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67从板球到冰球、棒球到篮球,体育项目的数字化转型正如火如荼地进行.
球会、球队、联盟、广播公司、场地运营商和运动员逐渐看到分析技术的价值,并正致力实现.
计算机视觉、机器学习、先进无线连接和可穿戴传感器等技术正改变运动员训练、比赛和经营事业生涯的方式.
但是,这种数据爆炸的情况正带来不同的新问题,包括如何最好地使用数据,以及如何以合乎道德规范的方式使用.
为了着手解决这些问题,根据我们预测,多个职业体育联盟将在2021年底前制定有关球员数据的收集、使用和商业化的新正规政策.
数据彻底革新体育运动如果对体育项目进行计量是可行的,则很可能已经有人、有地方在实行.
如今,视频分析技术和可穿戴设备(如系带、袖子、带子、环子和智慧织物等)可对数以百计的不同指标进行分析.
过去十年,分析技术在体育项目的使用慢慢地改变了一切行事方式,包括人才的物色和评估、运动员的训练和管理以及赛事在球场上的进行方式.
1数据和分析技术革命已开始令各类不同的体育领域之间的区别变得模糊,如电竞、虚拟体育、游戏、播送、梦幻体育、博彩和现场体验.
随着数据和分析技术在体育领域的使用日渐成熟,行业不单要解决使能技术的问题,还需要解决有关数据权管理、隐私、监管、变现以及体验体育的新方式.
世界各地几乎所有大型职业运动队都有聘用最少一名分析专家,负责找出任何可以提升球队胜算的优势.
在篮球项目中,视频采集和分析所产生的洞察增加了三分球投篮,并加强了对球员负荷管理的重视.
在棒球项目中,对有效和无效的方式进行了深入的统计分析,大大改变了投球手管理,增加了"布阵防守"战术的使用,并以全垒打墙取代小球战术.
如今,类似的分析帮助美式橄榄球球队了解如何处理第四次进攻机会,并协助足球队选择射门的方式.
超量化运动员技术、测量与体育事业DavidJarvis,KevinWestcott,andDanJones计算机视觉、机器学习、先进无线连接和可穿戴传感器等技术正改变运动员训练、比赛和经营事业生涯的方式.
68今天不同的是,数据收集和分析越发实时,且不仅在球场或体育馆内进行,而是全天候开展.
此外,现在可以同时计量身体内外的指标;位置、生物特征和生物力学的新层次数据正创造数以百计的新衡量指标,以供决策参考.
最后,计算能力、云技术、机器学习演算程序和高速视频能力的发展,使收集和处理数据的方法变得越来越强大.
在这一超量化运动员的时代,当前迫在眉睫的问题是如何从数据收集(较容易)产生切实可行的洞察(较困难),再实现潜在变现(确实困难),并同时保护运动员权利,确保公平竞赛和竞争能力,以及满足联盟、球员和所有者的经济需求.
疫情下的"新常态"新冠疫情期间,体育联盟和球队一直努力定义他们的新常态.
各类联盟已调整了他们的赛事时间、地点和方式,力求保持球员、教练和员工安全和健康.
有些球队采取"隔离区"措施(即单一场地比赛),在没有现场观众的情况下继续比赛,或者实施有限出行和严格的行为规则.
此外,许多联盟和球队也在借助新技术进一步提升防护.
在美国,职业篮球联赛(NBA)和女子职业篮球联赛(WNBA)都让球员在佛罗里达州的锦标赛期间佩戴Oura指环,帮助监测他们的体温、呼吸率和心率,从而确定健康风险.
2高尔夫球PGA巡回赛也使用了类似的技术,并获得满意成效.
一名球手使用了Whoop健身追踪手带,发现睡眠期间的呼吸率有重大变化,促使他在无征状的情况下也接受新冠病毒测试.
3他的测试结果为阳性,并退出了比赛,从而保护了其他球手.
巡回赛如今已为球手广泛提供Whoop手带.
德国足球甲级联赛(德甲)以及美国职业橄榄球大联盟(NFL)和NBA也在使用设备来监测社交距离情况和进行接触者追踪.
4这些技术在新冠疫情发生前已经存在,但疫情加速了有关技术的使用,让其有机会向大众证明成效.
