基于性能分析的兴奋剂判定策略研究，本文主要内容关键词为：兴奋剂论文,性能论文,策略论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：G 80-05 文章编号：1009-783X(2014)02-0157-05 文献标志码：A
2012年7月28日，我国游泳运动员叶诗文在伦敦奥运会上夺得混合泳400 m的金牌，且以4 min 28.43 s的成绩打破该项目的世界纪录。西方国家媒体纷纷质疑叶诗文成绩的有效性。譬如，2012年7月31日，英国《卫报》率先发表题为《伦敦2012：为什么叶诗文的表现引发如此多质疑？》的报道[1]。美国顶级游泳教练、世界游泳教练协会执行主席约翰·伦纳德(John Leonard)称叶诗文的破纪录400 m泳为“难以置信的”(unbelievable)和“令人不安的”(disturbing)[2]。他评论叶诗文的表现如同“超人”一般，“从历史上看，任何时候某个运动员的表现如同超人，后来都被发现与使用违禁药物有关”。随后，2012年8月1日，世界知名学术刊物《自然》在其官方新闻版上发表了《超凡奥运成绩为何会引发质疑》(Why great Olympic feats raise suspicion?)[3]，其副标题为《性能分析有助于抓竞技舞弊者》(Performance profiling could help to catch cheaters in sports)，强烈质疑叶诗文成绩“异常”(anomalous)，暗示其成绩可能与兴奋剂有关。对此，孙科等[4]认为，叶诗文事件已经演化成了“传播—训练—科研”的三重解读，即“媒体人吹响号角，训练专家做出经验描述，科研人员进行学术论证”，构造了一个事件演化的“类真实”模式。
《自然》一文[3]运用“性能分析法”(performance profiling)来论证叶诗文成绩的“异常”。为了更为客观地评价西方媒体及学术界的质疑，我们很有必要同样站在学术的角度上来研究这一评价准则。目前，国内鲜有“运动员性能分析”方面的研究，缺少“科研人员进行学术论证”方面的解读，故此，对此议题的研究就显得很有意义。
1 性能分析法在反兴奋剂中的应用背景
在体育运动中，性能分析法是指以收集运动员在训练或比赛过程中的性能特征(比如，运动员赛场成绩变化、血液成分变化、最大摄氧量变化、运动员的生理及心理特征等)为研究素材，对运动员的强项和短处实施定量分析的一种科研方法[5-6]，它以挖掘运动员最大潜能、提高运动员比赛成绩为最终目的[7-8]。例如，在训练场或赛场上，假设1名1万m长跑运动员在赛程的后期由于体力不支等原因而导致速度下降，那么作为一名经验丰富的教练就能观察到运动员的实际表现，利用性能剖析的方法，可制定出一套行之有效的方案解决(或缓解)运动员的这一状况。为了挖掘运动员的潜能，性能剖析法甚至延伸至分析运动员的个人基因信息上[9-10]。例如，Kambouris等[9]用基于4P的性能分析模型来分析运动员个性化的基因信息，从而预测运动员不合适(prevention)参与及适合参与(participation)的运动类型，4P性能分析模型在较高的层面判断运动员在某些运动项目的发展潜力。
然而需要关注的是，近几年，一些体育科研人员将性能分析法拓展到防范兴奋剂手段上，利用该策略作为有力的武器来辅助发现兴奋剂舞弊者[11-12]。随着科学技术的飞速发展，运动员使用兴奋剂的技术日益隐蔽，兴奋剂检测程序无法发现或难以发现违禁药物。一方面，目前的药检程序时常滞后于新兴奋剂的研发速度[13-14]；另一方面，针对药物的特性，违规运动员可在正确的时机使用小剂量的违禁药物，这些药物可以很快通过有机组织代谢掉，从而避免被检测出来[15]；此外，一些使用兴奋剂的运动员通过检前输液或自体血液回输等方式稀释血液，从而降低某些血液指标，影响检测结果：因此，即使当时通过了赛场的兴奋剂检查，也不能必然排除运动员使用兴奋剂的可能。
