如果你係蘇超班霸格拉斯哥流浪的領隊，今天雖然成績不錯(執筆時在蘇超排名第一)，但你仍略嫌攻擊力還不夠勁，於是打算在明年1月轉會窗重開時買入一名進攻球員。問題是你即使可以把部分出場時間不足的球員借出或賣出來套現，始終球會不是在英超角逐，資源就是「有限公司」。
曼聯暫代領隊蘇斯克查指，Football Manager對他成為足球領隊功不可沒。(資料圖片)
當你正苦惱如何用蔗渣嘅價錢踢出燒鵝嘅味道時，有條自稱是電腦遊戲Football Manager(FM)的粉絲自告奮勇說，在他在玩FM時發現巴塞隆拿B隊有位潛力優厚的新星，這新星並曾幫助他在遊戲世界中的歐聯稱霸了好幾年。問題是這「新星」在真實世界裡寂寂無名，你這位真．領隊又是否願意花真金白銀買入這位在虛擬世界實力被低估的新星？
球會領隊根據FM數據去買賣球員可不是甚麼天馬行空的故事，曼聯的暫代領隊蘇斯克查就說過，FM對他成為足球領隊功不可沒。說過了，現時大數據的分析主要是利用已知的數據，去「預測」未來世界的數據。這大數據分析應用在足球運動上，就是利用球員過去比賽的表現，去「預測」他加盟新球隊時的表現如何。
在世界各地FM有過千名球探幫手搜集相關的大數據，在電腦運算速度愈來愈高的今天，要成功「預測」特定球員在特定球隊的特定陣式下的表現的成本愈來愈低。換句話說，比起傳統球探只看重球員某一兩個與表現沒太大關係的特性(有球探曾說球員頭髮愈長，他的紀律便愈差)，FM的大數據分析更客觀和全面，預測球員表現的成功率亦更高。
FM的大數據好處多多，但我認為這類分析長遠對中小型球會卻更為有利，從而減少各隊之間的實力懸殊。一來大球會資源無限，從來就不用尋找這類「開心大發現」，二來現時的大數據分析依然存在一定的限制，例如利用FM大數據預測球員在傳統4-4-2陣式的表現，比預測他們在利物浦的Gegenpressing的表現要可靠一點，因而利用大數據尋找有價值的投資機會對中小球會較為有利。
事實上，近年用蔗渣嘅價錢踢出燒鵝味道的代表，愛華頓就是其中一間首先與FM的母公司簽約的球隊。
話時話，剛才提到那位向格拉斯哥流浪領隊毛遂自薦的球迷真有其人，只是當時的領隊不知FM為何物，加上沒有聽過該球員的名字而沒有再跟進。至於那位「新星」的名字是……美斯。
作者為維克森林大學經濟系助理教授
中文大學亞太研究所經濟研究中心成員
逢周一、三、五刊出