เกมตัวเลขคือเกมเดียวในเมือง
⚡ ประเด็นสำคัญ
- จำได้ไหมว่าเมื่อก่อนแมวมองแค่ *รู้*? เมื่อความรู้สึกของโค้ชคือสิ่งศักดิ์สิทธิ์? วันเหล่านั้นส่วนใหญ่หายไปแล้ว ถูกแทนที่ด้วยการแสวงหาข้อมูลอย่างไม่หยุดยั้ง...
- นี่คือสิ่งสำคัญ: การวิเคราะห์ไม่ได้สมบูรณ์แบบ ไม่มีตัวเลขใดตัวเลขเดียวที่บอกเล่าเรื่องราวทั้งหมด และการทดสอบด้วยตายังคงมีความสำคัญ
- ความเห็นส่วนตัวของฉัน? ขอบเขตการวิเคราะห์ที่ยิ่งใหญ่ต่อไปไม่ใช่แค่การประเมินผู้เล่นเท่านั้น แต่เป็นการเพิ่มประสิทธิภาพการตัดส���นใจของโค้ชแบบเรียลไทม์
จำได้ไหมว่าเมื่อก่อนแมวมองแค่ *รู้*? เมื่อความรู้สึกของโค้ชคือสิ่งศักดิ์สิทธิ์? วันเหล่านั้นส่วนใหญ่หายไปแล้ว ถูกแทนที่ด้วยการแสวงหาข้อมูลอย่างไม่หยุดยั้ง การค้นหาเพื่อวัดปริมาณการกระดอนทุกครั้ง การส่งบอลทุกครั้ง การเหวี่ยงทุกครั้ง มันไม่ใช่แค่เทรนด์ แต่มันคือวิธีสร้างแชมป์ในตอนนี้
ยกตัวอย่างฟุตบอล และการเพิ่มขึ้นของ Expected Goals หรือ xG พูดง่ายๆ คือ xG วัดความน่าจะเป็นที่การยิงจะส่งผลให้เกิดประตู โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น ตำแหน่งการยิง ส่วนของร่างกายที่ใช้ (ศีรษะหรือเท้า) ประเภทของการแอสซิสต์ และแม้กระทั่งแรงกดดันจากฝ่ายรับ ตัวอย่างเช่น การยิงจุดโทษโดยทั่วไปมี xG ประมาณ 0.76 ซึ่งหมายความว่ามันเข้าประตูประมาณ 76% ของเวลา ทีมไม่ได้นับแค่ประตูอีกต่อไปแล้ว พวกเขานับประตู *ที่คาดหวัง* Brighton & Hove Albion ซึ่งเป็นสโมสรที่มักได้รับการยกย่องในแนวทางการวิเคราะห์ ได้เซ็นสัญญากับกองหน้า Neal Maupay ในปี 2019 หลังจากตัวเลข xG ของเขาที่ Brentford เหนือกว่าจำนวนประตูจริงของเขาอย่างต่อเนื่อง ซึ่งบ่งชี้ว่าเขากำลังอยู่ในตำแหน่งที่ดีเยี่ยม แต่เพียงแค่ต้องการการปรับปรุงการจบสกอร์เล็กน้อย เขายิงได้ 10 ประตูในฤดูกาลพรีเมียร์ลีกแรกของเขาให้กับ Seagulls
สโมสรใช้ xG ไม่เพียงแต่เพื่อประเมินผลงานปัจจุบันเท่านั้น แต่ยังใช้ในตลาดซื้อขายนักเตะด้วย พวกเขากำลังมองหาผู้เล่นที่มีตัวเลข xG พื้นฐานที่บ่งชี้ว่าพวกเขากำลังสร้างโอกาสที่มีคุณภาพสูง แม้ว่าจำนวนประตูของพวกเขาจะต่ำก็ตาม ในทางกลับกัน กองหน้าที่มีจำนวนประตูสูงแต่ xG ต่ำอาจถูกมองว่าทำผลงานเกินจริง เป็นผู้สมัครสำหรับการถดถอย นั่นคือเหตุผลที่สโมสรอย่าง Brentford ซึ่งเป็นผู้บุกเบิกการวิเคราะห์อีกราย สามารถแข่งขันได้อย่างสม่ำเสมอแม้จะมีงบประมาณที่น้อยกว่า พวกเขาระบุ Ivan Toney จาก Peterborough United ในปี 2020 ซึ่งตัวเลข xG ของเขาสูงมากใน League One และเขาตอบแทนพวกเขาด้วย 31 ประตูในฤดูกาล Championship แรกของเขา พวกเขาไม่ได้ซื้อชื่อเสียง พวกเขาซื้อข้อมูล
ในบาสเกตบอล Player Efficiency Rating (PER) ของ John Hollinger กลายเป็นสถิติพื้นฐานสำหรับการเคลื่อนไหวการวิเคราะห์ PER มีจุดมุ่งหมายเพื่อกลั่นกรองความสำเร็จทางสถิติโดยรวมของผู้เล่นให้เป็นตัวเลขเดียว โดยปรับตามจังหวะการเล่น มันให้เครดิตสำหรับความสำเร็จเชิงบวก (field goals, free throws, 3-pointers, assists, rebounds, blocks, steals) และหักลบสำหรับความสำเร็จเชิงลบ (missed shots, turnovers, personal fouls) PER เฉลี่ยคือ 15.00 LeBron James เป็นผู้นำลีกใน PER หลายครั้ง รวมถึง PER 31.7 ในฤดูกาล 2008-09
