在 2023-24 欧洲国内赛季开始前不久，天空电视台推出了《足球的未来》系列节目，Opta 的数据在其中占据了重要位置。在该系列报道中，Stats Perform的布拉德福德-格里菲斯（Bradford Griffiths）和延斯-梅尔旺（Jens Melvang）概述了数据收集方面的创新，即通过大规模合并赛事数据和跟踪数据，将如何增强招聘分析师在全球各种联赛中考察球员的能力。
足球的未来：AI"独角兽 "和神经科学家改变转会和招募工作
利用AI 识别人才
公司开始利用AI 的力量来生成数据，以便深入了解全球足球运动员的决策和表现。
这样，俱乐部就可以广泛撒网，发掘人才，否则这些人才可能会被埋没，直到在主流联赛中立足。例如，2021 年，莫伊塞斯-凯塞多（Moises Caicedo）以 500 万英镑的身价从厄瓜多尔独立俱乐部（Independiente del Valle）加盟布莱顿。
今年夏天，莫伊塞斯-凯塞多从布莱顿转会至切尔西，转会费未公开
长期以来，事件数据--球上发生的事情--只为我们提供了一小部分信息。当然，还有更多的事情在发生，这就是跟踪数据--在球外发生的一切--的作用所在，让像 Stats Perform这样的公司就能将这两者结合起来，更全面地了解一名球员。
事件数据让你知道 "是什么"，然后跟踪数据让你开始研究 "为什么"，"Stats Perform 创新部高级副总裁 Bradford Griffiths 说。 Stats Perform告诉天空体育。
"跟踪数据给我们带来的关键在于，它能为你提供位置信息和场上所有球员的移动情况，从而为你提供背景信息。在有事件数据的情况下，你知道一名球员拿着球，他从球场的这个点传给了这名球员。但你不知道的是，是什么驱动了这一决定"。
AI 的进步使得利用深度学习训练计算机成为可能，它可以识别球员在特定条件下的反应，从而预测他们在不同联赛中的表现，或如何融入某支球队的体系。
Jens Melvang，Stats Perform 的高级产品经理。 Stats Perform补充道"我们为俱乐部提供的工具可以让他们搜索球员，输入'我们要打这种风格的比赛'、'寻找这种类型的球员'、'这种角色的球员'等信息，系统就会给出相关建议"。
随着数据分析变得越来越复杂，它已经不仅仅局限于球员的表现，而是开始揭示他们的内心世界。
"格里菲斯说："你可以开始了解球员如何应对不同的场景，这归结于他们的认知和决策过程。
"球员是否有敏锐的洞察力，'嗯，我知道我可以把球传到那里，我的球员会先到达那里，即使球不是直接传给他？他们做出这些决定的速度有多快？他们是愿意带球过人，还是在受到威胁时立即卸球？
"你可以从我们收集的数据中看到这些东西，这些数据确实有助于你深入了解球员在球场上的表现"。
足球转会的未来：英超俱乐部能否继续刷新纪录？
数据挖掘明星
视频游戏《足球经理》（Football Manager）培养了一代又一代的足球数据爱好者。多年来，各俱乐部使用越来越先进的数据库来实现完全相同的目标：在全球范围内寻找统计瑰宝。
布莱顿只是一家利用数据创造成功的俱乐部：今年 6 月以 5500 万英镑身价加盟利物浦的世界杯冠军亚历克西斯-麦克阿里斯特（Alexis Mac Allister）去年冬天告诉《天空体育》："布莱顿与我和我的经纪人谈过，说我是U21球员中数据最好的球员之一--因为布莱顿在数字和统计方面做了很多工作。海鸥队在他离开后注册了4800万英镑的利润--他们在2019年以700万英镑从阿根廷青年队签下了这名中场球员。
但这仅仅是一个例子：数据分析正在成为整个体育运动中必不可少的过程，包括球队表现、体能、战术和招募。德勤预测，数据将在最大化收入来源方面发挥越来越重要的作用。
以Opta 数据品牌而闻名的Stats Perform 只是提供数据驱动型招聘软件的一家公司，该软件将赛事和跟踪数据与视频相结合，允许俱乐部搜索世界各地的球员资料。
布拉德福德-格里菲斯告诉《 天空体育》："我认为，利用数据进行招聘有两个基本要素：你需要规模和一致性。规模能让你看到一个非常广阔的市场，而一致性绝对是关键。在不同的比赛中，比赛的形式、比赛的节奏等都大不相同。然后，您可以对联赛进行相互排名，并在一些AI 建模中建立球员基准。
"然后，您可以为您正在关注的球员创建一个档案，并[加载]世界上所有与之匹配的球员。你可能不了解其中的很多球员，尤其是你没有关注过的小联赛的球员。当你在足球金字塔中移动时，球队真正感兴趣的是价值和可负担性，以及在球员年龄较小但潜力巨大时得到他们，诸如此类。因此，这些工具真的很强大--让你能够通过全球足球数据库，筛选出一些你可能感兴趣的球员，然后你就可以将这些球员纳入其余的招募流程。
期待什么？预测数据是未来？
随着战术和人员招募的不断发展，一切都不会停滞不前。例如，目前对有球守门员的需求，以及在有利位置派上有特定偏好脚型的球员，都是为了在传球选择和射门途径上取得优势，而数据在其中发挥着巨大作用。
预测性数据正崭露头角。Opta的软件能呈现球队控球时和控球后的状态，还能揭示球员在比赛阶段的位置，以及他们的实际位置。它还能量化不同球员如何组合并影响效率。
这些数据已经可以预测在任何给定时间点完成传球给任何队友的可能性，以及每个选项的潜在进攻威胁。有了这些新的数据点，分析师就可以通过衡量球员所做的事情，以及他们本可以 和 本应该 做的事情，来量化球员的决策。 ，它还可以揭示球员在整场比赛中扮演不同角色的时间比例。
有了这种即时、大规模的分析水平，预测数据在比赛中、赛前和赛后分析中发挥巨大作用似乎只是时间问题。因此，将根据这些预测模型来评估球员的表现。
与此同时，管理团队将越来越多地研究不同的球员组合如何影响球队的整体化学反应，无论是在大范围内还是在对阵特定对手时。
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