Re: [奧運] Gracenote北京冬奧獎牌榜最終預測
: 2022年北京冬奧賽程即將進入最後倒數幾天
: 來看看Nielsen Gracenote的預測準確度到底如何?
: 首先,看中、日、韓三個鄰國
: 中國:
: 預測最終成績:6金2銀5銅,總共13面獎牌,史上最佳成績
倒數2天成績:8金4銀2銅,總共14面獎牌,史上最佳成績,高於預測成績
Nielsen Gracenote預測谷愛凌奪2金,而谷愛凌也確實奪2金。只是Nielsen Gracenote預
測谷愛凌奪2金,其實是在自由式滑雪女子U型場地技巧(Halfpipe)與女子坡面障礙技巧
(Slopestyle),這是由於谷愛凌是2021年世錦賽這兩個項目的金牌得主,而Nielsen
Gracenote在預測獎牌得主與獎牌顏色時,通常都會把世錦賽的比例權重調成最重。
然而,谷愛凌最後在2022年北京冬奧奪2金,卻是在自由式滑雪女子U型場地技巧與女子大
跳台(Big air),谷愛凌曾經在2020年洛桑冬季青年奧運這兩個項目奪金,女子坡面障礙
技巧奪銀。
谷愛凌在女子坡面障礙技巧的成績,其實離金牌選手只有0.33分。由此看來,谷愛凌在
2022年北京冬奧2金1銀的成績「完全複製」2020年瑞士洛桑冬季青年奧運(獎牌數目、
獎牌顏色、奪牌項目都一模一樣)。
花式滑冰雙人滑短曲方面,「蔥桶」韓聰/隋文靜以打破世界紀錄的84.41分,小幅領先ROC
三隊,以短曲排名第一之姿進入長曲自由滑。這面花式滑冰雙人滑獎牌可能是中國在2022
年北京冬奧最後一面獎牌,但,卻可能是金牌!Nielsen Gracenote預測「蔥桶」韓聰/隋
文靜在自家門口一圓「冬季奧運冠軍夢」奪金!
究竟「蔥桶」韓聰/隋文靜能否真如Nielsen Gracenote預測在自家門口一圓「冬季奧運冠
軍夢」?還是再次上演2018年平昌冬奧短曲排名第一領先各國,長曲卻發生失誤,被德國
組合來個超級大逆轉,最後「銀恨」的戲碼?今晚(2/19)揭曉!
: 日本:
: 預測最終成績:3金7銀9銅,總共19面獎牌,史上最多獎牌數
: 日本在速度滑冰女子項目丟掉的金牌,基本上在男子跳台滑雪、男子單板滑雪補回來
: 也就是所謂的「獎牌變色」!!!
: 但,項目、人選都預測正確
: 另外,在花式滑冰女單、速度滑冰女子集體出發還有爭奪獎牌機會
: 中、日、韓三國傳統上都是「冰強雪弱」
: 冰上運動項目強,雪上運動項目較弱
: 而這次2022年北京冬奧,中、日兩國卻一反過去傳統,變成「雪強冰弱」!
: 冰上丟掉的金牌,都靠雪上運動補回來
倒數2天成績:3金5銀9銅,總共17面獎牌,史上最多獎牌數
「日本會在2022年北京冬奧寫下歷史,但與羽生結弦無關。」
日本隊毫無意外在2022年北京冬奧寫下歷屆冬奧史上最多獎牌數的成績,由於知道奧運版
會有花滑迷或是羽生粉來看,所以之前在寫關於羽生結弦文章或是獎牌預測文時,一直沒
有提到Nielsen Gracenote運動首席分析師其實有說過這句話。這句話的意思是說,日本隊
會在2022年北京冬奧寫下日本在歷屆冬奧史上最多獎牌數甚至最多金牌數的成績,但是,
這個歷史記錄與「花滑王子」羽生結弦毫無任何關係。
Nielsen Gracenote其實也知道羽生結弦執著於成為「人類史上第一個」完成4A,就要冒著
北京冬奧丟金甚至丟獎牌的風險。因此才說,羽生結弦要在4A與穩定性上做選擇,以及4A
不保證奪金,只能增加奪金機率。
速度滑冰女子集體出發的高木菜那(這項目的衛冕冠軍)、佐藤绫乃應該還有替日本隊增
加獎牌的機會。也就是說,Nielsen Gracenote預測日本隊最終拿19面獎牌,目前日本隊拿
17面獎牌,其實也只差2面而已。
: 韓國:
: 預測最終成績:2金3銀2銅,總共7面獎牌,近5屆冬奧最差成績
: 韓國在冬季奧運兩大優勢項目,速度滑冰與短道速滑基本上已經比完
: 看看最後在冰壺能不能再拿獎牌?
