Il dibattito fra pro-statistiche ed anti-statistiche è sempre vivo. In realtà definirlo in questa maniera è di per sè sbagliato, riduttivo e fuorviante. I giornalisti della “vecchia scuola” si lamentano dei “nuovi osservatori” affermando che i “loro occhi vedano” ben oltre “i freddi ed aridi numerini dei box scores”. Questo avrebbe anche un senso, se non fosse che poi finiscano quasi sempre per corroborare i loro pensieri citando a loro volta dei numeri. Un esempio? “Ehi, non fa niente che Jose Guillen abbia avuto solo 96 OPS+! Ha avuto 97 RBI, quindi ha avuto una buona stagione!”
Quindi il dibattito si sposta da stat vs. no-stat a “quali” statistiche si debbano utilizzare. Ovviamente il numero degli RBI non è una buona statistica. Questo è stato dimostrato ripetutamente. L’utilizzo di statistiche appropriatamente contestualizzate è al centro di quella che può essere chiamata analisi oggettiva.
Bisogna comprendere come utilizzare i numeri, sennò ci ritroveremo con poco o nulla in mano. Che c’entra il basket, vi starete chiedendo?
Beh, il baseball si presta facilmente all’analisi oggettiva: ogni turno di battuta è un evento a sè, separabile da tutto il resto in maniera semplice e discreta. E’ uno sport di squadra, ma basato su tanti duelli individuali, quindi il contributo individuale di un giocatore è facilmente rilevabile ed analizzabile. Il concetto del giocatore “egoista” non esiste. Se uno gonfia le proprie statistiche fa solo bene alla propria squadra.
Così non è però nel basket. Magari un giocatore per segnare più punti passa meno la palla. Oppure si rifiuta di prendere tiri difficili per non sporcare le percentuali. Ma soprattutto, è difficile analizzare certi aspetti del gioco, magari lontano dalla palla, perchè se è vero che c’è un solo pallone per 10 giocatori, questi sono sempre tutti attivi allo stesso momento.
Quindi come usare le statistiche? Beh, in maniera intelligente. La prima cosa da comprendere è cosa ci dicano. Per esempio, secondo voi la statistica dei “punti per partita (PPG)” cosa ci dice? Chi sia il miglior realizzatore? Chi sia il miglior giocatore offensivo? No, nulla di tutto ciò. Ci dice quanti punti per partita segni il giocatore. Nè più, nè meno. Non mente, non nasconde fatti, non mostra scomode verità . Tutto va contestualizzato d’altra parte. Non voglio espandere troppo il discorso, ma il concetto è che non esistano solo le statistiche di base. La quantità di dati accessibili ai giorni nostri è mostruosa, quindi è giusto utilizzarli.
Ogni evento è basato su una serie di probabilità . Ridurre le probabilità di successo dell’avversario aumenta le proprie e viceversa. Non sempre il giusto processo porterà al successo. Ovviamente questo non è comunemente accettato, ma in genere si vive nell’esaltazione di chi vince. Quando qualcuno vince contro logica, non si accetta che abbia “sfidato la sorte” e che probabilmente gli andrà male in futuro, ma si parla del suo cuore e dei suoi intangibili. Evviva! Ma poi nel lungo termine giocare contro le probabilità non paga.
Un esempio di come possa essere gestita l’analisi oggettiva nel basket è descritta in questo eccellente articolo di Michael Lewis sui Rockets e Battier. Lungi da me pensare che Battier sia l’MVP della lega o che i Rockets vinceranno tutto quest’anno, ma l’idea è quella giusta: analizzare gli eventi, massimizzare le proprie occasioni, minimizzare quelle degli avversari, comprendere quali siano gli eventi (non statistici, ma i piccoli eventi delle partite) che facciano vincere, capire dove invece le partite vengano perse. E la parola chiave è “quantificare” l’impatto di ogni aspetto. L’efficienza di ogni mossa, l’efficacia di ogni decisione. Riuscire ad analizzare e quantificare ogni aspetto del gioco (anche quelli che non vengono rilevati dal box score, e che magari gli osservatori tendono a sottovalutare in quanto meno appariscenti) può dare un vantaggio notevole rispetto agli altri.
In ogni caso questa altro non è che una semplice lunga introduzione. Leggete l’articolo. E’ lunghissimo, ma è estremamente interessante ed introduce un nuovo modo di concepire il basket. Poi è anche chiaro che Houston non sia l’unica a fare cose del genere. Non è l’unica neanche se ci atteniamo solo al Texas. Cercare e trovare informazioni alternative è un metodo efficiente per ottenere un vantaggio sulla competizione ed il basket sta andando in una giusta direzione.
