-科学预测足球比赛,点球数据分析

科学预测足球比赛,点球数据分析

原本应该在2020年举办的欧洲杯,因为疫情而推迟到2021年6月才开打,到现在已经接近尾声了。

遗憾的是,上届欧洲杯的黑马,冰岛,爆冷出局,无缘24强,要知道,上届他们可是打进了1/8决赛圈。

这也让很多支持冰岛的球迷大失所望。

网上形容冰岛国家足球队,有这么个段子。

说冰岛全国人口33.4万人,首先排除17万女性。

要踢球,你年龄得合适,所以,排除4万个18岁以下,和8.6万35岁以上的,所以,冰岛的足球适龄人口有3.8万。

但因为是北欧,又靠近北极圈,所以胖子特多,这3.8万人里面,有2.4万个胖子,他们也不能踢球。

在这剩下的一万多人里面,有800多人在捕鱼,有300多人在见识火山活动,有剪羊毛的,还有腿残疾的,眼睛残疾的,把这些都排除掉之后,还剩8808人。

但又因为在场的球迷有8781人,所以把这部分减去,剩下的25人,再排除掉教练,厨师,按摩师,剩下的23人,就是冰岛国家足球队的队员。

留心的人可能都觉得不对劲,这3.8万适龄人口,有2.4万是胖子,肥胖比例63%,这也太离谱了吧, 但我查完之后,还真差不多。

但无论怎么说,欧洲杯也都算得上是顶级的赛事,而普通人或者业余选手,对比职业球员,那也是根本没法比。

就比如你让普通球迷,来射职业守门员把守的球门,这事还真有球队做过,是拜仁举办的一场活动,守门的是拜仁的替补门将,结果,这几位球迷,踢了20几个,没一个踢进。

这是业余射手面对顶级门将的结果,但如果是顶级射手对顶级门将呢?

其实也差不多,只要不是那种角度特别刁钻,或者碰到后卫的腿变线的球,职业门将99%都可以扑出甚至是抱在怀里。

但还有一种情况是职业守门员也头疼的,那就是点球。

严格来讲,点球既是一场射门,更是一场博弈。

因为经过计算,职业球员大力射门,足球的飞行时间只有0.34秒,而门将他要判断出足球飞行的球路,这个需要0.2秒,而剩下的0.14秒的时间,是根本不能让门将作出接球的动作。

所以,如果一个门将他扑出了点球,其实就是蒙对了。

既然全靠运气,那就存在博弈的技巧,比如一个球队,他如果收集了对手每个球员踢点球的习惯,再写成小纸条,那这张纸条就是全世界含金量最高的纸条。

这张小纸条就曾攥在2006年世界杯德国队的门将莱曼的手中,当时对阵的是阿根廷,小纸条对阿根廷所有队员的点球习惯做了详细的统计,结果,莱曼就真的完全按照小纸条上的扑,结果4个球全部扑对,还有2个扑中,4比2淘汰了阿根廷。

但是,哪个球队的教练也都不傻,自此之后,也进而开始收集自己对手球员的射门习惯,尽量做到知己知彼,那问题来了,在知己知彼的前提下,如何能做到点球效率的最大化?

直接给答案,如果是右脚球员,应该把60%的球射向自己的左侧,40%的球射向自己的右侧,如果是左脚球员,则正好相反。

除此之外,有论文专门对点球做了研究。

他们研究了球员在罚点球时的特征,比如前髋关节,手臂摆动,头部摆动对判断球路的影响,但这些都收效甚微,越是职业的门将,他们的注意力越是只会在支撑腿,摆动腿,和触球点这三项上。

根据数据统计,职业门将注意这三项的时间,是体育大学生的3.5倍,而具体到判断射门方向的准确性上,职业门将的正确率在90%以上,体育大学的学生只有40%。

相比起篮球,足球界的“小动作”就太多了,但随着科技的进步,情况也在慢慢变好。

比如门线技术。

现在通过足协审核的门线技术大致有3种。

其中最牛的是Goal Control,它是由高速摄影机严密地监控足球的状态,刷新率是500次/秒,能够分辨出5mm的移动距离,所以,它蛛丝马迹都不会放过,一旦进球,就会在裁判的手表上显示。

