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2012年倫敦奧運，讓世人看見英國深厚的文化底蘊，重溫她每回驅動世界前進的歷史，不論從社會、文化、科技等方面來看，英國帶動了好幾次人類文明的創(chuàng)新。

事實上，2012年的倫敦奧運也揭開了影響人類未來的革命，帶來的改變不亞于18世紀的英國工業(yè)革命。此次倫敦奧運，被譽為有史來運用最多社交媒體的運動盛典，無論對旅客、運動員，或是奧運迷來說，都是全新的奧運體驗。

光是開幕式就有966萬則推特(Twitter)，比起2008年北京奧運整個賽事的推特總數更多，Instagram上每天分享超過十萬張關于倫敦奧運的照片，哪位選手破紀錄，社交媒體絕不會漏消息。

不只是社交奧運，更是B ig Data 奧運

不過，真正精彩的是，背后讓一切事物井然有序的Big Data技術，可以說它不只是社交奧運，更是Big Data奧運。

舉例而言，賽事期間的倫敦交通網。根據倫敦市的交通資料，每位駕駛一年平均花三天的時間在塞車上;倫敦交通局(Transport for London, TFL)也指出，在英國，一天平均會發(fā)生300起交通所引發(fā)的相關事故。

對一位奧運迷來說，等待已久的倫敦奧運終于來臨了，想要到倫敦親身感受嘉年華會般氛圍的期待之情可想而知。只是，該如何讓觀賽行程暢行無阻，穿梭在奧運各場館間，有效率地抵達目的地，同時，又要與超過十萬人次的游客在霧都中探訪知名景點?

對英國政府來說，不但要保持34個運動場館、50個訓練場、20個網絡運作中心、奧運村等重要場館的暢行交通，還要安排50多國的運動員、工作人員的交通路徑，以及因應約十萬人次游客涌入售票亭、知名景點的大量人潮。

聽起來就像是一場動彈不得的災難，如何使這場全球矚目的運動盛典成為美好回憶，而不是可怕的混亂記憶，英國政府以(Big Data)應戰(zhàn)!

倫敦交通局(Transport for London, TFL)為了倫敦奧運的舉行，除了啟用奧運聯(lián)合路網(Olympic Route Network)之外，還利用Big Data來協(xié)調大批人流的行動。

精密的電腦運輸管理系統(tǒng)(Split Cycle Offset Optimisation Technique(Scoot))在2100個重要路段應用，并將1300個路段的紅綠燈重新設定，感應即時交通流量，監(jiān)測與控制倫敦交通系統(tǒng)，立即做出疏通的方案。例如，奧運主要干道若需要疏通，紅燈在某些匯集路段會延長。

各路段CCTV影像也隨時利用軟體分析各類元素，比方，追蹤奧運期間人們的流動資料。(Oyster Card)智慧卡就是其中一個資料來源，它提供人流的動向資料，幫助倫敦交通局預測人們通勤的高峰與旅行的動態(tài)，直接對路人提供路況預報，如在未來的幾小時內，某路段的通行狀況是否良好。

(交通專家)出動，確保奧運暢行無阻

系統(tǒng)整合更是復雜賽事能夠順利進行的重要關鍵。因應激增的通訊傳輸需求，英國電信集團(BT)在奧運期間提供50萬個Wi-Fi熱點，在訊息尖峰時段與地段委托英國電信業(yè)者O2提供移動式無線熱點，疏通資訊流，思科(Cisco)則幫忙傳送大量的聲音、影像與交通訊息，讓政府部門得以訊息即時流通，也讓民眾更能享受賽事。

(科技)扮演整個盛典最重要的角色。倫敦奧運被視為最高科技的奧運，像是行動裝置科技與資料搜集等技術，都達到了前所未及的境界，比起前屆的北京奧運，可說是遙遙領先。

奧運迷只要拿出智慧型手機，運用免費的(Inrix)交通App就能讓自己搞定觀賽與觀光大小事。Inrix是研究交通資訊的Big Data專家，在奧運期間提供即時交通訊息。它利用多重資料來源，整合交通資訊，協(xié)助駕駛人規(guī)劃最有效率的路徑，幫助旅客了解路況，避開壅塞路段，做出旅行路線的最佳選擇。

