来源：ESPN FC
作者：Michael Cox
包括本人在内的许多足球记者，都经历过一种尴尬——很多人都会批评我们的文章毫无意义，因为“我们从未踢过足球”。一点也不对。我们都踢过足球，只是踢得不那么好罢了。两周前，我们中的一些人再次通过实际行动证明了自己在踢球方面上的“无能”，而且还有数据、图表和热图为证。
专业足球数据公司Opta，在萨顿联俱乐部的主场——绿鹅巷举办了一场友谊赛。这里曾因在上赛季承办了一场对阵阿森纳的足总杯比赛，而一度登上过各大报纸的体育版头条。而且也就在这座球场的教练席前，该队替补门将韦恩-肖还在电视镜头前吞下了一个馅饼。
我们的球队是由一群记者、电视台工作人员和Opta工作人员所组成的，其中一部分人的体型跟大胖子韦恩-肖几乎没有区别。虽然一部分人已经多年没参与过11人制的足球比赛了，但我们的表现却会用英超联赛级别的数据收集系统所追踪，我们在球场上做的每件事——传球、射门、铲球、盘带和犯规，都会被系统记录下来。
在Opta蓝队中，我身披7号球衣，司职右中场。我们的对手是更为缺乏配合的Opta白队，结果我们以8-3取得一场大胜。然而所有人都并不太在意最终的结果，比赛一结束，大家都开始忙着查阅自己的个人数据。
当你开始意识到自己的行为将会以数据的方式被记录下来的时候，从比赛一开始，你就会变得格外小心。事实上在比赛的前5分钟时间里，我甚至都没能碰到一下球，我能做的就是在右边路不断地跑上跑下(可以看看我的热图)、向站定在中场的队友要球。一般情况下，没人会注意到我已经处于一种隐身的状态；然而在今天，我们的拙劣表现却将被直接公布于众。
笔者考克斯在比赛中的活动热图
5分钟之后，情况开始有所改变。因为在本方半场捡到了对手的丢球，我才终于获得第一次触球的机会。为了能让自己在传球方面取得一组漂亮的数据，于是我送出了一脚10码的短距离传球。好消息是，这脚传球让我与左路的队友取得了联系，我继续向前跑，潜入对手后防线与中场之间的区域。在向前推进25码之后，我再次接到皮球。
为避免暴露不会用左脚踢球的弱点，我只能把“心中的夸雷斯马”隐藏了起来，用右脚的外脚背抽击皮球后，我欣喜地发现它真的划出了一道弧线，而且在对方门将身前还及时地发生反弹，皮球最终顺利地滚落网中，1-0！
我打进了首开记录的一球，事后我才知道，这是一粒“预期进球值(xG)”为0.03的进球。“预期进球值”是一种在近期逐渐开始被足球数据统计专家广泛使用的新概念，它用于量化射门机会的好坏。根据射门球员所处的位置、射门球员的接球状态和先前被收录进数据库的无数资料，在球场任何位置完成一脚射门时，它都会生成一个反映“这脚射门转化为进球”的指数。如果xG是0，就意味着你在这个位置根本就无法进球；而xG是1，则意味着你铁定能打进一球。至于这0.03意味着什么，表示我在这块区域本不该选择射门？还是表示我果断地打进了一记出其不意的好球？怎么理解，随你的便吧。
“预期进球值”是在足球大数据环境下，所产生的一种具有深度洞察力的新概念。然而它一经推出就遭遇过许多前职业球员名宿的激烈炮轰，比如我们ESPN的克雷格-博利(前苏格兰国脚)就曾对其嗤之以鼻。在我个人看来，它的产生是很有必要的。过去我们只有所谓的“射门”或“射正球门”数据，然而这些数据却无法反映出比赛的真实情况——毕竟在距离球门5码位置的射正球门，和距离球门50码位置的射正球门，虽然都会产生一个数据，但(对于比赛结果所产生的)重要程度却是不同的。所以，我们为什么不用统计学的方式计算一下每脚射门应有的进球概率呢？它的意义就在于此。
