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NBA新「日心說」:更加依賴球星的運轉方式!

Luka Doncic和Trae Young在選秀日互換東家的交易將這對僅打了一個半賽季的新星永遠聯絡在一起。這不僅是因為這個交易本身,也不僅是因為Doncic在獨行俠效力的第二年就成為MVP的有力競爭者,更是因為他們的風格相似,都有可能成為NBA球星新形態的先驅,這樣的角色在將來會被更廣泛接受。雖然2018屆選秀的討論總是圍繞著他們兩人展開,但他們各自球隊依賴這對年輕球星的程度之高前所未見,但這正慢慢變得普遍。

球星在球隊的成功中具有核心和不可取代的地位。因此,為了闡明球星之所以成為球星的原因,量化球員的「核心」程度是必要的前提步驟。

總體進攻貢獻

在評價球員表現時,他們的角色相當重要,這並不是一個新的概念,也不僅侷限在數據分析領域內。對於球員的討論總會考慮環境因素。對於在短時間內就接受過重的進攻任務的新秀,或是由於傷病被迫承擔控衛職責的側翼,我們會有更多的諒解。

但定義角色仍然是一件非常困難的事。有許多方法能將球員歸類,將傳統的位置重新定義成新的角色(例如常見的K均值聚類分析)。這些方法能得出一些有趣的結果,但它們往往都不具備普遍性,因為球員的「簇(cluster)」本身沒有確切的意義,常常需要補充大量的解釋。另外,常會出現這樣的一種情況,兩個球員明明更加相似,但卻分屬於兩個不同的簇,即使是他們兩人相比於同個簇內的其他球員具有更多的共同點。如果這聽起來有點混亂,那麼簡單來說,這些成果目前來說更多的只是滿足人們的好奇心,並不能用於實際的用途。

通常情況下,我認為在討論角色定義時,可以先從更簡單的術語切入,而不是想著一下子把所有事情搞定。與其給球員群體貼上標籤,不如從更準確地描述他們的打法開始。由於種種原因,討論進攻端會更加容易。目前用於討論進攻端角色最流行的數據是使用率,至少是某個版本的使用率。但我們很顯然能做得更好。球員在進攻端不只是得分,他們也會負責控球、組織隊友和無球進攻,例如切入和掩護。當然了,他們也會投籃得分。

有一些數據能夠解決我們部分問題。失誤率和助攻率在NBA官網和Basketball Reference上都有,但我認為這兩個數據常常具有誤導性。這樣的想法是有根據的。正如前文所說的,我們的目的是想要知道一個球員控球組織的能力有多好,以及組織隊友的頻率有多頻繁。但是,由於計算方法,這兩種數據仍然是對投射有利,其程度幾乎等同於這些數據本身想要評估的方面。

拿失誤率作為例子,它的計算很簡單:

失誤數/(失誤數+總出手次數+0.44*罰球出手次數)

這看起來就意味著想要減少失誤最快的方式就是……投更多的籃。從這個角度上看,傳球有可能得到不好的結果,因為或許一無所獲,或是產生失誤。所以呢,大膽投球吧!同樣地,助攻率就是當某名球員在場上時,他的隊友命中數的比例。使用率大於30%的球員必然會減少等式中的分母,讓他的助攻率看起來更好看。所以,我會把這些數據扔開,採用新的數據。

從2013-14賽季開始,我們有一些工具分類記錄著球員們的貢獻。評價無球進攻仍然困難,至少用目前公開的數據是這樣,但評價其他方面還是有辦法做到。

我最初將這種數據稱為「真實使用率(True Usage)」,但最後採用了 「總使用率(Total Usage)」。這個名稱更好。它由3個部分組成。

· 得分使用率(Scoring Usage):其定義為,當某位球員在場上時,真實投籃次數(總出手次數+0.44*罰球次數)除以該球員參與的總進攻機會。0.44這個係數經過時間驗證可以合理地近似將罰球次數換算成投籃回合,因為考慮到3次罰球、加罰和技術犯規的情況。因此,這在計算常規的使用率和真實命中率時遺留下來成為習慣。雖然我們能用play-by-play數據進行更加精準的計算,但為了計算總體數據時更加方便,而且兩種方法計算的結果足夠接近,通過0.44係數計算的結果完全可以被接受。

· 組織使用率(Playmaking Usage):其定義為,潛在助攻數+罰球助攻數除以總進攻機會。潛在助攻數和罰球助攻數可以利用運動軌跡數據(Tracking data)統計得到,它們都有著相當嚴格的定義。它們指的是球員傳出某兩類傳球的次數。當接球人在接到球后的兩秒內且運球次數不超過1次的情況下投籃或者投籃造到犯規會被分別記為一次潛在助攻數和罰球助攻數。某種程度上來說,這種統計方式有點太過嚴苛,因為有些不滿足這些條件的傳球我們也會記為「助攻」,而且「冰球式助攻(hockey pass)」和下快攻之前的投籃往往都有兩次或者超過兩次的運球。但我還是會接受它們的缺點,為的是消除人工記錄助攻帶來的內在固有的偏差,同時它們也能忽略隊友們的投射能力的差異,給予組織人讚譽。特別是在這個三分為王的時代,我認為一名球員只要能夠找到底角被放空的隊友就值得獲得稱讚,即使是這位隊友更有可能投失接下來的這球。

