【話題】NEXT% 帶來的提升到底有多大?

發表於2019/12/25
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用數據說話。

10 月的第二個週末,當 Kipchoge 和 Kosgei 用神奇的表現人類的馬拉松進程向前邁出一大步的同時,Nike 旗下的頂級跑鞋也被推上風口浪尖。關於 NEXT% 是否會帶來不公平競爭的討論在跑圈盛行。


(圖片來源:愛燃燒)


不斷刷新的世界紀錄,多位精英選手的接連 PB,讓各方人士懷疑這雙鞋會為運動員帶來額外的提升,促使他們跑得更快。隨後,國際田協宣布將對 Nike 旗下的 NEXT% 跑鞋進行調查,眾人開始坐等官方對此事的調查結果。

(圖片來源:愛燃燒)


但是時至今日,國際田聯關於 NEXT% 的調查結果還沒有公布(相關媒體報道稱,這一消息最早也要到 2020 年才會公布),所以現階段關於 NEXT% 是否會引發不公平競爭,還沒有一個官方的論斷。

沒有官方的論斷,就不能說明問題嗎?搞事情的《紐約時報》和去年一樣,又一次用大數據分析的方式,給出了對這一問題的回答,沒錯,NEXT% 就是會帶來提升,而且這個提升還很大。

(圖片來源:愛燃燒)


註:2018 年 7 月 18 日,在 Nike Vaporfly 4% 發售一年多後,《紐約時報》當時就曾聯合 Strava 進行過一次較大規模的數據分析,分析了 Nike 旗下頂尖的跑鞋 Vaporfly 4% 是否會帶來跑步效率的提升。

當時給出的結論是,4% 確實會提高跑步效率。關於這篇的報道可以看愛燃燒的編譯版本:《數據說話!Nike Zoom Vaporfly 4% 真的能提高跑步效率麽》。

今天,我們要說的是《紐約時報》最新的一篇數據報道,關於 Nike 旗下的 NEXT% 跑鞋對跑步效率的提升問題,來看看這篇《紐約時報》時隔一年後的再一次「重拳出擊」。

(圖片來源:愛燃燒)


分析目的:

NEXT% 到底會不會帶來跑步效率的提升


分析方法:

通過四種方式來評估鞋子對穿著者是否有提升效果(與去年測量 4% 的方法相同)

1、使用統計模型分析不同鞋款對參賽者完賽時間的影響

這一方法主要是將 Strava 上的數據輸入統計分析模型,這些數據包括跑者的年齡、型別、比賽歷史、過往訓練情況、比賽日天氣、完賽時間等,將這些數據輸入到統計模型進行分析。

(圖片來源:愛燃燒)


在控制了所有變量後,統計模型可以分析出不同鞋款對於跑者完賽成績的影響。比如可以幫助跑者提升多少、會致使跑者降低多少)。

為了能最大程度的提升數據的準確性,《紐約時報》在這個模型下採取了幾種數據統計方法來計算跑鞋對於跑者的提升值。


2、對跑步能力相近並且參加過同一場比賽兩次的選手的完賽成績進行數據分析

聽起來比較繞口,這裡簡單解釋下: 如有 A、B 兩位跑者,他們跑步水平相近,兩人都參加了 18、19 年的倫敦馬拉松,18 年兩者穿著的鞋款都為虎走,19 年一位換成了 adios 3,另一位則換成了 NEXT% ,通過對兩位跑者成績的提升比較來分析鞋款對跑者的提升。


3、比較同一跑者穿著不同鞋款比賽的完賽成績來衡量跑鞋效果

這個很好理解,應該不需要解釋。


4、根據跑者刷新個人最好成績時穿著的鞋款來衡量跑鞋的提升效果

這個也需要解釋一下:

這個方法的衡量類似於我們熟知的另一個事物——「直通標準」。直通標準是達到直通門檻便可以直通該賽事,這個方法是,只要跑者在更換跑鞋後 PB 了,那麽這雙鞋就是有提升的,反之,沒有,然後通過大數據進行分析。

(圖片來源:愛燃燒)


研究的數據來源:Strava 應用

Strava 是國外非常火爆的一款健身類 APP,幾乎每周都會有成千上萬的跑步愛好者將自己的跑步數據上傳到 Strava 上,這些數據包括比賽名稱、完賽時間、每英里平均配速、整體海拔等信息。

(圖片來源:愛燃燒)


而在其中,大概每四個上傳的數據裡面會有一個關於穿著者穿著的跑鞋鞋款的信息,因此《紐約時報》採取了 Strava 的數據來進行分析。

(圖片來源:愛燃燒)


這些數據包括從 2014 年 4 月到 2019 年 12 月期間數十個國家的不同跑者約 577000 條全程馬拉松比賽結果和約 496000 場半程馬拉松比賽結果。