不过，“预期进球值”也有自己的不足之处。比如说，它的名字听起来就不够大气，改成“射门价值”似乎能更好一点；其次，用以0开头的“纯小数”作为统计结果总会令人感到不爽——毕竟它的极限值才是1，如果将其折换为百分数会不会更好一些呢？比如说，我完成了一脚具有3%射门价值的打门，听起来就貌似更为高大上了一点。
无论如何，上半场比赛就这样顺利地结束了。步入休息室时，两队球员都针对表现向我表示了祝贺。即时比分6-1，我不仅打进了本场比赛的最佳进球，而且还送出一脚最佳传球——我觉得自己当时犹如皮尔洛附体，用一记长传策划了本队打进的第四球。
考克斯眼中的“最佳助攻”，在图标中却并不显得太过抢眼
然而进入更衣室，拿起iPad查看个人即时数据时，我却吓了一跳。我看到自己的传球成功率其实仅有30%。在周日业余联赛级别的比赛里，没有人会刻意记住你在中场犯过多少次传球失误，但如果你被Opta盯上了，这些失误就不能轻易地蒙混过关了。在屏幕上，我看到刺眼的7个红色箭头，这代表着我有7次传球失误。在本队内，我其实是传球成功率最低的成员，而其中的一次失误还直接导致了丢球。
突然之间，我觉得那记漂亮进球已变得不再重要，6-1的比分也不重要了。从现在开始，我要专注于刷新自己的传球数据。
下半场，我可以说就是在明目张胆地“刷数据”。站在场外观战，你或许会说我战术素养强、试图保住5球领先的优势、是准备通过控球的方式“杀死比赛”。噢，压根就不是这样。我想做的无非就是：提升一下传球数据，让自己变得更有面子一些。
于是，关于我个人的“比赛时间轴”就变得简单了许多。第46分钟，我送出一脚安全球；第51分钟，又送出一脚安全球；第55分钟，我曾试图踢得更冒险一点，结果导致传球失误；所以，在第60分钟，我才选择往身后传球。
比赛进行到第76分钟时，我们再丢一球。利用本队前锋被替换离场的机会，我跑到中圈内争取到开球的权利，于是又安全地刷出了一脚传球数据。
把一场球赛踢成这样，我自己都感到厌烦了。于是，我用一记“好莱坞式的传球”结束了比赛，那是一记40码的挑传，帮助本队中锋直接获得了单挑门将的进球机会，对方门将用一次完美的扑救化解了险情。这脚传球不仅在战术图版上留下一道讨人喜欢的黄色箭头——代表着这是一记“创造出进球机会的传球”，也将我的整场传球成功率提升到50%。
考克斯全场比赛的传球线路
然而即便是再完美的数据、图表，也很难展现出我的全部能力和风格。我很希望自己能够成为一位“业余版的卡里克”——表现稳定、能站住位置、拥有一定的战术纪律；然而，在大数据的环境下，我却变成了“业余版的路易斯-加西亚”，后者热衷于在比赛中冒险，既能够奉献一些高光表演，同时也会因发挥不稳、经常丢球而遭受非议。
事实上，赛后查看比赛数据的时候，我首先注意到的就是自己犯过的错误，而不是自己的积极表现。
职业足球圈里，分析数据的工作当然都是由球队教练来完成的，他们会告诉我：“你的传球数据太差了。”而下一个对手也会对我展开调查，准确找到我的弱点。当然，如果有机会再踢一场的话，我肯定会变得更为谨慎，确保相同的错误绝不能再犯——哪怕要付出减少威胁传球和精彩射门为代价。
这次经历也引发了我的思考：在大数据的环境下，当代球员们似乎更专注于如何改善自己的弱点，而不是尽力拔高自己具备的特长……事实上，这也是现代足球的进化趋势：球员们在变得越来越全能的同时，反而失去了自己的特点。现在的后卫必须能为本队进攻端提供支持，反之攻击手也需要帮助球队分担防守任务。无论在球场的任何位置上留下过“劣迹”，我本人都会变得格外闹心，职业球员们肯定也是如此。
通过数据来分析自己的弱点，这并不是一件容易的事情。但如果能够养成经常阅读、理解和分析个人数据的习惯，即便你是英超级别的球员，也依然能够获益匪浅。