原标题：起底利物浦的新研究主管 何方圣神也？
起底利物浦的新研究主管 何方圣神也？
早在2016年，本月初（2月份）被任命为替代挂帅而去的伊恩-格雷厄姆的利物浦研究总监，斯皮尔曼就为Opta专业论坛提交了一份提案--一个足球分析领域优秀人才和未来之星的年度盛会。与以往不同的是，它得到了五人评审小组的一致通过。
斯皮尔曼的想法是一种叫做 "球场控制 "的东西，他声称，它可以对足球比赛进行足够深入和复杂的建模来模拟和还原，以便可以发现哪些球员控制着比赛场上的某些空间。自20世纪90年代末以来，各种数据公司一直在尽职尽责地追踪球员的速度和位置，但除了不时在屏幕上显示球员跑了多远之外，只有少数公司掌握了知道每个人在任何时候在球场上的位置以及他们与球和其他人的空间关系的终极密码。
这是很复杂的事情，你可能需要拥有哈佛大学粒子物理学博士学位才能取得任何突破进展。幸运的是，威尔-斯皮尔曼拥有这些东西，还有他自己手持欧洲杯的照片。这是一个罕见的双倍加乘（Double Bluff）。
2016年Opta Pro评审团立即知道，威尔-斯皮尔曼的想法比他们之前收到的任何东西都要高出一筹。追踪数据（足球对这种空间数据采集的称呼）很少公开，虽然英超俱乐部可以获得这些数据，但很少有时间和/或资源知道如何真正善用这些数据。在2000年，有很多关于球员试图欺骗数据收集的轶事，他们在追逐球时不必要地跑来跑去（显得很忙，如上班摸鱼的打工一族），或者抱怨教练用它来设定不现实的实际目标。
但后来威尔-斯皮尔曼腾空而出。"这里有一个人，他进来后有一个明确的想法，"2016年和2017年活动的组织者瑞安-巴哈亚说。
"他在某种程度上让所有人都大吃一惊，为之倾倒。他搞懂了它，基本上破译了这苦寻多年的难题。他能够以一种当时我不认为许多其他大多数--如果有的话--能够做到的方式操纵这些数据。
"这是他的独特卖点，这使他进入了雷达视线内。"
此时，斯皮尔曼曾在欧洲核子研究中心从事希格斯玻色子粒子的发现工作，但在2015年加入了Hudl，这是一家运功绩效数据分析公司，现在可能因拥有视频分析工具Wyscout而闻名，他们于2019年收购了该工具。对于这位出生于芝加哥的美国人来说，这是一次身临其境的足球介绍，而且很快就令他着迷。
但是，一个对足球兴趣日渐浓厚的粒子物理学家是如何从在伦敦的两场极受好评的演讲以及随后在2018年斯隆体育分析会议上的演讲(Sloan Sports Analytics Conference)，到与尤尔根-克洛普的合作，并在工作中表现得足够出色，在2023年成为伊恩-格雷厄姆的继任者？
好吧，还记得那个在2016年和2017年一致通过斯皮尔曼提案的评审小组吗？伊恩-格雷厄姆也在其中，他喜欢他所看到的。但他到底喜欢什么，为什么会有如此深刻的印象？让我们来层层解析它。
画重点
一般来说，有两种数据可以告诉你在一场足球比赛中发生了什么：事件数据或追踪数据。
事件数据是由观看比赛录像的人创建的，他们记录球员在何时何地对球做了什么。它是你所熟悉的大多数足球数据的基础，从传球和抢断到预期进球，但它几乎不包含关于无球状态下发生事情的信息。
另一方面，追踪数据使用摄像机来捕捉每个球员和球的运动轨迹。这对了解足球运动的真实情况很重要，但与事件数据中整齐的传球和射门数据行相比，它的信息量更大，而且往往更难获取和整合。
多年来，足球分析主要依靠事件数据。俱乐部有限地利用追踪数据来提取物理指标，如冲刺速度，但即使很明显，测量无球发生的事情也可以进行新的、有价值的战术分析，但没有多少人有能力去理解追踪23个点在球场上弹跳90分钟的复杂数据。
对威廉-斯皮尔曼来说，幸运的是，分析移动的小点是他的专长。事实上，他是一位测量亚原子粒子如何相互作用的专家。当带有正负电荷的粒子混合在一起时，物理学家可以使用数学模型来预测哪个粒子对空间中的某个特定点有更大的影响力。
2016年，在为Hudl工作时，斯皮尔曼意识到，同样的模型--弄清哪一队移动的点控制了哪些空间--也可以应用于足球数据。他将使用球员和球而不是粒子和电荷的模型版本命名为 "球场控制"，这有助于开辟使用无球类数据的新途径。
在斯皮尔曼的球场控制模型中，如果一个球员或球队能够首先得到一个无人管辖的5-5球，他们就会 "控制 "那部分比赛区域。足球已经有熟悉的方法来测量哪个球员最接近球场上的任何位置，但这还不足以捕捉这项运动的实际力学。将物理学融入其中，使斯皮尔曼的模型能够考量到球员的运动，并在他们的控制区域之间考虑到一些有建设的不确定性因素。
在Hudl同事的鼓励下，斯皮尔曼在2016年的Opta专业会议上展示了球场控制，这是一个足球书呆子和行业类型的年度聚会。
"我当时非常紧张，因为我和来自利物浦、巴黎圣日耳曼、巴塞罗那和其他什么的人在一个房间里--这些人对足球的了解比我可能知道的还要多，"他后来回忆说。"我在那里展示我的东西，我基本上只是在一个星期左右的时间里为了好玩而作做的未成品。"他的幻灯片强调，他是一名数据科学家，"而不是足球砖家！"
