Opta论坛2026：研究报告
来自五个不同国家的从业者入选本次活动，他们将展示或介绍自己在应对媒体叙事、表现分析及球员招募方面所采取的创新方法。
随着2026年Opta论坛研究竞赛第二阶段的提交截止日期已过，共有四个项目入围现场展示环节，另有三个项目被推荐进行海报展示。
每份提交的提案均根据四大关键标准进行评审：创新性、方法论、相关性和应用性。如今，这七个脱颖而出的项目将在伦敦大英博物馆向受邀的业界代表进行展示。
今年Opta论坛推出了一项新举措，即增设专门的“媒体叙事”类别，旨在探讨如何巧妙运用数据来提升媒体叙事效果。
2026年Opta论坛的研究报告和海报展示完整名单如下（排名不分先后）：
舞台演出
媒体叙事类别：哈桑·拉菲克、迪伦·达梅利奥和埃文·佩戈尔施——互动视觉的力量：利用Opta Vision比较球员传球表现
哈桑、迪伦和埃文基于Opta Vision数据开发了两款交互式数据可视化工具——“传球智商”（Passing Intelligence）和“传球流”（Passflow），旨在通过引人入胜的交互体验，为一篇比较联赛中不同球员传球表现的专题报道提供补充。这些可视化工具采用了他们开发的多项新指标，包括“机会成本”、“预期值”和“风险智商”。
哈桑是雪城大学福尔克体育学院体育分析系的助理教授，迪伦和埃文目前正在该系攻读体育分析与经济学专业。迪伦和埃文目前分别在雪城大学男子足球队和奥尔德姆竞技足球俱乐部担任数据分析师实习生。
表现类别，分析：Jaime Oriol——后场突破紧逼：在高压逼抢下将无球跑动与传球决策质量相结合
海梅的研究项目开发了一个框架，该框架将目前被分别研究的两个分析层面联系起来：一是无球跑动在高压下创造传球选择的质量，二是传球者针对这些可用选择所做决策的质量。该框架旨在为教练组、球员招募及对手分析提供可操作的见解，涵盖跑位设计和决策评估两个方面。
海梅目前正在马德里的弗朗西斯科·德·维托里亚大学攻读商业分析与计算机科学双学位。他是“Football Decoded”博客的创始人，目前在Minsait担任数据科学实习生。
表现类别，招募：Yureed Elahi - 运行漏洞分析 - 评估传球者如何应对无球跑动
尤里德（Yureed）开发了一套评估体系，旨在根据球员对队友无球跑动的反应来评估其传球能力，具体衡量他们是选择价值最高的传球目标，还是倾向于更稳妥的传球。通过将无球跑动数据与传球事件及预期威胁值相结合，他的研究捕捉到了球员在防守压力下的决策质量。最终生成了每位球员的个人档案，突显了其传球决策的质量。
尤里德目前就职于Data Science Dojo，此前曾在FC迪纳摩第比利斯担任实习生，积累了相关行业经验。
表演类别，摘要：比利·穆利——识别精英低位破坏者：基于低位决策价值（LBDV）的招募框架
比利的研究项目采用了一项新指标——低位防守突破决策值（LBDV），用于识别那些在突破低位防守时始终展现出必要勇气和执行力的球员。
该框架通过量化球员在高压环境下的决策能力和表现，重点识别那些其选择能转化为可量化竞争优势的球员。该评估体系专为球员招募设计，能帮助俱乐部锁定那些有能力突破紧凑型防守体系的球员。
比利目前正在体育数据学院攻读数据分析理学硕士学位，同时在托特纳姆热刺足球俱乐部担任青训营视频球探，此前曾在米尔沃尔足球俱乐部担任一线队球探。
海报展商
罗伊·吉尔——超越赛事数据：利用Opta Vision构建结构化踢球风格模型
Roi的海报将展示他开发的一个概率性战术身份框架，该框架利用相位感知指标来建模团队的打法风格，其准确性高于传统的基于事件或追踪的方法。
通过利用结构化的战术输出数据（例如“比赛阶段”和“攻防风格指标”），他的研究构建了可量化的球队层面的风格特征档案，而非依赖间接的风格替代指标。Roi 目前正在卡迪夫城市大学攻读足球科学应用数据方向的全日制博士学位。
爱德华多·马尔克斯 - 压力之下，脱离语境：利用 Opta Vision 进行招聘风险评估的“玻璃盒”决策分析
爱德华多开发了一套可直接应用于实战且易于解读的分析框架，用于评估外场球员（尤其是中场球员）如何在可选传球方案中做出选择、这些决策在承受压力时保持稳定的程度，以及他们的决策模式与球队战术风格的契合度。
该方法通过将决策与行动时刻可选的替代方案进行对比评估，从而区分出真正的决策质量与受情境影响而夸大的执行效果。该框架为球探部门生成运营输出，包括分级招募候选名单、转会风险警示，以及附有可通过视频核查的决策轨迹的一页式球员档案。
爱德华多是一位拥有机器学习博士学位的独立人工智能与数据科学顾问。他曾担任领导职务，负责组建大规模数据和机器学习团队，目前正在Sports Data Campus攻读“大数据在足球球探工作中的应用”硕士学位。
雷米·阿沃萨尼亚——量化压迫抵抗力：利用Opta视觉数据识别和评估应对高强度压迫战术方案的多维框架
雷米开发了一套用于衡量压迫抵抗能力的标准化框架，其中包括定义“压迫包络线”以识别高压局面、对战术性“绕过机制”进行分类，以及评估其有效性。这些研究成果可应用于教练指导、球员选拔和比赛策略制定，帮助球队在高压逼抢情境下采取攻势或进行防守。
雷米目前在一家非营利组织担任数据分析师，此前曾在桑德兰的数据与分析部门完成为期12个月的实习。
Stats Perform 谨向所有提交提案的人士表示感谢，并祝贺将在 2026 年 Opta 论坛上进行演讲或参展的七位参与者。