倒數2天成績:2金4銀1銅,總共7面獎牌,近5屆冬奧最差成績?
韓國優勢項目都比完了,該不會真的就是如Nielsen Gracenote預測的那樣,最終只拿7面
獎牌?那麼,韓國就是繼2020年「兵敗東京奧運」後,2022年再度「兵敗北京冬奧」,而
這兩次冬、夏季奧運韓國隊的表現完完全全被Nielsen Gracenote預測到!
通常因為地緣與時差關係,主辦國周邊鄰國的成績表現都會比較好,舉例來說,2020年東
京奧運,除了主辦國日本創下史上最佳成績外,中國也創下海外最佳成績,而臺灣、菲律
賓、印度等國也都創下歷屆奧運最佳成績。
反觀,韓國隊在2020年東京奧運、2022年北京冬奧卻是有點一反常態!
就看韓國隊「速度滑冰一哥」李承勳今天能否在集體出發(李承勳是這項目的衛冕冠軍)
再為韓國隊拿一面獎牌甚至金牌?
: 冬奧霸主
: 挪威:
: 預測最終成績:21金13銀10銅,總共44面獎牌,歷屆冬奧最多金牌、獎牌數
: 還有冬季兩項、越野滑雪還沒比完,獎牌數應該可以再增加
: 但,能否達到21金,44獎牌,目前看起來不太樂觀
倒數2天成績:15金8銀11銅,總共34面獎牌
在只剩下最後2天,總共12面金牌的情況下,挪威最後要拿到21金,44面獎牌,看來難度不
小。不過,可以確定的是,挪威目前拿到15面金牌已經是歷屆冬奧世界各國金牌數之冠。
: 2026年米蘭冬奧主辦國
: 義大利:
: 預測最終成績:2金5銀6銅,總共13面獎牌
: 身為2026年米蘭冬奧的主辦國,義大利看來比預測的還要好
倒數2天成績:2金7銀7銅,總共16面獎牌
2026年米蘭冬奧主辦國義大利的表現比Nielsen Gracenote預測的成績來得更好!
嗑藥大國
ROC:
預測最終成績:10金12銀8銅,總共30面獎牌
倒數2天成績:5金9銀13銅,總共27面獎牌
以Nielsen Gracenote預測的獎牌數來說,其實目前只差3面,ROC還有男子冰球、花式滑冰
雙人滑可以奪牌。沒有意外的話,ROC至少可以打平甚至超越Nielsen Gracenote預測的獎
牌數。
但,就金牌數而言,就差了一大半。更別說,花式滑冰團體賽金牌最後可能因為禁藥問題
而遭到取消。依照國際奧會相關規定,奧運會團體賽奪牌的國家,只要有一名運動員藥檢
呈現陽性,則獲得該項目奧運獎牌的國家將遭到取消,由後面名次國家依次遞補。
舉例來說,2022年北京冬奧花式滑冰團體賽,「臨時性成績」金牌是ROC,銀牌是美國,銅
牌是日本,第4名是加拿大。因為ROC 15歲的「天才花滑少女」瓦莉娃藥檢呈現陽性的關係
,在日後開驗B瓶,且確認是陽性,相關訴訟官司全部打完後,金牌將由美國遞補,銀牌則
由日本遞補,加拿大則是遞補銅牌。
目前,2022年北京冬奧花式滑冰團體賽獎牌並未頒發,就連2022年北京冬奧花式滑冰女子
單人項目的成績同樣也是「臨時性」。
