Da ne duljim više, red je predstaviti korištene metode.

- sirova individualna box score učinkovitost

Za ovo sam se služio PER statistikom Johna Hollingera, koju koristim od 2004. i prvog Prospectusa kojega sam nabavio. Daleko je od savršene, ponajprije jer nepotrebno valorizira potrošače. Kao, time se daje prednost igračima koji imaju veću odgovornost, a u isto vrijeme ne uzima u obzir minutažu već prilagođava učinak igrača koji igra npr. 10 minuta maksimalnoj minutaži, što je totalni nonsens – zar ne bi uvažavanje minuta na neki način također istaklo odgovornosti na parketu? Istina, kvalitetan PER rezultat i pri maloj minutaži pokazuje igrača koji zaslužuje veću odgovornost, ali nikako ne može biti do kraja realan jer ne uzima u obzir činjenicu da igrači s dna rotacije svoje učinke ostvaruju uglavnom protiv sličnih protivnika. Idealan primjer za ovo što pričam vam je Mareesse Speights - u svojih desetak minuta po utakmici tijekom boravka u Sixersima ostvarivao je brojke koje su, prilagođene punoj minutaži, od njega činile jednog od najboljih visokih igrača u ligi po PER-u (čovjek je skakao, blokirao, zabijao visokim postotkom). Čim je došao u Memphis gdje je zbog ozljede Randolpha dobio startnu minutažu, njegov učinak je potonuo na razine igrača s dna klupe, što je, ironično, u stvarnosti i bio cijelu karijeru.

Dodavanjem hrpe metoda za ispravljanje ovih nedostataka uspio sam valjda koliko-toliko stvoriti realniju sliku, iako po meni PER i dalje nema premca kao isključivo zbroj box score učinka. Bolji je od konkurencije jer kreće od jednostavnog zbrajanja pozitivnih kategorija i oduzimanja negativnih, oslanjajući se uglavnom na sirove brojke koje su rezultat onoga što se događa na parketu uz minimalno pretpostavljanje stvari. Zato je i dobio prednost - pretpostavka je majka svih zajeba, a to formule poput WARP-a Kevina Peltona ili WP-a Davida Berria, koje polaze od koncepta nekakve zamišljene srednje vrijednosti, čini izuzetno klimavima. Mislim, što se tu ima zamišljati - srednja vrijednost je ono što dobiješ kada učinke svih igrača staviš u jedan lonac i onda ih podijeliš s brojem igrača (u IOR slučaju to znači da je prosječni NBA igrač onaj između 30 i 35 bodova, dakle rotacijski igrač).

Obzirom da i sam PER ima dovoljno prilagodbi u svojoj postojećoj formuli (npr. ritmu igre i težini rasporeda), očito je kako se radi o solidnom pokazatelju individualnog talenta. Ipak, najveći njegov problem kao alata za evaluaciju igrača je što se bazira na 50% onoga što igrač pokazuje na parketu obzirom da ne računa obrambenu stranu igre, osim onih detalja koje nalazimo u box scoreu poput blokada i ukradenih lopi.

To je donekle riješeno ako u jednadžbu dodamo PER učinak direktnog protivnika. Tu na scenu stupa SuperPER (naziv koji sam izmislio u nedostatku imaginacije), a kojega već godinama koriste na 82.games kako bi izračunali svoje simple ratingse. Ukratko, SPER je u biti razlika između PER-a kojega ostvari igrač i onoga kojega ostvari njegov direktni protivnik na poziciji. Ako su oba pozitivna, kao npr. u slučaju LeBrona, njegov PER s 32 raste na 36, a to znači da 4 boda dodajemo jer LBJ u prosjeku ostavlja protivnika 4 boda ispod prosječnog učinka.

Time smo, doduše, izračunali samo dio obrane, jer obrana je puno više ovisna o momčadskom učinku od napada – pojedinac će u obrambenom dijelu igre često zbog preuzimanja, rotacija i sličnih zakonitosti igre, ostati daleko od svog igrača, tako da pripisavanje svog pozitivnog učinka (ili negativnog) na čuvanje direktnog protivnika nije definitivno. Dakle, za učinak direktnog protivnika nije zaslužan samo direktan čuvar, već cijela obrana. Kako bi stvar popravili, imamo sljedeću metodu, koja je također dio 82.games formule.

