老闆們用這個演算法就能知道你到底應該拿多少工資

在邁克爾·劉易斯經典的足球小說《點球成金》（同時也是2011年的改編電影）中，奧克蘭運動家棒球隊總經理在資金非常有限的情況下，用數據的方式將球隊改造成了一支極具競爭力的隊伍，力抗其它薪資總額比他們多上數倍的大球隊。

而現在來自密歇根的勞倫斯科技大學研發出了一種新的計算機科學項目，可以利用機器學習技術和數據科學，對整個歐洲6082名足球運動員做了一件不太一樣的事情。那就是通過一種計算模型，計算出了世界上收入最高和收入偏低的代表球員。這種方法對於俱樂部經營者來說，是非常具有吸引力的技術。

「在體育運動中，對球員個人的數據比較是非常普遍的現象。」這個論文的合著者之一Lior Shamir表示。「但是，足球運動員往往有多重技能的組合，而只需要僅僅比較數字目標，就可以很要的體現某個球員的真實價值。我們所做的就是開發出了一種計算模型，通過參考55個度量的屬性來反映球員的真實能力。然後將這個模型與球員的薪水進行比較，然後根據他們在場上的表現來評判每個球員的薪水標準，並且與其它球員對比。」

這55個屬性參數包括得分、傳球準確度、進攻效率等等，還包括速度、加速度、控球能力等球員個人屬性。而這些屬性的評判都是通過國際足聯的專家進行，而Shamir也承認，這個標準存在一些主觀因素的影響，但是希望能通過多達55種不同的測量方法來將部分主觀因素平衡掉。

通過這項研究表明，在大多數情況下，球員能力和薪資報酬是緊密相連的，儘管有部分明星球員的薪酬過高，但是也有很多球員工資偏低。比如在2016/2017賽季，西班牙巴塞羅那俱樂部的當家球星梅西是工作最高的球員，並且也是世界一流球星之一，但是另一方面法甲球隊摩納哥的貝爾納多·席爾瓦則成為了收入和能力最不成正比的代表。

當然，Shamir指出，這種模式並沒有考慮到一些其它原因，而只是考慮到球員在場上踢球時俱樂部的工資，而並沒有考慮球場外的商業因素帶來的額外收入。「要知道俱樂部在選擇一名球員的時候，除了場上的因素之外，球員的商業價值，包括商品銷售、轉播和球迷數量等都是要考慮的因素。」

因此，如果你不是球迷的話，這項技術對你有何影響？根據Shamir介紹，這是一種未來我們衡量花多少錢購買一款心儀產品的標準，而不僅僅只是在球員身上體現。

「這是一種計算方法，可以用來解決公司員工的擔憂，許多員工擔心自己與同事相比，能力不差但是掙的工資更低。我們很難完全準確的用機器和演算法來決定我們的工資、加薪和獎金等數據，但是事實上，計算出的結果已經和真實水平非常接近了。」

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