这些数据如何计算，人造或人工智能？在回答这个问题之前，让我们看一下早期足球比赛的统计数据。

足球统计历史

现代足球起源于19世纪后期的英国，然后疯狂地发展并席卷了世界。当时，交流的主要媒体是报纸。足球比赛结束后，报纸在游戏中传播了分数，照片和各种数据，并给世界各地提供了简单的评论。可以想象，当时的足球数据仅限于“场景数据”的统计数据。来自小型笔记本的主要报纸的工作人员记录了简单的分数，保存，固定球，红牌和黄牌。游戏结束后，每个人都会比较并记住。所有这些都是相似的，所以让我们发布给撰写文章的人，因为这是最初的数据统计信息。现在似乎缺乏及时性和参与的方法，当时播下了世界各地的足球文明种子。

图片：早期英国体育报纸的足球报道

粉丝显然对印刷媒体的及时性感到非常不满意，因此，1927年1月27日，英国英国广播公司广播电台是第一次通过广播广播播出的阿森纳和谢菲尔德之间的比赛。英国广播公司（BBC）在这场比赛中安排了两名评论员，一个负责评论场上的情况，另一个指出了足球在下图所示的网格中的位置。两人合作将最正确的游戏信息传播给观众。现在，这种广播方法似乎是对想象力和反应的非常考验。由此，我们可以想象，早期的球迷具有很高的足球素养。

图片：英国广播的评论部分地图，体育场分为8个区域

在英国，阿森纳和英国广播公司（Arsenal）和英国广播公司（BBC），1939年，电视屏幕上介绍了预备队之间的阿森纳一线队比赛的视频。尽管录音令人遗憾，但它为粉丝们在电视前观看比赛的先例树立了先例。受众可以独立进行数据统计数据和检查，这对广播公司的实时数据统计数据提出了更高的要求，并且必须更准确，及时。在此期间，足球统计数据仍然依靠体力劳动。

目前，计算机技术逐渐开发，计算机成为一种专业的统计辅助工具。专业统计学家将法庭上的每一个行动都变成一个事件，将每分钟30次以上的高密度动作转换为活动并存储它们，然后手动验证它们并通过该计划实时发布它们。该方法具有极高的手动要求，因此非常准确。它通常用于第三方数据服务提供商，向广播公司，评论员，赌博公司等提供服务。

但是，在雨水改变了这个行业后，那些像蘑菇一样涌现的黑色技术吗？

谁负责统计

要回答这个问题，我们必须首先清楚谁计算足球比赛中的实时数据。作为电视前面的观众，有两个频道可以在比赛中获取信息：一个是眼睛获得的图片，另一个是耳朵听到的评论。广播屏幕给粉丝带来了最原始的视觉影响，而评论可以帮助粉丝们更深入地了解游戏。粉丝们经常听到诸如“这场比赛中***团队的投篮命中率达到15次，其中只有3张照片”之类的话。评论员是否必须使用小型笔记本来记录游戏期间的数据？在解释时，添加并减去数据以计算保球率？

如果这是真的，那么拥有美德和艺术的老评论员很久以前就已经精疲力尽。

一般而言，一些大型足球联赛，例如欧洲前五名联赛，由专业信号生产公司播出。他们在比赛场地设立了6、8甚至更多的摄像机，尽力追逐从赛前访谈到进球的所有外观，然后通过卫星在一个充满电线的大型生产地点通过卫星传输游戏信号。在世界各地。游戏中的实时数据由专业数据公司提供。广播公司从数据公司购买服务。数据公司使用专业数据收集方法来收集实时数据。一些数据将显示在实时广播中，并且游戏结束后将对一些更深入和详细的数据进行分类，分析和显示。简而言之，我们在CCTV5上看到的中国超级联赛广播信号的生产实际上是由一家名为Tiao Power的公司提供的，我们看到的实时数据由Yingdian Big Data Company以其名义提供。