对此，德国弗莱堡医科大学运动生理学家Schumacher等[11]在2009年提出一个新的方法，即对运动员的历史成绩实施性能分析。其基本思想为，运动员使用兴奋剂的最终目的归根结底是要提高他们的运动成绩，因此，通过跟踪运动员的赛场成绩，对运动员实施纵向的性能分析是最行之有效的，而不是仅局限于运动员体内的违禁物质的检测上。如果分析结果显示本次某运动员的成绩异常(即赛场性能表现异常)，那么就能快速锁定“怀疑对象”，然后再重点通过其他技术手段交叉验证其是否使用了兴奋剂。这样就大大缩小了药物检测范围，从而有效提高了反兴奋剂的效率，同时节省了兴奋剂的检测成本。Callaway[16]认为，对运动员实施性能分析可以帮助科学家及体育主管部门判定运动员成绩的可接受范围，并可根据该信息筛选重点需要监督的对象。一年365天里对每一个运动员实施全天候的监控是不可行的，但是性能分析可以帮助监管部门减轻这方面的负担。
目前，运动员性能分析的理念也被“运动员生物护照”(athlete biological passport，简称ABP)广泛采用[17-19]。本质上，ABP技术将运动员“性能参数”推而广之，不再局限于“运动员成绩”和检测运动员体内违规物质本身(如EPO、睾丸素等)，而是检查使用违禁物质或手段后产生的“效果”，如红血细胞压积、网织红细胞百分比和血红蛋白含量等性能参数的变化。这些参数随时间变化异常者，则判定为使用兴奋剂可疑者；但是，为了防止误差，ABP检查方法需要运动员经常向监管部门汇报自己目前的所在地、当前从事的活动(或运动)等具体情况(因为疾病、高地训练等均会造成指标异常变动和生理变化)，并定时采集运动员的尿样和血样。由于这些生物样液的存储及运输成本不菲，导致该方法的总体检测成本一直居高不下[18]。
相比而言，基于运动员历史成绩的动态性能分析法，则是一个非常经济、便捷且有效的兴奋剂辅助判定策略。《自然》一文[3]对叶诗文成绩可能与兴奋剂有关的“质疑”，正是性能分析法在反兴奋剂中的具体应用。下文中将对此作详细分析。
2 运动员性能分析法的案例分析
2.1 基于赛场成绩的数据挖掘显示出的理性
对于世界顶级运动员来讲，他们的赛场能力基本都达到了本人的性能增益拐点(diminishing return)，运动员在后期冲刺(疲劳期)时他们的身体极限是趋于下降的。南非开普敦大学运动生理学专家Tucker[1]质疑，叶诗文在游完300 m后似乎还有很多体能，这是不符合常理的。
本质上，运动员性能分析在反兴奋剂中的应用主要是以运动员的运动特性(譬如成绩)为研究对象，利用统计学原理和数据挖掘(data mining)技术找出孤立点(outlier)。数理统计学家D.Hawkins在1980年就对孤立点给出了定义[20]：如果一个观察对象偏离其他观测对象很多，以至于怀疑它是由不同机制产生得到的，那么这样的观察对象可视为孤立点。
这里j为子集标号，1≤j≤m，这些序列子集合的相异度(dissimilarity)可以由估算得到。
上述技术需要引入如下2个概念。
1)异常集(exception set)：指偏离或孤立的集合，被定义为某类对象的最小集合，如果这个集合的元素被剔除，那么整体集合的相异度将减少最大。
利用上述思想，2010年计算机科研人员Berthelot及其团队[22]分析研究了1891-2008年跨越百年的田径和游泳等级运动员的成绩表现情况，利用数据挖掘技术来找出田径和游泳运动员的“非典型”特征。其基本思路为：先找出同一时代大多数运动员的运动性能特征，以此为参照基点，以时间为主线，分析某个运动员一段时间内的成绩变化轨迹是否符合同一时期的运动员的“典型模式”，利用两者的偏离程度来衡量该运动员是否存在性能孤立点。譬如，Berthelot等分析了弗洛伦斯·格里菲斯-乔伊娜的性能表现，她在1988年女子100 m比赛中取得10.49 s的成绩，这个成绩时至今日仍是世界纪录。而她在1988年前的最好成绩仅为10.98 s，对于短跑运动员，她成绩的突然大幅度提升符合“非典型”(即孤立点)特征。此外，在1989年国际田径联合会决定实行飞行药检后，乔伊娜立即宣布退役(有逃避兴奋剂检测之嫌)。1998年9月21日，乔伊娜在睡梦中猝死(使用兴奋剂有破坏运动员身体机能之功效)。虽然每次乔伊娜的兴奋剂检测均显示阴性，但Berthelot等结合自己的研究成果，认为这些符合使用兴奋剂的“巧合”性能特征均发生在乔伊娜身上，故其成绩的取得方式高度可疑。
