，“點(diǎn)球成金”這本書(shū)的確成功地傳播了將數據分析帶入人事決策的概念，改變了整個(gè)MLB乃至整個(gè)北美職業(yè)體育的面貌。在該書(shū)出版之前，球隊雇用純統計學(xué)背景人士進(jìn)入管理層的決定若被公開(kāi)報道，將難逃來(lái)自媒體和球迷群體的抨擊。但在過(guò)去的十幾年中，體育數據分析已成長(cháng)為提高球隊競爭力的“必需品”。

2012年12月中旬，NBA孟菲斯灰熊在新老板完成對球隊收購后，聘請了ESPN籃球數學(xué)家約翰-霍林格擔任球隊籃球事務(wù)部副總裁。在ESPN的告別文中，霍林格寫(xiě)道：“很難相信這一切都變成了事實(shí)。但8年前，很少有球隊對數據分析感興趣，而感興趣的那些人也不愿公開(kāi)承認……但在不到10年時(shí)間內，很多球隊都改變了他們的思路：如今，許多球隊甚至都在對外炫耀自己在數據分析上的投入。聯(lián)盟里至少有三分之二的球隊已在這上面進(jìn)行投資，盡管有部分球隊只是在形式上做做樣子，但大多數還是非常投入?！?/p>

霍林格所說(shuō)的NBA2/3球隊已經(jīng)開(kāi)始投入數據分析并不夸張。根據ESPN最近的一份統計報告顯示，整個(gè)MLB聯(lián)盟在數據分析上投入的球隊已多達22支，而完全不相信數據分析的球隊僅有2支。NBA方面，完全不相信數據分析也只有布魯克林籃網(wǎng)，紐約尼克斯和洛杉磯湖人這三支球隊。

4、MIT體育分析峰會(huì )應運而生

正因為“點(diǎn)球成金”扭轉了公眾對于體育數據分析的想法，許許多多有著(zhù)數據統計背景的“圈外人”能夠堂堂正正地走進(jìn)圈內，發(fā)光發(fā)熱。這也催生了一個(gè)生態(tài)圈的形成。創(chuàng )建一個(gè)分享討論的交流平臺也成為了必然。

在2006年4月3日跳槽至NBA休斯敦火箭后，原本在麻省理工學(xué)院教授體育商業(yè)課程的達雷爾-莫雷因無(wú)暇于波士頓和休斯敦之間來(lái)回奔波，而選擇將他的課程進(jìn)行轉型。麻省理工學(xué)院斯隆體育分析峰會(huì )(MIT Sloan Sports Analytics Conference，以下簡(jiǎn)稱(chēng)為MIT體育分析峰會(huì ))也由此應運而生，在過(guò)去的十年間逐步成長(cháng)為體育數據分析領(lǐng)域的標準制定者和領(lǐng)導者，進(jìn)一步催化體育數據分析的發(fā)展。

5、凱爾特人是第一支深挖球迷大數據的NBA球隊

如今，體育數據分析的范疇已不局限于球隊在場(chǎng)上的表現好壞。它已滲透至北美職業(yè)體育的方方面面。越來(lái)越多的球隊及機構意識到，在商業(yè)領(lǐng)域的深度數據分析能夠增強他們的盈利能力。

2003年1月，以維克-格羅斯貝克和史蒂夫-帕柳卡為首的財團收購了NBA波士頓凱爾特人。有著(zhù)風(fēng)險投資背景的格羅斯貝克認為，球隊除了在籃球事務(wù)方面需運用數據分析之外，在商業(yè)事務(wù)方面也得實(shí)踐。正是在格羅斯貝克的領(lǐng)導下，凱爾特人成為NBA范圍內第一支在球迷體驗方面進(jìn)行深度信息挖掘的球隊。綠衫軍的這套思維模式也在日后為其他球隊及NFL所借鑒及運用。

在今年的MIT體育分析峰會(huì )上，格羅斯貝克如是說(shuō)：“在商業(yè)這邊，我們通過(guò)數據分析開(kāi)始更進(jìn)一步地去認識我們的球迷。我們修改了整個(gè)會(huì )員系統。你不再是凱爾特人的季票持有者。你是我們球隊的一份子。我們希望盡可能地認識你。我們試著(zhù)去找到你的需求，然后短平快地回饋你?？萍甲屛覀兌萌绾稳ジ兄x球迷，什么時(shí)候去感謝球迷?！?/p>