有许多公司在国外从事数据服务，许多公司具有非常成熟的技术，并且具有竞争力。这些公司中有许多巨人，例如在英国的Opta，法国的Sport Universal等。不同的公司具有不同的数据采集系统。以下是以OPTA为例的分析。

来自英国的Opta现场体育数据是全球领先的数据提供商。该公司目前是多次大型比赛的官方数据合作伙伴，包括英超联赛，德甲联赛和Eredivisie，也是下图所示的大型联赛。提供包括中国超级联赛在内的数据服务。除了为俱乐部提供服务外，Opta还与Canal+，Sky Sports，ESPN和其他电视台合作，在比赛中，期间和之后提供数据分析服务。

图片：Opta的活动合作伙伴（照片来源：Opta官方网站）

在游戏过程中，OPTA将对该领域的200多个技术统计数据进行统计分析，实时更新它们，并为客户提供XML数据接口，以促进来自世界各地的客户来检索它们。 Opta还拥有世界上最完整的体育历史数据库。自1996年以来，它收集了各种游戏数据，并逐渐形成了世界上最大，最权威的游戏数据库。此外，OPTA将根据不同的需求（包括评论支持）提供不同的数据服务。粉丝在游戏过程中必须熟悉历史数据。评论员总是清楚地知道，下一个目标是球员职业生涯中的第一个进球，甚至是冠军联赛历史上的第一个进球。实际上，这在很大程度上，我们必须依靠数据诸如Opta之类的服务提供商。总而言之，这家公司几乎正在从事与足球数据有关的所有业务。

图片：Opta提供的服务类型（数据来源：Opta官方网站）

数据如何计算？

您如何计算游戏中的数据？人们普遍认为，顶尖的专业联赛使用了许多惊人的高科技。他们只需要使用一台机器，数据像水一样自身流出。这个想法显然是不现实的。实际上，无论它使用哪个公司，它使用了哪种高科技，核心是解决两个问题：一个是球在哪里，人民在哪里；另一个是人们对球和人们对人的行为。

对于人和球的位置，有很多解决方案。其中之一是安装多台高速摄像机，以确保每个区域都有两个以上的摄像机覆盖。图像识别可以确定是谁拿到球的速度以及球的速度，但是特定的人想做什么，无论是射击还是通过，经验丰富的录音机都需要做出判断。出色的录音机可以在很短的时间内判断玩家的意图，然后通过辅助录制软件选择玩家，然后选择与玩家相对应的事件，包括传球，越过，横穿，拦截，射击，射击，储蓄，犯规等。 ，记录了游戏中有2000多起事件的各种事件。

图片：Opta的数据专家正在进行实时数据收集（图片来源：Opta官方网站）

OPTA的实时统计系统是一种人工 +智能方法。每个录音组都有三个人，两个人收集实时数据，一个人执行实时视频材料播放验证。有些人可能会质疑这种人工方法的准确性。实际上，不同公司提供的竞争数据确实不同。每个公司的数据收集都有一套独特的哲学。

在2018年1月13日的La Liga常规赛赛中，皇家马德里在国内对阵黄色潜艇维拉雷亚尔。在赛后统计数据中，Whoscored的统计数据表明，保球率为58％对42％，通行证成功率为89％，而85％。国内足球数据公司Chuangbing Technology的保球率为54.9％，比45.1％，通过84％的成功率为84％。即使是镜头数量的看似简单的统计指标，两个网站分别给出了不同的结果，例如28 vs 10和27 vs 9，这表明两家公司的统计学家对射击事件有不同的判断，这是”，这是”人工错误“足球比赛统计中。

