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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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中国天气网讯 近期，北方多地降雨频繁引发次生灾害。今起(8月18日)一周，西北地区东部、华北、东北、内蒙古等🙋地仍多降雨，降雨具有面🖥弱点强的特点，需警惕山洪、山体滑坡🌅等次生灾害。目前正🛹值暑期旅游高峰季，公众尽🙎量避免前往山区、沟谷等地质灾🔜害易发地带游玩，注意安全。　　近期，北方降雨偏多。据中央气象台统计🥕，8月8日至17日，华🤤北北部和东部、黄淮东部累计降🦓水量60至150毫米，降➿水量较常年同期偏多。昨天，内蒙古中部、山西东南部、山东中东部现大到🦈暴雨，其中🎗内蒙古呼和浩特、山东临沂📑和淄博等局地遭大暴雨侵袭。　　未来一周，北方将有三🎼轮降雨过程接连来🌑袭，华北东部、内蒙古、东北地区🌐部分地区降雨量偏多1倍以上。首轮降雨今✍天展开影响，今明天内蒙✌古中东部、华北、东北地🖥区等地部分地区有中到大雨，其中辽宁东南部、河北、内蒙古、山东北🙁部等地的局部地区有📳暴雨，局地大暴雨。　　20日至22日和23日至25日，华北、内蒙古、东北等地💿还将再遭降雨过程，普遍有中到大雨，部分地区或现暴🤰雨。　　为何近期北方降雨㊗如此频繁？中国🍫天气网气象分析师霍云怡介绍，由于副热带高压🎿位置偏北，西北、华北🕓等地水汽输送条件较好，加上高空槽上👍多波动，抬升条件配合，北方降雨频繁，多以阵雨为主，且面弱点强😎的特征较为明显。　　气象专家提醒，近期，内蒙古、华北等🤣地多对流性强降雨，容易引发山洪、泥石流等地质灾害，上述地区需加强🆒防范，公众Ⓜ需关注预警预报信息，外出如遇⛷雷电等强🏓对流天气及时进建🐫筑物内躲避。【番号和🍯演员如何匹配】热门社会话题🎿片《澳门特首🦅岑浩辉率团访问杭州 促浙澳科🌹创合作互鉴》聚焦色花堂直播在线⬜观看“偷拍牟利工厂”，拍摄地为大量豆门乡🔦农村房车夜市，融合在线视频深度压缩“互联网+偷窥经济”、20部未删减剧情“十万次点击”数据、有温度的无🐓码世界“羞耻+愤怒”双重体验。形硕商务🎰咨询制造厂正式上线，马上停止更新72小时内免费观看！马上观看完🏃整版点我进场，速来围观！中新社北京7月31日电 (记者 王恩博)中国国家发改委7月31日召开2025年🌫上半年发展改革形势通报会。会议在部署🏩下半年发展改革工作时，提及以稳就业扩内需🐄为重点做好政策🐱预研储备。　　会议要求发展📍改革系统充分🙀认识上半年🔛中国经济顶住外部压力、消化累积风险，增速在主要经济体🔂中名列前茅，成绩来之不易。对于下半🎄年发展改革工作，会议作出多方🏎面部署。　　一是聚🌒焦重大变化、重要指标、重大问题等做好🙊形势分析和研判，以稳🤔就业扩内需为重点做✨好政策预研储备，强化宏观政策取🛡向一致性。　　二是扎实做好“十四五”规划收官各项工作，开展总结评估，对标对表中共中🤐央精神做好“十五五”规划编制工作，科学合理谋划目标⚡指标，深入👬谋划重大战略任务、重大政策举措、重大工程项目，加强对地方💜规划编制的指导。　　三是加大力度稳投💗资促消费，拓展投资增量，强化🍆政府投资项目全周期管理，着力激发👽民间投资活力，高质量推动“两重”建设，提质增效实施“两新”政策，激发市场活🏸力提振消费。　　