四種研究方法得出的結果

《紐約時報》表示,雖然四種方法都各有優缺點(沒有一種方法是完美的),但是四種方法進行研究後都有一個共同傾向性的結論,那就是,相比於其他鞋款,NEXT% 和 Vaporfly 4% 對跑步所帶來的提升非常明顯,且遠高於其他類跑鞋。

註:因為在實際的操作中發現 NEXT% 和 Vaporfly 4% 的數據表現差別不大,所以將 NEXT% 和 Vaporfly 4% 的數據進行了合併。

來看將四種研究得出的數據整合後得到的圖譜:

(圖片來源:愛燃燒)


《紐約時報》在這裡採取了可視化的操作,每一個鞋款用一個黑點表示,當你將鼠標放在某一黑點時,可以看到這一鞋款在其他三項數據分析中的表現。如下圖所示:圖一為鼠標放在 Nike Streak 鞋款時,其他三項數據的表現,圖二為鼠標放在 Adidas Adizero Boston 時,其他三項數據的表現,非常直觀。

Nike Streak(圖片來源:愛燃燒)


Adidas Adizero Boston(圖片來源:愛燃燒)


可以從數據上非常直觀的看出,NEXT% 和 Vaporfly 4% 對於跑者跑步能力的提升非常明顯。NEXT%  和 Vaporfly 4% 大約可提升 4~5%,相比之下,第二高的鞋款才能提升 2~3%。

(圖片來源:愛燃燒)


來看具體的各項研究的數據分析:

1、使用統計模型分析

當將這些數據輸入一個分析不同跑鞋穿著效果的統計模型時可以發現,與 Vaporfly 和 NEXT % 相關的完賽時間有一個明顯的「異常值」——大約比第二快的跑鞋提升效果還高出 2%。

(圖片來源:愛燃燒)


2、對跑步能力相近並且參加過同一場比賽兩次的選手的完賽成績進行數據分析

(圖片來源:愛燃燒)


可以看出,相比於其他鞋款,NEXT% 和 Vaporfly 4% 在成績提升上的表現明顯好於其他鞋款。


3、比較同一跑者穿著不同鞋款比賽的完賽成績來衡量跑鞋效果

(圖片來源:愛燃燒)


當跑者更換跑鞋進行比賽時,跑鞋更換成 NEXT% 和 Vaporfly 所帶來的提升遠大於更換成其他鞋款。


4、根據跑者刷新個人最好成績時穿著的鞋款來衡量跑鞋的提升效果

(圖片來源:愛燃燒)

是,沒錯,NEXT% 和 Vaporfly 4% 依舊突出......


這個提升有侷限性嗎?

這個鞋款只對跑得快的跑者才有這樣的提升嗎?還是都有提升?

(圖片來源:愛燃燒)


或許是因為跑者選擇了更簡單的比賽然後恰巧穿著這雙鞋款然後 PB 了呢?或者,因為跑者訓練的很刻苦,這個提升更多的來自跑者,而不是跑鞋呢?

PB 的理由多種多樣,是跑鞋作祟還是「人為」,這個真的很難說。

(圖片來源:愛燃燒)


為了能更近一步的說明問題,在這個研究的基礎上,《紐約時報》繼續細分,將跑者分為男跑者、女跑者、全馬選手、半馬選手、精英跑者、普通跑者、較弱跑者、跑步愛好者、興趣乏味跑者 9 類,再次進行了數據分析,來驗證 NEXT% 和 Vaporfly 4% 對跑者的提升。

以下為數據分析的結果:

(圖片來源:愛燃燒)


如果言語太過蒼白,那麽一個個正向提升的百分比數字或許更有說服力,從數據上可以很明顯的看出 NEXT% 和 Vaporfly 4% 對跑者的提升,而且這個提升,是普適性的。

(圖片來源:愛燃燒)


關於NEXT% 和 Vaporfly 4% 能否讓你跑的更快這個問題,大多數上腳過的跑友其實都有一個確定的認知,那就是可以。而可以提高多少呢,大多數跑友並沒有概念。

(圖片來源:愛燃燒)


《紐約時報》給出了一個一個相對平均一點的數字,在 4~5% 之間。(註:很多跑者認為 Vaporfly 4% 的名字是因為可以將跑者的水平提升 4% ,其實不是,4% 是指相較於當年 Nike 市售的最快跑鞋——Nike Zoom Streak 6 相比,Vaporfly 4% 所需的跑步能量減少 4%。)

不過現在看來,大眾對於 4% 的理解似乎一語成讖。


原文出處:揭秘 | NEXT% 带来的提升到底有多大?
圖片來源:愛燃燒


以上內容由愛燃燒授權刊出,為尊重原著與忠實呈現文意,內容僅做簡體轉繁體,故可能因文化差異,而有不同的翻譯及語法詞彙,還請各位跑友們參酌。


延伸閱讀

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