下面我们以女子运动员400 m混合泳成绩为研究对象，利用成绩性能分析方法，来找出其中的“典型模式”，从而找出可能存在的非典型孤立点。
表1显示出女子混合泳400 m的最近2次最重要的国际赛事(2011年世界游泳锦标赛和2012年伦敦奥运会)最后100 m自由泳成绩(共16人次)的横向性能分析。这里所谓的“横向分析”是指各位运动员和其他运动员(即基准运动员)在某项性能上的分析比较。目前，在女子自由泳100 m项目上代表人类极限速度的是布丽塔·斯特芬(Britta Steffen)在2009年的游泳世锦赛上创造的52.07 s的世界纪录。而混合泳400 m项目的最后100 m同样是自由泳，且处于整个混合泳400 m的最后阶段，运动员体能均有较大程度的下降；因此，相对于单纯的100 m自由泳项目，其成绩势必有所下降。
图1 混合泳400m最后100m自由泳成绩差异聚类图
从表1中我们可以看到除叶诗文在2012年伦敦奥运会成绩之外的“典型模式”是：其他15人次的成绩分布区间在61～64 s之间，以世界纪录斯特芬的100 m自由泳成绩为参考对象，这15人次的成绩相对于斯特芬的成绩降低18.26%～26.81%。针对男子400 m混合泳成绩做统计(以2012伦敦奥运成绩为例)，可以得到类似的结果。男子混合泳400 m最后100m的自由泳成绩分布区间为57～59 s，他们均比该项目的世界纪录(巴西选手Cesar Cielo的46.91 s)降低22.75%～29.44%，而叶诗文最后100 m的成绩(58.68 s)仅比女子100 m自由泳世界纪录降低12.69%，实属例外。
我们将上述2项赛事(包括男子在内)的400 m混合泳的最后100 m自由泳成绩相对于100m自由泳项目的世界纪录的下降百分比做了可视化的聚类差异分析(共32人次)，如图1所示。从图1呈现的可视化图可发现：1)聚类图呈现2个分布群。在最后冲刺阶段的成绩上，男子运动员相比于男子世界纪录下降的比例明显高于女子运动员，换句话说，女子运动员在后期的冲刺耐力(爆发力)总体要高于男子运动员。2)从统计学角度上来讲，叶诗文的成绩表现的确符合“孤立点”的定义。设子集S[，1]中元素为16人次的女子游泳运动员表现，S[，2]中元素为16人次的男子游泳运动员表现，而S为32人次代表人类最高水平的游泳运动员表现。不论是放在那个集合(S[，1]，S[，2]或者S)上比较，叶诗文的最后100 m的赛程表现与其他运动员相比，其差异度均最为明显。
表2示出的是对2012奥运会和2011游泳世锦赛400 m混合泳女子运动员的纵向性能分析。这里所谓的“纵向分析”是指对运动员本身在不同赛段的性能特征实施分析比较。由表2可见，在伦敦奥运会上的表现，叶诗文最后100 m的自由泳赛段成绩比她前3段(即仰泳、蛙泳、蝶泳)的混合泳300 m的平均成绩快16.07%，而她的女子对手们在这一项的平均值为10.82%。而对应于男子，该项的平均值为8.66%(限于篇幅，混合泳400 m男子运动员的纵向性能剖析略去)。由此可见，单纯从数理统计的角度出发，相对于其他国际顶级运动员的表现，叶诗文在最后100 m自由泳的表现的确属于“出类拔萃”。
图2 贝塞尔与叶诗文重大赛事成绩变化
综上分析可知，仅仅从学术角度分析(包括横向与纵向分析)来看，针对叶诗文在400 m混合泳中最后100 m的赛程表现，以《自然》一文[3]为代表的西方媒介(学术刊物及媒体)质疑叶诗文的成绩“异常”有其理性的一面。不能因为叶诗文是中国人，就戴上民族主义的眼镜来否认别人质疑的一切。
虽然《自然》一文[3]对叶诗文成绩的质疑不乏一定的合理性，但数据处理上却有不公正之处。在下文我们将对此展开剖析。
2.2 基于“挑樱桃处理法”体现出的偏颇性