「Figure Skating Team and Women Single Skating event results are provisional」
: ※ 引述《devers (落入凡間的精靈)》之銘言:
: : https://www.gracenote.com/virtual-medal-table/
: : 這是2022年中國北京冬奧開幕典禮前兩天Nielsen Gracenote最後的預測
: : 與2020年日本東京奧運時一樣,不考慮武漢疫情與心理因素
: : 挪威被預測稱霸2022年北京冬奧獎牌榜,且拿到破紀錄的21金,總獎牌數達到44面
: : 過去歷屆冬奧獎牌榜第一名最多14金
: : (2010年溫哥華冬奧地主加拿大隊、2018年平昌冬奧挪威隊)
: : 由於有些國家因為疫情關係,沒有參加世錦賽
: : 所以Nielsen Gracenote把世錦賽的權重稍做調整
: : 加重在北京冬奧前的一些世界杯或是巡迴賽事
: : (一般預測時,模型都會把世錦賽成績權重最重)
: : Nielsen Gracenote從2012年倫敦奧運開始預測,不斷地修改模型
: : 不敢說100%一定完全命中,基本上,有一定的準確度
: : 舉例來說,Gracenote預測臺灣在2020年東京奧運拿2金4銀5銅
: : 最後,臺灣拿2金4銀6銅,總獎牌數其實只差1面
: : 更重要的是,對於「2018年雅加達-巨港亞運4金主」的預測100%完全正確!
: : 郭婞淳金牌,李智凱、戴資穎銀牌,文姿云銅牌
: : 這點不管是美聯社、BEST SPORT、國際賭盤都沒做到,只有Nielsen Gracenote做到!
: : 個人推測主要原因是這四名選手屬於「黃金計畫1.0版第一級選手」
: : 拿到訓練經費多,出國比賽場次也多,所以大數據會比其他選手更齊全
: : 而像楊勇緯、羅嘉翎就沒在預測會奪牌內
: : 特別是柔道項目,楊勇緯原本屬於黃金計畫第三級選手,但他現在應該升為第一級
: : 羅嘉翎更是東京奧運開幕前1~2個月才拿到東京奧運參賽資格
: : 參賽數據較少的情況下,就比較難拿模型去做獎牌預測
: : 此外,Nielsen Gracenote預測日本在2020年東京奧運拿60面獎牌,金牌數26面
: : 最後日本拿58面獎牌,金牌數27面,也與預測幾乎一致
: : 同時,預測韓國會跌出2020年東京奧運獎牌榜10名之外,事實證明也是如此
: : 提到所謂的「地主優勢」,會有一定程度增加主辦國的金牌、獎牌數
: : 中國:
: : 2022年北京冬奧主辦國中國被預測拿下6金2銀5銅,總共13面獎牌
: : 無論金牌數或是獎牌數都打破中國過去冬奧會紀錄
: : 但,這6面金牌其實已經把「地主優勢」給全部考慮進去
: : 6金分別是:
: : 花式滑冰雙人韓聰/隋文靜1金
: : 自由式滑雪谷愛凌2金
: : 短道速滑3金(武大靖男子500米、男女混合團體2000公尺接力、范可新1金?)