6、博客圈與高階數據的靈活應用

隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)于21世紀蓬勃發(fā)展，博客圈的出現大大降低了體育圈外人進(jìn)入媒體行業(yè)的門(mén)檻。這也使得在過(guò)去十幾年中，媒體界內涌現出一大批優(yōu)秀的體育數據分析作者。一篇篇干貨十足的文章，一個(gè)個(gè)有別于傳統記者的觀(guān)點(diǎn)迫使主流體育媒體重新思考。

當年從博客圈中脫穎而出的前ESPN首席寫(xiě)手，Grantland創(chuàng )立者比爾-西蒙斯就曾坦言，有營(yíng)養的數據分析能夠加強自己作品的質(zhì)量，滿(mǎn)足自己的受眾。他當年為Grantland招募的扎克-洛，比爾-巴恩韋爾，喬納-克里，科克-高爾斯貝里等人，都是擅于運用數字闡述自己觀(guān)點(diǎn)的優(yōu)秀寫(xiě)手。如今，高階數據詞匯已在各家體育電視網(wǎng)絡(luò )的日常節目中頻繁出現。像ESPN這樣的媒體也開(kāi)始在高階數據研發(fā)上加強投入，以此更好地服務(wù)球迷。

體育數據分析在NBA的瓶頸與突破

1、從TENDEX方程到球員效率值

近年來(lái)，北美職業(yè)體育在中國市場(chǎng)的開(kāi)發(fā)上頻出動(dòng)作。MLB與樂(lè )視體育達成全生態(tài)戰略合作，已計劃每年在樂(lè )視旗下的各平臺上直播超過(guò)120場(chǎng)賽事。NFL也在積極探索在中國舉行常規賽的可能。

但無(wú)疑，NBA才是最受?chē)藲g迎的北美職業(yè)體育賽事。作為登陸最早受眾最廣的聯(lián)盟，NBA在大中華地區的商業(yè)拓展已非常成熟。休斯敦火箭CEO泰德-布朗在今年的MIT體育分析峰會(huì )上就曾感嘆：“我們在中國播一場(chǎng)比賽，比如說(shuō)火箭打凱爾特人。在中國看這場(chǎng)比賽直播的觀(guān)眾數量比我們本地臺一個(gè)賽季的還要多?！币虼?，籃球的體育數據分析也是中國體育迷們所最先接觸到的。

早期的籃球數據分析與棒球的方向相同，都是基于初階數據轉化創(chuàng )造出高階數據。大衛-席侖是該領(lǐng)域的先鋒人物。他在1958年所創(chuàng )造（直到1989年發(fā)表出版）的TENDEX方程是籃球歷史上第一個(gè)用來(lái)評估球員個(gè)人水平的線(xiàn)性方程（席侖的TENDEX效率值= [得分 + 籃板+ 助攻 + 搶斷+ 蓋帽 – 投籃錯失數– 0.5 * 罰籃錯失數 – 失誤 – 犯規] / 上場(chǎng)時(shí)間）。

此后，又有不少人士以TENDEX方程為基礎，創(chuàng )造出各種版本的線(xiàn)性模型，并以此用來(lái)評估球員的個(gè)人效率。其中最著(zhù)名的莫過(guò)于由霍林格所創(chuàng )造的球員效率值(Player Efficiency Rating，簡(jiǎn)稱(chēng)PER)，目前已被廣泛使用。

2、為什么說(shuō)籃球的數據分析還處于“嬰兒期”

但是，目前在北美的主流觀(guān)點(diǎn)依舊是：籃球以及其他體育項目在數據分析上較棒球，仍處于“嬰兒學(xué)步”的狀態(tài)。

其原因其實(shí)不難理解。棒球的數據由投手數據，打擊數據和守備數據三個(gè)部分組成。前面兩項的初階數據均有著(zhù)“非黑即白”的特征，比較好收集（比如“打者上壘只有成功和不成功”，又比如“投手對打者只有解決和不解決”）。因此，這兩項數據在高階數據方面較牽扯到人員移動(dòng)的守備數據更容易開(kāi)發(fā)。

而籃球是一個(gè)非?！皠?dòng)態(tài)”的運動(dòng)。其初階數據并不能很好地體現球員的能力?；袅指癖救艘渤姓J，像蓋帽和搶斷這樣的初階數據本身就會(huì )誤導人們對于防守本身的理解。這也導致在衡量球員個(gè)人防守表現時(shí)，他的PER評值并不是一個(gè)值得信賴(lài)的考核工具。像布魯斯-鮑文這樣被世人認為是外線(xiàn)頂級大閘的球員，其PER值一直都處于個(gè)位數水平（聯(lián)盟平均PER值是15）。