ทีมใช้ PER และเมตริกขั้นสูงที่คล้ายกันเพื่อประเมินผู้เล่นนอกเหนือจากกล่องคะแนนแบบดั้งเดิม ผู้เล่นอาจไม่ทำคะแนน 20 แต้มต่อเกม แต่ถ้า PER ของเขาสูงเนื่องจากการยิงที่มีประสิทธิภาพ การเสียบอลน้อย และการรีบาวด์ที่แข็งแกร่ง พวกเขาก็เป็นสินทรัพย์ที่มีค่า Houston Rockets ภายใต้การบริหารทั่วไปของ Daryl Morey มีชื่อเสียงในแนวทางการวิเคราะห์ พวกเขาให้ความสำคัญกับผู้เล่นที่มีเปอร์เซ็นต์การยิงจริงสูงและเมตริกการป้องกันที่แข็งแกร่ง แม้ว่าผู้เล่นเหล่านั้นจะไม่ใช่ชื่อที่คุ้นเคย การได้มาซึ่ง James Harden ในปี 2012 จาก Oklahoma City Thunder ซึ่งเป็นผู้เล่นสำรองที่มีประสิทธิภาพสูง เป็นชัยชนะของการวิเคราะห์ เนื่องจากพวกเขาเดิมพันว่า PER และการใช้งานของเขาจะระเบิดในบทบาทผู้นำ เขาทำได้สามตำแหน่งผู้ทำคะแนนสูงสุดและ MVP หนึ่งครั้ง
อย่างไรก็ตาม เบสบอลคือที่ที่การปฏิวัติการวิเคราะห์หยั่งรากลึกอย่างแท้จริงด้วย "Moneyball" แม้ว่าจะมีเมตริกมากมาย แต่ Wins Above Replacement (WAR) อาจเป็นเมตริกที่สมบูรณ์ที่สุด WAR พยายามที่จะวัดปริมาณการมีส่วนร่วมทั้งหมดของผู้เล่นต่อทีมของพวกเขาในตัวเลขเดียว: จำนวนชัยชนะที่พวกเขามีส่วนร่วมเมื่อเทียบกับผู้เล่น "ระดับทดแทน" ในสมมติฐาน WAR 0-1 คือผู้เล่นสำรอง, 2-3 คือผู้เล่นตัวจริงที่แข็งแกร่ง, 5+ คือ All-Star และ 8+ คือระดับ MVP Mike Trout ทำตัวเลข WAR ได้มากกว่า 8.0 อย่างสม่ำเสมอ รวมถึงฤดูกาล WAR 10.2 ในปี 2018
สำนักงานส่วนหน้าใช้ WAR เพื่อประเมินมูลค่าในการแลกเปลี่ยน การเป็นฟรีเอเย่นต์ และแม้แต่การเจรจาสัญญา พวกเขาไม่ได้ดูแค่ค่าเฉลี่ยการตีหรือโฮมรันอีกต่อไปแล้ว พวกเขาต้องการทราบผลกระทบโดยรวมของผู้เล่น Oakland Athletics นำโดย Billy Beane ใช้ประโยชน์จากผู้เล่นที่ถูกประเมินค่าต่ำเกินไปซึ่งระบุได้จากการวิเคราะห์ทางสถิติในช่วงต้นทศวรรษ 2000 เช่น Scott Hatteberg ผู้จับที่บาดเจ็บที่เปลี่ยนมาเล่นเบสแรก เพื่อสร้างสถิติชนะ 20 เกมติดต่อกันในปี 2002 ด้วยงบประมาณที่น้อยมาก เมื่อเร็วๆ นี้ Tampa Bay Rays ซึ่งเป็นทีมตลาดเล็กอีกทีมหนึ่ง แข่งขันได้อย่างสม่ำเสมอโดยการหาผู้เล่นที่ทำคะแนน WAR สูงแม้จะมีสถิติแบบดั้งเดิมที่ต่ำกว่าหรือเพิ่งหายจากอาการบาดเจ็บ จากนั้นจึงพัฒนาพวกเขา พวกเขาเซ็นสัญญากับ Charlie Morton เป็นเวลาสองปี มูลค่า 30 ล้านดอลลาร์ในปี 2018 หลังจากอาชีพที่เต็มไปด้วยอาการบาดเจ็บ และเขาก็ทำฤดูกาล WAR 6.0 ในปี 2019
นี่คือสิ่งสำคัญ: การวิเคราะห์ไม่ได้สมบูรณ์แบบ ไม่มีตัวเลขใดตัวเลขเดียวที่บอกเล่าเรื่องราวทั้งหมด และการทดสอบด้วยตายังคงมีความสำคัญ คุณไม่สามารถวัดปริมาณหัวใจหรือความเป็นผู้นำได้ แต่การเพิกเฉยต่อข้อมูลในกีฬาปัจจุบันก็เหมือนกับการพยายามนำทางด้วยแผนที่กระดาษในยุค GPS มันเป็นภารกิจที่โง่เขลา
ความเห็นส่วนตัวของฉัน? ขอบเขตการวิเคราะห์ที่ยิ่งใหญ่ต่อไปไม่ใช่แค่การประเมินผู้เล่นเท่านั้น แต่เป็นการเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจของโค้ชแบบเรียลไทม์ คาดว่าหัวหน้าโค้ชจะถูกแทนที่ด้วยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมากขึ้นในทศวรรษหน้า
