82games站长HoopChina访谈录
问者：众hooper
答：Roland Beech（82games.com站长）
译：q412
简介：
82games.com创办于2002-03的NBA赛季初，专攻NBA的数据统计与分析，为球队管理人员，教练，球迷，媒体提供有创意的数据信息。当然，最主要的工作还是和球队合作，找到帮助他们提升战果的办法。
我个人1990年毕业于加州大学Berkeley分校并取得英语专业的学位，随后参加了许多体育项目的数据分析工作，包括赛马、NFL橄榄球、棒球、篮球...很快还会涉足（足球）世界杯。
CK问: 能谈谈82games.com的成长经历么？怎样成长为NBA球队的顾问机构的？“Roland排名”是不是NBA球队中常用的工具呢？
我在NFL做过许多工作，包括球队的一些项目，不过我感觉NBA是一个令人激动，潜力更大的领域。象棒球，所有能干的数据工作几乎都被干完了，而篮球则不同，还有很多未开发的研究工作在等待我们去做，去帮助球队提高。就这点而言，我想篮球是足球以外最大的一个缺口——足球在数据统计这一块几乎是一片空白。现在NBA已经有了大量的数据统计，其中有一些做得相当不错，不过由于比赛本身的特点以及球员之间各种交互的复杂性，还有很多重要信息是从常规的比赛统计中无法看到的。
我们和NBA球队合作，但是哪几支球队，具体怎么做，这些内容是保密的。相对于我们做的其它一些事，“Roland排名”对球队的帮助非常有限。
CK问: 教练，球探们是怎样读每场比赛数据表（boxscore）的？他们第一眼看的数字是什么？从boxscore的数字里可以分析出什么结果？ ...... 或者说，教练们根本不看boxscore？
boxscore可以提供给你一场比赛一个不错的概貌——你可以从中了解到哪一方投得更准，造对手犯规更多，抢的篮板更出色等等。但它不会告诉你导致这些结果的具体细节，这些内容正是我们的图表研究所关注的。那些普通的统计只要看一眼就能了解了，比如投篮命中率、罚球统计、失误数等等。
icaptain问: Roland Beech先生你好，我想问的是对于YAO（或者其他被包夹的内线球员），你们是如何把那种隐性的作用反映到数据之中呢？还有你是否觉得YAO是现在NBA几个有统治力的大个子呢？谢谢：）
事实上，我们正在非常深入地观察防守，尽管绝大多数分析还没有公布在网站上，不过很快会推出一篇文章是关于联盟的常规战术的，其中可能会涉及到对季后赛的一些具体研究。尽管一名球员的作用会受到各种不可测量的复杂因素的影响，不过还是可以从他在场上/场下的效率差别来得到一些端倪。姚明无疑是一位非常具有统治力的中锋，令人难以置信的优秀球员，他在场上和场下时火箭队的效率差别令人印象深刻：
http://www.82games.com/0506/05HOU21D.HTM
当姚明在场上时，火箭的防守和进攻都有明显提高，投篮命中率提高了3.3%，助攻数也提高了，吸引了更多的包夹，队友得到更多的空档。当姚明坐镇内线时，对手突破到篮下的威胁会大大降低，火箭被罚球的次数也会相应减少。
把姚明和Eddy Curry做一个比较吧
http://www.82games.com/0506/05NYK16D.HTM
尽管Curry的投篮命中率比姚明要高4%，但尼克斯在防守和进攻端的表现都更为糟糕。姚明已经成为一位统治级的球员，而Curry现在还只是一位“个人数据看上去不错”的球员。
CK问: 球队和经纪人真的在和约谈判桌上摆数据么？他们一般用什么数据？你参加过这样的谈判么？
绝对。谈判过程中会经常用到统计的数据，在我们出现以前，谈判用的是最常用的普通数据。现在更关注和强调的则是那些导致球队变化的数据，完成具体分工的能力，以及每分钟的效率等等。
CK问: NBA现在数据分析的流行方向是什么？更细致的记录，还是算法和衡量标准的发展？
就我们了解的那些球队，他们希望得到更多的数据。在目前常规的比赛数据统计中还有很多缺陷有待弥补，有些筒子已经在这方面开始着手了。当然随着可利用数据的增多，我们就有必要去分析哪些数据是更合理更有参考价值的，所以这两方面其实是并重的。我从来不认为给单个球员评分排名是最重要的工作，更重要的应该是5名队员之间如何协作，球队如何根据队员的特点来制定策略。
CK问: 现在多少NBA球队有自己的数据分析员？火箭队刚决定聘请Daryl Morey做新总经理，你能谈谈他的数据工作么？
