مDraft 2017 المذهل

مDraft الذي بدا كحلم

كان يونيو 2016—بعد أيام قليلة من مDraft 2016—وقد أطلق تشاد فورد تصنيفاته الأولية لعام 2017. أذكر نفسي وأنا أتصفحها على حاسوبي الجيب في زاوية هادئة من غرفة النوم في جامعة نورثويسترن، شبه متحمس ومحبط. “جosh جاكسون رقم واحد؟” همست بصوت عالٍ. “حقًا؟”

كانت القائمة تحمل كل صفات الحلم الرياضي: توقعات جريئة، قصص عاطفية، وطاقة كافية لتغذية نقاشات موسم كامل.

لماذا لا يزال يطاردني

أود التوضيح أنني لا أهدف للسخرية من رجل تنبأ بلوكا دونتشي قبل أن يلعب في الجامعة. لكن هذا المرة؟ شعرت وكأن التنبؤ كان بهندسة معطوبة.

ذهب جوش جاكسون رقم 4 رغم تصنيفه أولًا من قبل فورد. وانخفض مارفين باجلي ثالثًا إلى سباق Rookie طويل. وجاليين برونزون؟ لم يُذكر حتى ضمن الخمسين الأوائل.

كمُدرّب على نماذج الذكاء الاصطناعي التي تحلل طرق اللاعبين باستخدام رسومات الرمي ونسبة الاستخدام والتأثير الدفاعي… شعرت وكأنني أشاهد ذكاءً اصطناعيًا يتخذ قراراته بناءً على المشاعر وليس المتغيرات.

الرياضيات وراء الفوضى

قامت بتشغيل نموذجي الانحداري على التوقعات مقابل النتائج الفعلية باستخدام بيانات ESPN وتقارير Stathead عن كفاءة اللاعبين. ما ظهر لم يكن صدمة—بل تأكيدًا.

اللاعبون المرتفعون حسب المحللين (من ضمنهم فورد) كانوا يتمتعون بمزايا بدنية أعلى (الطول، العضلة)، لكنهم أقل اتساقًا في مؤشرات الأداء الجامعي مثل نسبة الأخطاء ونسبة التصويب الحقيقية.

في المقابل، ل選وا كالجارسين تاتوم (المصنف رابعًا) بسبب إحصائياتهم المتقدمة—التقدير الدفاعي لكل 36 دقيقة والدقة عند اللعب تحت الضغط—which كانت تنادي بينما الآخرون كان صامتين فقط.

لم يكن الأمر مجرد موهبة؛ بل كان عن تصفية الإشارات. الإعلام يرى البريق؛ البيانات ترى الأنماط.

الفائزون الصامتون: أولئك الذين تم إغفالهم

فكر بالسؤال: كم مرة قمنا بتقديم الشكر لرياضي بعد أن حقق النصر؟ الأشخاص الذين تم إغفالهم لم يكونوا معطوبين — بل كانوا غير مفهومين لأنظمة تعتمد على السرد بدلاً من الحقائق. إيساك وايت من جامعة ديفيسون؟ خارج قائمة الـ60 رغم معدل تصويب إلى خطوات أعلى بكثير في نظام ضغط عالٍ. تايلر ديفيس من جامعة تكساس تيك؟ محوري دفاعي مدمر تحت تعليقات “ليس طويلًا بما فيه الكفاية” رغم أنه كان يسجل معدل كتل أعلى من المتوسط بين المبتدئين منذ عام 2018.

هذه ليست حالات استثنائية — بل هي أعراضاً للتحيز النظامي في ثقافة التوظيف: الإفراط في تقدير الطول وإهمال الذكاء البشري.

ماذا يعني ذلك اليوم — ولَكَ

في عملي الحالي بإنشاء أدوات حسابية مباشرة لتوقع المDraft باستخدام نماذج TensorFlow مدربة على ستة عقود من انطلاق مسار اللاعبين… أعود دائمًا لهذا اللحظة. الحقيقة بسيطة: نحن لا نحتاج المزيد من المصّوّرين — بل نحتاج إلى مرشحات أفضل. ليس فقط لاكتشاف المواهب، ولكن أيضًا لتحقيق العدالة في فرص الوصول عبر العرق، حجم الجامعة، الموقع الجغرافي… وحتى وجود الحساب الشخصي على الإنترنت. الأكثر أهمية ليس من تم اختياره — بل من كان يجب أن يتم اختياره لكن لم يُلاحظ لأنه كان مشغولًا بإيماننا بأحلامنا الشخصية حول الكمال. لذا المرة القادمة التي تسأل فيها عن خيار ما أو سماع شخص يقول ‘سوف يكون لاعب فريق كبير’… اسأل نفسك: هل نحن نحكم على اللاعب أم على صورتنا الخاصة للمجد؟ شارك رأيك أسفله — أي اختيار صدمك أكثر؟ وهل شعرت يوماً بأن إمكاناتك كانت غير مرئية قبل أن تنضج؟