知识挖掘机：是谁决定了梅西比C罗强？玩数据这件事，或许球队经理得和游戏学？

当那些用电子游戏模拟真实比赛的孩子长大之后

最好在成长过程中还能读个耶鲁大学经济学硕士什么的就更好了。

迈克尔·刘易斯在2003年撰写的运动分析学著作《魔球——如何赢得不公平竞争的艺术》当中，以美国职业棒球联盟的小球队奥克兰运动者队为例，试图证明凭借考察、试训、交易为基础的传统棒球运营理论并不科学（较为依赖“烧钱”），并提出小球队如何在职业联盟中同那些财大气粗的“豪门”相抗衡的方法——那就是基于球员数据的全面收集，建立起一套数学模型，用较低的成本，组建一支有足够竞争力的球队。

迈克尔·刘易斯

通过理论与实践的结合，“魔球理论”渐渐在职业体育中得到推广，该理论最大的建树在于帮助经费有限的“平民玩家”更好进行球员选拔与交易，从而去对抗“土豪玩家”。“魔球”强调用数学模型把球员能力最大程度进行量化，保证场上每个位置上有最合适的人员。

在《魔球》这本书中，奥克兰运动者队的球队经理比利·宾恩与耶鲁大学经济学硕士彼得联手，彼得经过数据分析，避开那些薪资过高的明星球员，专门挑选其他球队里打不出名堂，但是具备某项突出数据的球员，得出组建球队的“最优解”；宾恩负责对目标球员进行招募，最终让奥克兰运动队这支“平民球队”在接下来的赛季中创造出了队史最长的20连胜纪录。

根据《魔球》一书改编的电影，国内通常翻译为《点球成金》

不过面对诸如C罗，杜兰特等“百年一遇的练武奇才”，“魔球”理论也并非永远的制胜法宝，奥克兰运动者队里那些原本符合数据计算最优解的球员，在遭遇对手有针对性的布置后，个人天赋上的短板也就暴露无遗。但“魔球”理论还是为所有职业体育队伍打开了崭新的思路。像是足坛名帅穆里尼奥，很多球迷对于他的印象大都来自于“狂人”的性格，辉煌的战绩以及拜英国媒体所赐，总能制造新闻价值的爆言。

不要觉得只有球迷会为了游戏数值高低而论战，很多球员都曾因为不满自己在游戏中的数值过低而diss开发组，比如图里这位“大白边儿”

而事实上，穆里尼奥手握计算机专业科班学历，早在其指教葡萄牙波尔图队时，穆里尼奥就将所有球员的各项技术统计录入到自己开发的软件当中，以此来模拟比赛中可能出现的各种情况，这其实和玩家们经常用游戏预测即将开始的比赛有着同样的逻辑。如今NBA流行的“小球”打法（在运动战环境下多投三分，加快比赛回合数），也是把“魔球理论”从单纯球员个体的数据分析，升级成用更庞大的数据量，去对整个篮球运动发展规律做出科学指导。

让我们再回到游戏里，当球队经理研究“魔球”理论的时候，游戏公司里《FIFA足球》UT模式，和《NBA2K》MT模式的产品经理们，也把数值设计融入到了游戏运营环节，其结果，自然就是游戏中的每次更新，都会推出数值更高的球员卡来吸引玩家氪金。

这也解释为什么年货球类游戏必须让用户一年一氪——因为一年之内不断累积的数值，会让球员能力越发趋于“变态”（每年《NBA2K》到“大结局”的时候，都会陷入到乱出卡的节奏），新作清零是避免数值爆炸最简单粗暴，可恰恰又是最有利于商业收益的方法，既然如此，游戏里的梅西是否比C罗，也就不那么重要了，反正赛季开始后随着游戏更新，完美形态的“总裁卡”一定会在某个运营节点等待着玩家的钱包。

结语：《FIFA足球》用来的收集整理球员数据的信息，大都都来自一个叫做World Football Web Editor的社区，该社区从最初几百人，发展到如今有8000多名会员，负责世界各地共600多支球队，并且这个数字还在不断增长。未来体育游戏的数值设计，已经超越了单纯游戏系统层面，成为了现实中职业体育的一个数据库，从这一点上来看，我们国家各项职业体育赛事要走的发展之路，还很长很长。