マザリンのプラスマイナスなぜ負?

プラスの数字とマイナスの試合のパラドックス
ESPNやベッティング企業で予測モデルを開発してきた私が、Game7での00番マザリン選手の負のプラスマイナスを見たとき、怒りではなく興味を持った。数値自体は間違いではない。問題はその解釈にある。
スポーツ分析では、単純なプラスマイナスだけで選手評価しない。『文脈』を見る必要がある。ここでは、文脈こそがすべてだ。
出場時間 ≠ 奮闘価値
マザリンは10分弱しか出場せず、クラッチタイムに5分ほど投入された。ゲーム終盤に差し掛かった時点でチームがリードしていたため、彼が登場したのは『火花』を散らすためだった。
一方、ハリーらスターターは35分以上出場し、好不調を問わず継続的にプレーしている。その結果、プラスマイナスは積み重なる。
だがマザリンは『点 needed』時だけ登場し、失敗も回避できるタイミングで退場する。
「呪われた役割」問題
これは彼に限った話ではない。リーグ全体でベンチ得点手に共通する構造的課題だ。煙が出たときだけ駆けつける消火器のように使われるなら、統計上は混沌としてしまう——それが貢献度か?
まるで「一夜限りの一品料理のみ担当するシェフがデザート未経験でもトップ評価を受ける」ようなものだ。
コーチング判断もデータに基づく(べき)
ジャソン・キッド監督がマザリンを下げたのは嫌いだからではない。ローテーション戦略・疲労管理・対戦分析に基づく判断だった。
私のモデルでは、攻撃効率が高いチームでは重要なベンチ選手の効果が25分を超えると低下傾向にあることが示唆されている。つまり早期交代も賢明な判断かもしれない。
だが個人成績評価では誰もこの点に言及しない。
プラスマイナスは真実を反映できるか?
答え:使用率・ペース調整出場時間・守備的対応負荷を考慮すれば可能だ。
マザリンのような選手がGame7で-2だったとしても、正規化された指標では100ポSESSIONあたり+6という真実的な貢献度を持つ可能性がある。
そのためアドバンスト指標が必要な理由がある:伝統的指標を否定するためではなく、「ニュアンス」を持つ補完手段として存在するのだ。
もっと感情的な反応ではなく、慎重な分析が必要だ——特に「データ愛好家」と自称しながらもその限界を見過ごすファンには要注意である。
最後に:統計責めにするな——システムに目を向けろ*
本当の問いとは『マザリンは価値がないのか』ではない。『我々の評価ツールは適切か』である。「いいえ」だと答えても構わない。ただ進化し続けることこそ重要なのだ。
StatHawk
人気コメント (3)

Ah, o famoso -2 de Matherin no Game 7? Não é culpa dele — é do sistema! Jogou só 10 minutos, como um foguete de emergência. Quando o fogo apaga, ele já foi embora.
Como dizer que um chef que só cozinha uma lasanha merece nota baixa? 🍝🤔
Ou seja: estatísticas sem contexto são como futebol sem bola — confusas!
Quem aqui ainda critica stats sem olhar o cenário? Comenta abaixo! 👇

Matherin no es el héroe del banquillo… pero tampoco es un fracaso. Su +2 en 10 minutos vale más que los 35 de un titular que solo fuma y mira el reloj. Los datos no mienten — pero la gente sí se confunde con las estadísticas como si fueran paella. ¿Quién dijo que el impacto se mide en posesiones? Yo digo: en la vida real, hasta el último paseo cuenta… y si te lo preguntas? ¿Tú también quieres un post con café y gráficos? 😉

Matherin joue 10 minutes… et il a un -2 en plus-minus ? Mais sérieusement ? Dans un monde où les stats parlent français, même les chiffres ont besoin d’un café ! Son impact n’est pas faible — il est juste… trop tard. Les analystes disent : “C’est le contexte qui tue”, pas la statistique. Et si on lui donnait un croissant au lieu d’un but ? 🥐 #DataVsCroissant
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