艺术家雷维尔(G ilesRevell)运用数据分析公司Prozone采集到的独家比赛数据，创作出了一系列以今年欧冠决赛为主题的图画。 这是决赛下半场两队活动的图示。大突起表示进球；较高的脊状物表示触球；较短的脊状物表示传球。

　　这张图展示了决赛中一切活动在场上发生的地点。左边是曼联，右边是巴萨。右边密集的突起表示巴萨的活动比曼联要频密得多。

　　利物浦和阿森纳访华，他们的球员在训练和比赛后脱下外衣，露出缠绕在胸部的黑色背带，那是一个测试心率的高科技设备。对于欧洲俱乐部来说，采集球员的各项身体指数，统计球员在比赛中各项数据，已成为评判球员的重要依据。

　　这是一场被称为“足球数据革命”的划时代变革，它从未真正在你面前发生，而是在各家俱乐部的实验室里和电脑上完成。它从什么时候开始，又将走向怎样的未来？欧洲第一足球记者西蒙·库珀走访了体育数据的诞生地美国和多家英超俱乐部，揭示了这段历史。

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　　数据左右球员交易

　　曼城雇用了庞大数据团队

　　曼城首席球员数据分析师凯文·弗雷格为我做了一些专业的分析，就如同来自投行的那些“数据狂”。最近令他兴奋不已的一件事是，曼城已经获得了英超每个球员的数据。

　　最近，我拜访了曼城位于卡灵顿村安静的训练基地。那是一个阳光明媚的早晨，雇员们在门外清洗球员们的SU V和跑车。

　　阿布扎比财团如今是曼城的老板，他们买下俱乐部之后所做的一件事就是雇用了一个庞大的数据分析团队。在大楼里我邂逅了弗雷格，卡灵顿之外很少有人听说过他的名字，但弗雷格却是英格兰足球数据革命的一位主要推手。在公众和媒体尚未觉察之时，俱乐部的决定早已被球员数据分析所左右———特别是在球员交易上。许多俱乐部正是由这些隐匿在小黑屋里的统计学家，来绘制这个夏天转会市场的蓝图。

　　想想，当你想签下一名攻击型中场，这人传球成功率得高于80%，上场次数有保证，弗雷格在他的笔记本电脑里敲入这两项条件，英超球员里符合这个标准的球员肖像就跳上电脑屏幕。有两个显而易见：阿森纳的法布雷加斯和利物浦的杰拉德，你不用数据分析都知道他们是很棒的。但在他们之外还有几个令人意外的面孔：纽卡斯尔的凯文·诺兰。这些数字不足以说服你立马抢签他，但会促使进一步深入观察。

　　近几年，在多次失败的尝试之后，英超大俱乐部终于发现真正有效的球员数据分析方法。弗雷格举例说：“T O P4球队前场最后1/3区域内有更高的传球成功率，在本队买入特维斯、大卫·席尔瓦、亚当·约翰逊和亚亚·图雷之后，过去六个月，我们在最后1/3区域的传控球能力提高了7.7%。”

　　而数据分析并非他们加盟球队的必要条件，弗雷格声明。事实上，也不排除有其他俱乐部比曼城更依赖数据分析。

　　“我们现在大约收集了12000场到13000场比赛里的3200万份数据点。”今年二月在斯坦福桥空荡荡的看台上，迈克·福德，切尔西的球员数据分析总监告诉我。

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　　数据革命先行者

　　弗格森被误导卖掉斯塔姆

　　弗雷格说：“我们会观察，如果后卫将界外球解围，球会落到哪里？好，这里就是球最经常落入的区域。没错，那我们就会安排自己球员站在那里。”

　　也许从第一台个人电脑诞生开始，就有足球领域的先行者尝试用数据评判球员，其中一个当属后来阿森纳的主教练温格，他有经济学学位和敏锐的数字嗅觉。1980年代末，温格作为摩纳哥的主教练已经开始用一款由他的朋友发明的叫“TopScore”的电脑程序；另一位不太显眼的先行者是伟大的、嗜饮伏特加酒的乌克兰主教练洛巴诺夫斯基，我1992年到基辅时，洛巴诺夫斯基的御用科学家，阿纳托利·泽伦特索夫教授让我玩了一些基辅迪纳摩开发的用来测试球员的电脑游戏。当时洛巴诺夫斯基说过一席话，大意是“一支犯错率不超过15%-18%的球队是不可击败的”。

