大数据时代我国篮球运动员选材理论范式危机及路径转换

高国贤，练碧贞，任 弘

(1.贵州财经大学 新体育研究中心，贵州 贵阳 550025；2.北京体育大学 教育学院，北京 100084；3.北京体育大学 运动人体科学学院，北京 100084)

随着社会与经济的发展，科学研究方法与路径日益多样化。大数据时代的到来使部分学科科学逻辑起点从“始于观察”转为“始于数据”，科学发现的检验方式和划界判断标准也随之发生相应的变化[1]。运动员科学选材是根据不同运动项目的特点和要求，运用现代科学的手段和方法，全面综合评价和预测，把先天条件优越、适合从事某项运动的人才选拔出来[2]。运动员选材理论研究始终伴随着信息的搜集和数据的处理，是一项集观察判断、实验测试、数据挖掘、评价呈现于一体的科研过程。自20世纪70年代中期开始，我国运动选材学理论发展先后经历了自然选材主导、经验选材主导、单一测量评价主导阶段，之后形成了现阶段的综合评价特征[3]：追求理性客观控制选材过程，通过实验测试量化指标数据，结合专家经验调整类别权重，均衡定性与和定量综合评价，构建运动员选材指标体系，制定运动员竞技能力结构特征模型和评价等级标准。然而，在科学发现逻辑发生改变的新时期，运动员选材理论研究范式与选材实践需求陷入了相脱离的困境，在运动员选材观念、准则、程序、方法、呈现方式上亟待革新。本文以范式理论为依据，深入到该领域已经形成的理论传统和共识之中，考察运动选材研究的学术脉络和研究逻辑，力求刻画当下运动员选材理论范式。把“运动员选材理论”本身作为一个“解谜”的过程，寻求与运动员选材实践相匹配的理论“新范例”，探析运动员选材理论范式的路径转换。

1 范式理论及其演化

“范式”源于“paradigm”，意为“后缀”，引申为“相类似的一类”。中文译为“范式”是因为“范”有范本、范例之意[4]。范式理论是美国科学哲学家托马斯·库恩(Thomas Samuel Kuhn)提出并在《科学革命的结构》中系统阐述，指的是某个研究领域内的理论成果体系，包括本体认知、观念思维、准则、程序、方法、标准等一整套系统，是某一研究者群体所共同遵从的世界观和行为方式，是“常态科学”所赖以运作的理论基础和实践规范[5]。库恩指出科学革命的实质在于“范式转换”，任何理论都会呈现出“前范式-范式-常规科学-范式危机-范式革命-范式转换”的逻辑模式[6]。库恩在自然科学基础之上从哲学的高度提炼出范式理论，对于某个领域研究特别是新兴交叉学科具有自我革新意义与基础理论引导价值。2007年，吉姆·格雷(Jim Gray)以时间和研究工具两个维度将历史上的科学研究划分为经验科学、理论科学、计算科学、数据密集型科学4种科研范式[7]，并总结描述了科学研究范式种类的演化过程，将大数据时代产生的数据密集型科学定义为第四范式。2009年，Tony Hey等进一步探讨了第四范式的内涵，包括多样化工具数据采集、多维度跟踪、数据系统化管理、数据生命周期、数据可视化等[8]，不仅通过对实时数据、动态监测与分析来处理难以解决或不可触及的问题，更是把数据作为研究的对象和工具。数据不再仅仅是科学研究的结果，而且变成科学研究的基础[9]。第四范式实现了由传统的假设驱动向基于科学数据进行探索的科学方法的转变[10]。随着机器学习、人工智能技术的发展，第四范式框架内的研究基于全样本而非抽样，更加注重发现而非实证，关联性分析取代因果关系。

