李姍姍
隨著科技的進步和人們生活的互聯網化,圍繞著大數據的應用范疇將越來越多,一場關系到人們生活、工作、思維的“大數據”時代已經來臨,但現階段大數據在體育商業領域的研究還處于起步階段。本文運用文獻資料法、邏輯分析法,總結當前大數據在體育商業中的作用,分析其在體育商業應用中存在的問題,希望給中國體育大數據企業帶來一些啟示。
一、大數據在體育商業中的作用
1.預測方面
在職業體育中,預測是大數據最大的價值。其中包括“選材預測”例如,美式橄欖球聯盟(NFL)在NFL Combine的評估會,運用生物傳感技術、數據挖掘技術對參加選秀的大學球員進行評估,以選拔出有潛力的運動員;“訓練預測”:高爾夫職業球手運用 Trach Man系統的3D多普勒雷達技術收集高爾夫球的速率、角度、方向、旋轉速度等,然后通過軟件進行分析,以確認擊球后球的飛行軌跡是與球桿頭切面所對的角度。從而用來輔助進行揮桿訓練;“競賽預測”:IBM從2005年起追蹤了8128場網球大滿貫比賽,收集了4100萬個數據點,動用了5500個分析模型在43個潛在動態指標里為對陣的雙方選手挑出最重要的3個指標,且為每一個指標設定一個量化達標線。大數據分析的介入,讓運動員和教練們可以從另一個維度解析他們所從事的運動,從而有助于運動員和教練制定有針對性的訓練計劃,調整比賽策略,進而讓比賽更具商業價值。
2.社交關注度方面
體育作為現代社會文化的重要組成部分,也同樣是現代媒介傳播的主體之一。無論是球隊還是運動員,越高的社交關注度,就能帶來越多的商業的可能性。以2016年歐洲杯為例,擊敗英格蘭的冰島,紅色巨龍威爾士…這些以往名氣不太大的球隊一時之間獲得了很多社交媒體的關注,憑借著廣泛的曝光,他們自然成為了體育商業領域熱捧的對象,球隊中的球員也因為驟然而增的社交關注度獲得了贊助商的青睞。對贊助商來說,通過社交關注度數據來尋求合作伙伴,既能節省投資費用,還能降低簽下“不掙錢合同”的可能性。
3.粉絲效應方面
粉絲效應往往是頂級品牌和團隊給球星進行價值定位的重要指標,很多商家在進行合作之前都會對此進行研究和分析。如今,許多大數據網站在對運動員在球場上的表現進行實時監控的同時,對由運動員產生的粉絲效應也進行了數據分析。以德拉克斯勒為例,統計公司發現他最活躍的粉絲分布在印尼,英國,美國,德國和尼日利亞,即使遠隔萬里,他們也愿意為偶像買單,這就是極具商業價值的粉絲效應。
4.商業合作方面
運動員的成績越好,就能帶來越多的商業合作。越來越多的贊助商會根據IBM、ProZone等著名體育數據分析公司的數據,來對球隊或球員在場上的表現來評估他們的價值潛力。最新的數據分析能夠迅速而準確地評估出球員或球隊的整體價值,它們可以依靠數據計算出品牌價值與球員數據所能達到的最優關系,把運動員場上場下的表現相結合,最后得到一個權威的價值指數。大數據帶來了在商業領域中極為難得的客觀性,也很大程度上幫助職業體育商業化的發展。在體育行業沒有使用大數據之前,企業的商業伙伴或者贊助對象的選擇常常是由個人感覺、人脈等主觀因素決定的,這無疑存在很多缺陷。
二、大數據在體育商業應用中存在的問題
1.數據儲存方面
無論是體育公司還是職業體育俱樂部,要想根據大數據了解客觀狀況并獲取收益,一方面要關注球星(球隊)的打法,教練員的排兵布陣、技戰術安排以及比賽插曲、花絮甚至球星個人生活。另一方面還要了解每場比賽觀眾的需求、感受、喜好等,這些數據是海量的, 甚至是TB級的,儲存這些數據對體育大數據企業來說是不小的挑戰。
2.數據的獲取及安全性方面
大數據搜集與分析環境下,體育企業或相關數據處理機構處理更多的是消費者和運動員的個人信息。如果沒有相關條款和制度的約束,消費者個人隱私面臨被泄露的風險,這也是從事用戶信息搜集、存儲、分析、處理不可規避的風險。因此,需要我們在數據隱私保護和數據隱私應用之間進行權衡。體育俱樂部或體育管理部門從運動員群體中提取私人數據,運動員需要有知情權,將運動員的隱私數據用于商業行為開發時,也需要得到運動員的認可。只有這樣,大數據才能更安全更好的服務于體育商業化的進程。
3.數據分析指標存在缺陷,企業過度依賴數據。
一些體育運動領域中數據分析指標仍然存在缺陷,最明顯莫過于網球領域。在網球領域,場上表現和場外得到的價值認可一直有所反差,2002年是庫爾尼科娃的巔峰期,她獲得了1000萬美元的代言,也有較多的商業活動,但她并沒有贏下一個職業單打比賽冠軍。另一方面,體育俱樂部和企業過度依賴數據而慘遭失敗的情況也頻繁發生,影響力最大的應屬2014年1月份,英國在板球比賽中以0-5的大比分敗給澳大利亞,賽后英國教練Andy Flowers太過于依賴大數據的做法遭到了很多英國球迷的指責。其實,太過注重數據而沉溺其中,使得靈活處理突發事件存在困難,也使得比賽失去樂趣。
三、結語
在體育產業發展的熱浪中,創業者和管理者應積極、主動地利用大數據時代帶來的機遇,加大科技和人才投入,讓大數據更好的服務于體育產業,從而為體育商業化創造更大的價值。另外也要清晰認識到大數據帶來的不只有客觀和便利,還存在問題和缺陷。
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