: : 男女混合團體2000公尺接力由於是新增項目
: : 再加上,中國是地主國,熟悉場地賽道,因此,把這一金算給中國
: : 而武大靖則是2018年平昌冬奧男子500米冠軍兼世界紀錄保持人
: : 所以,也把他預測在奪金人選之內
: : 至於另一金,應該是范可新女子500米或是女子3000米接力
: : 以上是Nielsen Gracenote對於預測中國短道速滑奪3金的說明
: : 說實話,短道速滑變數太大,十分仰賴個人過彎道的技術與現場團體的策略戰術
: : 刻意撞人犯規就會立刻被取消晉級資格
: : 或是第一領先集團撞成一團,第二集團輕鬆滑過終點線贏得金牌同樣也是發生過
: : 常常不見得是世界冠軍、世界紀錄保持人就能拿到冬奧金牌
: : 2018年韓國平昌冬奧Nielsen Gracenote預測中國拿6金
: : 但,最後只靠武大靖在短道速滑男子500米拿下1金
: : 所以,這次Nielsen Gracenote預測中國短道速滑拿3金
: : 運氣好,中國在短道速滑就能大豐收,甚至金牌數超越歷屆冬奧會
: : 運氣差,就會像2018年平昌冬奧那樣,幾乎全軍覆沒,差點一金未得
: : 至於花式滑冰雙人項目刻意排在閉幕典禮前一天
: : 很明顯,中國想要留下這面金牌
: : 甚至,如果、萬一發生前面該奪金的項目最後都沒奪金的窘境
: : 那這面花式滑冰雙人項目更是一定要拿下
: : 因為依照歷屆冬奧花式滑冰傳統,比賽順序是:
: : 團體--->雙人--->男單--->冰舞--->女單
: : (2014年索契冬奧才開始有團體項目,歷屆冬奧都是雙人開場,女單壓軸)
: : 而2022年北京冬奧花式滑冰比賽順序則是:
: : 團體--->男單--->冰舞--->女單--->雙人
: : (變成雙人壓軸)
: : 「蔥桶」組合韓聰/隋文靜是2018年平昌冬奧銀牌
: : (短曲領先,長曲被德國大逆轉,最後小輸0.43分)
: : 而「蔥桶」組合韓聰/隋文靜最大的對手當然來自於俄羅斯奧委會(ROC)
: : (因為俄羅斯被國際奧會停權,不得使用國旗、國號、國歌)
: : 俄羅斯奧委會的Anastasia Mishina / Aleksandr Galliamov是2021年世錦賽冠軍
: : 在這一兩賽季,總分大概介於225~227分
: : 而「蔥桶」組合韓聰/隋文靜大概是223~225分
: : 這2~4分差距,其實裁判的GOE就能彌補
: : 從第一天團體賽短曲打分看來,似乎真有「主場優勢」存在
: : 只要「蔥桶」組合韓聰/隋文靜沒有明顯或是重大失誤,這面金牌應該可以拿下
: : 韓國:
: : 至於韓國則是被預測2金3銀2銅,總共7面獎牌
: : 由於韓國在冬季奧運的兩大奪牌強項:短道速滑、速度滑冰分別與中、日兩國重疊
: : 中、韓兩國在短道速滑項目幾乎可視為所謂「世仇」
: : 2018年韓國平昌冬奧,中國在「世仇」土地上差點一金未得
: : 這次換到2022年北京冬奧,由中國做東,韓國隊不再享有主場優勢
: : 因此,奪牌數、金牌數方面比2018年平昌冬奧(5金8銀4銅)下降不少
: : 日本:
: : 日本隊則是被預測3金7銀9銅,總共19面獎牌,史上最多獎牌數
: : 3金都是落在速度滑冰(高木菜那、高木美帆、小平奈绪、團體追逐)
: : 至於平昌冬奧、北京冬奧的「票房保證」、「流量密碼」、「花滑王子」羽生結弦
: : 則是與平昌冬奧一樣被Nielsen Gracenote預測為銀牌
: : Nielsen Gracenote運動首席分析師特別說到除非羽生結弦4A成功+double clean才能奪金
: : 否則,只要有一點點小失誤,北京冬奧花滑男單金牌大概就是陳巍拿走
: : (Nielsen Gracenote預測北京冬奧花滑男單金牌是美國陳巍)
: : Nielsen Gracenote運動首席分析師提到4A並不能夠保證羽生結弦一定奪金
: : 只是能夠增加羽生結弦的奪金機率,羽生結弦要在4A或是整套的穩定性上做選擇
: : 順便提一下,2018年平昌冬奧花滑男單的預測與實際結果相比較
: : 2018年平昌冬奧花滑男單Nielsen Gracenote預測:
: : 金牌:西班牙Javier Fernández(羽生結弦的師兄)
: : 銀牌:日本羽生結弦
: : 銅牌:日本宇野昌磨
: : 2018年平昌冬奧花滑男單最後結果:
: : 金牌:日本羽生結弦
: : 銀牌:日本宇野昌磨
: : 銅牌:西班牙Javier Fernández
: : 由此可知,Nielsen Gracenote預測獎牌得主與國家預測都對,只差獎牌顏色!
: : 最後申明,武漢肺炎疫情導致各國選手閉關修練,沒參加國際賽
: : 大數據就有很大機率可能失准
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