书籍资讯 书名： How to Win the Premier League: The Inside Story of Football's Data Revolution 作者：Ian Graham 出版社：Penguin ----- 网志版： https://reurl.cc/9bMV0a 成为英超冠军最大的秘诀？就是积分多的赢积分少的输。但要达到积分多多，背後的学问 也多多。利物浦的前研究总监Ian Graham（2012–2023在职）以二十年足球数据分析师的 第一手经验，告诉大家如何从数据的角度欣赏足球——这不仅是足球版的《魔球》（ Moneyball），更是受《魔球》启发的足球数据革命！ ——至少其他读者是这麽说的，才疏学浅的我没看过《魔球》。呜呜。 南威尔斯出身、具有剑桥大学生物物理学博士学位的Ian Graham自小是利物浦球迷，但他 从没想过自己的职涯发展会跟足球扯上关系。他的博士後生活并不理想，一篇高分子物理 的论文磨了九个月磨不出来（很适合《地狱修业旅行》的剧情）。前途（与钱途，博後的 薪水少得可怜）黯淡之际，徵才广告向他招手：「你想要以分析足球数据为志业吗？」 Graham便开始他与各类运动数据打交道的日子。 他在How to Win the Premer League一书中，除了回顾自己二十载的足球数据分析师生涯 ，也要挑战读者对足球的认知，并引导读者用数据思维来拆解各样热门足球议题。 始於北伦敦 Graham职涯起步之际，足球世界没多少人在意数据，更不用说了解数据了。棒球世界里早 有数据宅球迷运用严谨统计方法分析比赛的社群基础，但足球没有。这或许是足球与棒球 数据分析发展之间最大的起步差异。 但这个情况正在悄然改变。2005年，读过《魔球》的Damien Comolli刚被任命为热刺的足 球总监。Comolli认为，在预算压力下，若要强化热刺的竞争力，必须仰赖足球数据。他 求教《魔球》的主人翁，也就是大联盟奥克兰运动家的Billy Beane。Beane指点他去找当 时正为《泰晤士报》写足球专栏“Fink Tank”的Danny Finkelstein。而Finkelstein正 是Graham当时任职的数据公司Decision Technology的主要客户。 与此同时，媒体公司Opta对足球场上的各项记录已细致到足以支撑统计模型。Graham在此 数据基础上， 於2007年秋天为热刺开发出一款可以球员传球、盘带、抄截等场上决策推 算球队胜率增减的Possession Value （PV）模型，双方并於2008年夏季转会窗开始正式 合作。 但这次的合作并不理想，数据亮眼的新援未能在场上发挥足够的影响力，外界开始质疑 Comolli的能力。在热刺待了三年後，Comolli於2008年黯然离开热刺。Decision Technology与热刺的合作似乎岌岌可危。 Harry Redknapp为首的热刺教练团对数据分析不以为然。曾是球员的影片分析师Michael Edwards第一次与Graham会面便直言：「足球数据分析就是一派胡言，对吧？」但Edwards 对数据分析的不信任是可以理解的——他过去合作的数据公司Prozone，提供的是球员跑 动距离等的资讯。这些数据除了让教练团找理由责备球员偷懒外，对球队并没有太多帮助 。Graham与挑剔的Edwards反覆磨合，了解教练团的顾虑，并据此改良他的模型。 Graham帮助球队做引援分析、建议球员的去留。尽管他的意见不见得每次都被采纳，球队 高层也不会告诉他决策理由是什麽，双方还是一路合作到了2012年。热刺在这段时间也冲 击英超传统四大豪门（big four），开创六强鼎力（big six）的新局。 随着Edwards因引援问题与Redknapp发生龃龉，进而於2011年离开热刺，Graham也开始思 考，如何使数据分析在球队决策中，有更多的话语权。 成就利物浦 热刺与Decision Technology之间是独占约，也就是说Graham无法为其他英超球队做事。 2010年美国芬威集团（即红袜的母公司）收购利物浦，找来Comolli担任足球总监，而 Comolli又在2011年秋季找来刚离开热刺的Edwards担任表现分析主任。 2012年春天，那时还在Decision Technology工作的Graham被找去利物浦会会老伙伴，看 看双方能否规避热刺来谈合作。