2 我国篮球运动员选材理论范式及危机

2.1 我国运动员选材理论逻辑过程梳理

运动选材学是随竞技运动选材实践要求应运而生并逐渐发展起来的一门新兴交叉学科。建立在运动项目本质特征、青少年身体发育规律、遗传学等理论基础之上，并大量运用统计学、测量评价等理论知识。通过文献查阅对球类、田径、体操、跳水、摔跤、水上及冰上等众多运动项目进行研究归纳，总结出目前阶段我国运动员选材理论研究过程分为指标体系构建与评价标准制定两个部分，选材指标体系构建是整个评价系统建立过程的核心环节，指标评价标准制定是选材理论的最终理论目标。具体研究过程包含了选材指标的确定、筛选及量化。首先，选材指标属性分类与细化。按照运动训练学特征进行竞技能力结构分类与细化，通过一级选材指标属性确立、二级指标类别细化、三级指标数据量化3个阶段形成庞大的指标数据库。比如青少年篮球运动员选材的三级指标选取身高、指距、体脂率等，也包括一些派生指标比如坐高/身高、指距-身高等。其次，选材指标筛选及结构优化。在选材指标库基础之上根据专家经验判断筛选，确定选材指标的整体结构，并根据种类属性的重要性划分权重，初步建立选材指标测试体系。最后，选材指标统计学特征筛选。把测试的样本数据结果按照优秀组和一般组进行比较，依据统计学特征对选材指标体系再次取舍，确定最终选材指标体系。选材指标体系确定之后，依据统计学方法制定综合评价等级标准。目前我国篮球运动员选材过程已经形成了一个稳定的研究模式，遵循固有的逻辑顺序和原则，科研共同体在理论研究成果呈现方式上也趋于一致(表1)。

表1 篮球运动员选材13～14岁骨龄组评分(男)[11]Table 1 13-14 years old bone age group basketball player selection score table (male)

续表1

2.2 我国运动员选材理论范式总结

吉姆·格雷将几千年前以记录自然现象与实验实证的“经验科学”或“实验科学”定义为第一范式，数百年前偏重归纳总结现象的“理论科学”为第二范式，过去几十年对复杂现象模拟的“计算科学”为第三范式。作为“看事物的出发点”，范式提供了关于事物本质规律认知与预测的前提假设。每一种形态的范式种类都是社会时代背景与技术支持的理论体现，同时也是在发展转化中相互补充融合。我国运动员科学选材理论过程满足前3种范式的基本特征：科研共同体、研究纲领范畴、方法体系认同。从我国运动员选材研究范式属性上看，处于3种科研范式发展的交互阶段。运动员选材研究共同体以运动员竞技能力结构特征为切入点，在选材指标的经验筛选、结构优化、统计学筛选等方法理论体系上达成了基本的科研承诺，共同接受运动员选材指标构建过程与综合评价标准的假说、准则和方法(图1)。

图1 运动员选材指标体系构建和综合评价过程逻辑图Figure 1 Logical processdiagram of the athlete selection index system construction and comprehensive evaluation

2.3 我国篮球运动员选材理论范式危机

2.3.1 选材理论的群体指向性违背了选材的本质原则 运动员选材理论是对运动员群体的样本抽查、数据采集、数据处理、数据呈现的过程。这种群体指向而非个性指向的做法违背了选材的本质原则。首先，运动员样本抽查没有覆盖到整个群体，造成了信息的局限性。其次，选材指标数据统计筛选在层层抽象过程中造成了一部分信息的失真。最后，选材理论成果的呈现方式是个体对照选材模型数据的综合评价，体现不出个体的独特性。运动员选材的本质原则是“个体指向”并非“群体指向”。每个运动员的独特性并不能通过理论模型来充分展现，也不能通过模型的个体比较来精确区分竞技能力的高低。目前阶段运动员选材理论模型的建立是个体特征的群体化，很难做到个体间特殊性比较。

2.3.2 竞技能力静态评价混淆了选材预测的本质目的 科学选材的基本任务就是对运动员潜在竞技能力的诊断、评价和预测[12]。运动选材理论的本质目的本应为运动员潜力发展的预测，而当下选材理论研究却成为了青少年篮球运动员竞技能力结构特征的评价与等级标准分层。选材理论过程始终围绕着选材指标的筛选与系统结构优化，针对指标体系的必要性和充分性、覆盖率和重复率、指标获取难度和稳定度进行权衡的综合过程。描述不同年龄段优秀篮球运动员的竞技能力特征是选材理论参考而不是理论的终极目的。此外，青少年运动员的身体素质发展具有阶段性和敏感期。研究表明，经过训练，少年篮球运动员的体重、握力、最大摄氧量明显增加，速度、耐力、力量、灵敏等身体素质有了明显的进步[13]。E.Drinkwater[14]、Zribi A等[15]、Tanase C等[16]、Cezar H等[17]对于篮球运动员选材指标仅仅侧重于身体形态与身体素质两项，认为先天可塑性与否是选材的本质方向。选材指标体系构建与选材标准的制定是分组别进行的静态评价，在青少年群体的生长发育规律下无法做到有效精确预测。