运动员已日益接受追踪技术,因为他们开始喜欢对自身健康和表现有更深的了解和掌控.
与此同时,球队和联盟也欢迎额外的数据,以帮助做出健康和安全决策.
展望未来,新冠疫情驱动监测技术涌入体育领域的情况,引发了一些值得深思的问题.
除了表现数据外,运动员是否会让其所属的组织进一步追踪他们的卫生与健康数据他们是否会接受在睡眠、休息以及球场上都被持续监测这次疫情过后,监测是否可帮助防止其他传染病通过更衣室途径爆发上述问题和类似事项表明了职业体育项目收集和使用运动员数据的做法正有待加以讨论和治理.
69现况在本文中,我们将集中探讨运动员一般被收集的两大类数据:位置/追踪数据.
位置/追踪指标从三个维度计量球员(或球或其他物件)在球场上的实际位置.
这类数据可包括位置、加速、侧向运动、速度、跳跃高度等衡量指标,通过视频分析技术或传感器配合全球卫星定位系统和地面无线网络收集数据.
生物特征数据.
生物特征数据指来自球员的任何生物信息.
衡量指标可包括脉率、血糖或血氧量水平、排汗率、睡眠节奏等.
部分生物特征数据(如心率)已被使用数十年;现在,通过数字传感器和普适性的低时延通信网络,可在更多的物理位置以更快的速度测量更多指标.
注:以上清单并非详尽无遗.
资料来源:德勤分析DeloitteInsights|deloitte.
com/insights头部头部冲击眼球运动旋转加速度身体实时位置动态追踪皮肤温度肌肉压力/疲劳体内心率呼吸率血氧量和/或血糖水平核心体温睡眠时间和质量荷尔蒙水平手臂挥臂速度手肘受力腿部覆盖距离加速率/减速率步幅最高速度跳跃高度脚部接触时长触球次数图1技术大大地扩展了追踪和测量运动员的方法70量化运动员的市场多样化且分散,传感器技术、计算能力、数据存储和先进分析技术都有广泛的选择.
这些技术的供应商除了有"体育技术"公司(如Catapult、KINEXON、StatsPerform和Zebra)、科技巨头(如亚马逊云服务、IBM和SAP),还有大量的初创企业.
近年来,整体体育技术市场也吸引了大量创投关注,2014年至2019年末,全球交易和融资轮数共超过3,000宗.
5全球各地绝大多数大型体育联盟也以不同方式使用上述技术和方法.
在使用过程中,他们的目光并不局限于技术本身,而也放眼于如何在技术的使用与球员和教练的需求之间取得平衡.
例如:自2014年,NFL开始在球员的护肩、球和球场内不同区域使用无线射频识别(RFID)标签.
6每个球队也可从该系统获得自己的原始数据,按自身需求加以分析和使用.
美国国家冰球联盟(NHL)多年来一直在进行冰球和球员追踪试验.
在2020年的全明星赛上,联盟展示了有关技术的最新迭代后,即开始全面结合采用.
7澳大利亚澳式橄榄球联盟过去多年一直在赛事中使用位置传感器和心率监测器.
8他们甚至利用数据进行赛中调整.
2017年,美国职业棒球大联盟(MLB)批准球员自愿使用Whoop手带来追踪信息,以便日后更好地了解自己的表现.
9与其他获批准的可穿戴设备一样,该手带也可让球员计量臂部受力等因素.
10这些技术的供应商除了有"体育技术"公司(如Catapult、KINEXON、StatsPerform和Zebra)、科技巨头(如亚马逊云服务、IBM和SAP),还有大量的初创企业.
71美国奥林匹克与残疾人奥林匹克委员会的表现提升项目ScottRiewald是美国奥林匹克与残疾人奥林匹克委员会(美国奥委会)高表现项目的高级总监,负责为美国奥委会各技术、创新以及数据和分析团队构建能力和提升他们之间的协作.
他一直在加强这些不同群组的联系,而据他表示,他现在"正努力地拉近大家的距离,以建立统一的数据使用方法,为奥运和残奥运动员提供支持.
"11五年前,美国奥委会意识到他们在数据和分析技术方面还未达到他们想要和需要的水平,并决定将战略重点放在扩展有关能力的机会.
