Bir Cornell araştırma ekibi, kuantum mekanik sistemlerdeki elektronların kolektif eylemlerini çok daha uzun, insan sistemine – Ulusal Basketbol Derneği’ne tahmin etmek için kullanılan bir teorinin bir varyasyonunu kullanmıştır.
Tomás Arias, Fizik Profesörü ve Stephen H. Weiss Sanat ve Bilimler Koleji Başkanlık Üyesi, oyuncu pozisyonlarını tahmin etmek ve oyuncuları savunma katkılarına göre sıralamak için yoğunluk fonksiyonel dalgalanma teorisini (DFFT) uyarladı. Ayrıca “oyuncu yerçekimi” ni ölçmeye çalıştılar – bir oyuncunun savunucuları nasıl çektiğini, bu da bir puanlama tehdidi olduğunu gösteriyor.
MS ’21, Ph.D. Boris Barron, “Yerçekimi, basketbolda sık kullanılan bir terimdir, ancak bunu nasıl ölçtüğünüz biraz zor oldu” dedi. ’24, şimdi Rostock, Almanya’daki Max Planck Demografik Araştırma Enstitüsü’nde doktora sonrası araştırmacı.
Barron, “NBA oyuncusu pozisyonlarını ve etkileşimlerini analiz etmek” ve yoğunluk fonksiyonel dalgalanma teorisi ile ilgili yazarıdır. Bilimsel raporlar. Ortak yazarlar arasında Arias ve Nathan Sitaraman, MS ’18, Ph.D. ’22, Cornell Accelerator merkezli Bilimler ve Eğitim Laboratuvarı’nda doktora sonrası araştırmacı.
Nispeten yeni bir formülasyon olan DFFT, etkileşimleri ve mekansal tercihleri doğrudan konumsal verilerdeki dalgalanmalardan çıkarmayı amaçlamaktadır. Teori, böcek grubu organizasyonu, kentsel alanlarda ırksal ayrım ve kalabalık dinamiklerinin simülasyonları gibi sistemlere zaten uygulanmıştır.
Bu çalışma, grubun 2023 yılında bir Amerikan Fizik Derneği konferansında sunulan çalışmanın devamıdır. Daha önceki araştırmalarda, Grubun Modeli – Yoğunluk Fonksiyonel Teorisi (DFT) üzerine tasarlanmıştır.
Arias, DFT’yi ilk olarak kalabalık davranışı açısından düşündüğünü söyledi-örneğin bir konserle-bazı denklemler yazdı ve “bunların tam olarak çok vücut fizik ve kuantum mekanik teorilerimizde kullandığımız denklemler olduğunu fark etti.”
O zamanlar danışmanlık bir NBA ekibi için çalışmış ve oyuncu analitiğine erişimi olan Sitaraman, DFFT modellemeleri için bir test yatağı olarak grubun basketbola doğru yönlendirilmesine yardımcı oldu. Ne Arias ne de Barron o sırada NBA ile özellikle ilgilenmiyordu.
“Nathan ve ben beni getirdikleri için şaka yaptık,” dedi Barron, “böylece analizler yaptığımda, hangi oyuncuların hücum, savunma veya 3 puanlık atışta iyi olması gerektiğini bilmiyorum-büyük ölçüde karanlıktaydım.”
Araştırmacıların Mücadelesi: Mahkemede bir an verildiğinde – 10 oyuncunun hepsinin ve topun yeri – 0, 2 veya 3 puanla ilgili suçun olasılığı nedir?
Çalışmaları için grup, 2022-23 NBA sezonunun ilk yarısından oyuncu izleme verilerini kullandı ve bir atış yapılmadan en fazla üç saniyeden fazla olmamak üzere, yarım mahkeme eşyaları (hızlı molalar hariç) sırasında oyuncu ve top pozisyonlarını analiz etti. DFFT modelini devasa veri kümesinin ilgili alt kümelerinde eğiterek, araştırmacılar bireysel bir oyuncunun nerede olabileceğini tahmin edebilir ve çeşitli puanlama sonuçlarının olasılıklarını değerlendirebilirler.
Araştırmacılar, savunma oyuncusu konumlandırmasını iyileştirmenin ve bir oyuncunun ekibinin 2 puanlık atışlara karşı toplu olarak savunmasına yardımcı olmak için kendini konumlandırdığı tutarlılık gibi oyuncuya özgü eğilimleri tanımlamanın mümkün olduğunu gösterdi.
Oyuncu yerçekimini ölçmek için, veri kümesindeki dört ay boyunca en çok sahada bulunan 50 oyuncuyu analiz etti ve özel bir durumla birlikte, Golden State Warriors muhafızları Stephen Curry, NBA kariyer rekorunu tutan ve ligdeki en yüksek yerçekimine sahip olarak kabul edildi.
Aslında, 2024 MIT Sloan Sports Analytics Konferansı’nda bu çalışmanın sadece önceki bir versiyonunun veri kümesine eklendi. “Curry o zamanlar dahil edilmedi,” dedi Barron, “ve sunumumuza gelen herkes bize ‘Steph Curry nerede?’ ‘Diye sordu.
Barron, Curry’nin benzersiz olduğunu söyledi. “3 noktalı çizgi boyunca her yerde, topu olmadan-topu olmadan-topla olduğu gibi neredeyse savunma çekti ve bazı yerlerde onu aştı,” dedi, Curry şeridinde, sepete yakın olduğunda, yerçekiminin aslında tipik bir oyuncununkinden biraz daha düşük olduğunu belirtti.
Araştırmacılar ayrıca Denver Nuggets Center Nikola Jokic’in güçlü “yerel olmayan yerçekimi” ürettiğini buldu-topu geçme eğilimi nedeniyle savunma yoğunluğunun mahkemenin zayıf tarafında (topun karşısında) artma eğiliminde olduğunu.
Bu alandaki gelecekteki araştırmalar, bir oyuncunun içgüdüleri ve gelişmeden önce bir oyunu “görme” yeteneği olan “savunma IQ” kavramını araştıracak.
“Antrenörlerin ne ilgilendiği konusunda,” dedi Arias, “tam olarak doğru olmadıklarını görmek için bu verilere potansiyel olarak derin bir dalış yapabiliriz.”