2.3.3 选材指标筛选过程弱化了各子系统间的本质关联 篮球运动员竞技能力遵循“非衡结构补偿效应”。大量的优秀篮球运动员具有鲜明的“一招鲜，吃遍天”的“得意技”，在基层选材实践中也一直遵守着“补偿”甚至“替代”原则。例如，我国著名运动员姚明的对抗能力一直遭人诟病，但其先天的身高优势和全面的技术使他跻身于世界一流中锋行列。运用统计学特征对各类别指标进行层层“过滤”与“提纯”以及根据选材指标的代表属性确定权重系数的方式，破坏了运动员竞技能力整体实质。通过赋值与“均和”的方式构成的评价系统体现不了运动员个体竞技能力突出优势。运动员竞技能力的表现特征是一个有机的粘性整体，选材指标机械拆分造成了有机整体的割裂，这种选材的评价系统在选材指标的筛选过程中失去了各子系统间的本质联系特征，三级指标间的关联变得弱化。

2.3.4 选材指标体系忽视了篮球“集体对抗”本质特征 选材时应注意考虑各个运动项目的特点，力求使用科学的测试和预测方法，努力提高选材的成功率[18]。“集体对抗”是篮球运动项目的本质特征。选材测试的指标体系构建忽视了“集体”与“对抗”因素，与篮球运动项目的“集体对抗”实质不相符，脱离了集体项目本质方向。随着篮球技战术体系逐渐丰富，角色职责分工多重、技术趋同化、高效能团队将是未来篮球运动项目发展的方向。人格情绪、心理素质、心智能力、决策能力等“软指标”体系在高效能集体和团队中发挥的作用越来越大，篮球运动员的“球商”是其能否成为优秀运动员的前提条件。而在目前我国篮球运动员选材指标的评价中仅仅追求个人的“高、快、灵、准”，忽视了个人在团队中的融合因素。

3 我国篮球运动员选材理论研究范式转换

3.1 数据密集型科学范式是理论研究发展的必然趋势

数据密集型科学范式建立在大数据基础之上。随着大数据时代的来临，计算机将不仅仅能做模拟仿真，还能进行分析得到理论[19]。大数据具有存储量大、数据多样、处理速度快等特点，在面对非结构化以及半结构化数据时更能体现出关系型数据库分析的优势，“云计算”处理使得容量与速度的瓶颈逐渐消除。2012年，来自国内外多个不同学科领域的专家代表在大数据科学与工程大会上将大数据定位在新兴交叉学科的前沿。随即，国家重点基础研究发展的“973计划”将大数据基础研究列为信息科学领域四个战略研究主题之一[20]。2015年国务院发布《促进大数据发展行动纲要》规范了数据发展的主题方向。2016年发展改革委员会印发《关于组织实施促进大数据发展工程的通知》将重点支持大数据示范应用。这是我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署，大数据将在各个研究领域发挥越来越重要的作用。在理论研究领域，以大数据为基础与特征的数据密集型科学范式是科学研究发展的必然趋势，开启了继实验科学范式、理论科学范式、计算科学范式后的“第四范式”时代。

3.2 大数据时代背景下我国篮球运动员选材范式转换契合点

3.2.1 大数据的不确定性特征与运动员选材本质目的相一致 密集型科学的发展方向是预测未来或寻找未被观测到的情况，模型拟合与数据分析优化[21]。从个体发展角度来讲，运动员选材是一个漫长的过程，其中受到遗传、参训年限、专业化程度、身体发育等因素影响，大数据的不确定性特征可以兼顾到未被观测的因素。大数据的不确定性包含了运动员详尽的成长信息，为选材的预测做了最基础而全面的准备。从测试对象上来看，选材指向也不是抽样而是全样本，是群体化的个体独立特征预测。这种选材的全面化数据化采集对“体教结合”是巨大的理论技术支持。

3.2.2 大数据关联性分析符合运动员竞技能力的结构特征 阿尔法狗大战围棋高手李世石、柯洁并赢得胜利的事件让人们惊叹于数据关联挖掘与人工智能的广阔前景。数据库中更小级别指标之间的关联分析匹配是大数据的主要特征之一，可以深入到更加微观的层面。在对数以万计的指标参数进行处理时不是进行筛选，而是进行更多的关联。与传统的逻辑推理研究相比，大数据时代最大的转变在于“相关关系”取代了“因果关系”，能够实现竞技能力半结构化和非结构化的本质规律探讨，篮球运动员竞技能力评价的粘性特征能够体现得更加整体。

