【明報專訊】承恩說得很對，足球和其他體育運動，從來都是IES的熱門題目。不過現在IES的新潮流是以現有資料來完成探究，因此我在這�堣]希望以體育為引子，介紹如何以現成的「二手」資料作為報告論證的基礎。

每項體育活動，都會產生大量數據，同學有否想過這些海量數據(Big Data)其實是IES的寶庫？

一個例子是個人成長的議題。附表是2012年英格蘭幾支青年足球國家隊(U16=under 16；U21=under 21)的球員出生月份的資料。用一分鐘看一看，你看到什麼玄機？(見表)

粗略地將球員的出生月份分作四季，你會發覺1至3月出生的球員有23人，4至6月11人，7至9月18人，10至12月只有7人。以三隊球員的總數來計算，第一季佔39%，第二季18.6%，第三季30.5%，冬季出生的最少，只有11.9%。

同樣的情�G其實在不同國家、不同級別(青年、成年)、不同性質比賽(職業聯賽、國家隊)，甚至不同運動(冰球、足球)都會出現。如果我們假設不同季度出生的人數是大致相同(實情有少許差異)，那為什麼第一季出生的人能成為較成功運動員(職業聯賽、國家隊)的最多？難道和星座有關？

篇幅不容許我詳細解釋，在運動社會學中這現象叫相對年齡效應(Relative Age Effect)，同學可上網找找看。在這�塈皕Q說明的是，單單以隨手可得的球員出生月份，已可完成一份IES報告。又例如，同學學校的校隊成員又是哪些月份出生？

除了球員資料，比賽的數據也可用來作為報告的原始材料。同學對足球全球化很感興趣，但有沒有想過全球化對不同國家聯賽的比賽風格有何影響？如果比較歐洲四大聯賽(西甲、意甲、英超、德甲)的一些場均比賽數據，如傳球(長傳、短傳)數目、入球、射門等，會發覺它們是相似還是不同？現在和20年前有沒有分別？

球迷對自己喜愛的運動的比賽數據可能倒背如流，但如果能發掘數據背後能說明的現象，以及數據與通識單元和議題的關係，並完成一份報告，相信是一件賞心樂事，也是完全符合通識課程希望緊扣同學生活的宗旨。