Basketball als statistisches Netzwerk

Basketball als statistisches Netzwerk
Basketball als statistisches Netzwerk
Anonim

Was als ein Projekt begann, um Studenten im Grundstudium Netzwerkanalyse beizubringen, wurde zu einer eingehenden Studie darüber, ob es möglich ist, die strategischen Interaktionen eines Basketballteams der National Basketball Association (NBA) als Netzwerk zu analysieren. Forscher der Arizona State University entdeckten, dass es möglich ist, sowohl den Zusammenh alt als auch die Kommunikationsstruktur eines Teams zu quantifizieren.

Die Ergebnisse der Forscher erschienen in einer Online-Ausgabe von PLOS ONE.

Jennifer Fewell, Professorin an der School of Life Sciences der ASU am College of Liberal Arts and Sciences und leitende Ermittlerin des Projekts, erklärt, dass Teams ein integraler Bestandteil sowohl der menschlichen als auch der tierischen Gesellschaft sind - zu verstehen, wie a Interaktionen des Teams als Ganzes Einfluss auf seinen Erfolg oder Misserfolg ist wichtig.

"Wir konnten eine Hypothese zur Strategie aufstellen und darauf dann die Netzwerkanalyse anwenden", sagt Fewell. „Oft erstellen Menschen einfach Netzwerke und führen dann eine deskriptive Analyse von ihnen durch, aber sie erklären nicht wirklich, warum sie von einer Person in einer Gruppe erwarten würden, dass sie so kommuniziert, wie sie es tun. Wir verfolgen einen anderen Ansatz, indem wir vorschlagen, dass es potenziell erfolgreich sein kann Möglichkeiten, Ihr Team zu organisieren, wenn Sie diese Strategie anwenden, sollten wir davon ausgehen, dass diese Netzwerkmetrik als Indikator auftaucht - eine Art Proof of Concept."

Die Forscher haben zwei Offensivstrategien gemessen, um herauszufinden, ob Unterschiede in der Offensivstrategie durch Netzwerkeigenschaften bestimmt werden können. Erstens untersuchten sie, ob Teams den Ball zu ihren Schießspezialisten bewegten – gemessen als „Uphill/Downhill Flux“, und zweitens, ob sie den Ball auf unvorhersehbare Weise – gemessen als Teamentropie – weiterspielten. Sie analysierten Spiele der ersten Playoff-Runde der Saison 2010 – und sammelten umfangreiche Daten von 16 Mannschaften.

Um die Teams als Netzwerke zu bewerten, haben die Forscher die Spielerpositionen und Ballbewegungen zwischen den Spielern sowie die getroffenen Schüsse grafisch dargestellt. Anschließend nutzten sie diese Daten, um herauszufinden, ob Netzwerkmetriken Teamentscheidungen sinnvoll messen können. Die Studie umfasste mehr als 1.000 Ballbewegungen und 100 Ballsequenzen.

"Was dieses Papier im Wesentlichen sagt, ist, dass die Daten von 2010 zeigen, dass die erfolgreichsten Teams diejenigen sind, die eine weniger vorhersehbare, verteiltere Offensive verwenden und die ihre Spieler mehr verbinden", sagte Fewell. "Das waren die Teams, die tatsächlich mehr Elitespieler eingestellt und ihnen erlaubt hatten, zusammenzuarbeiten."

Fewell glaubt, dass es wichtig ist, den Zusammenh alt und die Kommunikation im Team zu messen.

"Es ist eine Möglichkeit, die Essenz eines Teams einzufangen, und Teams sind überall für Menschen da", erklärte Fewell. „Sie arbeiten aus den unterschiedlichsten Gründen in Teams. Und die gleiche Grundidee des Zusammenh alts und der Kommunikationsstruktur zwischen den Einzelpersonen und dem Team ist entscheidend und lässt sich nicht leicht quantifizieren – und dies gibt Ihnen eine Möglichkeit, sie zu quantifizieren."

Sie fragen sich vielleicht, wie die Phoenix Suns abschneiden.

"Ich habe zum Teil mit der Arbeit daran begonnen, weil ich ein Suns-Fan bin, besonders von den 'Run and Gun'-Suns", teilte Fewell mit. „Unsere Daten deuteten jedoch darauf hin, dass die Suns von 2010 das Spiel als einen ziemlich traditionellen Point-Guard-zentrierten Spielstil spielten. Die Lakers und Celtics hingegen zeigten das Netzwerkäquivalent der Dreiecksoffensive, und es zahlte sich für sie aus. Sie waren das Mannschaften in diesem Jahr im Finale."

An der Studie nahmen Forscher der School of Life Sciences und der School of Mathematical and Statistical Sciences, akademische Einheiten des College of Liberal Arts and Sciences der ASU und des Center for Social Dynamics and Complexity der ASU teil.

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