该会与数千名来自不同体育项目的优秀运动员合作,让组织获得大量数据,从而有机会发掘"隐藏洞察".
12Riewald和奥委会也与不同奥运和残奥国家管理机构合作,共同建立最佳实践,提升数据和分析技术的一致性,以及对使用哪些技术提供建议.
美国奥委会运用"运动员360"表现管理平台来收集和分析运动员数据.
该系统兼容不同平台的设备,可容易地收集来自不同体育项目、不同来源和不同技术(如可穿戴传感器)的数据.
在未来两、三年,Riewald和奥委会的目标是能够以侵入性较低的方式收集更多的数据.
例如,Riewald指出了由西北大学麦考密克工程学院罗杰斯研究小组首创的皮肤黏合式电子装置.
13运动员配戴有关设备后,可以非侵入式方式测量排汗率、电解质流失量和血糖水平等对表现有影响的指标.
随着美国奥委会的能力渐趋成熟,他们不再单单局限于数据收集和整合,并正寻求为所有运动员发掘有意义和具影响力的洞察.
Riewald希望利用数据更好地了解因果关系,即特定结果发生前的表现指标是怎样,从而更好地确定"成功之道".
14他的团队很努力地让运动员和教练了解数据收集和分析的重要性.
他们希望明确价值主张,传达信息,从而引起好奇心,最终助推积极的行为转变.
Riewald强调说:"从收集数据所得的成果,要能助力思考传达信息的方式,从而实现行为转变.
"Riewald非常关注这些发展对隐私、安全和道德的影响.
每天都有越来越多的技术可用来监测运动员生活的方方面面.
训练师和教练可能可以每时每刻追踪运动员的一切.
Riewald表示,为平衡效益与风险,组织需有明确的理由来监测运动员,且必须向被监测者证明有关价值.
他警告说:"即便你可以测量某些东西,不意味着你应该这样做.
我们必须拿捏好分寸.
我们希望提供相关的数据,为运动员的健康和表现带来积极影响,而不让运动员和教练面临数据过载的风险.
"1572超量化带来的竞争优势著名自行车教练DaveBrailsford爵士曾表示:"我觉得我们应该从小处着想,而不是从大处着眼,并致力通过聚沙成塔,实现持续改进.
"16从人才物色、培训、赛前准备、比赛过程、赛后分析到休息和恢复的整个体育生命周期,超量化正帮助球队、联盟和球员发掘有关效益.
其中三个领域在短期内有望开展进一步创新:人才物色.
如果球队要对一名球员进行重大的财务投资,将要确保该球员具备成功所需的技术、原体能、健康状况和心理素质.
新冠疫情爆发之后,这一过程正越趋虚拟化.
除了传统的现场评核,球队在发掘人才的过程中越来越多地使用自动化视频分析以及位置和追踪数据.
有关发展有助于扩大职业球员人选范围,包括球探可能因未能出行而发掘的潜在球员.
举例说,一名职业橄榄球候选球员由于受伤和新冠疫情无法出席传统的选拔活动,因此他提交了学校赛事的球员追踪数据,以证明他在现实环境可达到的速度.
17在不久的未来,预计将加入更多生物特征数据,以扩展健康数据量,从而预测长远表现.
有一天,球队将可从球员中学和大学时参与的青年体育项目获得其生物特征数据.
尽管数据不大可能完全取代传统的评估方法,但将成为越来越重要的一套客观衡量指标.
赛中决策.
如今,大部分生物特征数据的收集和分析在培训和练习过程中发生,或是用于赛后评估,在实际赛事中的使用仍未普及,即便已收集赛中数据,一般也不会让教练用来做出任何即时决策.
事实上,有些联盟禁止赛中收集和使用生物特征数据,除非已获联盟明确批准.
另一方面,赛中位置和追踪数据已受到广泛使用.
诸如NFL、NHL和墨西哥足球联赛LigaMX等联盟也在一定程度上使用有关数据,并对赛事战略的成效有了更好的了解.
18随着球队的经验日增,且数据收集变得更容易,分析速度更快,帮助教练和经理人指导球队的实时分析技术可能将发挥更大的作用,从而确定谁有受伤风险、谁已开始筋疲力尽、谁偏离了预定位置以及谁准备好担当重要角色.
