体育行业中的蓝海：运动伤病预防的数据分析之路

本文章节选自《体育数据价值“观”—体育分析行业研究报告》，全版报告下载请点击36氪研究院。

中超赛程刚刚过半，登巴巴、胡尔克、拉维奇等大量天价外援却已经纷纷躺上病床，伤病已经成为各俱乐部面临的重大问题。身体不断被掏空的球星们急需得到有效的伤病预警和管理。

数据分析当前不断影响着体育行业的发展。在运动伤病预防方面，数据分析正逐步帮助运动员了解其发生伤病可能性的变化情况，使运动员和教练员可以即时调整训练或比赛计划来避免伤病的发生。本文将针对数据分析在伤病预防领域的应用、发展和思考进行讨论。

应用概述

运动伤病预防相关的体育数据应用：通过对各类维度的数据进行分析，检测运动员伤病发生的可能性并提前进行预防。

• 从数据采集的维度来看，相关数据服务商除了需要获得运动员的基本信息（如身高、体重、伤病记录等）以外，还需要获得运动员的运动习惯信息和现阶段运动相关信息来进行分析。

• 从数据采集的方法来看，目前数据采集的方法主要有两种模式，分别是可穿戴设备和影像分析。可穿戴设备目前在国际的运动伤病预防领域未主要的数据采集方法；影像分析由于其技术的复杂性，目前仅被少数公司所掌握。

• 从数据分析的方法来看，相关数据服务商目前采用统计模型和机器学习两种方法进行伤病预测。基于数据库中历史伤病数据的测算出的相关参数，数据服务商可以在训练或比赛中提前预警运动员伤病发生的可能性并告知教练即时进行相关调整。

• 从价值层面来说，由于运动伤病预防数据分析服务的专业性和成本，当前主要应用场景为职业化程度较高的国际联赛。职业运动员的伤病预防可以在竞技水平和经济收入（票房）两方面为球队提供保障，因此，在球员价值不断攀升的职业联赛，此类服务的需求也将进一步增长。

  
  

运动伤病相关的数据分析已在国际各大联赛中进行应用

• 伤病预防数据分析服务在国际已有应用：根据运动伤病预防数据分析商Kitman Labs的报告来看，运动伤病预防相关的数据分析服务对于减少球队整体伤病时间有明显效果，平均减少了40%的伤病时间。

• 国际各大联赛俱乐部对运动伤病数据分析服务已建立需求：目前各大联赛（NFL、AFL、MLB、NBA等）中已有部分俱乐部使用此类服务来试图降低运动伤病对于球队战绩和票房的影响。当前各服务机构主要通过综合各类数据（运动数据、伤病记录和其他历史数据等）并运用传统统计模型或机器学习来进行运动伤病预测。随着FIFA对赛时可穿戴设备解禁的可能性的增加，运动伤病预防的商业市场规模或进一步提升。

国内球员价值的不断上涨为运动伤病预防领域奠定需求基础

• 中超转会期支出不断上涨：随着中超在转会期的大手笔投入，越来越多的高价值球员出现在国内职业体育联赛中来。球员伤病带来的除了战绩的影响以外也让俱乐部或保险公司蒙受经济上的巨大损失。因此，高转会费或工资的职业职业球队未来将成为运动伤病预防分析公司的潜在需求方。

• 近期部分中超球员伤病名单：近期大牌外援的频频受伤让各大俱乐部承受了经济与战绩的双重压力，仅近期受伤的大牌外援的转会费之和就超过了一亿欧元。

国内发展较国际落后，未来或可链接体育运动保险领域

• 国内当前运动伤病预防的相关数据研究服务相对落后：由于我国运动医学当前发展相对滞后，同时职业联赛商业化程度较低，所以相关数据研究分析服务在过去的一段时间内并无较大的发展契机。未来随着国内联赛球员价值的提升和数据分析在国际联赛运动伤病预防中的运用例证增多，运动伤病预防相关数据服务在国内的发展将会是必然。

• 入口与出口：由于运动伤病预防数据分析需要即时收集运动员的相关运动数据，因此赛事运动数据采集分析服务商具有较为直接的数据流量入口，未来具有切入运动伤病预防数据分析服务的先发优势。从变现出口上来看，运动伤病预防数据分析服务未来除了可以服务于职业体育俱乐部以外还可以与体育运动保险公司相连接。大众体育热度的攀升将助力体育运动保险行业未来的蓬勃发展。

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