事件数据与跟踪数据

数据公司雇用分析员观看比赛，并为每一次有球动作标注类型、时间和位置。

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Opta 始于1996年，用一个由记录的比赛动作构建的指数为英超球员评分。

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每一次传球、触球、对抗和射门都是一个事件，90分钟内合计可达数千个。

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客户在比赛进行中就要数据，赛后再复核一遍，修正位置和事件类型方面的错误。

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知道谁在何时何地做了什么，是事件数据的核心；细节则以附加标签的形式给出。

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一次把防守队员拉开的跑动不会留下事件，因为在这个动作中没有人触球。

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定制工具让记录员能以与比赛同样快的速度点击球场位置并选择事件类型。

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实时产品以速度为先；准确性在最终发布前的核查阶段补上。

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Reep 始于20世纪50年代，Opta 始于1996年，StatsBomb 在2021年增加了 360 位置快照。

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事件带有诸如使用身体部位之类的细节；其他选项不属于有球事件的内容。

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限定标签补充细节，如身体部位、传球高度，或者球是否为传中。

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一次传球可以同时是头球传球、长传、传中，并且是在压力下完成的；限定标签让它能表达所有这些信息。

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“受压”标记表示动作是在对手逼近时做出的，这会改变对它的评价方式。

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xG 模型对同一位置的头球和脚下射门的处理差别很大。

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什么算抢截、过人或关键传球，各家不尽相同，所以标签取决于每个数据供应商的规则。

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传球在哪里出现偏差，对丢球和反击很重要，所以系统保留预期的或实际的终点。

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传球成功与否、对抗胜负、射门射正与否：结果字段记录的就是这些。

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类型说明发生了什么，结果说明是否奏效，限定标签补充更细的细节。

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这项计数由基本事件加上一个限定标签和一个位置检验构成。

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高度、身体部位、压力和类型都是限定标签：是添加在基本事件上的额外描述。

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Opta 的球场是百分比网格，所以无论球场的实际大小如何，长度轴上的50都是中点。

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StatsBomb 在120 x 80的网格上记录位置，采用类似码的单位，而不是百分比。

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坐标 (60, 40) 对一家供应商来说是中点，对另一家则完全是别的位置。

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统一方向后，接近100的位置总是靠近对方球门。

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横跨50个单位宽度的传球，在窄球场和宽球场上对应的米数是不同的。

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追踪系统使用真实距离，通常以中点作为原点。

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长度从0到120，所以60正好是中点。

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Opta 以百分比衡量长度，所以 x 越大，越接近所进攻的球门。

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必须先使方向和比例一致，才能比较任意两点。

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在120的一半和80的一半处得到 (60, 40)；(50, 50) 则是100 x 100网格上的中心。

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安装在顶棚周围的摄像机从多个角度覆盖球场，软件把图像转换成位置。

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软件必须确切知道每台摄像机拍摄的方位和球场的大小，才能把像素转换成米。

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身体重叠时，系统可能丢失或弄混身份，这就是要用多个角度的原因。

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一个时速最高可达100公里、还会离地的小物体，比球员难追踪得多。

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软件根据外观和位置识别球员，由操作员纠正任何弄混的情况。

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Hawk-Eye 的摄像系统用于球门线判罚，并且越来越多地用于球员和球的追踪。

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大部分工作由自动化完成，但在软件跟丢的时刻需要人工纠正。

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先检测，再做几何计算，最后附上身份，使每个点都属于某个人。

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重叠的身体越多，摄像机就越难把每名球员区分开。

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三名球员靠得很近时，从任何一台摄像机看都会互相遮挡，所以从其他侧面拍摄的画面能把他们区分开。

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相互独立的记录员之间的一致程度，说明事件定义的应用是否一致。

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进球就是进球；一次争抢算抢截、对抗还是犯规，则取决于记录员的解读。

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记录员根据屏幕判断动作发生的位置，这很快，但不精确。

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帧与帧之间出现不可能的跳变，说明系统跟丢了他，又在别处重新找到了他。

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对照视频抽查，可以看出定义和位置是否与俱乐部看到的一致。

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对抢截或关键传球采用更严格的定义，会降低计数，而没有人踢得有任何不同。

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如果一种事件一个赛季只发生两次，一个错误就占了总数的一半；常见事件更能容纳错误。

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进球一目了然，传球大多清晰，而抢截取决于判断。

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审核需要一个可信的参照，俱乐部要先自己建立，然后再进行比较。

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同一场比赛一个是18、一个是13，说明什么算抢截是需要判断的。

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事件说明有球时发生了什么；追踪数据则补充那一刻全部22名球员的位置。

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记录员的时间戳可能有零点几秒的误差，所以必须把事件与正确的帧匹配。

