O Mock que Abalou a Internet

Admito: parei meu solo de jazz ao ver o título: “QiBasket lança mock com Flagg no #1, Beal no #5”. Meu lado INTJ ativou imediatamente. Uma mídia francesa? Pouco acesso a escaneamento nos EUA. E ainda assim, posicionam jogadores sem viés por seus próprios talentos.

Desde 2017, desenvolvi modelos preditivos para a ESPN com dados de desempenho universitário, métricas físicas e rastreamento em campo — mais de 800 prospectos. Quando um mock inclui Yang Hanshen no #22 e Renauld no #29 (embora francês), a pergunta não é “está certo?” É “como chegaram aqui?”

Por que a objetividade fala mais alto que o viés

Seja claro: respeito transparência na análise. Quando uma mídia aponta seu próprio jogador como só mais um da primeira rodada (nº 29), isso revela algo raro no jornalismo esportivo: honestidade intelectual.

Meus modelos medem valor por projeções padronizadas: pontuação defensiva (DIS), eficiência ofensiva (OE) e índice de volatilidade de potencial (UVI). O perfil de Renauld mostra boa mobilidade, mas limitação criativa — sinal vermelho para seleção entre os primeiros 10.

Por outro lado, Yang Hanshen tem experiência internacional e domínio sob pressão, mas falta tamanho físico e salto vertical para elite — exceto se desenvolver consistência nos arremessos.

O fato de QiBasket colocá-lo à frente de vários armadores da SEC não surpreende estatisticamente — alinha-se à previsão do modelo em faixa ‘fim da primeira/começo da segunda’.

O que os números não contam

Mas aqui é onde a lógica diverge do espetáculo: posição importa mais que classificação.

Flanagan (nome real: Zaccharie Risacher) está em #1 quase universalmente — não por maior teto, mas por chão sólido em sistemas modernos centrados em armadores.

Beal no #5? Pode parecer alto por produção bruta… mas considerando adaptação a ofensivas modernas (criação em transição + espaçamento), faz sentido.

Ainda assim… ninguém espera um prospecto norte-americano acima de um fenômeno testado na EuroLeague como Risacher sem evidências fortes.

Dados vs Narrativa – A verdadeira batalha do draft

Meu modelo opera com padrões — não narrativas — mas até algoritmos não ignoram contexto:

• Aversão ao risco nas decisões dos GMs leva a escolhas seguras;
• Encaixe em time supera talento individual;
• A profundidade internacional cresce rápido — especialmente França e China.

Ver imagens desses rankings me lembrou por que precisamos de frameworks baseados em dados, não reações emocionais. The momento alguém diz “isso não faz sentido”, pausa e pergunte: quais suposições estão guiando essa sensação? The verdadeira história não é sobre quem foi selecionado onde — é sobre como julgamos talento hoje. Se sua fonte não justifica rankings com traços mensuráveis… então isso não é análise — é arte disfarçada de analytics.