新华网：根据记者👱城島美紅获取到的最新🧐动态，中文有💎码在线视频将于2025年08月27日在新华网举⛹行隆重的开幕仪式。中了大💅奖全家团圆玩家的心声

近年来，布莱顿、布伦特福德🌻和利物浦等俱乐🤞部通过构建数据模型，在转会市场🚟上成功发掘出符合球队🧙体系的潜力球员。The Athletic发布专题报道，深入🧗剖析数据分析🥧在现代职业足球中的😩关键作用。

“足球里这些数据分析📲全是扯淡，对吧？”

当伊恩-格雷厄姆受邀协🏿助热刺引援团队时，他与时任🖥热刺高管、后出任利物🍩浦体育总监🚥的爱德华兹的初次会面可🙁谓火花四溅。“那场会议又臭又长，”格雷厄姆🚞回忆道，“我事后直接给老板打📴电话，说热刺肯定要🦃炒我们鱿鱼——他们明显把我们🖥当白痴。”但事实证明，爱德华🙋兹的咄咄逼人实则是检验工🎸作质量的特🌌殊方式。

这位数据专家🤭最终在🕚利物浦与爱德华兹、克洛普组🐾成铁三角，助力球🐄队问鼎英超和欧冠，并完成阵容革新。不过这段传奇的起点，恰如所有足球数据👕先驱的缩影——在质疑声中艰难破冰🤞。如今，数据分🛃析已深度渗透到球员招募、训练体系乃至足球术🕯语的每个角落。

最初的数🎠据分析工作往往始于🚑一个模糊的请求：“我们手头有很🐣多数据，可能有些价值，你看看🐻能发现什么”。前Opta分析师萨姆-格林回忆道，他在阿📇斯顿维拉任职期间，团队并没👵有设定具体目标，只是🔯单纯希望从数据中💤挖掘价值。如今🥝连普通球迷都在讨论“预期进球”（xG）和球员年龄等😷专业指标，可见数据分🎚析理念已经深入💲足球文化。

虽然Opta和Prozone等公司在1990年代末就开始采♑集足球数据，但真正的数💩据革命始于2000年代中期。当时面临💬的最大挑战是如何让人🈂们相信数据的价值。与🏠拥有数十年统计积累的棒球运🗜动相比，足球的😊数据记录显得十分匮乏。格雷厄姆回忆，他在热✳刺工作初期只能🤘获取两个赛季的数据，许多国外联赛的数据更👉是完全无法获取。

足球运动的复杂性➰也给数据分析带🚍来巨大困难。格林指出：“足球分📨析的难点在于22名球员的实时🕶互动。即使✔能收集到事件数据，后续分👻析的成本也相当高昂。”阿森纳前数据🔢分析师萨拉-鲁德补充道，就连“传球”、“争顶”、“解围”等基本概念💆都难以统一定义。“如果连传球的标准都🚼无法明确，建立复🌤杂模型就更加困难了。”

20世纪中后期，查尔斯-里普的理论对英💶格📫兰足球影响深远。这位先驱者在1950年代就⏱手工记录比赛数据，并得出长传冲吊是⏰最佳战术的结论。虽然🕦他的方法论具有开创性，但因其战术🔆主张过于偏颇🤥而备受争议。1980年代查尔斯-休斯继承并🔁发展了这一理念，导致英格兰足球风🍃格数十年停滞不前。格雷厄姆提到，前利🛴物浦主帅罗杰斯曾公🕔开批评这种足球理念的😄负面影响。

值得玩味的是，爱德华兹最终成♐为🦕格雷厄姆最坚定的支持者。这位曾在Prozone工作的分🈳析师深知传统统计方法的局限性。他提出：“有时候回传反而是最🧢佳选择”，但这种😁战术判断在🎞当时的数据模型中完全无🏪法体现。两人最著名的🌬分歧是对莫德里😮奇的评价：数据模型显示🎄这位克罗地亚中场只是中👃等偏上水平，而爱德华兹坚🥇持认为他是球队🐊最佳，事实证明他📳的判断完全正确。

早期🚀足球数据分析师除了需要过⏯硬的专业能力，还必🌹须掌握有效的沟通技巧。“你必须能用足球圈🚴的语言解释数据模型，让教练😩组和管理层真正理解。”格雷厄姆引用🔱诺贝尔物理学奖得❇主理查德-费曼的名言强调：“如果你不能🐫在五分钟内向✨酒吧服务员解释🦗清楚你的理论，那说明你自己都没搞📝明白。”

在阿森纳任职期间🎫，鲁德与🤺数据分析公司StatDNA保持了长⏹达十年的合作，为青训体系和🙈转会决策提供支持🔧。她特别指出，视频分析是弥合🏏数🏸据与实战认知鸿沟的关键工😃具，能🕐够直观呈现模型结论。当数据🧜分析结果与视频观察产生分🀄歧时，必须详细🌳解释其中的战术连😔锁反应。例如在分析“转移球”时，教练组真正关心的是〰传球后是否形成📜局部人数优势，而非简👡单的传球行为统计。