第二种是鹰眼技术,这个在网球场上经常能看到,只不过,一旦出现有争议的判罚,需要暂停比赛,一起来看回放,比较拖延比赛的进度。

最后一种是Cairos系统,这个是由阿迪达斯开发的,不过,它首先要在足球内部安装传感器,还要在球门附近埋好线缆,因为它首先要给足球“动手术”,而且在实战中效果也不是很好,所以最后,也没有推广开来。

另外一项科技的进步,对于我们普通人看球有很大的帮助,那就是检测球员的跑动距离。

在现代足球转播中也经常能看到。

它是在球场中,安装了8个带有热成像功能的高速摄影机,在根据算法处理画面,实时生成球员的跑动数据,整套系统,包括摄像机,一套售价在80万元左右。

用它来测试世界顶级联赛球员的水平,正常球赛的跑动距离大概在9000——12000米,而中国国内的足球选手,用这套设备测下来,只能达到4000——7000米,只有最顶级的几个球员,才能达到9000米。

而且,这套系统还能够测量球员正常比赛跑动的速度分配。

比如冲刺跑,只占到全部跑动距离的1%——2%,而低于3米/秒的速度,就占比近65%,这个比例,无论是顶级球员,还是中国球员,都是如此。

这套系统不仅对球迷有很高的参考价值,对教练也一样。

用这套系统,测到的一场球跑动距离最远的,是贝克汉姆,他在一场90分钟的常规赛中,跑了16000米,所以,小贝还真的是不是靠脸蛋浪得虚名。

在查资料的时候,我还看到了很多预测足球胜率的分析师,还都挺准,我觉得挺有意思的,也查了相关的资料。

其实,预测比赛胜负这种事,早在计算机出现的时候就开始了,当时的博彩公司,会根据计算机编程算法来进行预测,当然,程序员只负责写算法,整个分析思路由分析师提供。

比如你要编程一个预测足球的软件,就首先你要列举出能左右一场球赛的因素,并把它们合理的排序。

这什么意思呢?就比如,阵容的搭配,核心的球员,教练的经验,球队的休整时间,气候的温差,球队的精神面貌。

这些当然都能左右一场球赛,但大家一听就知道,前面的诸如阵容搭配,核心球员这些是最重要的,后面的什么气候,精神面貌都是次要的。

所以,一个有有经验的足球分析师,会尽量列举出所有能影响比赛的因素,再把它们分级,并列出其权重,最后,再由程序员把这些标准数据化。

一个能预测足球比赛胜负的软件就算完成了。

在这种预测软件里面,核心是人,计算机只是辅助计算的工具,但在人工智能算法出现之后,情况就完全不同了。

大家可能都听说过人工智能预测世界杯,它依靠的就是深度学习算法,而且不需要足球分析师,有人觉得这是在唬人,但真的不是。

它是这么运作的,首先你需要收集过去几十年,参与过世界杯的所有球队,他们的各种数据,和比赛胜负有密切关系的,比如核心阵容的搭配,还有一些和听起来就和比赛胜负八竿子打不着的,比如球员有没有生孩子。

你把这些海量的统计数据,喂给计算机,让深度学习算法去分析,分析这些所有的因素,和比赛胜负的关系,看哪个更大,哪个更小。

你给的数据越多,计算机就能预测得越准,而通过不断的算法迭代,人工智能学习的速率甚至可以比在其专业领域的最强人类还要强。

比如当年战胜世界围棋冠军李世石的阿尔法狗,它就是依靠深度学习一步步做到比人类还牛。

所以,现在总说,数据比技术值钱,确实如此。

现在是2021年7月7日,让我们珍惜欧洲杯最后的一场半决赛和决赛,你觉得谁会是冠军呢?

fifa规定,只有当涉及进球、红牌、红黄牌罚错对象和点球这四种情况时,VAR才能介入。其他任何情况下,VAR都不能介入。

VAR(Video Assistant Referee),即视频助理裁判。其实质是使用视频回放技术帮助主裁判作出正确判罚决定,而VAR本身不会作出任何决定。

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