網球賽事中的數據分析及應用研究①

楊玉強 賀道遠

(三峽大學體育學院 湖北宜昌 443002)

如今，網球運動的發展與革新已經與互聯網高度融合，大數據的滲入加快了網球運動發展的腳步。網球賽事中的數據收集與統計、比賽中的關鍵制勝因素指標分析、球員得失分區間和擊球落點分布等，更好地幫助教練制定合理有效的訓練體系、靈活安排比賽戰術、充分了解球員各項身體機能，同時提高賽事的影響力和賽事的關注度。20世紀90年代，IBM開始與四大滿貫的運營商合作，并逐步推出了數據統計、數據分析及數據呈現等系統。這些新的技術改變了傳統的網球打法、訓練模式及球迷的觀賽體驗，進而加速了網球運動的發展。

1 大數據在網球賽事中的運用現狀

1.1 網球賽事中的數據收集

從最早為網球比賽提供即時比分，到如今的球員數據跟蹤和關鍵制勝因素數據分析，網球數據正朝著一個多元化和功能化的方向發展。伴隨著物聯網的興起，各種數據采集傳感器相繼出現，球速、轉速、球員跑動數據、落點位置等數據都可以直接由傳感器測量出來，但是每個球得分方式、回合數、發球方向等比較初步的數據都是人工記錄在相應的軟件里。隨著以IBM為代表的科技公司將先進的數據統計及分析技術帶入各大網球賽事中，網球賽事的數據量呈現了爆發式的增長，因此才有了現如今龐大的網球數據庫。網球賽事數據的部分應用功能如表1所示。

表1 網球賽事數據應用

表2 小威和大威關鍵制勝因素指標對比

1.2 數據分析現狀

沒有“分析”的“大數據”，就如同是一堆亂碼，沒有任何意義。IBM為網球四大滿貫賽事提供了2個數據分析技術：Keys to the Match（制勝關鍵因素指標）和Momentum（態勢分析）。

Keys to the Match（制勝關鍵指標）相當于球員獲勝的關鍵業績指標（KPI）。IBM使用其SPSS軟件，利用數據挖掘技術和統計原理，總共生成了45個對于球員表現至關重要的指標。在每場比賽前，IBM都會根據球員的歷史表現、利用SPSS的預測引擎、根據多種情景來選擇3個對球員獲勝最為關鍵的指標。以2015年美網四分之一決賽小威廉姆斯對陣大威廉姆斯為例（見表2）。

通過Momentum（態勢分析），可以實時地看到對陣雙方在比賽期間誰更占據整場比賽的優勢，其領先的幅度有多大等。而且球迷還可以直接點擊所有的關鍵得分環節，來了解球員在某一分時是如何贏得或者輸掉的。賽場的局勢瞬息萬變，態勢分析可以將數據通過非常直觀的圖表展示出來。

2 大數據應用對網球訓練的影響

2.1 賽前針對性訓練

對于職業網球選手的團隊來說，一個優秀數據分析師的加入會有事半功倍的效果。能夠反映職業球員技術水平的數據有很多，例如一發成功率、ACE球、制勝分、非受迫性失誤等，有了這些數據的支撐，教練可以根據球員目前的水平層次合理地制訂訓練內容。比如德約科維奇的戰略分析師克雷格·奧沙內西，他通過對德約科維奇的各項數據進行分析，幫助德約科維奇的主教練制訂了更加科學的訓練計劃，從而使得德約科維奇的各項數據都處于優勢。如今，職業球員的各項數據都已經變得透明化了，賽前通過對這些數據分析可以總結出對手的風格及潛在的優勢和劣勢。從而幫助球員在賽前的準備訓練中對對手的特點和劣勢進行適應性及針對性訓練。

2.2 賽中技戰術運用

網球是一項持續時間長且節奏變化較快的體育運動。對于職業選手來講，他們的技術水平已經相差不大，更多的是戰術之間的較量。隨著大數據時代的到來，數據分析為過去的“經驗主義”提供了更加可信的依據。制勝關鍵因素指標和態勢分析可以幫助教練及時并準確地分析出關鍵指標及選手的關鍵指標完成情況。并在規則允許的情況下對球員進行局間或盤間指導，幫助球員根據對手的臨場發揮隨機應變，適時改變戰術從而打亂對手的比賽節奏。

2.3 賽后新技術研究

大數據所帶來的直觀感受讓教練更樂意從多維度、多角度地去分析更先進的網球技術。隨著獲取數據的手段變得多樣化，教練所需要的數據類型越來越精細，現在可以測量球員擊球時的位置、球拍的角度、力度及隨揮動作完成情況的傳感器開始流行。傳感器可以記錄擊球時，球員作用于球的旋轉動量并提供完整的揮拍動作分析報告。教練可以通過對這些數據進行追蹤分析，研究出適合各個技術層次和不同身體素質球員的擊球方法、動作和技巧，從而促進網球技術不斷成熟。

3 大數據應用對網球賽事的影響

3.1 數據可視化，提升球迷觀賽體驗

2008年，溫布爾頓網球公開賽最先引入了IBM Slam Tracker平臺。這是一個可以進行實時比分統計和分析的可視化平臺。它可以對每一場比賽的相關統計信息（包括比分、回合數、制勝分、發球速度、發球成功率、擊球類型、擊球數量）等多元數據內容進行采集、分析和分發。球迷、球員和教練均可以通過賽事官方網站，或者手機客戶端了解比賽數據。對于那些不能親自去到比賽現場的人們來講，移動技術不僅彌補了這種遺憾，還讓他們有了比現場觀眾更加透徹分析和理解比賽的機會。

3.2 制造熱點話題，提升賽事知名度

在2013年的溫網中，賽事組委會利用IBM Content Analytics等工具建立了一個全面的社交輿情視圖，來了解人們在Twitter和Facebook上都在談論哪些和溫網有關的話題。據統計，在四大滿貫男子決賽期，每秒有超過100條與網球大滿貫有關的微博，這樣一來，主辦方就可以實時了解全球有關網球話題討論熱點，也可以對特定球員的社交影響力做出評估。借助社交輿情的監測與分析手段，可以幫助賽事制造熱點話題從而提升賽事在全球的影響力與關注度。

4 結語

近年來，網球運動在我國發展迅速，參與網球運動的人群顯著增多。但是我國整體的網球技術水平較為落后。網球運動在中國起步較晚，教練員經驗欠缺，訓練體系及技術水平發展相對滯后。但是隨著大數據理論的發展，網球技術開始和科技理論高度融合。我國的科技技術發展迅猛，在全球名列前茅，所以需要充分利用科技優勢，將科技手段與理論運用到我國職業球員日常訓練和高水平賽事中，從而來彌補我國網球理論經驗的不足。在日常訓練中，通過對球員的各項數據采集并和世界排名靠前的選手進行數據對比，找出雙方差距，改進擊球動作，制定更為合理先進的訓練體系。在比賽中，通過數據分析為球員提供戰術選擇，并實時記錄球員在比賽中出現的各種問題為賽后總結及賽后訓練提供依據。未來的網球訓練體系必須依靠于大數據理論。