· 失誤使用率(Turnover Usage):失誤次數除以總進攻機會。

把上述的三個數據加起來就是總使用率。所以,如果一個球員有25%的得分使用率、15%的組織使用率和2.5%的失誤使用率,那麼他的總使用率是42.5%。這會在聯盟使用率榜的前列。

相對於進攻參與程度,這也能更好地衡量球員的失誤傾向。我們可以定義「真實失誤率」為失誤使用率除以總使用率。這樣的話,想要減少「真實失誤率」,球員也可以通過參與組織進攻來達成和增加投射一樣的效果。

因為這次討論緣起於獨行俠和老鷹,所以下面這張圖將會展示這兩支球隊中各自輪換球員的得分和組織使用率:

上面的表格體現了老鷹和獨行俠依賴這兩位二年級生的程度。從某種程度上來說,NBA確實是一個依賴球星的聯盟。但依賴到這種程度?還是第一次。

新球風,新分析方法?

自從羅素-威斯布魯克第一次得到場均大三後設數據時,我們就一直在思考,「這一切到底意味著什麼?」

這並不是存在主義式的追問,而是思考特定於籃球方面的意義。即使在當時,都有人認為Westbrook部分數據上的成就得益於後杜蘭特時代雷霆的生態體系。那段時間的雷霆(大部分時間裡都挺成功的)圍繞著兩個衝擊力十足、具有創造性的支柱球員,配搭一幫高瘦、防守為先但持球能力不足的運動員建隊。而在杜蘭特以自由球員身份離隊後,雷霆繼續沿用相同的體系,但卻只有單個引擎。這個體系大部分時間裡都挺管用的,雷霆在後杜蘭特時代的3個賽季裡平均拿到48勝。

Westbrook似雷霆的「太陽」,全隊圍繞著他運轉,其帶來的一個有趣的結果是,Westbrook實際上破壞了一些數據分析模型。2016-17賽季的Westbrook的Box Plus/Minus(BPM)是歷史上最高的,其「偉大」程度等同於場均大三元,但我們很難把「史上最偉大的賽季」和這位效率幾乎是聯盟平均水準、帶領著球隊僅拿到47勝的球員聯絡在一起。BPM 對歷史趨勢有著可靠的評估,對它不是為那些不按常理出牌的球員準備和設計的,例如這些球員會吸走錯失罰球后的每一個能拿到的籃板球。

事實證明,高籃板率和高助攻率的球員的BPM值是可以通過這種方式達到的。這並不是說,會有球員刻意地提高他在某個意義不明的數據上的表現。這樣的舉動實際上會損害這個數據的實用性。然而,這肯定會引發了現有的工具能不能有效地評估這類新角色的價值的疑問。如果只有一兩個球員像Westbrook這樣打球,那問題可能只是他的獨特性,並引發一些質疑,而不會是現在熱火朝天的討論。相比於以往,現在有越來越多的球隊像圍繞著「太陽」那樣運轉球隊。

上述的總使用率只能通過2013-14賽季前才開始設立的運動軌跡數據計算,但我們也能用其他更加標準的數據來進行估計:

過去達到過這種「核心」程度的球員裡,沒有我們會感到意外的名字:Steve Nash、Chris Paul、LeBron、組建三巨頭前的Dwyane Wade、Allen Iverson和McGrady。Iverson後期的費城實際上可以被看作Westbrook雷霆進攻體系的原型。這樣的球隊需要其他球員拼命防守、衝搶進攻籃板,而AI本人就是進攻體系本身。

這樣的球隊非常特別而且並不多見。但在今年,有5支球隊擁有這樣獨當一面的球星,除了獨行俠和老鷹外,還有湖人(LeBron)、公鹿(Giannis)、快艇(Leonard,雖然隨著Paul George的上場時間增加,情況會有所改變),而火箭則是擁有兩位總使用率超過50%的球員哈登和Westbrook。

某些情況下,這樣的戰術安排的成果一目瞭然。快艇和公鹿的比賽有可能是今年總冠軍賽的提前預演。在這場比賽前,公鹿剛獲得了13連勝,按照現有賽程計算的淨效率值登上歷史第一。湖人的磨合比預期設想的更快,展現了十足的統治力。獨行俠的進攻效率現在是歷史上最好的。但同時,沒有一支擁有等於或超過50%總使用率的球員的隊伍(包括2013年後的球隊,也包括在此之前估計的球隊)拿到過當年的總冠軍。考慮到超級巨星個人表現和奪冠機率之間顯而易見的關係,這似乎是一個互相矛盾的結果。

這讓我回想到關於Westbrook的問題,這一切到底意味著什麼?我們現有分析球員價值的工具是基於現有的打法,但當比賽發生變化時,這些工具可能會喪失實用性。50%總使用率並不是一個神奇的分界線,但它有可能是一個轉折點,預示著比賽的模式將會發生改變。

在英式足球比賽中,一箇中場核心能對比賽產生巨大的影響,他的傳球和視野可以讓球隊通向偉大。但他也需要其他頂級天才的輔助,他對比賽的掌控程度永遠不及美式足球中的四分位。我們或許正在見證籃球從前者轉變成後者,這將帶來一輪新的挑戰。「控球」四分位怎麼和傳統的籃球運動員進行比較?而或許更重要的是,我們有沒有辦法確定一支球隊的運轉方式偏向哪種足球才更行之有效?關於這個問題的答案對接下來幾年的獨行俠和老鷹非常重要,但它也會對今年冠軍的爭奪產生重大影響。

 

文章來源: 虎撲社群

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