- sirovi kontekstualni plus/minus učinak

Plus/minus ima hrpu varijanti (APM, RAPM, SPM), ali njihov problem je što su autori u njih uključili linearne komponente kako bi dobili što obuhvatniji alat, čime su u biti ubili glavnu snagu sirovog plus/minusa – nedirnute, stvarne podatke. Jasno, čak i ovakav, +/- je ovisan isključivo o kontekstu (suigrači, protivnici, rotacija), ali nama kontekst upravo treba kako bi zaokružili individualne podatke koje nam daje SPER. Tu stupa na scenu Roland Beech, osnivač 82.games, koji jednostavno uzima u obzir koš razliku s igračem u igri i igračem na klupi, kako za obranu, tako i za napad. Beech, koji danas radi za Mavse kao asistent Ricku Carlisleu upravo za pitanja rotacije i slaganja pojedinih postava (i koji je jedan od razloga zašto Cuban i dalje vjeruje da će s hrpom solidnih igrača uspjeti ostvariti uspjehe usprkos nedostatku vrhunskog talenta nakon Dirka), već je odavno shvatio da jednostavni zbroj plus/minusa daje bolje rezultate od pokušaja da se podatci prilagođavaju nekoj zamišljenoj srednjoj vrijednosti. Njegov NPM (net +/-) tako je isključivo pokazatelj stvarnosti, a ona uključuje i suigrače, trenerske odluke i rezultate momčadi. Umjesto da prilagođava +/- kako bi dobio alat za evaluaciju igrača, Beech mu je samo dodao razliku između vlasitog i protivničkog PER-a kako bi dobio Simple Ratingse. Ideja je sjajna u svojoj jednostavnosti i po meni idealna za izračun učinka igrača tijekom sezone, ali kako je Beech ušao u profi vode, njen razvoj je stao te nikada nije prilagođena kako bi poslužila kao eventualna vodilja za buduće prognoze.

Nego, da se vratim na ono što je bitno za ovu današnju priču. Plus/minus u ovakvom izdanju sjajan je alat za izračun momčadske obrane (čista logika – postave koje manje primaju igraju bolju obranu od onih koje primaju više), a kad dodamo ovaj obrambeni učinak momčadi onome individualnom kojega iskazuje SPER, dobivamo zaokruženiju sliku. Čak ako igrač kojega evaluiramo ne čuva svog protivnika direktno 100% vremena, dodavanjem NPM-a u formulu zbrajamo i one situacije u kojima je on bio dio obrane koje je dotičnoga pokušavala zaustaviti. Jasno, u priču je uključen i napadački +/- jer nema smisla isključiti i one igrače koji postavljanjem blokova, kretanjem ili odvlačenjem pažnje obrani na neki način koriste napadačkoj učinkovitosti. Iako je teoretski moguće svaki komadić igre zabilježiti na papir i valorizirati ga (pa tako i postavljene blokove), sirovi +/- to radi sasvim solidno i bez nepotrebnog gomilanja podataka. Sve što morate je prilagoditi ga kontekstu te onim igračima koji većinu vremena provode u sjajnim situacijama okruženi sjajnim suigračima oduzeti dio vrijednosti i obrnuto, dodati vrijednost onim nesretnicima koji igraju u Kingsima ili Pistonsima lige.

- individualni udio u momčadskim učincima

Kako nam kombinacija napadačkog i obrambenog PER učinka (SPER) uračunata u ukupni +/- (simple ratings) daje osnovu za individualno funkcioniranje u momčadskom kontekstu, treba nam još jedna metoda koja će sve zaokružiti stavljajući učinke u kontekst rezultata.

Tu nam pomaže Justin Kubatko, osnivač basketballreference.com, sa svojim Win Shares (WS) formulama. U principu, one su pokušaj da se svaki postignuti i primljeni momčadski koš pripiše nekome od igrača u oba smjera, a sve po idejama oca analitike Deana Olivera. Princip je jednostavan – svaki primljeni ili postignuti koš iznad prosjeka lige pozitivno ili negativno utječe na učinke, samim time i krajnji rezultat. Napadačka učinkovitost (broj poena po posjedu) i obrambena učinkovitost (broj primljenih poena po posjedu) u biti su pokazatelj koliko je košarka matematički jednostavna (igrački pak nije ni malo, zato i njena najveća ljepota igre ne leži u brojkama nego u - igri). Konkretno, u NBA se tijekom cijele povijesti samo 4 puta dogodilo da naslov ne osvoji momčad koja je bila ili top 5 u jednoj ili drugoj kategoriji, a one koje su top 5 u obje gotovo da si mogu rezervirati mjesto u Finalu.

