大數據時代的運動訓練科學研究

胡偉 褚歡

摘 要：任何科學的研究都離不開數據，沒有數據的支撐，科學研究的結論也就沒有說服力，公信力。經濟和科技的飛速發展，讓我們進入了大數據的時代，隨著大數據時代的到來，傳統的運動訓練科學研究的方式方法也被顛覆了，以往的小數據研究已經無法滿足當下運行訓練科學研究的現實需求，而大數據的研究方式，為運動訓練科學研究注入了新鮮的血液，提供了一個全新的研究范式。本文基于運動訓練科學研究的重大變革，對大數據時代的現狀，運動訓練科學研究的具體轉變等做了一個較為全面的分析，從多個方向對大數據時代的運動科學研究進行了解讀。

關鍵詞：體育運動；訓練科學；大數據

中圖分類號：G808.1 文獻標識碼：A 文章編號：2095-7394（2018）02-0095-04

長久以來，科學研究都是基于小樣本調查，小范圍數據統計，甚至是非常片面化的數據來發現和論證相關規律的。在很多情況下，這種規律不具備普遍性。比如說心理學研究的一些觀點和規律，在很多的情況下就不適用。因為他們要不就是使用一些其它生物進行試驗，比如小白鼠，而沒有進行大范圍全圈層的實驗室數據統計分析。甚至在無法或者很難獲取相關數據的情況下，僅僅依靠實驗人員的價值觀來對理論進行假設，在信度和效度方面實在很難讓人信服。

而隨著大數據時代的到來，情況就得到了很大的改觀。大數據時代，可以對信息進行海量收集，進行更加科學細致的分析，改變著社會的方方面面。比如購物方面，各種購物軟件根據購買的習慣推送更加精準的商品；在飲食方面，美團外賣打敗了方便面市場，改變了中國餐飲業的面貌?？梢哉f，大數據時代，深刻地改變了中國的方方面面。

而作為科學研究一員的運動科學訓練研究也在大數據模式下改頭換面。各種穿戴設備，傳感器設備，每時每刻都在記錄運動員的身體數據，并且在后臺進行分析。教練可以根據各種智能設備分析出來的數據對運動員的訓練方式做出合理的改變；而大數據對各種賽事的分析，則可以很好提高運動員的應變能力，從而提升他們比賽的技巧。而大數據的作用，還不僅僅停留在物質基礎和身體機能方面的改善，對運動訓練思維模式也有重大的改觀，為現代運動訓練提供了一種新的認識論和方法論。

1 大數據時代

1.1 大數據的起源

中國古代的結繩記事代表著數據的重要性，也昭示著那個時候，人類便開始使用數據來輔助記憶，提高適應力。不過那個時候的數據比較原始，記錄方式也導致效率低下。后來逐漸發展，隨著造紙術，印刷術的發明，數據的記錄出現了一個井噴式的增長，但是一直到上個世紀中期，真正的大數據時代并沒有出現。

真正的改觀得益于計算機的發明和使用，以及后來的大范圍普及。計算機技術的發展，互聯網技術的成熟，使得海量信息的存儲和使用成為可能，并以此為基礎，科學研究也迎來了大發展。

進入21世紀之后，數據的重要性更加凸顯。不單單是無數的公司在進行大數據的開發和利用，連國家與國家之間也開始了大數據方面的競爭。也就是把大數據的發展上升到了國家意志層面，比如中國北斗衛星的發明和使用，美國發布的大數據計劃。

1.2 大數據內涵與思維

大數據的不斷發展，使得大數據這個名詞有了非常多的解釋版本，正所謂一千個讀者就有一千個哈姆雷特。舍恩伯格說大數據是人們獲得新認知、創造新價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構以及政府與公民關系的方法。麥肯錫公司認為大數據是指大小超出了常規數據庫工具收集、存儲、管理和分析能力的數據集，而Gartner給出的定義是大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力。對大數據的解釋版本還遠不止這幾個。大數據是一個比較抽象的概念，每個人都可以對其進行解釋，所以至今不管是業界還是學界，都沒有對其進行一個明確的定義。只不過不管是何種定義，它的基本特征是類似的，比如包含著海量的信息，可以進行精確的分析處理，有著很高的價值，還有就是具有極高的復雜性。