然而在某些传✒统俱乐部，数据分析师仍被视👶为“做无用功”的边缘角色。Statsbomb创始人特德-克努森坦言，部分保守🥜派管理层对数据持怀疑态度，只有用实际成🕝果“打脸”才能扭转观念。布伦👚特福德俱乐部就是成功典范——在缺乏引进顶👜级球员的财力情况下，他们依靠数据驱🐤动策略实现阶⏺梯式成长，用🏨有限投入创造了超值回报。

鲁德透露，阿森纳后期建立了💢由数据分析师、球探和教练组成🤦的三维评估体系，通过多🏓维度交叉验证🏰降低引援风险。她重点🗽介绍了俱乐部🥟自主研发的防守行为数据模型，这类关键信息在传统赛👥事统计中严🌟重缺失。该模型🤭历时五年才构建完成，却🎡为中后卫引援提供了前🦕所未有的决策支持，展现出定🚠制化数据分析的🎖巨大潜力。

足球数据分析的发🙏展历程可以清🚫晰地划🤘分为四个演进阶段：

第一阶段由博〰彩行业开创，马修-本哈姆和托尼-布卢姆🕣等先驱将数据应用于商业💕博彩领域；

第二阶段俱乐部😓开始重视内部建设⛱，各球队纷💟纷组建专属分析团队；

第三阶段迎来🍀市场化转折，Opta和Statsbomb等专业公司推📌出标准化数据产品，使中小俱乐部也💞能获得专业分析工🔓具；

第四阶段则因🚖追踪技术的突破，数🐸据分析正式进入球员身体机能🕕和运动🌲表现的物理维度。

颇具戏剧性的是，许多革命性的分🛅析工具🌑在诞生初期都遭遇冷遇。以预期进球（xG）模型为例，格林和鲁德几😝乎同时在各🍬自的工作环境中独立开🈷发出相似模型，这个如😋今被英国权威足球节目《今夜足球秀》频繁引用的核心指标🔷，当年却经👐历了漫长的蛰伏期。格林坦言：“我们当时开发预期📑进球只是为了更🌰准确地评估射门质📊量，完全没想到它日🖋后会成为行业标准——这个认🥙可来得比预期晚得多。”

数据分析🦕在足球领域的发展💸始终伴随💳着争议与挑战。克努森分享🤣了一个典型案例：德国转会市场😾网站因下调C罗的身价评估而♈遭到这位巨星在社交媒体上的“拉黑”。这反映出教练、球员和🏊经纪人往往难🎙以接受对自己不利的数🤧据结论。但作为专业分析师🥗，克努森态度坚🗄决：“我们必须坚持客📱观立场。如果客户要求修🏵改报告内容，我们宁愿放🎸弃合作机会。”

利物浦的🎄成功案例展示了制度🛄保障的重要性。格雷厄姆透露，俱乐部建立👔了完善的分析体系，确保评估的独立性。他们会坦率告知主💭教练克🤔洛普某位球员的技术短🦁板，并询问是否🤸在可接受范围内。克🛶洛普的回应颇具智慧：“只要球员具备突🖐出的核心优势，我可以接受他的某🏸些不足。”这种基于相互🤨尊重的沟通方式，为数🔶据分析赢得了信任空间。

组织🔁架构的演变也影响着数据分💄析的效能。鲁德指出，阿森纳早期🎏缺乏体育总监这一🕚关键职位，导致数据分析🌂团队难以发挥应有作用。如🦉今英超俱乐部普遍🏛设立了技术总监职位，本-纳普等具🤟有数据分析背景的专业人才开始🚫进入管理层。

关于数据分析的🎲未来发展方向，实时战术调整成🏠为一个热议话题。但鲁德持谨慎态度：“半场45分👬钟的数据量难以支撑重🚊大决策，人😿脑的识别能力在临场应🈁变中仍具优势。”她举例说明，早期尝试用实时🛵数据识别场上空🎵间的实验证明，人脑的直🎳觉反应依然更胜一筹。

训练质🍤量提升被视为下一个突💸破点。克努森特✒别强调高速摄像和雷🏘达技术在射门训练中🌂的应用价值：“这不仅🎚能够提高进攻效率，还能帮助中后🚛卫提🕣升关键长传的精准度。”

格🔈雷厄姆在总结时提出💯了一个发人深省的观点：“足球界需要保持‘逆向思维’的勇气。当年那些认为🛍欧洲球员不适应英格👽兰联赛的偏见，最终被证明是错误的。有时候，即使我们📥的判断可能出现失误，但敢于与众不同的👾思考方式，本身就是一种竞争优🥋势。”

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朝日瑠菜/岸田結衣/荒木瞳/Zufia

（青岛日报／观海新闻记者 城島美紅）