為了確保全體賽事進行順利且有效率，以倫敦的奧林匹克公園為中心，延伸出聚合的網絡服務，透過科技的進步，能夠傳送與轉變不同的奧運體驗給全世界的奧運迷。#p# 

不僅是交通，Big Data分析工具亦成為運動員在運動場上一爭高下的利器。

海登(Brent Hayden)是加拿大籍自由式頂尖游泳選手，他在前兩屆的奧運可謂失之毫厘。以2008年北京奧運成績?yōu)槔悄臧闹捱x手蘇利文(Eamon Sullivan)只比海登早了10分之2秒抵達終點。

用Big Data贏得0.01 秒競爭

百秒分之一的瞬間差距，就會讓海登錯失第三次的奧運獎牌。他的團隊采用全世界最精密的游泳分析軟件(Swim Analyzer)，發(fā)現了他的致命缺點，讓海登贏得男子100米自由式銅牌。

(Swim Analyzer)由愛沙尼亞塔林大學生物力學教授Rein Haljand設計，可擷取16分之1秒的影像紀錄，做為分析的資料來源。影片從一開始的跳水直到最后碰到墻壁，軟體可以辨別準確的時間差，分析手臂的揮動以及計算生物力學的資料，像是每次的踢水可以提供多少的加速等。

生物力學家魏格禮(Allan Wrigley)與加拿大奧運選手共事六年，(海登的游泳轉身很完美，但減速的時間過多，Big Data已經告訴我們怎么做才得以保持速度，其它就是天賦了。)他指出，海登的起步做得非常好，是世界上前五個游泳好手之一。

運動員與團隊使用相機與感應器偵測全身，盡可能收集到所有資料，再利用iPad等行動裝置分析即時表現，終極目標是如何在下一個動作前不要減速。簡單來說，用(Swim Analyzer)的分析系統(tǒng)測量持續(xù)速度與每次揮臂、每只腳踢水的間隔，起始、滑水，一直到抵達終點，找出整體動作的協(xié)調性。

過去，海登不斷被教練提醒要保持腳平行;但根據分析結果，他反而應該要保持四邊形，因為可以驅動踢腿的力量，讓腿的上半部更用力踢水，而不是讓腳踝、膝蓋保持貼近。(這是科技幫助我的開始，讓踢水更有力量，并且符合力學，現在我突破了，游得更快。)他說。

勝利=(技能)+(科技)的完美組合

另外，科學家也透過測量與追蹤跨欄選手的每一個步伐，幫助運動員的表現趨近于完美。

美國跨欄選手瓊斯(Lolo Jones)的訓練團隊共有22個科學家與技術人員，為了在倫敦奧運求取更好的成績，她在訓練時，身上黏著39 只感應棒，加上40個Vicon運動捕捉系統(tǒng)的攝影機，每秒可記錄2000個資訊組。

(看似百秒分之一的些微差距，其實意義重大，關系著最后的結果是贏還是輸。)瓊斯從觀看影片與科學家的分析發(fā)現，她并不是要盡力踢動前腿，而是要試著在跨過每個跨欄時，能夠更快落地。也許是每個步伐之間縮短一英吋，跨過十個跨欄，就能有十英吋之差。

另一個在倫敦奧運應用Big Data的實例是德國軟體與IT系統(tǒng)公司SAP。專業(yè)團隊使用資料分析技術幫助德國劃船隊，以行動追蹤器與感應器記錄每次比賽，單場比賽可獲得1250萬筆資料，除了過往的表現分析，劃船隊也藉由風速、洋流等即時資料，隨時調整戰(zhàn)略。

從這次的倫敦奧運之后，也代表著日后運動員獲得金牌的準則不僅要堅忍、付出與熱情，還需要(Big Data)的力量。

21世紀運動場上的挑戰(zhàn)已經轉變，任何進步都可能發(fā)生，勝利之間的差距相當微小，勝利已經是(技能)與(科技)的完美結合。對一位頂尖運動選手來說，傳統(tǒng)的訓練已經不足以使其成為第一，而是要讓每一次的表現最優(yōu)化。

除了仰賴教練，還要求助生物力學家、生理學家、心理學家、營養(yǎng)學家、力學指導員、復健員與統(tǒng)計學家。整體而言，科學成為創(chuàng)造運動員最佳表現的推手，透過Big Data萃取有用資訊，擬定對應策略，善用在每位運動員身上，求取更優(yōu)秀的表現。

運動科學家利比(Giuseppe Lippi)曾形容，未來，運動員的表現取決于天生技能的比重將會減少，愈來愈多是根據科學與科技的分析。會不會在不久的將來，若想組織好的運動團隊，招募好的科學家恐怕要比運動員來的重要?