每年夏季，美國體育市場都會迎來暫時的平靜——因為這正是6月中旬的NBA總決賽與9月NFL開賽之間的空檔期。幸運的是，作為美國最受歡迎的體育運動之一，棒球快速切入，讓球迷們的暑期不再無聊。除此之外，四年一屆的奧運會與FIFA世界杯也時不時成為人們歡迎盛夏的驚喜插曲。

今年，女足世界杯獲得極大關注，美國國家隊第四次捧得冠軍獎杯，創(chuàng)造了新的女子職業(yè)足球世界紀錄。事實上，女足世界杯在美國的決賽觀看次數(shù)比2018年的男足決賽還高出20%，并吸引到眾多運動選手、球迷以及名人的社交參與。即使是幾天之后的MLB職棒全明星賽，也沒能重現(xiàn)這樣的輝煌。

奧運會以及世界杯這樣的國家級體育賽事通常會吸引到大量粉絲的關注，超級碗這類頂級國內(nèi)賽同樣抓人眼球。然而，對于常規(guī)賽事而言，職業(yè)球隊越來越難以在這樣一個有趣的時代下，找到與球迷建立聯(lián)系的方式。畢竟這是一個現(xiàn)場看球率顯著下降的時代，而各體育隊伍必須通過銷售門票來賺錢，相比之下，粉絲可以通過電視、網(wǎng)絡、社交媒體以及移動應用選擇無數(shù)種比賽觀看方式。這種數(shù)字化轉變，給體育品牌帶來了巨大的潛在機遇，有望利用數(shù)據(jù)提高參與度并提振商業(yè)收入。

數(shù)據(jù)：體育分析的基石

當然，在體育活動中運用數(shù)據(jù)分析并不是什么新鮮事。如果大家收集過棒球卡（或者查看過卡片背面內(nèi)容，就會意識到，棒球本質(zhì)上是一項以統(tǒng)計為主導的運動。）

Sabremetrics，即棒球中的數(shù)學與統(tǒng)計分析，已經(jīng)歷經(jīng)數(shù)十年歷史，而SABR（Society for America Baseball Research）則是一個由數(shù)千名高度關注棒球統(tǒng)計數(shù)據(jù)的粉絲所組成的龐大組織。

從傳統(tǒng)意義上講，經(jīng)理人與教練會利用這些數(shù)據(jù)以及統(tǒng)計分析結果微調(diào)自家陣容，從而制定戰(zhàn)略并贏得更多比賽。在其它運動中，統(tǒng)計模型也被廣泛應用于體育博彩當中，用以計算投注賠率并預測獲勝者。

然而，體育作為一項基于粉絲的娛樂業(yè)務，正在經(jīng)歷快速的數(shù)字化轉型——基于先進技術驅動的數(shù)據(jù)的利用方式已經(jīng)從「統(tǒng)計分析」發(fā)展至更復雜的「人工智能驅動型應用」。目前，體育聯(lián)盟正在尋找新的創(chuàng)造性方式，希望利用AI技術提高粉絲參與度，并尋求新的商業(yè)化機遇。而圍繞粉絲第一方交互以及第三方數(shù)據(jù)之間建立起來的新型數(shù)據(jù)源，正在將這種期望轉化為可能。

AI應用正在擴展

社交媒體是體育行業(yè)關注的一大重要領域，職業(yè)聯(lián)盟與個人團隊越來越多地轉向像Unmetric這樣的AI驅動型分析解決方案，希望借此推動粉絲參與并發(fā)現(xiàn)新的贊助機會。NHL等職業(yè)體育聯(lián)盟正在通過Facebook Messenger以及WhatsApp等基于AI的社交媒體平臺與粉絲開展互動，并有望面向更大規(guī)模的粉絲群體以獲取贊助或發(fā)布數(shù)字訂閱內(nèi)容。在此背景下，AI技術將被用于提高規(guī)模效率并解放人類雙手，確保工作人員專注于更高層次的戰(zhàn)略品牌營銷與贊助活動。