Tko zabija više i prima manje u pravilu je bolji, to je osnovna formula, a u ovom slučaju to znači da bolje momčadi imaju više bodova za dijeliti među igračima. WS se bazira na poenima (koševi, postotci, asisti, ukradene, promašaji, skokovi u oba smjera itd.), poeni dovode do pobjeda, a pobjede do bodova igračima. Jednostavno? Pa, baš i nije, ali je logično i zahvalno za nagraditi uspješne košarkaše. Kako WS nagrađuje kontekst (članovi pobjedničkih momčadi s ogromnom minutažom po defaultu gomilaju bodove), u IOR sam uključio WS/48, što je u principu ista podjela učinka po uspjehu, ali umjesto na sezonu fokusirana na jednu prosječnu utakmicu kako bi se izbjegao utjecaj ozljeda (npr. Ginobili je zbog ozljede propustio najveći dio sezone i njegov WS je niži od onoga Maria Chalmersa, što nam definitivno ne koristi osim kao osvrt na sezonu). WS/48 pak izbacuje minutažu i fokusira se na talent u punjenju box scorea, pa je u tom slučaju logično Manu za 100 pozicija bolji od Chalmersa. Iako u ovakvom izdanju WS raspodjela nije ništa više od još jednog box score alata za evaluaciju učinka pojedinca, njena baziranost na OR (offensiva rating) i DR (defensive rating) otkriva kako je kontekst momčadi itekako bitan, čime je ona u biti idealan miks PER-a i +/- formula, svojevrsni dodatni uteg koji poboljšava balans između prerađenih i sirovih brojki.

- individualna vještina

Čitajući stručne knjige Deana Smitha i Johna Woodena te hrpu beletristike iz pera Reda Auerbacha, Phila Jacksona i Pata Rileya, dalo se potvrditi kako košarkaš ima 5 ključnih vještina. Prva (i najvažnija) je sposobnost stvaranja prostora za realizaciju i realiziranje prilika. Zatim slijede šut, igra u obrani, skok i asistiranje. Jasno, za određene pozicije jedna vještina je potrebnija od druge, ali, činjenice su neosporne - što igrač ima raznovrsniju igru i sposobnost da bude koristan u svih 5 elemenata, to je bolji košarkaš.

Stoga sam koristeći se naprednim box scoreovima (BR i Hoopdata), ocijenio svakog igrača na sljedeći način:

- kako bi odredio sposobnost kreiranje šuta i realizacije uzimao sam u obzir TSP (true shooting %, ukupni postotak šuta svih pokušaja za dva, tri i slobodnih) i UR (usage rate, potrošnju lopti), s tim da je donja granica bila 55% šuta, odnosno 20% usage ratea (sve ispod 53% za šut i 18% za potrošnju značilo je da igrač nije strijelac na kojega se možete osloniti, sve iznad 57% za šut i 22% za potrošnju da je majstor - naravno, ako bi se obje kategorije poklopile, ako ne, onda govorimo o Michaelu Beasleyu i sličnima koji troše previše bez pozitivnog učinka, ha, zvuči kao naši političari, kvragu pa Beasley je SDPHDZ-eovac)

- kako bi odredio šut gledao sam gole postotke iz igre, s trice, poludistance i slobodnih (igrač koji nema ligaški prosjek iz vana nije koristan šuter, onaj koji ima ligaški prosjek je koristan, a onaj koji je iznad ligaškog prosjeka je plus talent, s tim da visoki igrači nisu morali biti tricaši, ali su barem morali imati šut s vrha lakta)

- za obranu sam se koristio dijelom simple ratingsa koji računa obrambeni PER i obrambeni +/- (ako je igrač bio pozitivan u obje kategorije radi se o plus obrambenom igraču, ako je u jednoj neutralnom, a ako nije pozitivan u nijednoj – onda ne igra obranu, nije baš egzaktno, ali rezultati su bili očekivani u većini slučajeva, bez ikakvih šokova po eye test koji bi doveli do sumnje u sistem)

- za skok sam gledao ukupni skakački postotak uhvaćenih dostupnih skokova dok je igrač na parketu (jasno, prilagođeno pozicijama – bek koji hvata 10% dostupnih skokova je genijalac, ali visoki igrač s 10% dostupnih skokova je u rodu s braćom Lopez)

- za asiste sam gledao ukupni postotak asistiranih koševa dok je igrač na parketu (opet prilagođeno poziciji, playmaker mora imati 30% asistiranih napada da bi bio klasa, dok je visoki igrač s 15% asista već sposobna i dobro poznata opcija za vrtiti napade preko visokog posta, dakle netko kao Marc Gasol)

Igrač koji bi imao što više pozitivnih kategorija, dobio bi što više bodova. Dodavanje ovog elementa i stavljanje znatne težine na njega pomoći će očitim talentima da na listi preskoče one koji su nagomilali bodove isključivo igranjem u dobrom kontekstu.

Dobivene rezultate iz ove 4 glavne kategorije zatim je trebalo provesti kroz dodatni facelift te ih prilagoditi i to po:

- minutaži

Igrači koji su imali sjajan učinak za 15 minuta nikako ne mogu biti u istoj kategoriji s onima koji igraju 35 minuta jer očito je kako nemaju iste odgovornosti, stoga sam kao donju granicu uzeo tri četvrtine, odnosno 36 minuta igre – sve ispod toga donosilo je negativne bodove, a sve iznad toga pozitivne.

