ความล้มเหลวของการปฏิวัติ analytics และสิ่งที่ทีม NBA เข้าใจผิดเกี่ยวกับข้อมูล

เผยแพร่เมื่อ 2026-03-17

ตำนาน Moneyball: สิ่งที่ NBA หลงลืมไปในการหมกมุ่นกับ Analytics

Houston Rockets ภายใต้การนำของ Daryl Morey ถูกคาดหวังให้เป็นราชาแห่งการปฏิวัติ analytics อย่างไม่มีข้อโต้แย้ง พวกเขาเร่งเกม ยิงสามแต้ม และบุกเข้าใต้แป้น ฟังดูดีบนกระดาษใช่ไหม? ยกเว้นว่าพวกเขาไม่เคยได้แชมป์ และอาจกล่าวได้ว่าการยึดติดกับตัวเลขอย่างเคร่งครัดทำให้พวกเขาเสียโอกาสไปหลายครั้ง กระแส analytics ใน NBA กลายเป็นเรื่องของการเลียนแบบสูตรสำเร็จที่ถูกมองว่าชนะ มากกว่าการค้นหาความได้เปรียบ ทีมต่างๆ เห็นความสำเร็จของ Warriors และคิดว่า "ยิงสามแต้มมากขึ้น! ยิงระยะกลางน้อยลง!" พวกเขาละเลยความจริงที่ว่า Stephen Curry และ Klay Thompson เป็นนักยิงระดับตำนาน ไม่ใช่แค่ตัวเลขที่ผิดปกติทางสถิติ ความล้มเหลวที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของการปฏิวัติ analytics ในความเห็นของผม ไม่ใช่ข้อมูลเอง แต่เป็นการตีความ – หรือจะเรียกว่า *การตีความผิด* ก็ได้ ทีมต่างๆ มุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพการยิงแต่ละครั้งมากเกินไป จนลืมไปว่าบาสเกตบอลเป็นกีฬาประเภททีม ที่เล่นโดยมนุษย์ ไม่ใช่โดยอัลกอริทึม

องค์ประกอบของมนุษย์ที่ถูกละเลย

จำรอบชิงชนะเลิศ Western Conference ปี 2018 ได้ไหม? Rockets ที่นำอยู่ 3-2 พลาดการยิงสามแต้มติดต่อกัน 27 ครั้งในเกม 7 Analytics อาจบอกว่านั่นคือ "การยิงที่ดี" โดยอิงจากค่าที่คาดหวัง แต่ละเลยผลกระทบทางจิตวิทยาของการพลาดหลายครั้งติดต่อกัน บางครั้งคุณต้องการการเปลี่ยนแปลง การยิงระยะกลางเพียงเพื่อเห็นลูกบอลผ่านตาข่าย ตัวเลขบอกว่าไม่ อีกหนึ่งเหยื่อของยุค analytics: ศิลปะการยิงระยะกลางที่ถูกลืม แม้ว่าตัวเลขประสิทธิภาพจะคัดค้าน แต่เกมระยะกลางที่วางแผนมาอย่างดีสามารถเพิ่มความหลากหลายให้กับการบุกและลงโทษผู้เล่นฝ่ายรับที่ทุ่มเทกับการป้องกันสามแต้มมากเกินไป ลองดู DeMar DeRozan ตัวชี้วัดประสิทธิภาพของเขาอาจไม่โดดเด่นเสมอไป แต่ความสามารถในการยิงระยะกลางที่ยากได้อย่างสม่ำเสมอเปิดทางให้กับการบุกและสร้างโอกาสให้เพื่อนร่วมทีม ตัวเลขมักจะล้มเหลวในการอธิบายประสิทธิภาพในสถานการณ์คับขัน การยิงที่เหลือเวลา 15 วินาทีในควอเตอร์แรกมีน้ำหนักทางสถิติเท่ากับการยิงที่อาจเป็นผู้ชนะเกมที่เหลือเวลา 1.5 วินาที อย่างไรก็ตาม ความกดดัน การป้องกัน และช่วงเวลาแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง Analytics สามารถบอกคุณได้ว่า *ควร* เกิดอะไรขึ้น แต่ไม่เสมอไปว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อ LeBron James ถือลูกบอลอยู่ในมือและเกมกำลังจะจบลง

การทดสอบด้วยสายตายังคงสำคัญ

เราเห็นความผิดพลาดของ analytics กับ Sacramento Kings เมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา ปรัชญา "pace and space" ของพวกเขาภายใต้ Dave Joerger ถูกคาดหวังว่าจะทำให้พวกเขากลายเป็นทีมบุกที่แข็งแกร่ง พวกเขาจบฤดูกาล 2018-19 ด้วยอันดับ 15 ในด้าน offensive rating และเป็นทีมที่มี pace เร็วที่สุดในลีก อย่างไรก็ตาม พวกเขาพลาดการเพลย์ออฟ การทดสอบด้วยสายตาบอกว่าพวกเขาขาดดาวเด่นที่แท้จริงและความพยายามในการป้องกันที่สม่ำเสมอ ซึ่งเป็นสิ่งที่ตัวเลขดิบมักจะบดบัง Analytics ยังคงมีปัญหาในการวัดผลในด้านที่ "ไม่สามารถวัดปริมาณได้" ของเกม: ความเป็นผู้นำ เคมีในห้องแต่งตัว ความมุ่งมั่นในการป้องกัน และความสามารถในการเล่นลูกฮัสเซิลที่ทันท่วงที คุณจะใส่ตัวเลขให้กับความเต็มใจของ Marcus Smart ที่จะพุ่งแย่งลูกบอลหลุดมือ หรือความสามารถของ Draymond Green ในการจัดระเบียบการป้องกันได้อย่างไร? คุณไม่สามารถทำได้ อย่างแท้จริง **นี่คือความเห็นที่ร้อนแรงของผม: ทีมแชมป์ต่อไปจะเป็นทีมที่เข้าใจวิธีผสมผสาน analytics ขั้นสูงเข้ากับการสอดแนมแบบดั้งเดิมและการทดสอบด้วยสายตาอันล้ำค่า โดยให้ความสำคัญกับความสามารถของมนุษย์ที่ปรับตัวได้มากกว่าการยึดติดกับสถิติที่ตายตัว**