图片：Whosed对皇家马德里vs Villarreal的统计数据（照片来源：Whoscored）

图片：针对皇家马德里vs Villarreal的Chuang数据的统计数据（照片来源：Chuangbing Data）

人工 +智能数据收集方法可以说是八个不朽的人，他们在整个海洋中都表现出神奇的力量，统计指标的计算方法也会影响最终的统计结果。基于上述收集方法的介绍，我们可以粗略地知道，射击，转角踢，任意球，点球和犯规的统计方法只是一个词：数字。对于此类事件，录音机有很长的时间来反映法庭上发生的事情，并且错误的可能性相对较小。拥有球率也是可记录的容易指示。控球率=控球时间/两支球队之间的球拥有时间/总控球时间，而球拥有时间是指对手触摸球之前的时间。机器可以记录哪个球队此时接球以及获得球所需的时间。它仅需要手动简单的校正，例如消除死球时间（庆祝时间，拐角踢，任意球时间）才能获得保球率。 。同样，通行成功率=通过成功的通行证数量/我们团队的总数实际上是尚未被盗的次数。它也通过机器和手动验证收集，并通过手动验证方法进行计数。

实际上，每个公司都有不同的指标统计方法，这就是为什么我们看到不同的结果。它还表明，足球统计是一个值得统计学家的深入研究的领域，而那些了解足球的人也是目前在该行业中最核心的生产力。

人工 +情报方法当然与人工智能不同，但这必须只是足球统计史上的一个时期。实际上，现在有许多可穿戴设备可用于播放器数据收集，可以监视玩家的各种物理数据，甚至可以监视脑波。但是，由于竞争性运动对玩家的服装和穿着有严格的要求，因此在该领域并未广泛使用可穿戴设备。相反，有些俱乐部在训练期间使用更多。希望在不久的将来，我们能看到梅西踢足球的脑浪潮，当他拿到球并闯入时，评论员大喊：“梅西拿到了球，他准备在Frontcourt，在Frontcourt上传递给Alba这一刻，他改变了主意。梅西的成功率约为80％，果然，球进来了！

足球行业的数据分析

大数据悄悄地改变了每个行业，足球也不例外。当涉及到足球数据的应用时，想到的第一件事是赌博。对于博彩公司，真实而完整的历史数据报告可以为精算师提供数据支持，以计算初始赔率。及时连续输入实时游戏数据将有助于订博彩公司及时调整实时赔率，以获取更多的利润。值得注意的是，尽管博彩公司的最初几率基于团队数据，但实际上是市场期望，这也是值得关注足球数据行业的领域。

在不久前举行的2017年俱乐部世界杯半决赛的半决赛中，皇家马德里对阵阿布扎比半岛。关于这款游戏的最引人注目的事情不是两支球队之间的摊牌，而是阿里巴巴云团队使用人工智能技术来玩游戏。了解它。 AI不仅正确识别了球队和球员，而且还确定了球员的传球，射击和其他动作。

评论员不可避免地会在激烈的游戏中犯错误，但是人工智能背后的强大数据有效地避免了这个问题。一个看似简单的解释实际上使用了多渠道神经网络卷积模型来定位球和球员，并且可以实现有效的跟踪算法，对玩家和球的实时跟踪。同时，人工智能会提前学习球衣号码，提取玩家的面部特征，然后比较输入的玩家信息以完成玩家的身份识别。此外，确定法院的基本信息，例如目标和边界线，也可以使机器对法院形成更全面的看法。可以看出，未来人工智能的主要应用可能是提出更多形式和更准确的活动广播。

回到足球本身，如何帮助球队获胜，如何签名最低保费最合适的球员可能是足球数据中最有意义的应用。众所周知，每个团队都有自己的团队风格，依靠著名。例如，巴塞罗那的tiki-taka战术主要通过和控制，而其竞争对手的皇家马德里则强调赢得速度。每种球的风格都有其自己的特征，并且具有相互弹性。例如，尽管英超联赛的中级和下层球队是La Liga和Crystal Palace的中级和下层球队Celta，但它是名副其实的强大团队收割机。这些隐藏在表面数据下的特殊规则可以移交以探索足球大数据。

有些人可能会说强大的数据使足球失去了原始魅力，他们甚至担心有一天人工智能机器人会击败人类足球，但实际上，数据只能使每个人都能更合理地参加足球活动，甚至从中受益它。足球始终是充满不确定性的运动，因为足球是圆形的。

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