퍼플러의 오픈 슛 왜 놓쳤을까?

퍼플러의 오픈 슛 왜 놓쳤을까?

알고리즘을 깨뜨린 그 한 방

아침 6시 17분, 두 번째 에스프레소를 마시며 알림이 울렸다: “게임 5, 3쿼터, 남은 시간 10초. 리드 3점. 커리에게 더블팀. 명확한 패스 없음. 볼은 퍼플러의 깊은 코너에.” 피트비트가 진동했다—심박수는 89bpm로 급상승했다. 운동 때문이 아니라, 믿기지 않는 순간이었기 때문이다.

나는 초당 단위로 최적의 슛 선택을 예측하는 모델을 개발해왔다. 그런데 현실은 이렇다: 평생 42% 세븐포인트 성공률을 기록한 선수가 빈 공간에 서 있는데도 망설였다.

수학은 거짓말하지 않는다

우리는 사무실에서처럼 차가운, 정확한 이진법으로 수치를 계산한다.

  • 퍼플러의 해당 위치에서 eFG%는 올 시즌 전체 87차례 시도 중 58%
  • 압박받는 세븐포인트 평균 성공률: 31%
  • 다음 10초 내 득점 확률(패스 시): 47%(턴오버 위험 P=0.15 + 방어 재정비 P=0.28)

결국 그는 쏘는 것이 유리했음이 명백했다.

그런데도 그는 패스했다.

두려움도 아니었고 자존심도 아니었다. 그것은 *체계적인 불일치*였다. 감독은 그의 장점을 무시하고 방어력을 우선시했고, 이는 전통적 서사가 데이터를 압도한 전형적인 사례였다.

‘신뢰’라는 말은 고급 경기에서는 과잉이다

스포츠 분석에서는 ‘직관을 믿어라’라고 말하지 않는다. 대신 ‘P < 0.05를 믿어라’라고 한다.

퍼플러가 볼을 받았던 순간, 모든 변수는 하나의 행동만을 지시했다:

  • 공간이 있었다.
  • 일년 내내 같은 자리에서 많은 슛을 시도했다.
  • 이전 두 공격에서 공격 리듬이 멈췄다.
  • 무엇보다 그는 단순한 슛터가 아니라 유일하게 효율적인 선택이었다.

그런데 본능적으로 쏘지 않고? 그는 그린에게 눈길을 주며 반초 더 생각했고, 시간 종료 직전 세 번째 인치 밖으로 날아갔다.

실패한 건 실력 때문이 아니라, 자신이 책임져야 할 자리라는 믿음이 없었기 때문이다.

유감스럽게도 경기 후 인터뷰에서 팬들은 ‘책임감 부족’이라 비판했지만, 데이터에 따르면 책임감은 영웅주의가 아니라 통계적 합리성이다.

하지만 아무도 묻지 않았다: 우리가 베이지안 사전 확률에 심리적 부담을 반영했는지?

여기서부터 모든 것이 복잡해진다.

## 인간 편향이 머신 로직을 무너뜨릴 때

나는 ‘챔피언십 엔트로피’라는 모델을 개발했는데, 플레이오프 중 팀들의 의사결정 피로를 추적하기 위함이다.

결과적으로 팀들은 연속된 공격 교환 이후 약 6분 후부터 합리성을 잃는데, 피로 때문이라기보다 인지 부하 증가 때문이라는 점을 발견했다.

그 마지막 순간에서도 시스템은 실패하지 않았다—단지 라커룸 문화나 사회적 확인 회로 같은 요소를 알고리즘이 반영하지 못했기 때문이다.

퍼플러가 패스한 이유는 실력 부족 때문이 아니다.

그보다 다른 누군가의 신뢰가 자신의 통계보다 더 중요했던 것이다—이는 전통적인 계층 구조를 우선하는 순간마다 발생하는 문제다.

## 플레이어 중심 도구를 만든다면?

나는 피트비트를 걸고 있는 이유가 걷기 위한 것이 아니다—클러치 순간의 심박수 변동성을 체크하기 위해서다.

만약 다음과 같은 실시간 대시보드를 사용할 수 있다면:

  • 선수별 슛 성공률 지도,
  • 피로 상태 기반 역할 동적 배정,
  • 과거 압박 상황에서의 성과 기반 실시간 피드백 — 나는 오늘날 감독들이 내놓는 결과보다 더 나은 결과에 베팅하겠다.

    이는 꿈이 아니다—미국 NBL 플레이오프 ‘23년 내부 시뮬레이션에서는 p값 .037 미만으로 이미 작동 중이다。* The problem isn’t belief in players—it’s belief in outdated hierarchies.

    p align=“right”>*Source: Internal testing | NBL Playoffs ’23

    p>

    p id=“end”> pstrong>최종 결론: 당신 팀에는 더 많은 각오나 체력보다 더 나은 신호 탐지를 필요로 한다.

    pIf you’re watching games thinking “Why didn’t they shoot?”, ask yourself: What data would have told them they should?

WindyCityStats

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인기 댓글 (1)

خالد الحازمي

لماذا تجاهل بيربلي الرمية؟

أنا جالس في الصباح الباكر، أشرب إسبرسو ثانٍ، وفجأة يدقّ التنبيه: «اللعبة الخامسة، الربع الثالث، 10 ثوانٍ متبقية».

الـFitbit يرن… ضربات قلبي صعدت لـ89! ما بالك؟ من غير تمرين!

بينما نحن نحلّل البيانات… هنا يقف بيربلي في الزاوية المفتوحة، مع معدّل رمي 58% من هذا المكان! لكنه مرّر.

هل خاف؟ لا. هل كان فخورًا جدًا؟ أيضًا لا. لكن… هناك شيء اسمه «الثقة الاجتماعية» — وربما الأفضلية للقائد!

الذكاء الاصطناعي قال: اطلق النار! ولكن البشر قالوا: انتظر… شوف Greene! 🤦‍♂️

المفارقة؟ بعد المباراة، الناس قالوا له: «خذ المسؤولية»! لكن البيانات تقول إن المسؤولية الحقيقية هي أن تثق بالبيانات، لا بالحُلم.

إذا كانت الخوارزميات تستطيع التنبؤ بالمزيد… لماذا لا نثق بها أكثر من سيناريو التمثيل؟ 😂

#بيانات_وكرة_籃球 #بيربلي #تحليل_رياضي #مغالطة_الثقة

你們咋看؟评论区开战啦!

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