【NBA】NBA全チームのトランジッションプレイグラフとキャッチ＆シュート3Pとプルアップ3P成功率グラフ。ドライブを得意とする選手たちの開始位置と終点グラフ他色々。
偉大なスポーツ統計学者ディーン・オリバー。
ディーン・オリバーは
「スポーツ統計学者になるためには何を勉強すれば良いですか？」
との質問に
「まずはそのスポーツについてしっかりと知る事。統計学やプログラミングの知識も必要ですが、スポーツをする人と良くコミュニケーションする方法を学ぶ事も大事です」
と答えています。動画へのリンク
何事においてもコミュニケーション、伝え方というのは非っ常に大事でしょう。正しい事でも伝え方次第で間違った方向へ進んでしまう事はよくあります。
スタッツ・データには膨大な種類があって、例えそれが正しくともネガティブなデータを伝える際は、気をつけなければ反感や拒絶を生むだけになってしまいます。改善・成長の機会を奪ってしまいます。
例えポジティブなものであっても、「A選手を過剰に持ち上げ、B選手を貶めるため」に用いられたのなら、それは「スタッツ・データの良い使い方・伝え方」とは言えないでしょう。
余談：最近は知りませんが以前は漫画・創作物では「データキャラは嫌な奴・やられ役」なのが定番でした。見る度私は悲しくなったもんです。
私の知る実際のスポーツ統計学者やデータアナリストは皆スポーツへの情熱溢れるジェントルマンです。
前置きが長くなりました。本題はというと、また別の偉大なスポーツ統計学者Todd Whiteheadさんが色々わかりやすく面白いデータ画像を用意してくれたので紹介。
まずは各チームのキャッチ＆シュート3P%とプルアップ3P%グラフ。2024/1/14時点。
続いて、全プレイ中のトランジッションプレイ割合とトランジッションプレイ1回あたりの得点量グラフ。
続いて、ドライブの得意な選手たちのドライブ開始地点とシュートを成功させた地点の画像。
ルカ・ドンチッチはドライブの内60%が右側、ディアロン・フォックスは75%が左側。ヤニス・アデトクンボは83%がリムから5feet内でのシュートで終え、ケビン・デュラントは偏りが少なくバラバラ等々、引用元では軽い説明も添えられています。
少し古い2023/12/30時点のものですが今季2024各距離毎の得点王画像。
拡大図。
美しい。
こういった「人をワクワクさせる」伝え方は真似しようにも中々出来ません。
「プロバスケッボールチーム所属のスポーツ統計学者」と「データサイトやメディア所属のスポーツ統計学者」では求められるコミュニーケション能力・伝え方が違ってくるでしょう。ただ、どちらも間違いなく「データキャラ」でも「嫌な奴」「やられ役」でもないのであります。
今回はこの辺で。ではまた。
