曼彻斯特城已经砸出1.25亿英镑，他们寻求重组阵容并为残酷赛季的剩余部分做准备。但有趣的是，尽管在转会上花费了大量资金，许多转会却并非总能成功。实际上，成功率大约为50％，这意味着新签约球员与失败球员同样可能。
造成失败的原因很多，各种各样，从受伤破坏职业生涯到球员失宠于经理，适应困难或甚至不喜欢英格兰的天气。
利物浦前研究总监伊恩·格雷厄姆列出了七个最常见的问题：现有球员比新球员更好；球员没有想象中那么出色；球员不适合球队风格；球员被安排在错误位置；经理不看好球员；球员有健康问题；球员有个人问题。
如果俱乐部对这些要素的每一个都有90％的信心，一旦计算出这些概率，你最终成功的机会就是48％。
汉堡的足球数据咨询公司Plaier的分析进一步强调了这一点。该公司发现，平均而言，在英超的所有新球员中，约有一半会在出场约540分钟（或六场比赛时间）后被转会出去。
这个数字包括至少有一分钟上场时间的每个球员，包括在棘手情况下被召唤的预备队和青年队球员，这些球员在现实情况下通常不会成为常规球员。
尽管如此，这一数字仍然庞大，尤其是考虑到工资和转会支出是英超俱乐部最大的支出项目，在盈利和可持续规则的时代，它们的重要性更为突出。
但在签约球员之前如何避免这些问题是可能的吗？俱乐部可以确切地知道，或者至少近乎肯定地，他们没有购买到无用之人吗？
Plaier首席执行官扬·温特认为，使用数据可以有助于消除与购买球员相关的一些不确定性。
“我们不仅看一个单一球员，看他的度量标准并进行比较。我们还会说，他是和谁比赛的以及与谁一起比赛？”他说。
衡量球员表现很简单。如今，俱乐部可以使用事件数据（手动收集的信息，记录每个带球球员的每个动作）和跟踪数据（由摄像头自动收集的信息，同时记录场上每名球员的动作）来工作。
温特认为，答案在于相关性引擎——这是一种旨在识别模式的计算机工具。
“相关性引擎会通过数据创造不同块，”他说。“AI并行运行并选择具有最高准确度的最佳工具；确保您始终获得最佳结果。
“它不仅仅在足球中使用，还在其他领域使用，例如，在航空领域更专业—如果系统出现故障，这事关生死。”
那么这与足球如何联系起来，特别是在球员侦察和增加转会成功的可能性方面？
“我们可以首先衡量球员的表现，但我们不衡量他作为球员的能力，我们衡量他在战术体系中的效率，”他说。“我们不在乎他的带球能力多好，射门能力多好或进球数有多少。这对比赛本身没有影响。
“我们衡量他的贡献或者明确说，他在与另外11名队友和11名对手在特定联赛中主场和客场作战的情况下的效率。
“所有这些因素本身都会影响你自身的表现，你的表现又会影响与其他球员共同构成的这整个系统。”
通过这样做，温特希望俱乐部在招聘方面能更聪明。他们将能够分析和模拟哪种类型的球员适合特定的战术体系，以及他们与队友的互动—甚至可能成功在不同联赛或角色中的球员的可能性。
也许很快，这50％的数字可能会开始上升。
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