同時(shí)，類(lèi)似于PER的高階數據也不能為教練人員帶來(lái)多少營(yíng)養。盡管近年來(lái)有像“正負值”這樣更“顧大局”的數據被NBA官方引入，但它也不能很好地對球員個(gè)人的作用進(jìn)行很好的詮釋。于是，數據對于臨場(chǎng)執教的有限價(jià)值也成為了籃球數據分析研發(fā)的一大瓶頸。

3、SportVU球員追蹤系統，讓分析人士有了與教練交流的語(yǔ)言

不過(guò)，球員追蹤系統的出現解決了這一難題。

2005年，一群有著(zhù)導彈追蹤背景的以色列科學(xué)家發(fā)明了SportVU球員追蹤系統。其本質(zhì)是一個(gè)攝像機系統，被安置在體育場(chǎng)館上空，對籃球場(chǎng)上的一切活動(dòng)進(jìn)行每秒25次捕捉。該系統能實(shí)時(shí)提供球員的二維移動(dòng)以及籃球的三維移動(dòng)數據。

自2013年以來(lái)，SportVU已在NBA全部29個(gè)球館中完成安裝，共記錄了超過(guò)3000場(chǎng)NBA比賽。該系統所提供的海量數據為各球隊的數據分析提供強有力的基礎。

在SportVU誕生前，一支球隊若想知道其球員在擋拆防守方面的表現的話(huà)，他們收集信息的方式只有手動(dòng)觀(guān)看錄像這一種。這樣的工作費時(shí)費力，且效率不高。如今，他們可以從SportVU這邊下載數量達萬(wàn)級的擋拆防守數據，通過(guò)機器學(xué)習來(lái)識別并確定每一個(gè)擋拆防守的種類(lèi)，并在識別工作完成后對每一項擋拆防守類(lèi)別進(jìn)行逐一分析并總結。

SportVU系統能夠讓各球隊的分析人士通過(guò)坐標數據來(lái)解讀場(chǎng)上的方方面面，比如球員的投籃熱點(diǎn)，亦或是他們在場(chǎng)上的跑動(dòng)距離等。而諸如此類(lèi)的信息無(wú)疑是具有價(jià)值的，因為這些信息都是簡(jiǎn)單易懂的籃球語(yǔ)言，可以為教練員，訓練師和球員們帶來(lái)更加直觀(guān)的認識。因此，SportVU也被MIT體育峰會(huì )列為過(guò)去十年以來(lái)體育產(chǎn)業(yè)界最重要的革新技術(shù)。

關(guān)于體育分析的爭議

一直以來(lái)，體育數據分析在體育產(chǎn)業(yè)中的角色存在著(zhù)各種爭議。很多人擔心職業(yè)體育在接受數據分析及創(chuàng )新后會(huì )引發(fā)負面效應。他們對于分析派人士接管球隊管理層存在抵觸情緒，對數據是否能讓球隊保持長(cháng)期成功提出質(zhì)疑。他們甚至擔心，數據分析最終會(huì )帶走運動(dòng)本身的魅力，影響它們的受歡迎程度。

當然，單以“創(chuàng )新即正面”的論調來(lái)回擊這些爭議是不負責任的。這些質(zhì)疑的聲音是值得去探討的。在“創(chuàng )新的擴散(Diffusion of Inovations)”一書(shū)中，社會(huì )學(xué)學(xué)家埃弗里特-羅杰斯將創(chuàng )新所能引發(fā)的負面后果歸納為“間接的”，“不受歡迎的”和“意料之外的”這三大類(lèi)。

在對以上這些反對聲音進(jìn)行逐一評估后，我們不難得出數據分析對職業(yè)體育的負面影響是有限的：傳統派人士和分析派人士之間的關(guān)系并非矛盾。而球隊只要將信息私有化，就有長(cháng)期保持競爭力的可能。數據分析的引入也并非是導致個(gè)別運動(dòng)受歡迎度下降的決定因素。

就目前而言，數據分析并沒(méi)有破壞北美職業(yè)體育的競爭環(huán)境，而是進(jìn)一步加強它們的競技性。正如NBA達拉斯小牛老板馬克-庫班所認為的，職業(yè)球隊將數據分析納入考慮范圍的動(dòng)機其實(shí)清晰且直白：“我只是想盡我所能，讓小牛取得盡可能多的優(yōu)勢?！?/p>

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