想象一下在世界杯比赛的开球时刻，看到一名球员故意将球传送到球场的一端，直接出界。休闲球迷可能会困惑，比赛开始几秒钟就放弃控球有什么逻辑？但如果你是杰西·戴维斯，你就知道这个战术可能是一个非常好的进攻布局。戴维斯是比利时鲁汶大学的计算机科学教授，也是其体育分析实验室的负责人，该实验室自十多年前成立以来，一直处于足球数据复兴的前沿。尽管该研究小组还涉及篮球、排球和曲棍球等多种体育运动，但其在足球场上的影响力尤为显著。戴维斯和他的研究团队运用先进的数据分析，揭示了一系列改变游戏规则的发现，正在改变职业俱乐部的决策。“他的实验室是足球领域中最具影响力的体育分析实验室，”比利时安德莱赫特皇家体育俱乐部的数据招聘负责人雨果·里奥斯-内托说。他们帮助球队更好地评估阵容，构思评估战略效率的方法，开发出揭示隐秘战术模式的算法。例如，踢出球界限靠近球门，让对手将球重新投入比赛的价值——这种战术在过去几年间在世界顶级联赛中逐渐出现。为了为这一看似反生产的战术提供统计论据，戴维斯小组建立了一个包含140多万次传球和约60000次掷界外球的训练数据集——部分来自2022年世界杯。他们使用树集成模型（实质上是一种决策树的组合）来模拟这一战术。研究人员在2024年发布的论文中得出的结论是：“当球位于场地中部时，把球踢出界限，在对手场地的那一侧，可以让你在10次动作（比如传球和过人）之内就接近进球。”这在一场动作超过1500次且进球极少的比赛中可能有很大的意义。戴维斯解释说，这一想法是为了让自己在有利的情况下恢复控球。除了提供明确的比赛日洞察，戴维斯还在体育分析领域占据了独特的利基市场，现在许多俱乐部都聘用自己的内部数据团队以保持竞争优势。他将大部分研究通过开源分析工具免费提供，但学术生活也给予他探索更复杂问题的自由——比如标准化比赛数据的项目，这将使解析比赛录像和制定胜利策略变得更加容易。现年45岁的戴维斯生于威斯康星州，他的童年沉醉于篮球和（美国）足球。足球对他而言在大学之前几乎是个空白，直到2002年世界杯——巴西队在本届赛事中表现出色，吸引了他。然而，深入解析这项运动的想法却从未在他脑海中浮现。他在威斯康星大学麦迪逊分校攻读计算机科学博士时，与放射科医生合作分析乳腺X光报告。2010年10月，他加入鲁汶大学担任计算机科学教授，研究人工智能与医疗保健的交集，重点关注监测运动表现。例如，他的研究团队研究了如何将心率等指标与其他数据结合起来，以判断运动员是否过度训练。他们还深入研究了跑步的生物力学。当戴维斯聘请专注于人工智能的工程学学生扬·范哈伦，后者自认为是足球迷时，足球的战术和技术方面成为他教授工作的主题。范哈伦想知道数据分析是否可以用来研究传球、射门和球的推进等问题——当时这些指标刚刚开始以数字化方式进行分析。戴维斯意识到，机器学习和其他人工智能工具非常适合足球的复杂性、流动性和快速性。你不需要精通职业体育的“金球政府”来看到，将深度统计工作应用于棒球或篮球是相对简单的。你可以孤立出像跳投这样的动作，为近距离和远距离的投篮赋予价值。篮球教练很快意识到，不能进球的球员，三分球和中距离投篮的命中率大致相同，不如去尝试更高得分的投篮。相比之下，足球似乎并不适合这种分析。里奥斯-内托说：“绝大多数的动作实际上并不会导致进球或甚至射门。因此，从数据中得出或构建赢得策略非常困难。”但范哈伦对这项运动的热爱，以及戴维斯对运动的普遍热情，激励了他们去探索足球数据分析的潜力。