3.2.3 大数据的完备性迎合篮球运动“集体对抗”整体特征 “集体对抗”是篮球运动员竞技能力评价与发展潜力预测的最直接的方式。大数据的完备性恰恰迎合了篮球运动“集体对抗”的复杂的整体特征。数据的广泛、非线性积累、全面系统是大数据的基本特征，篮球运动员成长过程也同样充斥着杂乱不稳定因素。通过比赛软件的数据采集记录与处理可以将篮球运动员选材指标回归比赛中，更能体现运动员的竞技能力特征和发展潜力。随着大数据技术的发展，以前不被数据化的人类思想、行为、心理、情绪等都将数据化[22]，避免了完全依赖教练员经验评定的主观因素干扰。

3.2.4 呈现方式的可体验性使理论研究与实践应用更加紧密 数据科学是对事物的本质规律进行探索，数据呈现方式是数据科学的应用和归宿，数据可操作性与可视化是数据科学与数据工程之间的桥梁。随着人工智能的开发，科学技术越来越倾向于“人机交互”，注重体验。通过实时的数据扫描就可以做到监控与预测，这种人工智能下的竞技能力呈现方式更具有直接性和可操作性，是选材理论成果与选材实践相结合的“立交桥”。

3.3 我国篮球运动员选材理论范式转换路径

根据范式理论的内涵，结合篮球运动项目特征，我国篮球运动员选材理论范式主要包括选材本体认知、观念思维、选材准则、选材程序、选材方法、选材标准等内容。范式理论认为，理论的观念认知和方法体系与时代背景密不可分。正是由于社会经济的发展促成了范式的更替与转换。大数据时代背景下，基于数据密集型科学的科研范式路径转换势在必行。

3.3.1 多学科深度融合，建立优秀运动员选材预测体系 人类基因密码的研究是生物科技领域的重要内容，在庞大的生物信息上催生了密集型数据科学，用于满足人类基因组的测序需求。生命科学家利用计算机将DNA转化成分析数据来研究生命。目前，运动遗传基因的研究还处于萌芽阶段，与身高遗传与变异息息相关的SPAG17基因还停留在理论假设层面，关于“类生命”与“种生命”的探讨一直是个未解的“谜”。种种复杂性和未知性面前，多学科的交叉融合深入是运动员选材理论的源生命。运动员“选材”区别于“选拔”，是基于竞技能力潜力发展基础之上的预测过程，预测体系的建立才是运动员选材理论的意义所在。随着科学技术的发展，预测学逐渐成为了一门学科，通过规律探索与人为干扰预测事物的发展轨迹。在本体认知上明确精准预测的本质方向与理论目的，划定运动员选材理论“范式革命”的纲领范畴。在选材观念思维上进行转变，从筛选选材指标量化赋值转变为多维度关联，追踪记录数据实时预测每个阶段的发展水平进行定性的描述，在参考竞技能力评价基础之上进行运动员成才几率的“百分比”概率数值量化。

3.3.2 追求完备数据信息，遵循先天特殊优势的选材准则 “唯高论”的出现是特定历史时期下篮球运动发展特征精简化总结，把特别的突出优势单独进行量化认知。虽然随着篮球运动项目的发展，单维度的选材准则变得多维全面，但不能否认“唯高论”的精辟概括同时也反映出篮球运动的先天特殊优势的重要性。传统的统计学认为随着采集样本量的增加精确性会相应增加。样本量的大小和全面与否会造成数据的真实性和适用性程度。但在大数据思维引导下，“以少见多”“以小见大”的逻辑推理无法满足预测的精确性，违背常识“现象存在”的混杂性数据是必须考虑的“X”因素。在选材指标的筛选层面，极度追求精确性和精简性原则是对真理的另一种逃避。在小数据时代，研究对象与数据的不可分离造成了随机抽样的局限性。而大数据时代则可以形成“数”和“据”的相互独立存在。“数据不分好坏，存在必有理由”。数据的多维性诠释了事物的多种属性，也代表了看待事物的多重视角。采集完备多维信息，避免间断式、跳跃式的数据截取。把所有的信息详尽记录，建立起运动员优劣势分析系统，将先天特殊优势作为选材的初始切入点与准则。

