大数据能分析出假球吗？

一开始拿到这个题目，其实我是拒绝的。我们先来认真审题，“大数据能分析出假球吗”，无非就是“能”或“不能”两种答案。

可以看出提问者满满的心机，这根本不是一句简单的 YES or NO 能够回答的（摔！），题主你出来我们好好谈谈。

如何定义“假球”是本题的关键，从下图百科对于“假球”的定义可以提炼出两个关键词：利益、收买。

这个“利益”不单指金钱驱动，也涉及到其他方面的利益，比如默契球。要满足假球的条件，除了利益还需要有收买的行为发生。

也就是说，这两个条件都是在球场以外的环境下发生的，而大数据记录的是球场上稍纵即逝的关键事件。从这一层面上讲，大数据似乎并不能分析判断出假球的存在。

所以，这是一个假命题吗？不见得。那么，有没有其他需要满足的条件呢？

或许我们可以从图中获得几个新线索：其一，大数据可以分析出假球动作吗？其二，大数据可以作为判定假球的证据吗？

我们先来解决第一个问题。

之前在知乎回答【数据分析会骗人么】这道题时，我已经提到数据分析具有三个特性：周期性、完整性和多维度。

大数据分析需要建立在一定的周期沉淀基础上，如果数据储备量不够，结论往往是片面的。再者，大数据反映的是某个趋势或客观规律，侧重点在求同而不是存异。

简单地说，虽然我们可以从大数据中发现球员或球场上某些异常的事件，但这并不能说明什么，所有数据都会围绕规律线上下波动，偶尔一两个特殊数据在大数据面前犹如沧海一粟，微不足道。

除非，你的假球动作非常明显，可以单独拎出来当证据，那这里面就没大数据什么事了。

第一个线索似乎经不起推敲，没关系，我们还有第二个线索呀。

结论放前面：当然可以！上面说了，大数据能够客观反映出某个趋势和规律，如果我把有嫌疑的球员数据（热点图、平均触球、传球数据等）和近几场数据进行对比，或者可以从中分析出假球的可能性。

那么问题来了，你怎么确定这个数据异常是由于踢假球引起的？难道不是因为球员当天身体不适或情绪不佳？毕竟人的行为本身具有主观性，很难简单地用客观的数据去论证。

回到第二个线索上，基于大数据的客观性，其完全可以作为判定假球的证据，目前来看只能作为辅助证据补充说明，要成为板上钉钉的实锤似乎并不现实。

历史上被判定为假球的案例，大部分是拿到了录音、贿赂证据等实锤，而更多的疑似假球事件到最后都不了了之。但是！这并不意味着假球会更加肆无忌惮地盛行。

如今足球在大数据的支撑下越发精密，甚至进入了学术研究领域，评估着竞技场上的一切。不管是球员、教练还是裁判，他们每个人的一举一动都是公开透明的。大数据底下无秘密，这在一定程度上能够对非正常竞技行为起到监督约束作用，甚至能够利用大数据对潜在的假球行为进行预测。

毕竟，数据是真的会说话。

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