尽管斯皮尔曼的工作很出色，但还不清楚它到底有什么用处。他表示，将控制空间的人可视化可以提供 "一种观看电影的新方式"，但让他的听众感到兴奋的是，它量化了专业人士在观看比赛时已经关注的东西。
最终的奖赏不仅仅是看到空间--而是衡量球队能用它做什么。
一年后，斯皮尔曼再次参加Opta专业会议和斯隆体育分析会议，带来了一个乍看之下似乎与球场控制无关的项目。这项研究是关于使用物理学来建立传球概率模型，利用追踪数据关于无球（球员的位置）和运动的详细信息来计算出到底谁能接到或拦截一个传球。
使用基本事件数据的足球分析师可以根据传球的位置和角度等因素来模拟传球完成的可能性，但由于数据并没有告诉你球员在哪里以及如何远离皮球，这些百分比充其量只是粗略的猜测。事件数据也不能真正说明个人防守的能力，因为防守者只有在赢得或挑战55球对决的时候才会出现。
追踪数据使得测量实际传球路线成为可能。斯皮尔曼用数学将移动的球员再次转化为粒子，并衡量他们在球飞过草地时采取不同路径的概率，附近的防守者切断传球的机会从接球者控制球的可能性中减去。这让人们对每个传球的预期完成率和防守者赢得球的机会有了更现实的了解。
如何“不赢得”英超联赛
这一次，他的科学实验有了现实世界的应用场景。该模型不仅可以帮助衡量球员在传球、接球和拦截方面的技能，而且这些数字中的一些似乎与球队如何获胜--或不获胜--有关。 斯皮尔曼在Opta的讲台上开玩笑说，他应该把他的演讲称为 "如何不赢得英超联赛"。
就球队而言，传球精度似乎并不是赢得比赛的最重要因素。相反，与成功关系最密切的是球队的传球价值（传球带来好机会的可能性）和拦截效率（球队利用机会切断传球，由守转攻的能力）。
俱乐部对这种研究一定很感兴趣。追踪数据并不容易处理，但对于拥有正确技能的分析师来说，它提供了对比赛进行新型定量洞察的可能性。
利物浦，特别是伊恩-格雷厄姆，是一个绝对关注此数据的俱乐部。利物浦很早就在足球分析方面取得了领先优势，招募了一支由数据科学家、分析师和软件工程师组成的团队，利用数据来帮助体育运作，如招聘和比赛分析。现在，他们正在将这种领先优势扩展到追踪数据研究的发展领域。
在斯皮尔曼参加会议的前后，利物浦的足球在尤尔根-克洛普的领导下向新的方向发展，他的成熟的比赛风格--不再是 "重金属足球"，但也不完全是曼城的室内音乐--恰好强调了积极的夺球和高价值的传球，而不是精确性。
2018年春天，格雷厄姆说服斯皮尔曼从德克萨斯州搬到默西塞德，加入利物浦的研究部门。很快他就会停止在公开场合分享他的工作，但在这之前，斯皮尔曼在波士顿的斯隆会议上又提交了一篇论文。也许其他俱乐部应该把它作为一个警告信号，这篇论文的标题是 "超越预期进球指标"。
那时，足球分析已经越来越关注xG，它衡量的是一次射门的进球概率。预期进球之所以有用，很大程度上是因为进球很少，所以衡量射门的价值--发生频率是10倍--可以更好地了解足球的重要性。
但是，事件数据只能衡量实际发生的射门概率，而不是所有由边锋在后防线后面牵扯跑动时创造的潜在进球机会（一个从未出现过的直塞），或者由前锋在禁区内找到空间临门一脚，却眼睁睁看着传球从他头顶飞过。再一次，将物理学应用于追踪数据使斯皮尔曼能够捕捉到比赛中重要的缺失拼图。
对于他的新指标，他称之为 "无球得分机会"，斯皮尔曼把他已经建立的工具的更新版本迭代整合：该论文使用一种间距控制来计算一个球员可以在哪里得到一个球，并使用传球概率来判断他在那里控制传球的可能性。在将传球导致进球的可能性分层后，斯皮尔曼得出了接球者在无球时的定位和移动的潜在价值--无论他的队友是否将球传给他。
这个无球权版本的预期进球对很多事情都很有用，从侦察对手到评估球队在球门附近的决策。俱乐部特别感兴趣的是，格雷厄姆曾说过，"球员的招募和保留是最重要的[数据分析]工作，其重要性达到10倍。"斯皮尔曼指出，无球时的得分机会可以帮助 "识别具有良好空间意识的天才球员，如果给他们机会，他们会茁壮成长。"
俱乐部通常对他们如何使用数据守口如瓶，所以我们不知道像这样的追踪数据模型在签下达尔文-努涅斯或科迪-加克波等球员的决定中可能发挥了什么作用。斯皮尔曼现在大多在公众视线之外工作，他晋升为研究主任后也不太可能改变这种状况。
"在足球界，进球是相对罕见的（相比篮球、橄榄球、棒球），所以你必须尝试量化你如何到达那些可以进球的位置。"斯皮尔曼在2022年的一次罕见采访中告诉利物浦的官网。
这就是足球的基本本质，而且永远都是。物理学只是让我们更快一点到达那里揭开致胜的“密码”。返回搜狐，查看更多
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