東京奧運│ 日本隊獎牌榜名列前茅　全靠大數據「神隊友」？

還有13歲的女子滑板選手西矢椛更成為日本史上最年輕的金牌得主，打破29年前、由前輩岩崎恭子於1992年巴塞隆拿奧運，以14歲6天贏女子200蛙式金牌的紀錄。這同時讓她還打破中國跳水王后伏明霞在1992年、以13歲零353天之齡奪金的亞洲最年輕奧運金牌得主紀錄，正式將名字寫進奧運歷史中。

截至周四下午5時，日本以13金、４銀、5銅位列東奧獎牌榜第三，僅次中國及美國。美國數據分析公司Gracenote最近公布奧運獎牌榜預測排名，東道主日本預計會由上屆奬牌榜排名第六升上第四位，預測將獲60面奬牌，較上屆多19面，其中金牌料達26面，較上屆多14面，可謂特飛猛進。

致勝之道：Big Data?

的確，沒有主場觀眾支持和打氣可能會對運動員造成一些影響。但日本今屆的賽事其實是有備而來，從柔道、空手道、運動攀登到足球，日本隊都在應用大數據來提升表現，不少教練和運動員發現這些以科技得來的訊息，有助他們在這項國際大賽贏取奬牌。

柔道戰績今屆有望破記錄

柔道世界冠軍新井千鶴早前於女子 70 公斤級賽事擊敗對手奧地利的Michaela Polleres，為國家於柔道項目獲得今屆第六面金牌，距2004年雅典奧運的最佳成績僅差兩面金牌，因此極有望打破記綠。

這屆的成績彪炳，很大程度是日本隊的教練和運動員發現擊敗對手的方法，就是透過大數據科技的應用。自2016年里約奧運後，日本不斷派出分析員到各大國際柔道賽事，記錄和分析逾4,000名選手的影片，並將研究所得開放給選手和教練。

從這些大數據中，日本國家隊發現不少有用資訊。例如，他們發現過去兩屆世錦賽的裁判，對角位摔倒、或動作較大、較華麗的動作如過肩摔拋等的比分較高。因此，日本男子60公斤級柔道金牌得主高遠直久和教練木根川稔調整了他們的作戰策略，以應對上述趨勢的預測。

另一位選手、男子 73 公斤級柔道金牌得主小野翔平和教練金丸雄介則自2019年起，分析約1.3萬場比賽中裁判發出的犯規或警告的數量。在掌握了裁判較以往少發15%犯規或警告的數量，他於本屆賽事的決賽中獲得兩次警告後，依然能保持冷靜，最終於突然死亡階段中獲勝。

此外，全日本柔道聯盟（All Japan Judo Federation）亦不再單靠僅僅計算各選手於比賽中表現的官方世界排名，而是採用了廣泛用於圍棋和足球比賽的公式來對外國對手進行重新評估。聯盟科研成員Takanori Ishii表示：「我們能夠更好地評估一個運動員的真正實力，以了解哪些對手是我們特別需要注意的，包括一些在國際排名上較低的選手。」

抽筋等疲勞問題亦可監察

聯盟亦由2019年開始每日監察運動員的身體狀況，並透過即時通訊軟件即時提醒他們任何的讀數異常。這種做法是為了回應里約奧運的失敗經驗，當年有選手因抽筋而於一場關鍵比賽中落敗，Takanori Ishii表示：「現時我們監測疲勞和其他肉眼看不到的問題，以計劃運動員的休息和訓練計劃。」

聯盟還經常與教練和營養師交流，希望將大數據應用在運動員爭取好成績上。Takanori Ishii表示：「所有的數據只不過是資訊，關鍵在於轉化成智慧。」

足球、單車、運動攀登　全方位應用

上述的大數據科技亦有應用於今屆東奧其他體育項目，如它在日本女子足球隊中也扮演重要的最佳「第12人」角色，並協助球隊於最後一場分組賽中以1:0小勝智利，得以順利晉級八強。

女足助教Morinao Imaizumi表示，需要注意的數據關鍵是預計入球，即根據距離、角度、途中的防守球員數目等預測的成功射門。他以此不時提醒球員時刻思考最佳進攻路線，以及在不太可能入球的位置不應冒險攻門，而是選擇傳球。他又會透過如Sportscode等軟件，分析每位球員在比賽中特定時間的表現，從而對他們提供詳細的指導。

分析過往的數據亦有助找出球隊應當改善的地方，如日本女足於2019年世界盃上只有不足一半的次數能搶回控球權，最終於16強中落敗，這些數據亦是淘汰賽各隊中最差的。球員清水梨紗表示：「教練的個人見解是最重要的，配合客觀數據的支持，球員們可以自信地走上球場。」

除了上述項目，日本隊在今屆東奧其他多個項目也有應用大數據科技，如空手道、BMX自由式單車、運動攀登等，他們均希望藉科技協助爭取好成績。

誠然，體壇大數據科技的應用並非新鮮事，早於上世紀90年代初，不少運動項目經已引入，作為幫助賽事的工具，也絕非日本國家隊獨有。而日本過往亦已有應用，只是以往許多時只限於開放給教練，在今屆東奧賽事中，日本方面將大數據資訊還開放予運動員，確保他們也能從大數據所得的資訊中獲益。由此看來，緃使少了觀眾的熱情打氣，日本運動員也許都能創出驕人成績。（01）