當然如果我們僅僅認為大數據就是這樣一種存在的話，就顯得過于膚淺了。大數據的發展，已經衍生出了一種叫“大數據思維”的思維方式。在以前沒有如此海量數據的情況下，與我們當下大數據的時代背景下，我們對問題的處理方式，看待問題的思維方式，都已經發生了巨大的變化。比如說現代企業的管理思維，都是集中式，科層制，上下級制度森嚴，等級明確，但是現在不同了，在互聯網的發展下，大數據的支撐下，許多的企業管理模式非常扁平，甚至員工也不需要坐班，直接在家辦公，像中國現在井噴式發展的在線教育就是這樣的一種模式，老師只需要在家辦公，只要保證環境的安靜和網絡的暢通，基本就可以完成教學任務和企業交代的其它任務；而科學研究也是如此，以往的思維往往容易避重就輕，在很難進行實驗的情況下，注重定性研究而忽視定量研究，使得研究的結論不具備公信力，甚至有些連參考的價值都沒有。而大數據的思考方式就是，一切能夠用數據分析的東西那就盡量用數據來分析，盡量排除主觀因素的影響，比如人本身思維和價值觀的局限。如此一來，科學研究就進入了一個全新的時代，更加注重定量研究，社會學科也是如此。

2 大數據時代下的運動訓練研究

2.1 大數據研究在運動訓練科學方面的現狀

大數據研究在全世界范圍內風行，在各個領域被重視，自然在體育界也不例外。無論是國內還是國外（國外對大數據的應用更多一點），都在充分利用大數據的優勢來對運動員進行培養。不管是在心理狀態、身體素質，還是比賽技巧方面，都可以看到大數據應用的案例，在具體的項目當中，大數據的作用就更加明顯了。

在羽毛球項目上，以往都是教練相對粗糙的數據統計，然后結合運動員的實際情況來進行培訓的，在數據采集利用方面很不全面，分析也不夠透徹。而利用大數據統計就不一樣。因為羽毛球運動有非常強的戰術性和技巧性，針對這種特點而設計的大數據系統，可以在移動端和服務器端進行雙向跟蹤和控制。移動端可以統計得分與失分數據，重現具體的戰術演示，進行數據上傳；服務器端可以建構出信息處理模塊，權限管理模塊，技術整合模塊等。兩個端口，各個模塊之間科學處理，就可以展示出每次訓練的總拍數、平均拍數、平均時間、失誤率；也可以分析出對手的運動特點和戰術特征，然后設計出一個最佳的防守和攻擊的策略。極大地提高了訓練的科學性和比賽的針對性。

如果說對以上羽毛球比較學理性的闡述不足產生震撼性，那么以下給出的幾個例子會讓大家深刻理解大數據的重要性和在體育項目中的運用程度。2013年李娜迎戰美國名將小威廉姆斯，IBM通過Slam Tracker平臺綜合了美網過去8 年的全部數據之后（8 128場比賽，4 100萬個數據點，5 500個分析模型，在45個潛在動態指標里選擇、對比、分析、定位、評估），最終為李娜制定了比賽制勝的策略。在高爾夫運動中也有類似的案例，Track Man技術就是通過雷達測量高爾夫運動員每次擊球后球在飛行過程中的所有數據，然后通過軟件進行分析。該軟件分析的數據非常全面，一些職業教練就是根據數據統計的內容來改變他們對運動員的訓練方式的。而在籃球的運動訓練上就比較有科幻色彩了，在NFL的新秀訓練營，每個球員都需要穿上帶有傳感器的運動服，通過傳感器的反饋就知道每個學員的具體狀況，極大提升了培訓的精度和針對性。

