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他为狼队（Wolverhampton Wanderers Football Club）带来了一种直切要害的比赛风格——即减少横向传递，帮助他们在五年内三夺联赛冠军。 相反，他们可以从商业公司那里购买信息，这些公司用视频记录了约3000个主要比赛事件的结果，包括运球、传球和抢断。 起初，这些数据是手动记录的，但现在通常使用一种名为计算机视觉的人工智能来完成。 通常情况下，这些数据带有汇总的统计数据，比如每个球员的完成率。 与此同时，足球运动员还面临着航天员级别的数据审查强度。

印尼一体育场在一场足球赛后发生严重骚乱并引发恐慌。 这场悲剧造成逾百人死亡，众多人受伤，不少人因遭踩踏窒息而死。 印尼总统维多多已下令彻查，要求队足球比赛及安全程序进行彻底评估。

蒙塔格和布兰多都认为，警察的行为以及印尼民众与警察的关系源于20世纪下半叶苏加诺和苏哈托的独裁统治。 瑞士作家布兰多（Andrin Brändle）与印尼球队斯莱曼（PSS Sleman）共度过一个夏天之后，出版了《斯莱曼之夏》。 他和蒙塔格持相同的看法，他为瑞士德语广播电视(SRF) 写道，“次等的基础设施”、“缺乏协调的安保”和“现场令人难以置信的暴力冲动”是这场悲剧的主要原因。 当然，一些有经验的侦察员用肉眼也能观察到这些结果。 但Penn认为，“数据提供的结果偏见性要比人为见解少得多”。

这套算法给各个联赛中的球员打分，帮助球队引入转会市场上被低估的球星。 利物浦足球俱乐部的数据团队包括曾在CERN和剑桥大学供职的物理学家，他们构建了一套模型，专门评估球员在场上的行动是否更可能导致进球。 里斯本大学的体育科学家在和西甲巨头巴塞罗那俱乐部合作期间，于去年发表了一篇分析文章，研究不同类型的传球在场上有多长的机会窗口[2]。 其中最成功的当数英国皇家空军的前会计Charles Reep。 在上世纪50年代，他花了大量时间观看英格兰的球赛，并观察了球员位置和传球顺序等基础要素。 Reep甚至用他的数据来分析球队表现，并提出了战略战术方面的建议。

（德国之声中文网）上周六（10月1日）晚上，印尼超级联赛中阿雷马队（Arema FC）和帕尔斯巴亚队(Persebaya Surabaya)的比赛在混乱和悲剧中结束。 当警方动用催泪瓦斯时已经出现了大规模恐慌，许多受害者显然遭受踩踏而死。 这更困难，因为它需要专门的摄像机，不仅要跟踪主要行动，还要密切关注那些没有直接参与的球员，并以每秒25次的速度标记他们的位置。

例如，中锋的传球、带球和射门表现;以及当对方控球时，防守队员对对方的抢断频率和程度数据等。 Beane基于比赛表现的详细数据来召集球员，这些数据包括先前未受关注的指标，如击球手上垒的频率。 如今，数据分析能为球场内外的所有一切提供指导，从球员转会、训练强度，到制定针对性战术、给出球场上的实时最佳传球线路等等。 这项任务难度更大，而且更加费钱，因为它需要用到专用摄像机。 这种摄像机不仅能追踪主要的动作场景，还能留意那些未直接参与这些场景的球员，并以每秒25次左右的频率记录他们的位置。 提供这类数据的公司基本都会和各国联赛签署独家协议，Ramineni说，这就使局外人很难获取这些数据。

她十分羡慕赛车所能产生的大量遥测数据，这些数据能够帮助团队做出改进并提升表现。 近年兴起了一项更强大的技术，该技术利用AI预测比赛录像中球员的跑动，甚至是那些在摄像机镜头之外球员的跑动。 这意味着数据公司可以使用播出的比赛录像（无版权限制）来对世界各地球员的有球和无球跑动展开全面分析。

许多分析人士将伦敦俱乐部布伦特福德(Brentford FC)最近的成功部分归功于一种内部算法，该算法为不同联赛的球员打分，并帮助球队招募被低估的球星。 利物浦足球俱乐部的数据团队——包括曾在欧洲粒子物理研究所和英国剑桥大学工作的物理学家——已经建立了一个模型，可以评估球员在球场上的动作是否更有可能进球。 去年，葡萄牙里斯本大学的体育科学家与西班牙豪门巴塞罗那足球俱乐部合作，发表了一份分析报告，分析了比赛中不同类型的传球机会能持续多久。 许多分析师认为，伦敦的布伦特福德足球俱乐部近期的成功一定程度上得益于一套内部算法。

波兰人在这场比赛的初期表现不错，但是法国队仍然充分展现了他们的优势——姆巴佩以精彩的梅开二度抢尽风头。 小组赛阶段产生了无穷无尽的高强度刺激，所有这些比赛都带着一种不可预测的气氛。 此外，在前4场淘汰赛中也打进了14球，从而使本届杯赛继续取得不错的战绩。