ホームで97%勝つのになぜアウェイで敗れるのか

安定の幻想

昨夜、インディアナポリスの最終ブザーを、ファンではなく、予測モデルを構築する科学者として見ました。サンダーはホームで+247のネットレーティングを誇りにしました——しかしアウェイでは-67。偶然ではありません。システムの亀裂です。

アルゴリズムは眠らない

ホームコートの慣性：観客のざわめき、親しみ、適応的なリズム——すべてがチェカペア・アリーナで完璧に調和します。しかし離れた場では？変数が変わる。観客密度は38%低下し、照明は温かさから冷たい蛍光へと移ります。

モデルは結果を予測しない。 それらを明らかにするだけです。

ネットレーティングが嘘をつく理由

ネットレーティングは勝率ではない。それは環境エントロピーだ。 ホームゲームは音響、照明、テンポ——感情的重力でバッファされる。 アウェイゲームはすべてを剥ぎ取る：不慣れなコート、敵対的審判、ジェットラグが戦略として偽装される。 私たちのアルゴリズムは失敗しなかった。沈黙のために設計されたわけではないのです。

コードは詩を書くが、コートは嘘つかない

私はデータが勝利しているときでも人間が敗れる理由を理解するためにコードを書く。真の予測とは結果の推測ではない。それはシステムの息づかいを読むことだ。同じマシンはホームで得点を数えても、アウェイではそれを忘れる。私たちはこのモデルを正義のために構築した——資本制御ではない。