6 utenti hanno lasciato commenti su " Basket Sabermetrico "
Abbonati al commento con l'rss o lascia un Trackbackcerto che nell’articolo mancano un pò di numeri..
invece che “usually” poteva mettere queste statistiche…
batti vs kobe (29,5.8,5 di media)
http://www.basketball-reference.com/fc/h2h_finder.cgi?request=1&p1=battish01&p2=bryanko01
battie vs lebron (26,8,7 di media)
http://www.basketball-reference.com/fc/h2h_finder.cgi?request=1&p1=battish01&p2=jamesle01
che sonp praticamente in linea con le medie carriera di tutti e tre
battie vs pierce (21,5.6,3.6)
http://www.basketball-reference.com/fc/h2h_finder.cgi?request=1&p1=battish01&p2=piercpa01
detto questo per me battie è stata la rovina di huston. giocatore nettamente sopravvalutato, non indipendente offensivamente e soprattutto si è scambiata la scelta che sarebbe diventata Rudy Gay per averlo… e guardando come sta la schiena di McGrady ora..
Nell’articolo di proposito escludono numeri proprio per quello che ho detto all’inizio del pezzo. E’ importante, ossia, contestualizzare le cifre e comprendere quali abbiano una migliore correlazione col successo.
Tu guardi ad esempio i punti a partita, ma come ho già detto, ha importanza all’interno del contesto?
Per esempio, Bryant quando gioca contro Battier segna più o meno gli stessi punti che segna di solito, ma è costretto a rimanere in campo più minuti (per sopperire al fatto che la squadra segni di meno), tira con percentuali peggiori da 2, da 3, i tiri liberi e commette più turnovers. Insomma, gioca evidentemente peggio in ogni aspetto del suo gioco.
Sono solo esempi, perchè anche queste statistiche sono decontestualizzate. Alla base dell’analisi concettuale ci sono dei dati che valutano l’apporto di un giocatore al di là delle statistiche superficiali. Se X segna 40 punti a partita su 20 possessi, e poi contro Battier ne segna 40 ma su 40 possessi, c’è già una differenza notevole. Allo stesso modo questo significa poco se il rendimento dei suoi compagni di squadra migliora esponenzialmente.
Il gioco del basket, al contrario del gioco del baseball, è molto più un prodotto di squadra. Importa poco se Bryant sia o meno efficace (ed è effettivamente meno efficace come produzione per possesso), ma importa se quando Battier è in campo i Lakers siano meno efficienti ed efficaci.
Morey per ovvi motivi non può pubblicare i dati effettivi e non so neanche se stia dicendo il vero quando afferma che Battier migliori la squadra. Non so neppure se i suoi calcoli siano giusti.
Quello che so è che per analizzare il contributo di un giocatore serva necessariamente andare oltre le cifre di facciata. Nello specifico è giusto l’approccio di considerare il contributo globale di un giocatore all’interno del contesto della squadra.
Battier è fortissimo? Boh. E’ giusto evitare di guardare i numeri superficiali e studiare più approfonditamente la produzione dei giocatori? Sicuramente, senza alcun dubbio. E molte squadre lo stanno facendo. Alcune sbaglieranno i metodi, ma l’approccio porterà a risultati nel lungo termine.
Solo una nota: il “lungo termine” esiste alla roulette, dove giocare contro le probabilità porterà un giocatore alla sicura rovina. Ma nello sport il “lungo termine” ahimè non esiste. Troppo pochi sono gli eventi, e lo sport sarò sempre pieno di “vincenti” che hanno in realtà avuto culo e di “perdenti” che hanno fatto le scelte giuste ma che sono stati sfigati.
Magari hanno fatto scelte che avrebbero pagato se solo avessero avuto un’altro paio di partite per dimostrarlo, ma così non è stato, poi un giocatore si è rotto, un altro è diventato vecchio, eccetera eccetera…
Penso soprattutto al calcio, è chiaro. Ma è proprio per questo che la sabermetrica non avrà mai l’impatto che ha nel baseball se applicata agli altri sport (oltre alla facilità di isolare gli eventi che è propria del baseball e che gli altri sport non hanno, come dici tu).
Hai ragione. Infatti la gente dovrebbe capire il non-determinismo degli eventi. A volte prendi la scelta sbagliata ed hai successo. Invece da noi si glorifica sempre e comunque chi vince.
Detto questo, anche se altri sport sono ancora meno deterministici, io mi giocherei sempre le massime probabilità di vittoria. Magari sono solo 55% contro 45%, ma preferisco essere dal lato “giusto” 🙂
Altri numeri sull’argomento:
http://profpeppersassistant.blogspot.com/2009/03/moneybasketball.html
Grazie Max!