社交媒體將繼續(xù)成為運動隊伍的沃土，因為大部分年輕球迷——特別是NBA球迷——更傾向于在社交網(wǎng)絡上討論體育新聞，并關注自己最喜愛的球隊與球員。

作為粉絲參與的下一個前沿，AI內(nèi)容優(yōu)化等新型成果，也許會帶來新的顛覆。例如，溫布爾登一直在利用IBM Watson的AI圖像與聲學數(shù)據(jù)解析能力整理最具吸引力的精彩視頻。想象一下，這種強大的賽事內(nèi)容優(yōu)化潛力，最終將極大提升參與度并加強比賽的貨幣化水平。雖然網(wǎng)球與曲棍球、籃球或者美式足球有著很大區(qū)別，但類似的應用仍能夠在后幾種運動當中發(fā)揮重要作用。

未來的AI技術機遇

另一個有待開發(fā)的機遇在于：利用AI測量球員技能。這基本上可以算是Sabermetrics的下一個層級，而且正被應用在棒球之外的其它運動當中。

Seattle Sports Sciences公司是一家創(chuàng)新科技企業(yè)，他們開創(chuàng)了足球技術分析的先河。如果發(fā)展順利，這將帶來巨大的業(yè)務潛力。當然，從數(shù)據(jù)收集以及分析的角度來看，這項工作確實極具挑戰(zhàn)性。這種分析能力的核心價值，在于提高選手水平，使得教練能夠更好地衡量并培訓運動員。不過正如溫布爾登的精彩瞬間集錦一樣，體育團隊也有望利用AI技術提升粉絲參與度，從而順利實現(xiàn)資產(chǎn)貨幣化。

我們可以設想那些最熱心的體育粉絲，他們愿意了解自己喜愛隊伍及選手的信息與統(tǒng)計數(shù)據(jù)。Sabremetrics的統(tǒng)計粒度可被廣泛用于各種不同的運動，而AI支持型分析則能夠進一步細化至選手的身體運動性與賽場表現(xiàn)。隊伍可以跟蹤并創(chuàng)建各種獨特的內(nèi)容，以便保持對粉絲的持續(xù)吸引力并通過相關數(shù)據(jù)獲利。

利用面向一系列選手的測量數(shù)據(jù)，我們也有望對整個職業(yè)聯(lián)盟的發(fā)展前景做出預測。此外，AI技術還能幫助我們發(fā)現(xiàn)某些有趣的指標——這些指標雖然無法直接計算，但對于關注統(tǒng)計數(shù)據(jù)的粉絲們來說同樣非常有趣。例如在溫布爾登網(wǎng)絡公開賽中球員跑動的總長度，或者在足球或曲棍球當中各方控球的時間比例等（與美式足球相比，足球與曲棍球的節(jié)奏更快、傳球更多、跟蹤也更困難）。

體育隊伍依靠死忠球迷到現(xiàn)場看球就能大賺一筆的時代已經(jīng)過去了。當然，我們并不是說體育隊伍應該徹底放棄現(xiàn)場體驗——在美國，每年仍有數(shù)百萬人出席現(xiàn)場觀看比賽。但隨著代際轉變與數(shù)字消費偏好的不斷變化，AI技術在各類體育項目中都展現(xiàn)出巨大的潛力，有望提升參與度、擴大全球范圍內(nèi)的粉絲規(guī)模、并根據(jù)選手的表現(xiàn)優(yōu)化數(shù)字內(nèi)容。

對于體育迷們來說，參與永遠是一種情感驅動的行為。對于需要采取商業(yè)方法的運動隊伍及聯(lián)賽而言，用《魔球》作者Michael Lewis的話說，“在某種程度上，大家可以消除信息及偏見，并完全用數(shù)據(jù)做出判斷。這能為我們帶來顯著的優(yōu)勢。”