网球赛事中的数据分析及应用研究①

杨玉强 贺道远

(三峡大学体育学院 湖北宜昌 443002)

如今，网球运动的发展与革新已经与互联网高度融合，大数据的渗入加快了网球运动发展的脚步。网球赛事中的数据收集与统计、比赛中的关键制胜因素指标分析、球员得失分区间和击球落点分布等，更好地帮助教练制定合理有效的训练体系、灵活安排比赛战术、充分了解球员各项身体机能，同时提高赛事的影响力和赛事的关注度。20世纪90年代，IBM开始与四大满贯的运营商合作，并逐步推出了数据统计、数据分析及数据呈现等系统。这些新的技术改变了传统的网球打法、训练模式及球迷的观赛体验，进而加速了网球运动的发展。

1 大数据在网球赛事中的运用现状

1.1 网球赛事中的数据收集

从最早为网球比赛提供即时比分，到如今的球员数据跟踪和关键制胜因素数据分析，网球数据正朝着一个多元化和功能化的方向发展。伴随着物联网的兴起，各种数据采集传感器相继出现，球速、转速、球员跑动数据、落点位置等数据都可以直接由传感器测量出来，但是每个球得分方式、回合数、发球方向等比较初步的数据都是人工记录在相应的软件里。随着以IBM为代表的科技公司将先进的数据统计及分析技术带入各大网球赛事中，网球赛事的数据量呈现了爆发式的增长，因此才有了现如今庞大的网球数据库。网球赛事数据的部分应用功能如表1所示。

表1 网球赛事数据应用

表2 小威和大威关键制胜因素指标对比

1.2 数据分析现状

没有“分析”的“大数据”，就如同是一堆乱码，没有任何意义。IBM为网球四大满贯赛事提供了2个数据分析技术：Keys to the Match（制胜关键因素指标）和Momentum（态势分析）。

Keys to the Match（制胜关键指标）相当于球员获胜的关键业绩指标（KPI）。IBM使用其SPSS软件，利用数据挖掘技术和统计原理，总共生成了45个对于球员表现至关重要的指标。在每场比赛前，IBM都会根据球员的历史表现、利用SPSS的预测引擎、根据多种情景来选择3个对球员获胜最为关键的指标。以2015年美网四分之一决赛小威廉姆斯对阵大威廉姆斯为例（见表2）。

通过Momentum（态势分析），可以实时地看到对阵双方在比赛期间谁更占据整场比赛的优势，其领先的幅度有多大等。而且球迷还可以直接点击所有的关键得分环节，来了解球员在某一分时是如何赢得或者输掉的。赛场的局势瞬息万变，态势分析可以将数据通过非常直观的图表展示出来。

2 大数据应用对网球训练的影响

2.1 赛前针对性训练

对于职业网球选手的团队来说，一个优秀数据分析师的加入会有事半功倍的效果。能够反映职业球员技术水平的数据有很多，例如一发成功率、ACE球、制胜分、非受迫性失误等，有了这些数据的支撑，教练可以根据球员目前的水平层次合理地制订训练内容。比如德约科维奇的战略分析师克雷格·奥沙内西，他通过对德约科维奇的各项数据进行分析，帮助德约科维奇的主教练制订了更加科学的训练计划，从而使得德约科维奇的各项数据都处于优势。如今，职业球员的各项数据都已经变得透明化了，赛前通过对这些数据分析可以总结出对手的风格及潜在的优势和劣势。从而帮助球员在赛前的准备训练中对对手的特点和劣势进行适应性及针对性训练。

2.2 赛中技战术运用

网球是一项持续时间长且节奏变化较快的体育运动。对于职业选手来讲，他们的技术水平已经相差不大，更多的是战术之间的较量。随着大数据时代的到来，数据分析为过去的“经验主义”提供了更加可信的依据。制胜关键因素指标和态势分析可以帮助教练及时并准确地分析出关键指标及选手的关键指标完成情况。并在规则允许的情况下对球员进行局间或盘间指导，帮助球员根据对手的临场发挥随机应变，适时改变战术从而打乱对手的比赛节奏。

2.3 赛后新技术研究

大数据所带来的直观感受让教练更乐意从多维度、多角度地去分析更先进的网球技术。随着获取数据的手段变得多样化，教练所需要的数据类型越来越精细，现在可以测量球员击球时的位置、球拍的角度、力度及随挥动作完成情况的传感器开始流行。传感器可以记录击球时，球员作用于球的旋转动量并提供完整的挥拍动作分析报告。教练可以通过对这些数据进行追踪分析，研究出适合各个技术层次和不同身体素质球员的击球方法、动作和技巧，从而促进网球技术不断成熟。

3 大数据应用对网球赛事的影响

3.1 数据可视化，提升球迷观赛体验

2008年，温布尔顿网球公开赛最先引入了IBM Slam Tracker平台。这是一个可以进行实时比分统计和分析的可视化平台。它可以对每一场比赛的相关统计信息（包括比分、回合数、制胜分、发球速度、发球成功率、击球类型、击球数量）等多元数据内容进行采集、分析和分发。球迷、球员和教练均可以通过赛事官方网站，或者手机客户端了解比赛数据。对于那些不能亲自去到比赛现场的人们来讲，移动技术不仅弥补了这种遗憾，还让他们有了比现场观众更加透彻分析和理解比赛的机会。

3.2 制造热点话题，提升赛事知名度

在2013年的温网中，赛事组委会利用IBM Content Analytics等工具建立了一个全面的社交舆情视图，来了解人们在Twitter和Facebook上都在谈论哪些和温网有关的话题。据统计，在四大满贯男子决赛期，每秒有超过100条与网球大满贯有关的微博，这样一来，主办方就可以实时了解全球有关网球话题讨论热点，也可以对特定球员的社交影响力做出评估。借助社交舆情的监测与分析手段，可以帮助赛事制造热点话题从而提升赛事在全球的影响力与关注度。

4 结语

近年来，网球运动在我国发展迅速，参与网球运动的人群显著增多。但是我国整体的网球技术水平较为落后。网球运动在中国起步较晚，教练员经验欠缺，训练体系及技术水平发展相对滞后。但是随着大数据理论的发展，网球技术开始和科技理论高度融合。我国的科技技术发展迅猛，在全球名列前茅，所以需要充分利用科技优势，将科技手段与理论运用到我国职业球员日常训练和高水平赛事中，从而来弥补我国网球理论经验的不足。在日常训练中，通过对球员的各项数据采集并和世界排名靠前的选手进行数据对比，找出双方差距，改进击球动作，制定更为合理先进的训练体系。在比赛中，通过数据分析为球员提供战术选择，并实时记录球员在比赛中出现的各种问题为赛后总结及赛后训练提供依据。未来的网球训练体系必须依靠于大数据理论。