老板们用这个算法就能知道你到底应该拿多少工资

在迈克尔·刘易斯经典的足球小说《点球成金》（同时也是2011年的改编电影）中，奥克兰运动家棒球队总经理在资金非常有限的情况下，用数据的方式将球队改造成了一支极具竞争力的队伍，力抗其它薪资总额比他们多上数倍的大球队。

而现在来自密歇根的劳伦斯科技大学研发出了一种新的计算机科学项目，可以利用机器学习技术和数据科学，对整个欧洲6082名足球运动员做了一件不太一样的事情。那就是通过一种计算模型，计算出了世界上收入最高和收入偏低的代表球员。这种方法对于俱乐部经营者来说，是非常具有吸引力的技术。

“在体育运动中，对球员个人的数据比较是非常普遍的现象。”这个论文的合著者之一Lior Shamir表示。“但是，足球运动员往往有多重技能的组合，而只需要仅仅比较数字目标，就可以很要的体现某个球员的真实价值。我们所做的就是开发出了一种计算模型，通过参考55个度量的属性来反映球员的真实能力。然后将这个模型与球员的薪水进行比较，然后根据他们在场上的表现来评判每个球员的薪水标准，并且与其它球员对比。”

这55个属性参数包括得分、传球准确度、进攻效率等等，还包括速度、加速度、控球能力等球员个人属性。而这些属性的评判都是通过国际足联的专家进行，而Shamir也承认，这个标准存在一些主观因素的影响，但是希望能通过多达55种不同的测量方法来将部分主观因素平衡掉。

通过这项研究表明，在大多数情况下，球员能力和薪资报酬是紧密相连的，尽管有部分明星球员的薪酬过高，但是也有很多球员工资偏低。比如在2016/2017赛季，西班牙巴塞罗那俱乐部的当家球星梅西是工作最高的球员，并且也是世界一流球星之一，但是另一方面法甲球队摩纳哥的贝尔纳多·席尔瓦则成为了收入和能力最不成正比的代表。

当然，Shamir指出，这种模式并没有考虑到一些其它原因，而只是考虑到球员在场上踢球时俱乐部的工资，而并没有考虑球场外的商业因素带来的额外收入。“要知道俱乐部在选择一名球员的时候，除了场上的因素之外，球员的商业价值，包括商品销售、转播和球迷数量等都是要考虑的因素。”

因此，如果你不是球迷的话，这项技术对你有何影响？根据Shamir介绍，这是一种未来我们衡量花多少钱购买一款心仪产品的标准，而不仅仅只是在球员身上体现。

“这是一种计算方法，可以用来解决公司员工的担忧，许多员工担心自己与同事相比，能力不差但是挣的工资更低。我们很难完全准确的用机器和算法来决定我们的工资、加薪和奖金等数据，但是事实上，计算出的结果已经和真实水平非常接近了。”

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