美国西北大学：利用大数据分析足球

　　美国西北大学工程学教授路易斯·阿马拉尔研究了他最喜欢的足球运动。阿马拉尔利用他对网络复杂性的了解来创建一种客观地对职业足球运动员进行排名的算法。阿马拉尔为每支球队建立一个网络，这个网络反映了谁传球给了谁，传球的准确程度如何，以及这些传球有多可能进球。阿马拉尔的实验室开发了第一个客观的数据驱动系统，以便了解球员在运动场上的表现。

　　使用先进的编码技术和分析工具，阿马拉尔的团队根据他们在足球比赛中的影响力，为每名球员创造了 “平均足球评级”（AFR）的内容。特定球队所有球员的AFR值都表明球队的实力，即球队在传球过程中获得成功的结果。 对于喜爱足球的人来说，前三名球员是梅西，内马尔，克里斯蒂亚诺罗纳尔多，这样的分析结果并不令人意外。

　　“AFR大于70的球员非常超人，”阿马拉尔说。“在许多季节70以上的AFR都是天才般的。”

　　除了生成AFR值外，阿马拉尔算法为每个团队生成一个网络视觉效果，由节点组成。每个球员计算出一圈，以及连接这些球员的线。节点和线条的大小各不相同，大圆圈表示更有影响力的球员，更宽的线条反映球员之间更强的联系。

　　当·阿马拉尔在2008年使用AFR值评估欧洲杯时，他的方法显示西班牙是最强的球队，当年西班牙队的一位球员哈维在统计上是最好的球员。

　　西班牙队在2008年赢得了欧洲杯冠军，而欧洲足球协会联盟则将哈维列为锦标赛的参赛者。

　　那么，AFR分数能够用来预测今天谁能赢得即将到来的世界杯吗？阿马拉尔说：“当你估计世界杯冠军的时候，运气和机会发挥了巨大的作用。 “我们的算法告诉我们结果的可能性是什么，”阿马拉尔说。“例如，在询问某些球队将进入季后赛的可能性与赢得超级碗比赛之间的差异是不同的。”

　　（来源：美国西北大学新闻网）