减少受伤.
对许多运动员和球队而言,能够预测哪些情况可增加受伤风险是梦寐以求的"圣杯".
对球队来说,这可为他们带来更多胜局和收入;对运动员而言,则作为帮助他们扩展事业和提升收入潜力的信息.
要更有效地预测受伤,必须计量适当的恢复时间和睡眠量,以帮助平衡施力和拉力.
相关的潜在效益广泛:一项研究估计,2019年,NFL因球员受伤而损失超过5亿美元.
19所以无疑NFL最近与亚马逊云服务合作,利用机器学习和计算机视觉技术以及多个不同数据集,以获得有关头部和其他损伤的洞察.
20从计量到变现运动员的超量化有助于提供更有效的培训,提升竞争力,帮助明星运动员保持健康;组织也深知这些效益可帮助提高入座率,吸引更多赞助商和提升广播收视率.
73也许更加困难的是,要确定数字革命可如何为球队、联盟和球员自己创造新的收入来源.
尽管小型体育项目正在开展创新,许多大型联盟刚开始测试如何将球员的生物特征和位置数据变现,有些联盟甚至已禁止将球员数据作商业用途.
要制定明确的数据所有权政策,提供公平合理的收益分配,以及确保球员受到保障,当前仍有很多工作要做.
但是,由于将球员表现数据变现的可能性太大,预计将鼓励各相关方在中、短期内开始着手解决以上问题.
我们预计以下领域在未来数年内将进行试验和创新:球迷参与.
联盟和球员协会可与广播公司和场地运营商合作,利用球员数据提升球迷体验,并为球迷打造参与体育项目和与运动员互动的新方式.
此举或可产生新的直接收入来源,创造新的市场和赞助机会,和/或对已有收入来源带来光环效应.
举例说,职业壁球协会(PSA)与SportsDataLabs合作,于直播时实时追踪和显示球员的心率.
21目的是让球迷更好地了解该运动的体能特性,以及使赛事更加刺激;生物特征数据产生的任何收入由联盟、球员和合作伙伴摊分.
22同样地,手球联盟LIQUIMOLYHandball-Bundesliga与KINEXON和ContentStadium合作,在运动场和各社交媒体平台直播实时球员表现信息.
23授权许可.
让球员和联盟赚钱的另一方法,是向梦幻体育联盟、体育博彩公司、广播公司以及保健与健身公司等机构组织发出球员数据的授权许可.
2017年,NFL球员协会与Whoop达成协议,其中包括同意让球员出售其经可穿戴设备收集的个人健康数据.
24许多联盟已与体育博彩公司开展战略合作关系,如PGATour与DraftKings以及NBA与WilliamHill,为更多新机会提供基础.
25当前也存在其他类型的机会:美式橄榄球联合会盟在短暂的运作中与米高梅合作开发一款应用程序,可在比赛期间下注,赔率根据球员可穿戴设备所得的数据而调整.
26WNBA清楚地看到这些机会.
据该联盟最近与球员签订生效的劳资协议,他们意识到数据收集和使用的可能性,表示:"可穿戴设备和其他赛中技术的使用在增强广播、差异化球迷体验、球员健康和收入创造方面为WNBA带来独一无二的机遇.
"27主要考量因素的比较任何提升运动员表现或增加体育经费的机会显然备受追捧.
然而,任何新兴技术或方法的改变都会带来后果,有些是意料之内,有些则不是.
如要实现超量化,我们认为需要解决三个关键领域:数量或质量.
教练及其员工传统上依赖直觉和经验.
直到现在,有些人比其他人更广泛地使用分析技术,自行在数据与直觉之间取得平衡.
凭借新增的位置和生物特征数据,分析技术变得更复杂,洞察也难以传达.
为了提高数据的效用,必须做大量工作来确定最关键的指标,即哪些数据将发挥真正作用,哪些数据只会造成干扰.
此外,对于是否相信数据而非亲眼所见的结果,当前仍74存在争议.
一代球员的魔力是否有方法准确地量化最后,有些人担心过度分析将减低项目带给球迷的娱乐性,实质上"破坏"了体育项目.
