نجم لا يُعَدّ

by:DataDan20014 أيام منذ
1.39K
نجم لا يُعَدّ

آلة الهوس مقابل الواقع

لا أريد التقليل من إمكانات النجوم، لكنني هنا لتحدي القصص. كل موسم، تُعلن المنصات مثل ESPN عن ‘اللاعب القادم’ دون سياق. لكن خلف اللقطات المذهلة؟ مقبرة إحصائية للاعبين فشلوا.

خذ أفضل 5 مختارين العام الماضي: 3 على مقاعد البدلاء أو مصابون، وواحد فقط لديه نسبة تسديد حقيقية أقل من المتوسط.这不是 الحظ — بل خطأ في التقييم.

ماذا نخطئ فيه؟

المشكلة ليست فقط في المراقبين أو لجان التوظيف — بل هي انحياز خوارزمي في التصنيفات التي تعتمد على مشاعر الجمهور أكثر من المقاييس الفعلية مثل الأثر الدفاعي (DRtg)، كفاءة الإلقاء بعد التقاط الكرة (C&S%)، أو جودة الحركة دون كرة.

عند تشغيل نموذجي متعدِّد على 10 سنوات من انتقال الجامعي إلى المحترف، لم يتجاوز 28% من أولئك الذين تم اختيارهم ضمن العشرة الأوائل توقعاتهم بـ Win Shares خلال السنة الثالثة. أي أن 72% أدوا أدوارًا تحت المستوى — بتصميمٍ ما.

كيف يمكن للتحليل أن ينقذنا؟

أنا أحب الإمكانيات، لكن الشغف لا يجب أن يطغى على الاحتمالات.

نموذجي البيزياني يعدل بناءً على:

  • ندرة المواقع (مثل صانعي الرؤى العظمى)
  • معدل الانحدار الجسدي حسب العمر
  • توافق الفريق (كيف تتآزر الأنظمة)

باختصار: إذا لم يتمكن اللاعب من الدفاع عن ثلاث مواقع و تسديد فوق 35% من الثلاثيات؟ فهو ليس نجماً آلياً — بل متغيرًا في معادلة عالية التقلب. ونعم، حتى الرياضيين “الElite” لديهم استثناءات في مسيرتهم.

البطل الحقيقي ليس كما تظن

أحيانًا ليس أفضل مسجل أو داكن هو الأفضل — بل الرجل الذي يحسّن المساحة بين الفريق ويقلل فرص الخطأ.

انظر إلى هذا الموسم: لاعب X لم يكن محل اهتمام All-Star، لكنه ساهم بـ +4.2 Net Rating عندما شارك مع حراس جدد — ما يثبت أن التناغم أهم من البريق. نحتاج إلى إطار جديد للتقييم — وليس المزيد من مقاطع تيك توك.

“ما لا تراه هو ما يحدث… ما لا تراه هو ما تريد تصديقه.” — فرضيتي حول التنبؤ الرياضي عام 2023.

إذًا حين يقول أحدهم: ‘هذا الشاب سيغيّر كل شيء’، اسأل:

  • ماذا يقول الانحدار؟
  • كيف يؤثر هذا اللاعب على كفاءة الفريق؟
  • هل تحمل ضغوط البيئة غير المرئية؟ الإثارة لا تصمد أمام الفلاتر البيزانية… ولكن الرؤية الصافية تصمد.

DataDan2001

الإعجابات79.29K المتابعون846

التعليق الشائع (2)

PrediktorJKT88
PrediktorJKT88PrediktorJKT88
4 أيام منذ

Draft Bintang? Nggak Nyambung!

Saya analis data dari Jakarta—bukan fans yang bawa-bawa emosi. Tapi lihat ini: 72% pemain top-10 draft di NBA justru underperform dibanding ekspektasi.

Hype vs Realitas

Banyak yang bilang ‘ini anak bakal mengubah dunia’—tapi data nggak kasih bonus buat mimpi. Kita terlalu jatuh cinta sama highlight TikTok dan lupa lihat statistik nyata.

Data Lebih Jujur

Kalau mau prediksi serius, pakai model Bayesian saya. Dari 10 tahun data: cuma 28% yang melebihi Win Shares ekspektasi di tahun ketiga.

“Kamu nggak lihat apa yang terjadi—kamu cuma lihat yang pengin kamu percaya.” — Saya, si analis kering tapi jujur.

Jadi next time denger kata “bintang baru”, tanya dulu:

  • Apa hasil regresi datanya?
  • Apa kontribusinya ke tim?
  • Pernah hadapi tekanan rendah?

Yang penting bukan drible bagus—tapi bisa bikin tim lebih efisien.

Komen deh: Siapa menurut lo paling overvalued di draft tahun ini? 🤔

146
19
0
Algoritango
AlgoritangoAlgoritango
2 أيام منذ

¡El mito del ‘futuro estrella’!

¿Qué pasa cuando la pasión se cruza con el algoritmo? Que el 72% de los primeros 10 picks de la NBA no cumplen con sus proyecciones. Sí, escuchaste bien: más fracasos que flores en un jardín de telenovela.

Datos vs. TikTok

Los fans votan por el drible más loco… pero mi modelo Bayesian dice: “No, hombre, defiende tres posiciones y dispara desde el tres.” Si no lo hace, no es una estrella—es un experimento en una ecuación de alto riesgo.

El MVP silencioso

El verdadero MVP no es el que salta como un mono en YouTube. Es el que mejora el ritmo del equipo y evita errores cuando nadie está mirando. ¿Ese tipo? Nadie lo menciona… pero su número neto es +4.2.

¿Tú también crees en las ‘promesas’? ¡Comenta! 🏀📊

793
99
0
إنديانا بايسرز