Du er medlem av San Antonio Spurs, og møter Miami Heat i NBA-finalen. På et tidspunkt over det som godt kan være en intens serie med syv spill, vil du se opp på klokken og se bare sekunder igjen; en besittelse til for å avgjøre hvem som vinner og hvem som taper. Du skynder deg tilbake i forsvaret mens du ser den beste spilleren i verden, LeBron James, løpe mot deg med ballen.
Hvilken retning vil du tvinge ham? Hvor skal du prøve å få ham til å skyte? Hvis han passerer, hvor er det mest sannsynlig at ballen går? Hvis Dwyane Wade kjører fra vingen, hvor fort kan han nå kurven? Hvor langt unna kan lagkameratene dine være for å gi det riktige nivået av hjelpeforsvar bak deg? Hvor mye, hvor ofte, hvor vellykket …
Den første regelen til SportVU er: Du snakker ikke om SportVU.
Hvordan kan du og lagkameratene vippe oddsen til din fordel?
Disse avgjørelsene på et brøkdel av et sekund ble tatt med en kombinasjon av instruksjon av trenerpersonalet og rått basketballinstinkt. I dag, takket være en teknologi som kalles SportVU, kan beslutningsprosessen være mer beslektet med en algoritme, churning gjennom data for å bestemme sannsynligheter.
Mens LeBron gjør sitt grep, gjør du også …
Som enhver god basketballhistorie begynner denne med det israelske militærets evne til å spore og skyte ned missiler.
SportVU ble grunnlagt i 2005 av Dr. Miky Tamir, og brukte de samme prinsippene for avansert optisk gjenkjenning bak missilsporing på den mindre truende friidrettsverdenen, spesielt fotball. Ved å plassere tre kameraer, som hvert dekker en tredjedel av feltet, plottet SportVU X/Y-koordinatene til hver spiller på banen, så vel som ballen, og produserte scars of informasjon fra antall ganger en spesifikk spiller hadde ballen til spilleren som markerte ham på det tidspunktet til hvor raskt hver enkelt beveget seg gjennom spillet til skuddhastigheten på nett.
Det tok ikke lang tid før SportVU fanget oppmerksomheten til STATS, en av de største leverandørene av sportsdata og -analyse i verden – men ikke på grunn av en overveldende interesse for å spore MLS-kamper eller vennskapskamper mellom det amerikanske landslaget og Honduras.
"Vi så på det som potensielt en gamechanger når det gjelder innsamling av sportsdata," sier Brian Kopp, VP for Strategy and Development hos STATS, og selvskreven SportVU evangelist. "Vi er alltid ute etter å gjøre mer i en global sport som fotball, men grunnen til at vi bestemte oss for å anskaffe den i stedet for partner eller noe annet var vi visste at det kunne utvides til andre idretter, og derfor ønsket vi å være de som bygger det.»
STATISTIKK kjøpte SportVU i desember 2008, og begynte raskt å tilpasse systemet for basketball.
Spillets natur krevde noen justeringer. Tre kameraer kan dekke en hel fotballbane fordi plassen er stor og spillerne for det meste er spredt. Basketball er nesten det motsatte. Gulvet er bare 94 fot langt (internasjonale fotballbaner er mer enn tre ganger det), og for store deler av spillet er alle 10 spillere pluss ballen stappet inn i de første 28 fotene over hver grunnlinje. Triangulering og kalibrering av Prosilica datasynskameraer slik at hver enkelt kunne fange disse X/Y-koordinatene, nøyaktig differensiere mellom spillere – pluss en Z (vertikal) koordinat for basketball som ikke eksisterte i 3-kameras fotballoppsett – krevde til slutt seks kameraer, med tre som dekket hver halvdel av domstol.
Fordi ingen arenaer er helt like, kan ikke kameraene henges på identiske steder for hvert lag. Noen vinkler er bedre enn andre (oversikt på hver banehalvdel er for eksempel ideelt) og å tilpasse SportVU til hver arena krever litt prøving og feiling. Likevel, sier Kopp, var maskinvare et mindre problem, og systemet er enkelt nok for en videregående elev å betjene – bokstavelig talt. Tilsynelatende hadde ett NBA-lag i år en 16-åring som ledet det.
