卡内基梅隆大学彻底改变体育分析：开拓数据驱动的竞争优势洞察

安德鲁·科塞利

（图片来源：StockSnap，来自 Pixabay）

今天的体育分析师可以获得比以往更多、更好的数据。卡内基梅隆大学的专家正在将这些数据转化为洞察力，利用统计学和数据科学帮助专业团队获得竞争优势。

卡耐基梅隆大学统计与数据科学系助理教学教授兼卡内基梅隆大学体育分析中心主任 Ron Yurko 表示：“每十分之一秒，NFL 的下一代数据芯片都会提供有关每个球员在场上位置的信息 - 他们移动的方向、移动的速度。”

追踪场上球员的范围超出了 NFL。

罗恩·尤科（Ron Yurko）（图片来源：CMU）

“美国职业棒球大联盟拥有美国职业棒球大联盟每一次挥杆的信息，”尤尔科说，他也是美国国家橄榄球联盟的学术合作伙伴。 “在棒球和篮球中，他们拥有所谓的‘姿势骨骼数据’，我们可以在每一瞬间知道肘部、肩膀、膝盖骨在三维空间中的位置。”

当然，从球队老板、经理和教练到分析师、投注者和球迷，每个人都想回答的问题是如何处理所有这些数据。继续阅读独家技术简介 采访尤尔科（Yurko），为了篇幅和清晰度进行了编辑，他确切地知道如何处理这些数据。

技术简介 ：你们使用什么样的技术来收集这些数据？您能简单地解释一下它是如何工作的吗？

尤尔科 ：我们不会亲自在卡内基梅隆大学收集数据；该数据来自 NFL。

NFL 场上每个球员的肩垫上都有芯片。它们每隔十分之一秒就会了解自己在球场上的位置；他们移动的速度有多快；他们移动和改变的方向；他们在比赛过程中如何加速。然后，作为研究人员，我们将获得这些数据——无论是通过与 NFL 的合作还是发布他们提供的数据——并且我们将对其进行研究。我们能从中得到什么新的见解？而我们的学生，他们将从事这些项目，他们将参加 NFL 的年度大数据碗比赛，然后这会带来工作机会。

在大学水平上，发生的情况是他们没有大学橄榄球运动员肩垫上的芯片，但你有数量惊人的视频。使用计算机视觉人工智能技术，我们可以将该视频转换为来自 NFL 芯片的非常相似的数据类型。 NFL 球队现在正在使用的是所有大学橄榄球比赛中相同类型的丰富跟踪数据；他们用它来确定他们应该选拔的球员是谁。

技术简介 ：您能谈谈他们使用的一些芯片吗？

尤尔科 ：在 NFL，这些是 RFID 芯片——在 NFL 体育场内被接收的红外信号。 NFL 真正提供极其丰富的数据的是本地定位系统。除此之外，现在 NFL 也加入了美国职业棒球大联盟和 NBA 的行列，他们在体育场周围拥有完整的摄像系统。 NFL 在过去的一年里，他们使用这个摄像系统，我认为是鹰眼，来捕捉球在哪里标记第一个下线——球是否越过第一个下线——而不是处理老式的链条。现在，由于他们如何拿起足球，这可以自动化。

通过同样的技术，NFL 现在可以在几分之一秒内获取运动员的手、肘部、膝盖的位置——球场上橄榄球运动员的完整骨骼代表。该技术现已存在并正在 NFL 中使用。它已被美国职业棒球大联盟球队和 NBA 球队使用多年，但我们现在也看到它在其他体育项目中也出现了。

技术简介 ：您认为哪个联赛拥有最先进的技术？

尤尔科 ：我想说，在这一点上，美国职业棒球大联盟。它可能是技术和统计数据使用中最先进的——《点球成金》是 2000 年代初关于奥克兰运动家队使用数据的著名故事。

因此，美国职业棒球大联盟球队绝对是最早思考如何整合技术并使用统计模型、机器学习来了解如何评估球员的采用者。你不仅可以从球队身上看到这一点，也可以从球员本身身上看到这一点。

球员们将前往这些投球实验室——他们使用高速摄像机，了解当他们改变棒球的握力时会发生什么；这如何改变力、飞行路径和运动；设计新的球场。他们实际上正在利用所有这些技术和数据来成为更好的玩家。所以，棒球相对于其他运动来说是领先的。

在 NFL，当 2017 年开始使用芯片跟踪数据时，这引发了一场军备竞赛，现在 NFL 球队开始聘请数据科学家、机器学习工程师，来真正弄清楚如何处理所有这些信息。

技术简介 ：我读到的那篇文章引用了您的话，“NFL 的下一代数据芯片每十分之一秒就会提供有关每个球员的位置、速度和方向的信息。现在的问题是如何处理所有这些数据。”好吧，我的问题是：答案是什么？您如何处理所有这些数据？您的下一步计划是什么？离开这里你要去哪里？

尤尔科 :这个问题问得好。作为研究人员，我们一直在研究的内容以及我们所知道的 NFL 球队正在使用的内容是，我们如何描述我们所观察到的运动特征，并了解什么是高价值运动类型、高价值站位，例如，哪些防守球员在接球手跑动时对他们进行最佳覆盖。这些是我们以前在传统的盒子分数中无法获得的统计数据。如果你有一个防守者来掩护接球手，如果他们是一个出色的防守者，四分卫从来没有试图传球，他们就永远不会被拦截，他们永远不会被铲断，他们永远不会有任何计数统计数据。

文字记录

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00:00:28 这是我们在卡内基梅隆大学的研究和教育以及各种活动的中心。我们的学生已经真正符合职业运动队和联盟正在寻找的个人类型的标准。现在，我们可以通过肩垫上的芯片了解足球场上每个球员的状态。所以我们确实每十分之一秒就知道他们移动的速度、移动的方向以及肩膀的方向。因此，我们作为一个团队的重点是建立统计方法，

00:01:02 机器学习方法、人工智能工具可以带来可行的见解。有了这个数据集，我们的分析是否足够有创意，以便我们能够找到有用的见解，为团队创造竞争优势？在一场比赛中，我们可以准确地预测他们将在场上的位置，他们将获得多少码。他们触地得分的概率是多少？正确的。这一切都需要相当复杂的方法论。体育对很多人来说意义重大。数据提供了另一种与这项运动联系的方式。

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