在统计学上，有一种数据处理方式叫“挑樱桃处理法”，它源于挑樱桃者总是把好的樱桃挑出来，从而让看到的人以为所有的樱桃可能都是好的。放到对数据的处理上，挑樱桃处理法是指刻意挑选支持论点的数据，而将重要但不支持论点的数据故意有选择地视而不见。
《自然》一文[3]开篇就立论质疑叶诗文成绩的有效性，而支持其立论的证据却是：叶诗文最后50 m的表现(28.93 s)比该项目的男子冠军罗切特(Lochte)(29.10 s)还要快。事实上，在男子400 m混合泳决赛中，虽然罗切特在最后50 m的成绩逊于叶诗文，但有另外4名运动员的成绩均超过叶诗文和罗切特的成绩，其中日本运动员崛畑裕野(Horihat)更是以27.87 s的用时完成了最后50 m的冲刺；然而，作为学术期刊以严谨闻名于世的《自然》，不提罗切特以世界第二快的总成绩(4 min 5.18 s)比叶诗文在全程400 m的成绩(4 min 28.43 s)快了23.25 s，仅仅由于女子运动员在某一个分段上比一个男子运动员快，就得出叶诗文成绩异常的结论，这属于典型的挑樱桃数据处理手法，确具偏颇性。
《自然》一文[3]质疑叶诗文成绩有效性的另外一个论据是，叶诗文前后2次大赛成绩(即2011年游泳世锦赛和2012奥运会)在短时间内提升得太快，上升幅度达6.72 s；但是，这种论据的选取也是有着明显缺陷的。首先，我们从图2中可以看出，在叶诗文取得伦敦奥运会成绩(4 min 28.43 s)之前，她的最好成绩是2010年广州亚运会上的4 min 33.79 s，而不是2011年的游泳世锦赛的4 min 35.15 s；所以她在伦敦奥运会上的提升幅度应该为5.36 s，且时间跨度为21个月。其次，我们采用成绩分析法分别跟踪伊丽莎白·贝塞尔(Elizabeth Beisel)和叶诗文近几年重大赛事的混合泳400 m成绩变化，如图2所示。从图2中容易发现，在14岁到16岁的成长阶段，叶诗文与贝塞尔有着类似的成绩提升。例如，贝塞尔14岁时在泛太平洋游泳锦标赛的成绩是4 min 50.30 s，而在随后的美国游泳锦标赛上的成绩为4 min 44.87 s，即在短短的11个月中，她的成绩提升了5.43 s。在2008年北京奥运会上，当时16岁的贝塞尔创造了4 min 34.24 s的优异成绩，即距美国游泳锦标赛1年时间之后，她的成绩提升却是惊人的10.63 s。另外，图2也显示，在贝塞尔16岁以后，年龄趋于成年，成绩也趋于稳定，这也符合绝大多数运动员的赛场性能表现。
此外，在男子方面，伊安·索普(Ian Thorpe)在青少年时期也有不俗的表现，在14～15岁期间，他在400m自由泳项目上将成绩提高了8s[23]。迈克尔·菲尔普斯(Michael Phelps)在14～15岁期间将200m蝶泳成绩提高了4.66s[24]。由此可见，对于成年选手来说，短时间内将成绩明显提高可能确属“异常”；但是对处于成长发育时期的青少年运动员来说，却属于“异常”地“平常”。
约翰·伦纳德在《卫报》上质疑叶诗文的成绩之后，《卫报》随后开展了一个关于“约翰·伦纳德是否欠叶诗文一个道歉？”的问卷调查[25]，结果显示98%的读者认为约翰·伦纳德应该向叶诗文道歉，只有1%的读者认为无须道歉，另外1%的读者保持中立态度。
3 结论
针对伦敦奥运会“叶诗文事件”，本文尝试性地探讨了《自然》一文[3]中所运用的研究方法——运动员性能分析法。通过较为深入的研究发现：
1)运动员性能分析法在反兴奋剂中的应用，可有效缩小兴奋剂检测范围，将可疑运动员快速标识出来，然后再重点通过其他技术手段交叉验证其是否使用了兴奋剂，从而大大提高了反兴奋剂检测的效率，为兴奋剂的智能检测提供了必要的技术支持。
2)运用性能分析法在对包括叶诗文在内的大量运动员运动成绩分析比较的基础上不难看出，《自然》一文[3]虽立论正确，在基于纯数据统计分析的基础上有其质疑合理性的一面；但其证据选取上确有偏颇之处。正如文献[11]中Schumacher(性能剖析法用于兴奋剂检测的首创者)所承认的那样，由于有很多因素(如训练、营养、装备及年龄等)都可以导致运动员的成绩在短时间内突然上升；所以性能分析法还不能作为判定运动员使用兴奋剂的必然依据，但可作为兴奋剂智能检测的辅助手段。