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球的追踪位置开始离开球员的那一刻，标志着传球的真实时间。

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以冲刺速度，球员半秒内能跑出好几米，所以帧不匹配会使他出现在错误的位置。

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360 提供的是基于转播视频、围绕每个事件的快照，而不是所有球员的连续记录。

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事件时钟在45:00重新开始，而追踪数据按自己的时间运行，所以每个半场都需要各自对齐。

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知道队友和对手站在哪里，就能看出有哪些传球可选，而不只是所选的那一种。

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时钟对齐先于事件匹配，再用视频检查来确认合并是否成功。

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事件是一个动作，定格帧增加可见的球员，而追踪帧包含所有人。

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把事件对齐到球实际离开脚的那一帧，就能让每名球员处在正确的位置。

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收购了 Opta 的 Perform 于2019年与 STATS 合并，成立 Stats Perform。

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以视频分析软件闻名的 Hudl 增加了 Wyscout 的球探平台和数据库。

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快速、可靠的实时数据为转播、应用程序和比赛中投注提供内容，所以各联赛收费授权使用。

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一家供应商可能事件细节最强，另一家追踪最强，还有一家擅长国外较小的联赛。

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详细的记录和追踪需要花钱，所以付费客户所在的地方覆盖最深。

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转播机构、应用程序和博彩公司几乎立刻就需要事件数据，实时数据流正好提供这一点。

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关于己方球员和对手的详细位置数据，是一种竞争优势。

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Opta 始于1996年，Hudl 于2019年收购 Wyscout，StatsBomb 于2021年推出 360 数据。

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速度就是产品：整个链条在几秒内运行完毕。

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供应商在球场采集并核查数据，再把数据卖给俱乐部、转播机构及其他客户。

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StatsBomb 的开放数据还涵盖女子足球和若干大型赛事，供学习和研究使用。

来源：MIT Sloan Sports Analytics Conference 论文与公开数据集 · 记忆

Metrica 的匿名样本比赛提供完整的位置数据，这类数据在其他地方很难获得。

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发表在 Scientific Data 上的那篇论文公开了欧洲联赛和大型赛事的 Wyscout 事件数据。

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摄像系统价格昂贵，而且数据会暴露球队的很多信息，所以公开的很少。

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疫情期间，研究人员和俱乐部分析员在 YouTube 上运行它，用开放数据集授课。

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使用公开数据，是许多分析员建立作品集并由此进入足球行业工作的途径。

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公开发布的通常是选定的赛事或赛季，所以不能回答关于每个联赛的所有问题。

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Wyscout 论文发表于2019年，Friends of Tracking 于2020年，开放的 360 数据从2021年起。

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在公开数据上做同样的步骤，是许多分析员学会这门手艺的方式。

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免费的事件数据集远多于免费的追踪数据，所以大多数公开项目都建立在事件数据上。

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它根据球员的位置和速度，算出哪一方会最先到达传向任意一点的球。

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Spearman 的论文利用追踪数据，对无球位置导致进球的可能性进行了建模。

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谁控制一片空间，取决于全部22名球员的位置以及他们移动的速度。

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EPV 按一次控球进程中每个时刻最终形成进球的可能性来评价，因此每个动作的影响都可以衡量。

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波士顿的那场会议是研究人员和俱乐部分享各运动项目分析论文的地方。

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一次把防守队员拉开的诱饵跑动，会增加本队对另一片区域的控制，这一点模型可以显示出来。

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模型假设固定的反应时间和速度，而真实球员无论疲劳还是警觉，并不总是与之相符。

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位置和速度来自追踪数据；地图显示在那一刻哪一方控制着每个区域。

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基础 xG 只需要事件数据，定格帧增加可见的球员，而控制区模型需要完整的追踪数据。

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主队控制着10号和9号附近的区域，所以传向那里的球很可能被拦下。

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没有触球的跑动不会留下事件，所以只有连续的位置数据才能显示它。

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传球是有起点和终点位置的有球事件，事件数据可以直接记录。

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防线的高度是整场比赛持续保持的位置，只有追踪数据才能记录。

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面对的射门及其位置和质量，是被记录下来的事件。

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事件记录抢截和丢球；追踪数据显示缩小了多少距离、封堵了哪些传球线路。

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事件数据能找出定位球和射门；视频则显示背后的盯人和跑位。

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球员面向哪个方向、是否回头观察，以及如何沟通，在视频中最清楚。

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射门次数是事件，射门时的防守队员需要定格帧，而压迫跑动需要完整的追踪数据。

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由问题决定数据，而不是反过来。

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定格帧记录每个事件发生那一刻可见球员的位置，包括射门。

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