3.3.3 完善数据生命周期，选材程序上引入第三方评估 篮球运动强国的比赛体系凭借着“优胜劣汰”的分散式培养模式促使篮球后备人才不断涌现。我国篮球后备力量正处于从集中式向职业化转变阶段，人才培养的渠道还不成熟。当下只有从完善选材机制入手，才能弥补体制带来的不足。随着国家篮球学院的成立，进一步促使了篮球运动项目规律研究的深入，使得篮球运动能够在政策保障性以及研究领域更具有针对性。未来一段时期“体教结合”是我国篮球运动发展的主要方向，青少年篮球运动员选材方案的实施不仅要贴近我国现有后备人才的实情，还要深入到更加广泛的学校领域，而选材理论的建设要高屋建瓴统筹选材实践中的具体内容。通过在体育类大学中成立专业选材测试评估小组，作为第三方科技服务形式提供理论支撑。记录描述运动员成长轨迹系统，完善数据生命周期，分阶段按步骤进行遴选择优。建立运动员成长数据档案，把始训、提高幅度、发展潜力评估等综合记录存储，系统化和动态化运动成长经历数据过程。选材成才率需要运动员选材与才能发展相结合，构建一个动态、多维的运动员选材发展模型[23]。

3.3.4 建立仿真数据实验室，定位不同位置的模板系统 预测的核心在于对事物生命周期的趋势把握。为了认知的精确性，缩短整个认知周期，建立仿真数据实验室。篮球运动员选材的周期长度决定了其不易进行重复试验，利用仿真数据是上佳选择。从技战术角度来讲，现代篮球运动的发展路线始终伴随着篮球位置的变革，而位置的划分主要依据运动员的身高因素，决定了运动员在篮球运动团队中所扮演的角色。虽然当今篮球运动员位置有模糊化趋势，但是区域模糊、位置轮换、技术趋同化并不能取代位置职责分工。目前通过超声骨龄测试预测成年后身高的精确度越来越高。依据身高的预测确定篮球运动员适合的位置，根据成年后的身高进行位置区分，进行有针对性的选育结合。通过高水平篮球运动员的特征进行数据编码，形成位置模板系统。编制便于识别的测量认知系统来评估运动员发展状态，分别用红色、黄色、绿色、蓝色来标明模板发展偏向。同时确定时间系统，利用线条的粗细来描述成长速度，规范选材专属用语，完善量化选材预测过程。

3.3.5 数据呈现方式可视化，注重“人机交互”评价体验 近几年计算机图形学的发展使得三维表现技术得以形成。这些三维表现技术使我们能够再现三维世界中的物体，能够用三维形体来表达复杂的信息，即可视化技术。人工智能与机器学习的影响力正在迅速扩展到各个研究领域，基于人工智能的仿真虚拟技术可以使理论成果可视化。科研范式特征始终伴随着社会科学技术的发展。实验科学偏向于实证、理论科学注重形式化的字母符号描述推理、计算科学偏重数学模型求解编程，大数据背景下的理论范式更倾向于人工智能预测与可视化技术呈现。利用计算机软件的制作，虚拟技术将二维空间拓展到三维，注重“人机交互”的体验，让运动员实时能够看到自身的运动状态与发展潜力预测，也方便广大基层教练员参考借鉴，从而实施训练干预。

4 结论与建议

大数据时代，科研逻辑过程与范式发生着革命性转变。数据密集型科学范式将抽样推论转化为全体数据分析，将实证与证伪转变为挖掘发现，将关联性替代因果性关系。笔者认为，我国运动员科学选材理论范式还处于基于小数据时代的实验科学、理论科学、计算科学3种科研范式的交互发展阶段，篮球运动员选材的本质原则、目的、方法、程序上陷入了理论范式危机，造成了与选材实践相脱离的困境。基于大数据背景下诞生的第四范式在预测性、数据关联性、数据完备性、呈现方式等方面与运动员选材理论形成了新的契合点，范式转换势在必行。建议在篮球运动员选材准则上遵循先天特殊优势，选材程序上引入第三方评估资源，选材方法上建立仿真数据实验室，在数据呈现方式上实现可视化。篮球运动员选材将围绕着数据挖掘、关联、趋向分析，使得预测体系更加完整与精确。