我对Daryl只有一点了解，还无法对他谈更多。有一点是明确的，他会成为一位数据派的坚定拥护者，但问题在于，他是否能找到一个和他观点一致的主教练？
shangage问: Roland Beech 老师，请问象PER这样的数据到底其现实的意义是什么，经常看到有人在媒体上以PER为依据来论证。请问你的看法如何。你觉得一个NBA主教练会用这些东西衡量他的球员吗？谢谢
PER统计评分是对球员作用的一个非常细致的总体评定，而82games则主要研究球员在各个方面的具体作用，常规的比赛统计可以看作是这方面（最简单的）一个展现。我们提供的评分标准会考虑到更多的因素，比如对球队效率的影响，以及对位球员的具体情况。要说明的是我们现在所提供的评定还只是刚刚起步，事实上我们正在着手建立一个更复杂更全面的评定系统。正如我前面提过的，综合评定对于球员个人的意义不是最大的，更重要的是提高球队水平，帮助球队战术的制定做到最大合理化 。（举例来说，Ben Wallace无疑是一位伟大的球员，但如果把5个Ben Wallace同时放在球场上那绝对是一场灾难）
dfinger问: 数据是不是只能反映大体上的问题？具体比赛的细节，比如同样助攻质量的好坏。以及这些助攻对对方球员造成心理上的影响是不是无法反映在数据统计中？比如说一个关键时刻的盖帽很可能使被盖着接下去的发挥严重受影响；或者是某球员手热时会连续投中。
在体育圈里，关于“关键时刻表演”有着许多争议。不过具体到篮球有点小小的差异，因为当比赛胶着到最后时刻，关键表演的确能够改变胜负的天平。象以下这样的“心理作用”我们在观看比赛时并不鲜见——当一支球队完成一个漂亮的盖帽后防守质量会有所提高，而被盖的那一方再次进攻时就可能缩手缩脚——不过我认为现在大多数对“关键时刻”和比赛转折点的信念和依赖是有点过高了。在比赛最后时刻平分的一个盖帽当然比第二节的某个盖帽要重要得多，所以对球员的评估也会根据“关键时刻”作出相应校正。赛季结束后我们会在网站上推出一些这方面的数据统计。
jean问: 助攻这个数据真的能反应传球人的传球能力吗？
助攻是NBA目前衡量传球的唯一标准，你可以把它具体到每分钟或者每次控球的效率统计。显然关于传球的数据分析还有很大空间需要提高，我们正在这方面加紧努力。具体的可以参看：http://www.82games.com/assisted.htm，很快还会推出有关季后赛的统计。
sai问: 现在计算效率已经成了一种时尚, 那种用总输出除以上场时间的算法让人想起伟大的工业时代,机械的总输出和它的运作时间的确有一定的线性关系，请问是不是有研究表明人类也遵循这一模型？如果不是，如何评估误差？谢谢。
和简单的总得分或其它一些内容相比，“效率”或者“每次持球得分”显然更有参考价值。不过正如你所说的需要在强度和效率之间取得平衡——如果你总是等着无人盯防时空位出手，那么你的效率一定不错，但这需要其他高强度作业的队友支持。Dean Oliver的大作“Basketball on Paper”其中有一个专题是讨论“技能曲线”，他研究了球员持球次数和效率之间的关系，发现当很多球员出手次数增多时，其效率就会开始明显下滑。这也是为什么某些超级得分手的效率看起来并不拔尖，但其价值依然能够得到公认，因为他们能在一个很高的强度下还保持不错的效率。现在统计的都只是纯出场时间下的“效率”，没有具体到在持球时间下的统计，目前我们在这一块做得不多，赛季结束后会着重研究和疲劳相关的内容。
某些人真可笑问: 请问, 82games的独有数据是观看录像自己统计的，还是利用paly by play文字信息，由程序提取的，或者是混合型提取过程？又或者NBA会向你们提供更详尽的数据么？5-Man Units 数据是否完全依靠看录像获得？另外，你们的by Position 数据,在判断球员位置的时候，是以什么作为依据，比如很多球员都会在进攻和防守时，有不同的对位，你们如何处理？
我们能够得到大量的相关资源，这使我们可以建立起一个更复杂的数据库。“by position”数据统计对于一些球员而言是有偏差的，这其中的部分原因是我们还没有做到把进攻和防守时的对位分开，如果说某人是得分后卫，那么就是指他在攻防两端都是司职二号位，但实际情况却未必如此。不过我认为这些数据作为同位置球员比较还是有参考价值的，但如果是一对一情况的分析，那参考价值就不是很大。和单独的防守数据统计相比，对比赛中每一次触球进行记录然后通过图表分析显然会更有参考价值。
某些人真可笑问：NBA在防守方面的数据统计明显欠缺,如果让您决定,您会增加什么统计么?
