Vì Sao Cầu Thủ Nhỏ Vẫn Được Chọn?

Những Bóng Ma Trong Phân Tích Dữ Liệu

Tôi đã nhìn vào bảng tuyển mùa xuân. Một cầu thủ cao 6’1”, barely above league average. Phút ba của anh? Barely above replacement level. Nhưng anh vẫn được chọn trước hết — vì các con số thì thầm thì một ngôn ngữ mà không ai khác muốn dịch.

Bóng Bayesian Trong Hộp Đơn Sắc

Chúng tôi huấn luyện mô hình từ Opta, biểu đồ ném bóng NBA và nhật ký đánh giá truyền thống. Mô hình thấy ‘tiềm năng’ nơi các nhà tuyển thấy ‘cơ chế lỗi’. Đó không phải là thể chất — đó là xác suất hậu nghiệm bị ngụy trang thành sự quyến rủ.

Một nhà phân tích 28 tuổi từ MIT không còn chớp mắt nữa.

Đam Mê Của Dữ Liệu

Bạn không cần hype để bán một bóng ma. Bạn cần một bộ dữ liệu nhớ những gì đôi mắt bạn từ chối thấy. Họ chọn anh — vì tỷ lệ hỗ trợ giảm dưới kỳ vọng, nhưng hiệu suất bắt bóng lại tăng vọt ở những vị trí cao cấp.

Đây không phải là bóng rổ. Đó là phát hiện tín hiệu giữa tiếng ồn. Và giờ đây, chúng ta chỉ đang đánh cược vào trực giác.