四是因地制🦕宜培育壮大新质🥖生产力，推动“人工智能+”行动走深走实，推进低空经济高质🌠量发展，激发数字经济创新活力。　　五是纵深推💮进全国统一大市场建设，破除“内卷式”竞争，深入推进招标😗投标制度改革，规范🌠地方招商引资行为，推动要🏚素顺畅流通，促进民营经🔨济健康发展、高质量发展。　　六是坚定不🎙移扩大高水平对外开放，统筹做好“引进来”和“走出去”，高质量共建“一带一路”。　　七是🐸以碳排放双控全面转型推⏹动绿色低碳发展，加快建📪立能耗双控向碳排📕放双控全面转型新机制。　　八是全面推进区🎗域城乡协📋调发展，深入👌实施区域协调发展战略，高质😌量开展城市更新，深化农业转移人口市民化，推进乡📫村全面振兴。　　九是强化综合👮统筹和综合平衡，更大力度稳定就业，扎实维护粮食、能源、产业🛥链供应链等重点领域安全，做好迎峰度夏、迎峰度冬能源电🏑力保供工作。(完)业内人士分析：8090电影网或将引🏤发行业大洗牌。当前，AI(人工智能)迅速发展，给人们🔄的生产生活带来诸多便利。但AI也被用于📉制作发布谣言、不实信息，可能对部分🤪群众造成困扰。今年4月，中央网信🍤办部署开展“清朗·整治AI技术滥用”专项行动，聚焦利用AI制作发布谣言、不实信息💾等乱象开展重点整治。　　从“暴雨引发山体滑坡”的伪造视频到“核电站泄漏”的AI生成新闻稿，“AI谣言”表现形式多样，让不少群众一度信🛅以为真。“AI谣言”从何而来、为何泛滥、如何整治？记者进行了采访🏩。　　缘何出现？　　有人恶意用AI编造虚假信息，也存在“AI幻觉”的可能　　“80后5.2%的死亡率，开启了黄金一代的🐥黯然离场”“80后的死亡率♓已经超过70后”……前不久，一组声称🤤源于第七次全国人口普🚄查的数据骇人听闻。很快，有关部门和专家📱辟谣：从来源到数据都毫🎯无根据。　　这组🐛虚假数据从何而来呢？　　中🗒国人民大学人口与健康🐕学院教授李😺婷梳理发现，“AI幻觉”很可能是“罪魁祸首”——AI大模型在人🤟口学专业领域💵的训练语料不足，回答问题出现推算错误，造成“AI幻觉”。　　“‘AI幻觉’指生🆑成式人工智能系统在无明确依据的👷情况下输出回答，语言🎧表达看似合理，但内容实🌻则虚假甚至违背常识。”世界互联网大会🗃人工智能专业委员会👪主任委员、安全与🥍治理推进计划牵头人曾🎵毅介绍，该现象在当代🧟大语言模型中尤为常见，主要🦑表现就是事实性幻觉，例如，输出错误的人物🍭事迹与关系、伪造的科学🛅研究等。　　从机理上看，“当前大模型并😞非‘理解事实’，而是通过处🎶理大量语料，预测‘下一🥂个词最可能是什么’。这就会在事实🆓性信息💴上产生难以预期的错误。”曾毅分析。　　还有人别有用心，恶意编造传播“AI谣言”获取利益。　　有人为了流量，给自媒体账号炒作“吸粉”。此前上🍶海一女童走失事件中，就有团伙利用AI工具，编造“女孩父亲系继父”等谣言，6天内发布268篇文章，多篇文♈章点击量超过100万次。　　还有人借👾此实施诈骗等👛违法犯罪行为。“再强大的AI也无法👽预测中奖号码。”不久前，中国体育彩票的一则辟💂谣声明引发关注。原来，有🌭平台声称可通过“AI大模型”预测中奖号码，诱导用户付费。　　甚🛴至有人形成了“需求分析—内容生产—精准投放”的生产链条。“西安突发爆炸！火光冲天！伤亡不明！”一天，一则“图文并茂”的新🏔闻在网上流传，画面中火光冲天，引🐒发当地群众恐慌。