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什么叫庭审数据,数据、大数据与欧洲杯

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(《南方都市报》,2016年7月12日首发) )。

体育比赛大概是公众接触到的数据密集度最高的领域。 从几十年前宋世雄解说中国女排比赛开始,我们就习惯了听各项数据。 这个选手的年龄、身高、她今天得了多少分? 中国国家队得分中发球多少分,扣球多少分,对方失误送了多少分等。 一边享受感性的运动之美,一边计算实时数据,就像后面的人在玩电脑游戏一样。

这些数据绝非枯燥无味。 数据代表成果和潜力,数据代表胜负趋势,数据也是引以为豪的资本和粉丝之间争论的终结者。 美国的职业棒球杂志没有煽情的文章和照片,都是各种各样的数据表单,有极客精神的资深粉丝只要看看这些数据就会达到高潮。

当然,那时的数据叫做数据,并不是像今天这样有统计数字就敢叫“大数据”。 但是,现在是所谓的“大数据时代”,所以在这个时代玩弄数据到什么程度,就不会背叛“大数据”这个称号吗?

首先,这意味着用数据预测比赛的胜负。 这一定是古老的行业。 博彩公司一直是这样做的。 大数据的新玩法之一是使用“大量”的数据。 以本届欧洲杯为例,雅虎的科学家有了新的想法[1]。 在他们的社交网络Tumblr上提取了与今年前几个月参加欧洲杯的球队的全部对话,共2400万件,结合雅虎体育保存的比赛数据分析了预测。

也就是说,这些科学家很重视粉丝群体的智慧。 不管球迷说哪个队很厉害,这个队可能真的很厉害。 结果,英格兰队——在球迷中的待遇相当于欧洲的中国国家队——被认为被这种模式高估了。 雅虎预测英格兰将进入四强,但实际上英格兰连八强都没有。

雅虎可能不知道信号和噪声的区别,但也许只是为了表明他们知道社交网络。 更合理的预测应该纯粹用比赛数据来分析。 一家精算咨询公司用数百万次计算机模拟方法预测法国队夺冠概率最高[2],其次是德国和西班牙,事实上进入决赛的葡萄牙夺冠概率仅为第七名。 据说这家公司对这个预测没有偏见,但我必须指出这是一家法国公司。

大数据更高级的使用方法是直接用数据指挥比赛! 2006年世界杯上,德国队守门员莱曼收到了教练在与阿根廷点球大战前给的小纸条。 便条上写着科隆大学50名精英分析的阿根廷队球员踢点球的习惯和方向,以此取胜。 目前德国足协与软件公司SAP合作,建立了两套升级版大数据系统[3]。 这次选手和教练不用小笔记,直接用iPad Pro实时用图形和视频分析每个对手选手的攻防特点、队伍阵型和踢球习惯。 这些新一代选手——可能从小就受到玩电脑游戏的影响——因为爱读数据,经常使用软件,所以德国队一遇到点球决赛就能继续获胜……但是,进入决赛

其实,我认为大数据的预测和大数据的指挥有本质的问题。 数据只代表以前的经验。 人类作为有自由意志的动物可以改变! 如果你知道我踢点球的习惯——更确切地说,我知道我踢点球的习惯——我面对你的时候应该改变习惯吗? 我能多练习一下罚球的踢法吗? 其实,根据对策论,最好的方法是,我有时改变也不变,不能让你推测。 而且“靠不住”难道不是体育运动最大的魅力吗?

我认为大数据的真正价值不是预测和操作,而是分析和理解事实。 例如,有人认为欧洲杯比世界杯精彩。 因为欧洲是强队,世界杯有很多政治正确、热闹的弱队。 那有道理吗? 这个问题让粉丝群喝啤酒聊一晚上也没用,用数据说话很有意义。 这里的难点是,从数据的角度来看,什么是“了不起”。

《纽约时报》网络版有[4],有人用几个指标来定义精彩的。 一场比赛的进球差越小越精彩。 总进球数越多越棒。 射门次数、传球成功次数、顶级传球成功次数、球队获得球权后平均射门次数,都越多越精彩。 根据这些指标分析,欧洲杯至少像世界杯一样精彩,过去五届欧洲杯的平均指标与世界杯的差距很小。 另一方面,在欧元2012和2014世界杯的情况下,从进球差和传球成功数这些重要指标来说,欧元2012比世界杯精彩。

虽然可以质疑这些指标的合理性,但这些指标至少是可操作的,很难找到更好的方法来说明问题。 例如,球迷总是怀疑梅西和C罗在俱乐部比赛比在国家队比赛好,但知名预测网站FiveThrityEight用数据解释[5]。 这两个人,特别是梅西与其他明星相比,在国家队和俱乐部中是首屈一指的人物,但在俱乐部中的作用确实很大。

数据不仅能平息争论,还能发现隐藏的真相。 英超联赛是世界上最强的联赛,但英格兰队为什么不行呢? 《经济学人》年前的文章[6]数据分析显示,那是因为英格兰球员在联赛中不是“角逐”。 因为最有创意的传球和组织由外国选手承担,比不上他们。

这个重要的数据是英格兰队可以创造出每22分钟能带来射门的重要传球。 这个成绩相当于超级联赛的埃弗顿队。 阿森纳这样的顶级球队每14分钟。

从这个数据中,不能得出英超应该限制外援的结论。 只有天才才能带来想象力的传球,但英国不生天才就没办法了。

作为只能隔岸观火的中国球迷,在本文最后呼吁,赶快归化孔卡进入中国国家队吧。

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[1] http://www.net imperative.com/2016/06/can-big-data-predict-Euro-2016-winner/canbigdatapredicteuro 206/2016 /美国有线电视网

http://www.MBE-intl.com/news /光-侧.视野! - 24 June 2016

[3] http://WWW.cn BC.com/2016/07/Euro-2016-Sap -和- German -谷歌-工作-开发-机器人

saheliroychoudhury|@ Sahel IRC-Thursday,7 Jul 2016

[4] http://www.nytimes.com/2016/06/15/up shot/Euro-soccer-just-as-good-as-world-if-no

[5] http://光纤以太网.com /功能/二线-消息高级代理/Jun 29,2016 ) don’

[6] http://www.economist.com/blogs/game theory/2016/06/br退出-图片石油长办公室,jun28th2008

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