举例来说,MLB广泛使用分析技术,使赛时更长,动作更少(多了三振球和全垒打).
28表现或隐私.
关于谁最终拥有球员数据(包括球队可收集的任何敏感健康信息)存在很多问题.
美国很多职业体育联盟在与球员协会签订的劳资协议中制定了有关这一问题的指引和规则.
有关规则订明球员数据的收集方式、数据的收集和使用是否属自愿性、数据的保护方式以及使用范围.
有些联盟也设立了传感器和可穿载设备委员会,负责批准设备和数据的使用.
举例来说,NFL表明"每位球员拥有传感器所收集的个人数据",29NBA的劳资协议则表示"球员可完整地获取经获批准的可穿戴设备对其收集的所有数据".
30但是,尽管这些协议有提供某程度上的保障和利益,但由于劳资协议属长期性质,可长达数年,因此不一定能配合技术发展的速度和潜在商业机会的快速发展.
这场争议的焦点在于什么对球员最好.
许多运动员对利用可穿戴设备收集他们的数据(尤其是生物特征数据)感到不自在.
有些运动员觉得自己是实验的一部分,有些则担心即使禁止生物特征数据的使用,但有关数据的收集可对合同谈判带来偏差.
此外,也有运动员忧虑所需进行的数据收集将逐步干涉到工作以外的活动(如睡眠).
"红牌项目"是这种冲突情况的示例之一:英国数百名退役和现役足球球员起诉体育博彩公司和数据处理公司,指称他们非法从球员统计数字获利.
31该诉讼的细节仍在逐步流出,但结果将可能决定有多少类型的球员数据可作商业使用以及谁可最终获利.
博彩或禁止.
据估计,到2024年,全球体育博彩市场规模预计将高达1,500亿美元.
32随着2018年美国《职业及业余体育运动保护法》的废除,以及体育博彩在多个美国州份的合法化,美国联盟尤其渴求挖掘新的收入来源.
33这一潜在市场带来的一个新问题是,人们有可能利用个别运动员的数据来进行博彩,例如通过生物特征和位置数据来设定赔率,或对脉搏、最高速度和加速等特定指标投注.
34这样的使用可能会引起球员强烈反对,他们可能会认为这是对隐私的严重侵犯,但是,如果他们可大大地从中获利,则可能另作别论.
美国伊利诺伊州已率先禁止在体育博彩中使用生物特征数据,除非相关球员协会允许.
35尽管人们对这类博彩有所渴望,但细节决定成败,球员、联盟、工会、立法者和商业企业必须共同商讨决定最佳的做法.
75小结在不久的未来,球迷坐在体育馆或球场抬头看记分板,查看实时球员最高速度或各球员在赛中的体力消耗水平排名,可能将会成为过时之事.
同样的信息也可以向在家的观众或在社交媒体上直播.
在家和在现场的球迷都可通过移动设备以真实或虚拟货币对下场赛果投注,赔率则受位置和生物特征数据影响.
在理想情况下,这一切都应得到各相关方之间的妥善协定,包括保证数据收集属自愿性、保护球员权利、确保适当保持数据安全和隐私,以及制定详细的授权许可和报酬规则.
由于新兴的超量化市场格局在短期内可能会变得更加复杂,因此处理以上问题时必须十分谨慎.
YojiBerra有一名言道:"如果你不知道要去哪里,你可能无法达到要去的地方.
"以下是一些有待明确的关键问题:自动化视频分析、传感器技术和机器学习等计算机视觉的进步将如何加速先进技术的发展球员通过分享个人和表现数据所获得的经济利益是否足以吸引他们分享数据各类体育项目的球员与联盟之间是否能针对私人和敏感信息的收集、使用和变现达成一份标准协议表现数据最终可如何用于提升现场和远程球迷的体验要实现体育项目超量化的目标,运动员必须成为每个决策和每次对话的中心.
运动员、训练师、教练、球员代理人和代表以及企业高管必须了解使能技术和负责任的使用.
数据收集者和使用者将要令人信服地展示数据的价值并加以有效传达.
运动员将要确保数据的分享与周全应用是符合自己的最大利益.
最重要的是,各方之间必须建立与维持信任.
互信是充分实现潜在效益不可或缺的要素.
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