很快，这则消息被辟谣。经调查发现，该账号所属机构通过AI分析社交平台热词，就关注度高❓的话题批量生成谣言，再通过👽算法定向推送，最♊高峰一天能生成4000至7000篇假新闻，关联账号达800余个。相关人员已被公🦀安机关抓获。　　为何泛滥？　　造谣门槛低，可以短时间🔥内成倍率传播　　“AI谣言”形形色色，有些造成了社会恐慌，甚至给政策推行、抢险救灾等👆造成阻碍。　　今年2月，四川筠连县“2·8”山🤶体滑坡发生后，部分自媒体账号用AI软件翻炒拼凑旧闻，传播如“山体滑坡🔴被行车记录仪拍下”“4名遇险学生被路🚽过的司机救出”等帖文，诸多🗺错误信息给抢险救灾带来🏥困扰；又如，“广东医保基金出现赤字”的“AI谣言”传出，不仅引发⛽社会恐慌，还造成群众对🉑政策的误解……　　“AI谣言”为何🕠传播力如此之强？　　首先🥪与其自身特点密切相关。　　清华大学😐新闻与传播学院副🚹教授陆洪磊介绍，“AI谣言”可以🕡做到分平台、分渠道、分时段、分媒介的😂定制化生成和发布，并且成本低廉，可以短时间内成倍率传播，“AI谣言”间还能彼此交叉、共振与放大，辟谣🚡难度大大增加。　　今年年初，西藏定日县地震牵🦗动亿万人的心。网上流传的一张“小孩被埋图”一时间被大量转⏪发评论。但是随👊后有网友发现，该图色彩、光线、动作极不自然。原来，该图是由AI工具创作。陆洪磊说，这则谣言利用“灾难+儿童”的组合，并刻意删除掉AI生成标识，引发快速传播。　　再者，AI应用降低了造谣门槛🛺。　　某科技论坛上，一名网友🎆上传教程：用开源AI模型，输入“生成一张某市发🎼生恐袭的图片”，30秒即可获📀得以假乱真的画面。　　网友🔣评论一针见血：“以前造谣需🎣要高超的PS技术，现在只需要一句话就👳能生成。”　　有何“代际差异”？　　“AI谣言”更善于“逃脱”，难以被技术👋手段屏蔽　　与传统网络谣言相🐎比，“AI谣言”更加难以防治，甚至“进化”出了更为“智能”的“反侦查”机制。　　记者发现，“AI谣言”表述常常接近“真话”，看似清晰有据，更难以被技术🎼手段屏蔽。　　目前各网络平台都有“谣言库”，一般通过设置热🏿点关键词屏蔽谣言。但AI模型可通过对👤抗训练绕过谣言关🕦键词，例如把“山体滑坡”改为“地质活动异常”等，逃脱屏蔽。　　“传统谣言像火，扑灭源头即可；‘AI谣言’像病毒，会不断变异。”某新闻聚合🦎平台内容安全治理➡负责人感慨。　　此外，传统网络谣🏹言多是有人故意制造🔕，但“AI谣言”中不少是出于“AI幻觉”。对这部分“无意谣言”，目前有办🗼法从源头上避免吗？　　曾毅介绍，从当前技术水平来🌀看，完全消除“AI幻觉”具有高度挑战，“大模型生🌸成机制本质是概率驱动的🥚语言建模，难以保障🏮全部输出与现💼实完全对应；同时，当前评估与纠错机制🏵仍不成熟，缺乏大规模、高准确♉率的自动化事实验证能力。”　　“不过，通过技术手段缓⛷解‘AI幻觉’发生的🎆频率与危害是有可能的。”曾毅说，目前已在💈多模型协同判断、事实增强训练等方🥂面取得📇了一定成果，大模型的🚒辨别能力将得到提升。　　本报记者 金 歆　　《人民日报》(2025年08月18日 第 04 版)

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星井留衣/蓮見明日香/通野美帆/藤木紗英

（青岛日报／观海新闻记者 城沢雪乃）