Lo sport in tutte le sue forme, dalla Major League Baseball al Fantasy Football è guidato da e produce enormi quantità di dati, e le tecniche avanzate di data mining e apprendimento automatico stanno ora avendo un impatto importante sull'analisi dei dati sportivi. Un'affascinante raccolta di articoli di ricerca e di prospettiva sul design, sviluppo, e valutazione dei metodi e del loro utilizzo nell'analisi sportiva, sia sul lato commerciale che sulla strategia di gioco è pubblicato in un numero speciale di Grandi dati .

Intitolato "Big Data in Sports Analytics, " il numero speciale è stato condotto dai co-Guest Editors Renato Assunção, dottorato di ricerca, Universidade Federal de Minas Gerais (Brasile), e Konstantinos Pelechrinis, dottorato di ricerca, Università di Pittsburgh (PA).

In primo piano nel numero speciale è l'articolo "Effetti delle proprietà di stimolazione sulle prestazioni nella corsa a lunga distanza, " coautore di Arie-Willem de Leeuw, Laurentius Meerhoff, e Arno Knobbe, Università di Leida (Paesi Bassi). I ricercatori hanno utilizzato dati pubblicamente disponibili su più di 120, 000 corridori che partecipano a gare ufficiali, concentrandosi sulla loro strategia di ritmo o sulla velocità con cui corrono nelle varie fasi della gara e su come ciò può influenzare le loro prestazioni complessive. Gli autori descrivono il loro metodo di data mining, che produce modelli semplici che possono beneficiare sia i corridori professionisti che quelli dilettanti.

Andrew Urbaczewski e Ryan Elmore, Università di Denver (Colorado), ha contribuito con un articolo intitolato "Big Data, Mercati efficienti, e la fine del fantasport quotidiano come lo conosciamo?" I ricercatori propongono che la disponibilità di big data, la potenza del computer di oggi, e un'ipotesi di mercato efficiente cambierà drasticamente il fenomeno relativamente nuovo dei fantasport giornalieri. Discutono gli effetti dell'applicazione di tecnologie simili ad altri mercati come confronto per capire cosa potrebbe aspettarsi per i fantasport quotidiani.

"I big data e l'intelligenza artificiale stanno cambiando il mondo dello sport. I team di professionisti e altre parti interessate stanno assumendo sempre più esperti di machine learning per aiutare a ottimizzare non solo il marketing, vendita biglietti, e coinvolgimento dei fan, ma anche selezione delle bozze, valutazione del giocatore, e il processo decisionale del giorno della partita, ", afferma Zoran Obradovic, caporedattore di Big Data, dottorato di ricerca, Carnell Professore di Data Analytics, Università del Tempio, Filadelfia, PAPÀ. "Soluzioni all'avanguardia per una serie di importanti sfide nell'area emergente dell'analisi sportiva sono discusse in questo numero speciale che sarà apprezzato dai big data e dagli appassionati di sport".