中网“启示录”:现代体育赛事携手大数据

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以中网赛事为例,以前每场比赛结束后媒体只能获得一张印有赛事信息的表单。而现在,通过IBM搭建的内联网,记者可以在中网媒体中心实时掌握比赛进度和球员交战记录等相关历史数据信息,以及球员详细资料等多项内容,这改变了媒体的工作方式,提高了媒体播报速度与质量,从而帮助媒体为网球爱好者提供及时、准确的中网资讯。

作者:IBM全球副总裁兼IBM中国开发中心总经理王阳博士

中网正在变得与众不同。一方面,今年的大牌云集, 将在很大程度上让球市迎来一次质

变;另一方面,赛事主办方也将面临一次巨大的挑战:只是报名的媒体,就有来自20个不同国家和地区的600多位记者,更无需提来自线上和线下可能多达上百万的粉丝。

作为中网的合作伙伴,IBM自然有义务让整个赛事稳定和顺畅,尤其是当我们发现在大数据时代,科技和体育的结合,会让整个赛事的观感更加立体。实际上,我们从2008年就开始尝试在四大满贯公开赛里加入更多数据的元素。

数据的受益者——运动赛事主办方、媒体、粉丝以及球员和教练

目前,IBM已经可以从不同的角度去解剖整个赛事,包括媒体、粉丝、球员,甚至是赛事主办方。他们对数据的需求有着很大的差异,这越来越明显。

对于媒体而言,以中网赛事为例,以前每场比赛结束后媒体只能获得一张印有赛事信息的表单。而现在,通过IBM搭建的内联网,记者可以在中网媒体中心实时掌握比赛进度和球员交战记录等相关历史数据信息,以及球员详细资料等多项内容,这改变了媒体的工作方式,提高了媒体播报速度与质量,从而帮助媒体为网球爱好者提供及时、准确的中网资讯。

此外,在今年的中网赛事期间,IBM还与乐视体育展开合作,将IBM MatchTracker数据引入到乐视体育中网赛事播报中。MatchTracker于2013年首次应用于中网,它可以为球迷提供比赛的战况数据动态呈现、计分等功能,使球迷能够利用实时性数据洞悉比分背后的态势。今年,乐视体育通过超级电视、平板电脑、手机以及个人电脑终端设备,对中网赛事进行四屏联动播报,而IBM MatchTracker被嵌入到播报的各个终端页面,让更多的观众借助终端设备随时随地体验到数据带来的观赛乐趣,也帮助节目解说员为观众呈现更加富有见解和洞察的赛事评论。

乐视体育还针对MatchTracker提供的信息进行挖掘,从而制作了许多符合观众兴趣、不同于传统样态的节目内容。大数据技术帮助乐视体育为观众呈现了优质的中网节目内容与更佳的观看体验。

对于赛事主办方而言,他们的工作总是看上去繁杂不堪。位于美国佛罗里达的永明体育场非常不希望因为自己对现场的把控不利而使用户体验大打折扣,他们认为粉丝就应该将所有的注意力都放在比赛上,而不是浪费在找不到停车位、进场无止境的排队,以及费劲地找到自己座位之类的事情上。

但是,150多万平方英尺的场地,超过2.4万个停车位、7.5万个座位,再加上不断增长的观众数量和向移动端转移的观赛需求,让永明体育场意识到,要让数据在这些地方都能流动起来,就必须在大数据和云计算上下功夫。

于是永明体育场重新构建了复杂的管理系统(包括停车、特许经营店以及天气数据等),并把它放在了IBM的云计算平台上,构建了完整的运营视图,这大幅地提高了运营效率,而且能通过手机与会员观众保持非常紧密的互动,让每一名观赛者都能在独特的服务中体验胜利者的感受。

球员和教练早就是数据的受益者了。SlamTracker是采用IBM SPSS预测分析技术而搭建的实时比分统计、分析的可视化平台,它现在在粉丝圈里有着极高的人气,但聪明的球员和教练们也早就开始使用它来改善训练质量了。