没想到Graham还没到利物浦，Comolli就不干了；更没想 到一到利物浦，利物浦老板John Henry就直截了当的告诉Graham：「我知道你是利物浦球 迷，过来帮球队做事吧。」 乐昏了头的Graham并未马上应允。犹豫之时，他飞往美国参加运动数据研讨会，并在 Henry的安排下与Edwards参观了芬威球场，与《魔球》的另一位主角、後为红袜队服务的 Bill James见面。对於运动数据阿宅来说，将赛伯计量学（Sabermetrics）发扬光大的 James是偶像等级的人物，而这位偶像给了Graham和Edwards一个忠告：「别浪费口水跟对 你的工作不屑一顾的人沟通。」Graham选择听偶像的话，向更重视数据分析的利物浦报到 。 从2012到2023年，Graham在利物浦的日子并不是一帆风顺。2012年6月新上任的教练 Brendan Rodgers是典型的英式教练做派：他习惯掌控一切，许多时候并不信任数据团队 的建议。Rodgers说当教练就像「在飞行时造一架飞机」——但Graham黜臭，不信任团队 的教练，就像质疑正在为他造飞机的工程师。Graham学到一课：〔固有〕文化会把策略生 吞活剥（[c]ulture eats strategy for breakfast）。2015年德籍教练Jürgen Klopp的 到来让团队的工作文化有了改变，德国的足球文化一向讲求团队合作，尽管芬威集团给了 Klopp相当大的决策权力，但Klopp乐於倾听数据团队的建议。Graham骄傲的说，透过数据 ，在世人见证利物浦的能力前，利物浦的数据分析团队早就看出，这是支会踢出霸业的球 队。 Graham透过他在利物浦的经验谈引援的考量、青训球员的留与卖、数据分析如何融入教练 团的战略制订、各类模型的改善等。颇有意思的是数据分析与球队需求之间的双向转译， 怎麽将教练团实务上的顾虑与执教逻辑纳入参数设定中，再将结果回传予教练团，团队之 间的沟通非常重要。 颠覆足球认知 除了回溯二十载的数据分析师生涯，Graham也透过自己的一手经验，回答并挑战读者对於 足球的疑问与认知，比如说教练之於球队的影响力有那麽大吗、主场优势到底是什麽、防 守球员的能力该怎麽分析，也用数据角度加入「梅西与C罗谁才是GOAT」等球迷争执不断 的辩论。 但这位资深的足球数据分析师也在字里行间提醒读者不要迷信数据。他引用他的另外一位 偶像，曾出版Basketball on Paper (2004)一书的篮球数据分析师Dean Oliver所言来谈 数据分析不可以脱离赛事： a good scout, a good analyst they go and they watch the game. Your eyes see the game much better than the numbers. But the numbers see the game. And that ’s a big deal!　They see all the details they really get you a lot of the story. Watching on video and going to games, those add different opponents to what the numbers can give you. 抽离球赛的数据没有价值，唯有将数据细节结合肉眼直观的赛事状况来作分析，才能掌握 比赛的全貌。这也是Graham在与Edwards共事初期，彼此磨合的一大考验。另外也不能忘 记环境改变与心理因素对球员的影响——说到底球员也是吃五谷杂粮，不是机器。怎麽样 让模型能更贴近球员的真实表现与场上的动态情境，需要数据师细心调整。 Graham也提醒读者，「优秀球员」与「烂球员」的定义很模糊，水货（flop，指新援表现 未如球队预期）的出现更是家常便饭。球员发挥不佳，或许只是放错战术体系；教练不如 西瓜，可能是引援不到位。数据冷冰冰，但爱足球的心热呼呼。书本放下，我会提醒自己 下次喷球员乱踢、教练是瓜或裁判目睭挩窗之前，或许先深个呼吸。从数据分析的角度看 ，事情可能不是我认知的那样。 --

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