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你在网上的所有操作,点开的链接、在某页面停留的时间、参与的评论都会被记录下来,这些数据会被交给后台计算分析。于是,你的年龄、消费习惯、爱好、潜在的购物欲望都会被准确地描绘出来,接下来就会发生本文开头的那一幕。

这正是大数据的可怕之处——它比你更懂你,懂你的偏好,甚至在你没意识自己要买什么之前,它就给你准备了要买的商品。正如有的人加入微信购物群之后,买了一大堆并不太需要的商品。

实际上,大数据技术不仅用于日常消费和广告推送,职业网球运动员也开始利用它来提升训练效果,精准地找出对手的弱点并制定卓有成效的战术。

2020年澳网签表出来之后,14号种子肯宁并不被大众熟悉,21岁的她从没有在大满贯中打入第四轮,只是巡回赛上的一名普通女孩。

在闯入半决赛之前,肯宁的五位对手有两位是资格赛球员,没有遭遇到任何种子球员,她的晋级之路并没有引起大众的关注。到了半决赛,肯宁遭遇到了头号种子、澳大利亚本土球员巴蒂,这是肯宁职业生涯最重大的一场比赛。开赛之前,仍旧没有几个人看好肯宁能战胜巴蒂。

不过,肯宁知道自己可以战胜这位强大对手,因为她有一个秘密武器。

半决赛对阵签表刚刚出来,美国网球协会的数据分析小组就立即开始工作,他们搜集整理了巴蒂的比赛数据和视频录像,在深入计算分析后,为肯宁量身定做了对阵巴蒂的战术。

“肯宁的主要问题在正手,她在面临压力时,打正手直线更容易失误,因此我们建议她在条件不具备时不要轻易变直线。而对巴蒂来说,她近来的反手表现不理想,因此我们建议肯宁尽量把球打向巴蒂的反手位,并尽早出手以压缩巴蒂的回球时间。如果做到这一点,肯宁就会打乱巴蒂的计划并动摇她的信心。”美国网球协会球员发展总监大卫·拉莫斯说道。

事实证明,这个策略非常奏效。

“在第一盘的前半部分,肯宁大约有1/3的球都是用正手直线把球打向巴蒂的反手位,这大大地压制了巴蒂的进攻火力。你可以看到巴蒂疑惑地看着她的教练,心里在想‘现在到底怎么回事?’”拉莫斯补充道。

最终肯宁以7-6 (6) /7-5获胜,两天后又在决赛中击败穆古鲁扎,从而赢得了首个大满贯冠军。在这其中,美国网球协会的四人技术团队功不可没。

不仅仅是肯宁,上述四人团队在当年的大满贯中为每位美国球员提供了数据分析和技术支持,但当两位美国球员对决时,他们就不再向球员提供此项服务。

今年的澳网,美国有51名单打选手参加了资格赛和正赛,由于澳大利亚严格的入境措施,这四人团队无法跟随球员赴墨尔本提供支持,他们在美国本土进行数据整理和加工分析,为在澳大利亚的球员提供远程支持。

美国网球协会不仅将大数据分析用于球员的战术指导,他们早在2009年就将这项技术用在了球员日常训练之中。研究人员开发了用于记录心率、挥拍速度的可穿戴设备,球员在训练时的表现都以数字形式记录下来,然后交给专业人员进行评估分析,据此制定和调整训练计划。

“长期以来,网球被视为一种艺术,但我们正在努力将现代科技融入其中。我们不仅记录和分析客观的数据,还有专门人员参与球员的心理建设,我们将这两个方面紧密结合在一起,这样效果会更好。”拉莫斯说道。

不仅如此,美国网球协会还将这项工作推广到了澳网。在新冠疫情爆发之前,美国网球协会在圣诞节后派出两人提前抵达墨尔本公园,为即将到来的澳网做准备,澳网会为他们提供数据和比赛视频,还给他们提供了一间办公室。

作为回报,美国网球协会在美网期间也会向澳大利亚网球协会提供技术支持,两大网球组织经常互换数据,共同探讨交流大数据分析方法和经验。

细心的球迷会发现,今年澳网在每盘结束之后会给出新的统计数据,反映球员的体能消耗情况,比如高强度体能转换次数、冲刺跑次数等。下面这幅图描述的就是昨晚纳达尔对阵卡恰诺夫第一盘的体能消耗统计数据。

不仅是美国和澳大利亚网球协会,有的运动员也会根据大数据分析结果来制定战术。

本月初,美国《体育画报》刊文报道了德约科维奇是如何利用大数据来为自己服务的。

在美网开赛前,德约科维奇通常不住在曼哈顿,而是住在他的老朋友、痴迷大数据分析的网球教练戈登·乌林(Gordon Uehling)的庄园里。这个庄园有三片网球场,据说建设标准与温网中心球场、法网菲利普夏蒂埃球场和美网阿瑟阿什球场完全相同。

在这里,德约科维奇不仅可以提前适应场地,还能查阅乌林搜集的大量网球数据,这些数据描述了球员们的技术特长和短板,便于他提前了解每一轮对手。

对于德约科维奇这样的顶尖选手来说,大数据分析可谓是锦上添花;而对于2020年首次打入澳网半决赛和决赛的肯宁来说,大数据分析更像是雪中送炭。

知己知彼,百战百胜。大数据比你更懂你,也让你更懂对手。未来,大数据将改变我们每个人的生活,也将深刻影响网球的变革。(来源:网球之家 作者:云卷云舒)