Драфт-2017: Ложь прогнозов

Драфт, который был как сон

Июнь 2016 года — всего через несколько недель после драфта-2016. Чад Форд, уже легендарный благодаря своей проницательности, опубликовал свои первые рейтинги на драфт-2017. Я помню, как просматривал их в тихом углу своей комнаты в Нортонском университете — полусонный от кофе и полностью скептичный. «Джош Джексон №1?» — пробормотал я вслух. «Правда ли это?»

Этот список имел все признаки высокой ставки: смелые выборы, эмоциональные истории и достаточно шума, чтобы разжечь весь сезон споров.

Почему он до сих пор мучает меня

Позвольте мне быть честным — я не хочу осуждать человека, который предсказал Луку Дончича ещё до его колледжа. Но этот раз… он напоминал пророчество с неправильной проводкой.

Джексон попал под №4 — несмотря на рейтинг №1 от Форда. Марвин Багли III исчез из трёх лучших и долго боролся в новичках. А Джейлен Брансон вообще не попал в топ-50.

Как специалист по машинному обучению, анализирующему карьеры игроков через диаграммы бросков, использование мяча и защитные показатели… это было как наблюдать за ИИ, принимающим решения по настроению вместо данных.

Математика безумия

Я запустил собственную модель регрессии: сравнил прогнозы Форда с реальными результатами по данным ESPN и Stathead. Выходило не удивление — а подтверждение.

Игроки с высоким рейтингом у аналитиков (включая Форда) имели больше физических параметров — роста и размаха рук — но ниже показатели стабильности в колледже: отношение перехватов к ошибкам и эффективность бросков.

А вот Джейсон Тэйтам (№4) взлетел благодаря продвинутым метрикам: защитная эффективность за 36 минут и точность ударов в важных моментах были явно выше других.

Речь не только о таланте — а о фильтрации сигнала. СМИ видят блеск; данные видят паттерны.

Тихие победители: тех кто был проигнорирован

Задумайтесь: сколько раз мы хвалим спортсмена только после того, как он уже победил? Игры проигнорированными игроками были не слабыми — они были неправильно поняты системой нарративов. Исаак Уайт из Дэвидсона? За пределами топ-60 при идеальном соотношении передач к ошибкам в жестком конференционном режиме. Тайлер Дэвис из Техасского технологического университета? Защитный центральный забыт из-за «не слишком высокий», хотя средний показатель блоков среди новичков после 2018 года был выше среднего по лиге.

Это не выбросы — это признаки системной предвзятости в сканировании: переоценка роста, недооценка интеллекта игрока.

Что это значит сегодня — и для вас?

В моей работе по созданию реальных инструментов прогнозирования драфта сейчас с помощью TensorFlow моделей на основе шестидесятилетних кривых развития игроков… я постоянно возвращаюсь к этому моменту. Истина проста: Нам нужны не новые скауты — нам нужны лучшие фильтры. Не только для выявления талантов, но и для справедливого распределения возможностей по расе, размеру школы, географии… даже наличию соцсетей. The самый мощный вывод — это кто должен был быть выбран… но его никто не заметил потому что мы слишком много верили своим историям о величии. Следующий раз когда вы прочитаете макет драфта или услышите «этот парень станет основой команды» — задайте себе вопрос: Оцениваем ли мы игрока… или нашу собственную версию великого? P.S.: Поделитесь своим мнением ниже – какой выбор вас шокировал больше всего? И чувствовали ли вы когда-нибудь себя невидимыми до того момента как всё изменилось?