NBA 用大數據改變比賽
其實NBA獲勝的途徑還可以利用大數據!通過擴大大數據算法、機器學習技術的應用和新視覺呈現方法的設計,來把數據轉化爲有價值的信息,最後“幫助優秀的團隊獲得勝利。”
你知道嗎,在籃球比賽中,投籃地點和拿下前場籃板的機率存在着一個固定的關係:球員每遠離籃板一英尺,拿下前場籃板的機率就會降低1%,但到三分線時,機率又突然變大;此外,90%投丟的球都可以在距離籃板11英尺的範圍內拿下。
這不是編出來的數據,也不是老教練的經驗之談,而是南加州大學(USC)的兩位教授Rajiv Maheswaran和Yu-Han Chang的論文結論。正是這個論文,讓他們在2012年麻省理工斯隆體育分析大會上(MIT Sloan Sports Analytics Conference)上獲得了最佳研究論文獎。
而這一切,也都要歸功於那個已經被用濫了的詞大數據。
NBA的粉絲們應該已經知道,早在2010-2011賽季,聯盟就開始給一些球隊,諸如小牛、凱爾特人、馬刺和火箭等的場館內裝上了內置芯片的攝像頭。這些攝像頭分佈在場館的六個角落,會以每秒25次的`頻率對球員和裁判還有球進行動作追蹤,並進行數據反饋。等到上個賽季,使用這些攝像頭的球隊已經達到了15支。
當時還在南加州大學任教的Yu-Han和他的同事,就是對這些攝像頭追蹤到的數據進行了記錄,並建模分析,從而得出了文章開頭的結論。在獲獎後,他們獲得了聯盟和一些球隊的注意,再加上數據化似乎已經成爲運動場上不可逆轉的趨勢現在NBA已經決定掏錢爲每支球隊裝上這套系統,同時將這些信息選擇性地通過通過NBA TV和傳達給觀衆們,反而球隊們開始苦惱,該拿着這些數據怎麼辦呢?這樣一來,針對這些數據的定製報告開始成爲一個契機。
就在今年,Yu-Han和他的同事Rajiv Maheswaran,以及新加入的第三個聯合創始人Jeff Su,組建了自己的創業公司Second Spectrum,要把這件事從理論研究拓展到真正的商業行爲上來了。也正是如此,我纔在一個大數據相關的會議上遇到了Yu-Han。
Yu-Han告訴我,他們做的事情其實很簡單,就是把這些運動追蹤攝像頭捕捉到的數據收集起來,通過機器學習和分析,向球隊提供包括比賽、練習甚至觀衆觀看等方面的建議。但是,他們最有價值、也最困難的地方,在於識別、分析之後的視覺呈現。
“最主要的還是可視化的結果。”Yu-Han說。他們會有一個軟件系統,可以對不同的數據進行分析,並通過匹配的可視化工具,讓球員或者教練可以看到最直觀的結果,從而對比如球員陣容和位置等戰術進行調整。拿籃板球來舉例,這個系統可以統計球運動的位置和落點,並把籃板球最多的區域用最深的顏色標註出來,從而告訴球員應該怎麼在搶籃板時站位;此外,它甚至還可以顯示球員不同擋拆組合的成功機率,爲教練的安排提供依據。
所有這些技術都來自於他們團隊多年的研究包括Yu-Han自己在機器學習上已經積累了15年的經驗,而這個平臺已經成爲了他們的專利。
“我們可以捕捉球員場上的移動數據,做出最好的決策、打法、球員安排等。”Yu-Han說。通過擴大大數據算法、機器學習技術的應用和新視覺呈現方法的設計,來把數據轉化爲有價值的信息,讓教練甚至普通的觀衆都能夠看懂,最後“幫助優秀的團隊獲得勝利。”
不過,Yu-Han同時也承認,他們做的還不夠。用他的話說,現在每個人都陷入了數據的海洋,但是真正搞清楚數據意義的卻不多,所以關注的重點應該從數據本身轉移到最終的體驗上。他們會希望軟件能有好的UI、簡單的操作,並做好“story telling”,而不僅僅是提供一些數字報告聽上去簡單,但即使是他們團隊,也卡在了這點上。另外,現在他們主要的數據來源還來自場館內的攝像頭,在被問到有沒有可能會有可穿戴式感應器佩戴到球員身上時,Yu-Han也認爲,這是短時間內沒有辦法實現的事。
不過,好消息是,新技術的應用總是比想象中要快的。現在Second Spectrum的平臺已經獲得了一些球隊的青睞,包括洛杉磯快船在內的四支NBA球隊已經向他們購買了使用權。Yu-Han說,Second Spectrum的辦公室在洛杉磯的Wilshire大街,透過落地窗,就可以看到湖人和快船的主場Staples Center,“大數據已經來到聯盟了。這些數據一生效,會改變比賽的一切。”他肯定地說。
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