- stažu i godinama

Od mladih igrača koji su bili lutrijski pickovi logično je očekivati napredak do srednjih 20-ih godina, čak kasnih ako su u pitanju visoki igrači, dok je kod veterana logično očekivati pad nakon 30-e, nešto izraženiji za igrače na pozicijama 1,2 i 3 zbog značaja brzine i atleticizma, stoga su ovi prvi dobivali pozitivne bodove, a ovi drugi negativne.

- broju odigranih utakmica

Svaka odigrana utakmica manje znači da je manji uzorak na kojem možemo donijeti zaključke, a što je manji uzorak, konačni rezultati su manje realni. Kako je 10% nekakva prosječna brojka izostanaka tijekom NBA sezone, igrači su dobivali negativne bodove za svaku propuštenu utakmicu ispod te crte, dok su oni koji su igrali više od 90% utakmica dobivali pozitivne bodove.

- očekivanoj regresiji ili progresiji obzirom na prethodna izdanja

Ako je konačni broj prošle sezone bio znatno iznad ili ispod onoga što su igrači ostvarivali tijekom ranijih sezona, realno je očekivati pomak ka standardu, ovi prvi su dobivali negativne bodove, a ovi drugi pozitivne kako bi se stvari dovele bliže srednjoj vrijednosti. Iako je ova prilagodba već uključena obzirom da smo u glavnim formulama koristili rezultate 3 sezone, dodatni bodovi povećali su njihov utjecaj, što je bitno zbog pogleda u budućnost - rangiranje se time još više pomaklo s osvrta na prošlu sezonu u osvrt na sljedeću.

- kontekstu

Kvalitetni individualci imat će slabije brojke u lošim momčadima i obrnuto, lošiji će imati dobre učinke u dobrim momčadima, stoga sam uzeo razliku između konačnog rezultata i golog box score učinka bez momčadskih elemenata, prilagodio je srednjoj vrijednosti i dodao/oduzeo bodove pojedincima ovisno o tome s kim igraju i kakvoj kategoriji pripadaju.

I ovo sve skupa dovelo je do IOR-a. Nešto naročito pametno? Ne, još jedan nepotrebni sistem kako bi se ocijenilo nešto što se uopće nema potrebe ocjenjivati. Ali, prilikom rada na ovakvim stvarima toliko dublje pogledate u samu igru, da mogu samo reći kako sam izuzetno zadovoljan i svim modifikacijama koje sam napravio na već postojećim formulama i samim iskustvom istraživanja i sticanja znanja. A i krajnji rezultati nisu loši, dapače, nema previše onih nelogičnih situacija kada stanete i gledate Jeremya Lina u top 20 igrača lige i pitate se koji k, ali o tome ostavljam svakome da donose vlastito mišljenje kada krenu postovi.

Za kraj, treba navesti one bez kojih svega ovoga ne bi bilo. Izvori sveg znanja i, barem po mom mišljenju, jedine stvarno bitne web stranice vezane uz košarku koje pričaju sve bitno bez upliva egomanije (uključujući i moju, naravno) kakvu čovjek mora trpiti u današnjim blogerskim tekstovima u medijima gdje je razglabanje o žutilu i apstrakciji važnije od pick & roll i empirijskih dokaza, jedine web stranice koje zaslužuju preživjeti eventualnu buduću kataklizmu su (rangirani po važnosti):

1. basketball reference (enciklopedija svega bitnoga i najvažnija NBA stranica ikada sa svim podatcima o svemu što će vam ikada pasti na pamet, njihova napredna statistika i njihov linearni izračun učinka u napadu i obrani itekako su koristili u ovom rangiranju)
2. Synergy Stats (većina bitnih podataka besplatna, za detalje ipak treba platiti)
2. 82games (dom simple ratingsa, SPER-a i NPM-a)
3. hoopdata (hrpa sjajnih box score podataka kakve nećete naći nigdje drugdje)

Knjige bez kojih ne mogu zamisliti život, a kamoli pisanje ovakvog članka:

1. sva izdanja "Basketball Prospectusa", bilo Hollingerova, bilo Peltonova i Doolittleova
2. "Basketball on paper" Deana Olivera
3. "NBA coaches playbook" raznih autora
4. "Practical modern basketball" Johna Woodena
5. "Basketball multiple offense and defense" Deana Smitha

Posebna zahvala pak ide Davidu Sternu i League Passu - bez ultimativnog eye testa zvanog gledanje utakmica, sve ovo ne bi imalo nikakvog smisla.