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    I dati rivelano il valore di un assist nel basket

    Un tipico tiro da tre punti d'angolo "drive and kick". Credito:Konstantinos Pelechrinis, CC-BY-ND

    Un giocatore va a canestro. Mentre la difesa crolla, passa la palla al compagno di squadra, ancorato all'angolo, per il tiro da tre punti aperto.

    Questo tiro d'angolo è uno dei tiri più efficaci nel basket, misurato attraverso i punti previsti per colpo. È secondo solo ai colpi al cerchio, seguito da tiri da tre punti sopra la pausa, ovvero la posizione sul campo in cui la linea dei tre punti cambia da arco a linea retta.

    Grazie a dati come questo, le squadre ora distribuiscono i loro colpi in un modo diverso rispetto a dieci anni fa. Aumentano i tiri da tre punti e i tiri sul bordo, mentre i tentativi di fascia media stanno diminuendo. I media si riferiscono a questo cambiamento come "Moreyball" dopo Daryl Morey, il direttore generale dei Rockets, che è stato riconosciuto come il pioniere di questa tendenza.

    Guardando oltre la distanza di tiro

    Perché i tiri d'angolo da tre punti sono più efficienti rispetto a quelli sopra il contropiede? Un malinteso comune tra i fan, media e persino analisti è che ciò è dovuto esclusivamente alla minore distanza dal paniere. Mentre la distanza gioca sicuramente un ruolo, non può spiegare il grado di discrepanza nei dati.

    Per capire meglio cosa sta succedendo, Ho esaminato una serie di dati dettagliati di colpi delle stagioni NBA 2013-14 e 2014-15. ho stimato, attraverso un semplice modello di regressione logistica, la differenza prevista nella percentuale di field goal, ovvero la percentuale di successo - per i tiri da tre punti d'angolo e sopra il contropiede, in base alla loro distanza media dal canestro.

    I tre d'angolo sono più aperti rispetto ai tre sopra la pausa. Credito:Konstantinos Pelechrinis

    Mentre il modello prevede una leggera differenza di circa l'1,5%, non è così alto come il 4% che ho visto nei dati.

    Quindi che sta succedendo? Certo, i modelli sono semplificazioni della realtà. Ma c'è un'altra importante differenza tra i due tipi di tiri da tre punti:la distanza dal difensore più vicino. Le triple d'angolo sono in media più aperte rispetto alle triple sopra il break, rendendoli scatti di qualità superiore.

    Perché però? Per via degli assist. I colpi assistiti sono, in media, più aperto rispetto ai colpi non assistiti. Più del 90 percento dei tiri da tre punti d'angolo sono assistiti, mentre i tiri sopra la pausa sono assistiti a una velocità appena superiore al 70 percento. I colpi di fascia media sono assistiti a un ritmo ancora più basso, non aiutando il loro caso per l'efficienza.

    I tre d'angolo sono più aperti rispetto ai tre sopra la pausa. Credito:Konstantinos Pelechrinis

    In precedenza, in quello che sembra un esperimento naturale, Ho eseguito la stessa analisi su una competizione della Federazione Internazionale di Basket, dove la distanza dal canestro è quasi la stessa su tutta la gamma dei tre punti. Lo stesso modello è emerso. I tiri d'angolo da tre punti sono stati più efficienti e sono stati assistiti a un ritmo molto più elevato.

    Utilizzando questi risultati, si può iniziare a stimare il contributo atteso di un assist a un tiro. Per esempio, un assist a un tiro da tre punti dall'angolo sinistro aumenta la percentuale di canestri dal campo media della lega al 38,7 percento dal 34,9 percento per un tiro non assistito dalla stessa zona. Ciò corrisponde a +0.114 punti previsti per tiro da tre punti dall'angolo sinistro, quando assistito.

    Durante le stagioni coperte dal set di dati che ho usato, le squadre hanno effettuato in media circa 82 tiri a partita, metà dei quali assistiti. In media, un tiro assistito ha aggiunto 0,16 punti previsti in più rispetto a un tiro non assistito. Se le squadre hanno cercato il passaggio extra su 15 dei loro tiri non assistiti, ciò corrisponde a circa 2,4 punti aggiuntivi previsti nel corso del gioco, abbastanza per neutralizzare il vantaggio del campo di casa nella NBA.

    Credito:Grafico:La conversazione, CC-BY-ND Fonte:Konstantinos Pelechrinis, Università di Pittsburgh

    Assistere l'istruzione STEM

    Gran parte della mia ricerca sportiva ruota intorno all'analisi dei dati spazio-temporali. La disponibilità di tali dati dettagliati è, letteralmente, cambiando il gioco. Sebbene semplici statistiche possano fornire informazioni preziose, modelli più complessi ora guidano applicazioni a cui i praticanti sportivi e i ricercatori non potevano nemmeno pensare 10 anni fa.

    Ad esempio, io e i miei colleghi abbiamo sviluppato Deep Hoops, un sistema in grado di valutare micro-azioni – come screen e off-ball cut – per valutare olisticamente il contributo di un giocatore alla vittoria. Altri ricercatori hanno sviluppato sistemi che consentono a un allenatore di anticipare la reazione di una difesa a uno schema offensivo specifico.

    Punti previsti aggiunti per tiro assistito per diverse zone del campo. Credito:Konstantinos Pelechrinis

    Più importante, anche se, Credo che lo sport offra un ottimo veicolo attraverso il quale gli educatori possono fornire alfabetizzazione ai dati alle generazioni più giovani. Nella mia personale esperienza di insegnamento, gli studenti si associano meglio e si impegnano di più con concetti tecnicamente impegnativi quando vengono introdotti attraverso lo sport, rispetto alle impostazioni astratte. Ciò è particolarmente importante per i corsi introduttivi, che sono molto importanti per attirare gli studenti a una specializzazione.


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