2.2 大數據時代下運動訓練的實質

大數據對運動訓練之所以有意義，有價值，是因為體育訓練的復雜性。這也就是大數據時代下運動訓練的實質。我們知道螞蟻的行走速度是非常快的，許多多多的螞蟻行走，呈現出一條帶狀，但是它們從來不會發生碰撞。每一只螞蟻都會選擇最優的路線，沒有負重的螞蟻會為負重的螞蟻讓路。這里涉及的就是非常復雜的系統，只有用大數據來分析，才能夠更加深入地了解螞蟻的行走方式，才能為我們現代交通提供一個借鑒。運動訓練也是一樣的道理，在體育賽事中，經常出現的“黑馬”“失利”“競技狀態不穩定”等現象，這也從最基礎的方面說明到了運動訓練和比賽的復雜性。人本身就是復雜性的根源，運動訓練會出現很多的不可預料的事件，甚至也沒有規律性可言，簡單歸類，小數據分析是行不通的，在這樣的狀況下，必須使用大數據分析，從海量的數據中發現蛛絲馬跡，從而替身運動員的體能素質、心理素質和競技技巧。

3 大數據時代運動訓練的新途徑

3.1 研究重點從實體轉向關系

近代科學研究是一種關于實體的研究，傳統的運動訓練也主要關注實體。傳統的運動訓練方式無非就是對項目進行分解，然后對分解后的各個動作進行專項訓練，把每一個動作訓練到一定程度，最后結合起來。比如百米賽跑項目一樣，對其進行訓練就是把百米賽跑分解成一個個具體的動作，先是準備動作、起跑，然后就是百米訓練，百米訓練又分成幾個階段，開始、中途、最后沖刺。把一個個動作訓練到一定水平，再對這些動作進行結合。羽毛球的訓練方式也基本和這個一致，不多由于羽毛球相對復雜，更講究戰術和技巧性，分解出來的動作更多一些，但是作為對抗性的運動，在訓練當中也少有對抗，而是變成了一個個動作。但是現代的科學研究發現，實體其實是關系的產物。對于運動訓練而言也是如此，它不僅僅是實體的世界，還以某種關系聯結著。所以對于現代的運動訓練，要充分利用大數據對于相關關系的研究，深刻理解各種關系之間的聯結性，以期達到更好地訓練效果。

3.2 研究方法從樣本統計走向了全面數據統計

以往運動訓練科學采用的統計方法基本上是以抽樣為主，這個方法在某些特定的方向有相當的效果，但這是一個被動性的選擇，因為在以往，互聯網并沒有現在發達，沒有辦法進行大數據的收集和分析。而這樣的隨機抽樣，很容易受到實驗人員價值觀和偏見的影響，導致出現錯誤的分析結果。而這種小樣本的統計數據，很難對細節方面有所成就，而大數據統計就不一樣，全樣本分析可以非常清晰地發現細節中有價值的東西，基于這樣的分析，更容易做出精準的預測。而運動競技的戰術變換，很大程度上就是基于對方的行為反應而做出的預測式防守和打擊。

4 結語

大數據在當下儼然成為了一個風口，在各個領域都有它的身影。但我們要意識到的是，大數據雖然在高速發展，但仍舊不夠成熟。在運動訓練科學領域，我們要充分利用大數據的優勢，但是不能全部依靠大數據。當然，大數據時代裹挾著科學研究在前進著，運動訓練科學研究勢必進入一個全新的時代，不管是運動員，還是運動訓練科學的研究者、工作者，都應該看來時代的趨勢，不斷更新自己的觀念和方式方法，為大數據時代的運動訓練研究開辟新的研究范式。

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Scientific research on sports training in the era of big data

HU Wei， ZHU Huan

（public class teaching department， Jiangxi Institute of fashion Technology，Nanchang 330201，China ）

Abstract： any scientific research is inseparable from data. Without data support， the conclusion of scientific research will not be convincing and credible. With the rapid development of economy and science and technology， we have entered the era of big data. With the arrival of the big data age， the traditional methods and methods of scientific research on sports training have also been subverted. The previous small data research has been unable to meet the practical requirements of the current operation training science research， and the research mode of large data is carried out. The science of mobile training has injected fresh blood and provided a brand-new research paradigm. Based on the major changes in the scientific research of sports training， this paper makes a comprehensive analysis of the present situation of the big data age， the specific transformation of the scientific research of sports training， and interprets the sports science research in the era of large data from many directions.

Key words：athletic sports；training science； big data

責任編輯 祁秀春