　　更大的突破发生在1996年，当O PTA指数公司开始搜集英超联赛的“比赛数据”之后———德国作家克里斯托弗·比尔曼在他所著的足球与数据先锋性著作《足球矩阵(D ie Fussball-M atrix)》一书中这样阐述。第一次，俱乐部得知球员每场比赛跑多少米、铲多少次球、传多少次球。其他数据公司也逐渐进入市场，足球教练开始看这些数据。2001年8月，曼联主教练弗格森突然把后卫斯塔姆卖给拉齐奥，令人觉得诧异。有人揣测弗格森是对荷兰人刚出版的那本愚蠢自传做出处罚，实际上，尽管弗格森没有公开谈论过，但这次转会部分原因正是出于比赛数据分析。通过分析，弗格森认为斯塔姆的拦截能力大不如前，他断定这位29岁的后卫已经在走下坡路，所以决定卖掉他。

　　后来弗格森承认这是一个失误，就像最初许多研究比赛数据的足球人一样，教练们也被数据误导了。斯塔姆一点没有滑坡，他在意大利又踢了几年好球，这桩交易是足球历史的里程碑之一：很大程度上被数据驱使的一次转会。

　　在阿森纳，温格接受了新的比赛数据。他曾说，在一场比赛后的第二天早晨，他就像一个需要嗑药的瘾君子：必须拿到电子数据表。大约从2002年开始，他总是在比赛末段替换下前锋博格坎普，博格坎普当然要找温格抱怨。“然后他就摆出数据。”博格坎普后来透露，“‘看，丹尼斯，70分钟之后你的跑动少了，速度也降低了。’温格真是个足球教授。”

　　很少人会把数据分析和西汉姆联队的新任主帅“大山姆”阿勒代斯联系到一起，然而，他石器时代的长相下隐藏着专业的头脑。球员时代，阿勒代斯在佛罗里达的坦帕湾待过一年，在那里他被美国体育界运用科学方法和数据分析的方式迷住了。1999年他成为博尔顿主帅，由于买不起最好球员，他转而聘请优秀的统计人员。他们挖掘出了一项让阿勒代斯欣喜不已的统计数字。“平均每场比赛，皮球会在两队之间易手400次。”切尔西的福德说，当年他正是在阿勒代斯手下开始自己的足球事业。这句话直接体现了失去球权后迅速回防到位的重要性。

　　数据让阿勒代斯找到简单易行的进球来源：角球、界外球和任意球———博尔顿有45%-50%的进球来自定位球，相比之下联赛里的平均比率约为1/3.

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　　足球将变成科学

　　《魔球》令足球人茅塞顿开

　　在数据的帮助下，小球队运动家的表现远超想象。波士顿红袜队运用“魔球”方法赢得两次职棒大联盟冠军，而它的老板亨利就是个在商品交易中发家的“数字男”。

　　2003年，足球的数据革命从大西洋彼岸获得了新的动力。迈克尔·刘易斯发表了关于棒球的创造性著作《魔球(M oneyball)》，英国足球圈的一些人读后茅塞顿开。《魔球》叙述了奥克兰运动家队总经理比利·比恩如何运用新的数据统计来评估棒球运动员。

　　今年二月，我在奥克兰体育场拜访了比恩。比恩很乐于谈论足球数据革命———很快，我们就能在电影《魔球》中看到由布拉德·皮特扮演的他了。正如过去十年的许多美国人一样，比恩以一种宗教狂热式的热情接受了这项盛行于欧洲的运动。

　　比恩坚信，足球会和棒球一样变得“更像一门科学”：“假设率性而为可以保证30%的时候是对的，若你能找到取得35%的正确率的方式，那么你就创造了5%的差额。而在体育界，这5%将足以影响胜负。”比恩的想法是，如果运用数据能让你占优，那所有人都不得不这么做。

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