这个平台最核心的Keys to the match(关键制胜因素)从2005年以来追踪了四大满贯的8128场比赛,收集了4100万个数据点,动用了5500个分析模型来确定球员获胜的模式和技术风格。球员和教练可以根据这些数据在赛前就进行有针对性的部署,制定赢球策略以及在赛后分析胜负的得失,为下次比赛有的放矢地进行赛前训练。

对此,你在英式橄榄球上会感觉更直接,因为它更加强调身体接触。由于每个赛季都有1/4的球员受伤,英国Leicester Tiger橄榄球队采用了IBM的数据预测分析软件。首先是通过球员配备的传感器去收集数据,球队就可以监测球员的运动强度、碰撞和疲劳程度,心理数据现在也被加入进来,用于分析并揭示影响成绩的主观因素。然后根据这些数据进行预测分析。球队会判断这45名球员中哪些更容易受伤,并据此修改他的培训方案。

这已经不是个案,而且它的使用范围更加广泛了。NBA的迈阿密热火队正在用统计分析软件来拟定战术和排出上场球员的名单,而俄克拉荷马雷霆队则靠分析数据选拔新的球员。

在这些环节的基础之上,球迷的观赛体验自然不会差。通过IBM SlamTracker的Keys to the match(关键制胜因素),粉丝可以瞬间掌握对阵双方的优劣势。比如德约科维奇如果没有达到发球的指标——他通常能在40%至50%的第一发球中拿下4至9个回合对打中的60%的分数,他很可能就会输掉这场比赛。粉丝已经习惯了时不时地去看看手机APP里提供的数据,这使得他们更能了解比赛在发生着什么。

移动趋势的到来使得这一差别式的体验更明显了,2012年,IBM为温布尔登网球公开赛开发的APP下载量达到约150万次。我们发现在官方网站的浏览者中,有40%是通过移动设备的。到了2013年,粉丝们还可以在APP上关注自己喜欢的球员并与其互动,网球比赛因此变得更加无所不在。尤其是在iPad上,360度的视频和全景图像、图片库、中心球场和1号球场直播广播评论、每个场地的直播比分和统计数据、赛事集锦、赛后采访和特别报道等,在相对大的屏幕上,我们可以做得更多。

携手大数据,为球迷提供世界杯观赏盛宴

在今年世界杯期间,IBM与腾讯合作,通过对社交平台上的数据进行分析来判断粉丝对不同球队或球星的态度,比如去抓取球迷关注的热词、热点话题、关联话题,这样腾讯就可以实时地掌握球迷感兴趣的话题,并在第一时间去制作有针对性的内容。

事后证明,我们的判断完全正确。这届世界杯一场比赛就会产生1640万次的讨论,15天内就拥有了10亿次的转发。粉丝们反而成为了内容产出的最大群体,而不再是内容的被动接受者。这都源于IBM社交大数据分析用到了很多基于机器学习的方法和语义分析技术。毫不夸张地说,这个系统甚至能够像一个真正的人一样去理解一篇文章里面讲到的一些线索、时间、地点、人物和事件,其对模糊语言有着90%的正确判断能力,我们正要把这项技术移植到中网来。

从赛场到商场,IBM的大数据分析技术也将有更多的用武之地。近日,IBM发布了Watson Analytics。Watson Analytics为帮助商务人士而生,可以为他们提供即时预测和可视化分析工具,IBM Watson Analytics适合于企业营销、销售、运营、金融和人力资源等数据密集型部门,可以将企业专业人士的工作环节:数据准备、预测分析和可视化呈现等实现自动化。Watson驱动的分析能力可以放大人类的认知能力,结合大数据的潜力以及计算机、智能手机和其它设备的云规模交付能力,形成一次重大的转型。

今后,IBM将利用先进的大数据分析技术助力更多的行业实现智慧发展。

责任编辑:路途 来源: IBM
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