防守是一门学问，它不仅仅只是单人防守（最常见的一对一防守），还包括协同防守、交叉防守、轮转防守、篮板防守、由攻转守等等，所有这些构成一个庞大的部分。目前我认为在82games上关于防守最有价值的数据就是某个球员在场上和在场下时（每100次持球）的数据统计比较。这些数据是原始没有经过校正的，以后还会根据场上队友的不同配置进行校正——事实上这个工作已经在做了，但是还没到出货的时候。防守策略的制定也是非常重要的，如果你选择本队的中锋去一对一防守Shaq而不是采用包夹，那么他显然是无法阻挡Shaq的，但如果从总体防守策略来说，这也可能是一招妙棋。（所以通过对球员在场上/场下时球队的防守比较我们可以有所发现）
just4fan问: 教练对于球队的影响如何用数据体现？
本赛季关于教练的数据统计有许多有趣的内容，82games有两篇Bill Simmons授权的文章：
http://www.82games.com/simmons.htm和http://www.82games.com/simmons2.htm，其中一些数据我们会不定期更新。
我们还会推出一篇文章探讨球队暂停结束后的表现，统计每次暂停时进攻/防守战术的安排是否成功，这可以反映出教练的临场指挥能力。当然这里会有一个难点，就是我们无法把教练的指挥能力和球员的战术执行能力区分开（那需要年复一年的数据积累），因为比赛实际情况总是在不断变化的，所以这已经有新的问题了！
目前我们正在根据一些最基本的“教练抉择”比如叫暂停，换人等等，来着手评估教练的临场能力。
月黄昏问：请问Beech先生，一个球员跑位和掩护如何在数据上体现出来？
就目前来说很难体现，球员在场上/场下的数据比较涉及到了这方面内容，但是要把攻防两端区分开相当困难。我们的图表组正在统计比赛中的挡人掩护，不久可能会推出一些这方面的季后赛统计。
juice: 其实偶最想看谁是造进攻犯规效率最高的球员，类似某人的blocking foul 和 take charge 的比例，就究竟演技过人, 还是防守位置的把握真的很及时？另一个我想看的是造进攻犯规的类型：是防守队员站直等着进攻队员上来撞的，还是贴身防守时引起进攻方动作大犯规的？想看的原因是，通过这样更具体的分析可从数据上看到防守球员的类型：第一种较多的为补防形为主防守球员，第二种是贴身人盯人为主。一直觉得bell和bowen是同一类贴身形，但造犯规上为什么差那么远？
我们刚刚更新了“制造进攻犯规”一文——http://www.82games.com/charge.htm，Raja Bell以制造76次进攻犯规名列全联盟之首，Bowen以39个排名第18。关于球队防守有各种思路，有些主教练会鼓励队员们去尝试掌控主动权，比如芝加哥公牛就以制造对手273次进攻犯规名列全联盟之首。而有的教头则不希望队员一碰就倒，冒被对手空档投篮的风险，他们会鼓励队员更迅速的布防，加强对手投篮时的正面对抗。（具有讽刺意义的是火箭的“制造对手进攻犯规总数”排名全联盟垫底——有姚明坐镇内线盖帽，我想火箭不想让外线球员冒阻挡犯规的风险，当然首先是姚明阻止了对手许多篮下突破！）
对于不同的防守，基本/协同防守等等....我们已经有了一些比较。在不久的将来，我们会推出一篇文章“防守策略”，其中会讲到这些内容。
.....总而言之，还有大量的工作等待我们去做，去帮助大家更好地欣赏NBA比赛。如果有一天把这些分析放到其它赛事（比如其它职业联盟，大学联赛）中，也会是相当有意思的事。
NBA正在越来越全球化，我们将看到越来越多的中国球星加入到这个联盟！