Tôi lớn lên dưới ánh đèn đường phố Chicago, từng biết thuật toán nhầm lẫn tiếng động thành hiểu biết sâu. Bài viết này không nói về Harden — mà là về sự thiên vị hệ thống trong phân tích thể thao.

Một nhà khoa học dữ liệu lớn lên ở những sân bóng Chicago’s South Side chia sẻ cách các mô hình nhầm lẫn tiếng động với sự thông thái—đây không phải là may mơ, mà là sự thiên vị ẩn giấu trong hợp đồng và chuyển nhượng cầu thủ.

Là một nhà khoa học dữ liệu từng lớn lên giữa Lagos và Croydon, tôi xây dựng mô hình Bayesian để dự đoán bóng đá—nhưng nguy cơ lớn nhất không phải là toán học, mà là sự thiếu vắng công bằng trong dữ liệu. Bài viết phơi bày 5 tín hiệu bị bỏ qua.