Som enhver god basketballhistorie begynner denne med det israelske militærets evne til å spore og skyte ned missiler.
SportVUs algoritmer er der den statistiske pølsen blir laget, og å bytte fra fotball til bøyler betydde å endre ingrediensene.
"Det identifiserer i utgangspunktet fem datapunkter. Vi har et tidsstempel, en spiller eller en ball-ID, og så X- og Y-koordinater og for ballen en Z-koordinat, sier Kopp. "Algoritmen forteller den hva X/Y-koordinaten er for et spesifikt objekt. Den går gjennom prosessen med å identifisere et objekt, og deretter identifisere koordinatene for det objektet, og det gjør det 25 ganger per sekund." Å gjøre sitt arbeid med å spore spilleren og ball, algoritmene måtte skille mellom forskjellige jerseyfarger og bokstaver, forskjellige nyanser i lagets banegulv, miljøfinesser i hver bygning (belysning, båndplater, og så videre). Etter hvert som utviklere og kunder oppdaget flere ting de ønsket å vite, fortsatte algoritmene, generert av SportVUs utviklingsteam i Israel, å utvikle seg.
SportVU sporet sitt første NBA-spill i 2009, og høsten 2010 var i felten og jobbet med klienter for å levere data (Spurs var blant de tidlige brukerne). Opprinnelig tok levering av data fra et enkelt spill omtrent 24 timer. Takket være Moores lov har denne prosessen (for å si det mildt) blitt bedre. Ved å bruke det Kopp kaller deres "in-game"-system - han nøler med å si "sanntid" fordi forskjellige mennesker tar det for å bety forskjellige ting - data samles inn av sporingen kameraer, sendt tilbake til STATS-kontorer i Chicago, skreddersydd for informasjonsteamene ber om å se, og innen omtrent et minutt kan leveres til en trener på sidelinjen via utskrift eller en iPad.
Dataene kan avsløre hvor mange ganger en shooting guard har mottatt ballen på ønskede steder, hvor mange drives til kurven et forsvar har tillatt, hvordan opposisjonen kan forsvare et lags stjernespiller, og endeløse andre datapunkter som kan informere om en endring i strategi. Over tid kan informasjon samles om alt fra et lags beste femmannsoppstillingskombinasjoner mot en rekke motstanderstiler til det essensielle avstand mellom spillere på angrep og forsvar til vanene til individuelle spillere (hvor de skyter, hvor mye de dribler, hvor ofte og hvor godt de passerer, etc.). Hvor ofte tar en spiller et retur når han har muligheten? Hvem er egentlig mest slagkraftige indre forsvarere i basketball? Lag kan måle spillertretthet og kondisjon basert på hvor raskt og hvor mye de beveger seg rundt på banen fra kamp til spill, som lar trenere skreddersy trenings- og restitusjonsplaner for hver spiller og trenere for å bedre overvåke spillingen tid. (Eller, i en mer kynisk lesning, vet hvem av spillerne deres som stikker av.)
Det er utallige applikasjoner fra gulvet også. SportVU-data er enda et verktøy tilgjengelig for organisasjoner som bestemmer hvilke spillere de skal forfølge eller unngå i en offseason-handel eller signering av gratis agenter, eller hvem de skal ta i den årlige draften. Vil en spillers styrker oversettes omgitt av forskjellige lagkamerater? Ville svakheter være bedre maskert? Svarene kan bidra til å unngå kritiske feil i tildelingen av stadig dyrere lønnskroner, eller omvendt finne typene kupp som gir næring til suksess. Det er ikke bare idrettsutøverne som blir sporet heller. Lag samler data om trenere, og med god sak. Arbeidsomsetningen er høy i NBA – 10 av ligaens 30 lag sparket hovedtreneren sin etter slutten av ordinær sesong 2012-13 – og det er rimelig å tro at en treners tendenser i sin gamle jobb vil overføres til hans neste. Hvordan vil hans stil, suksesser og fiaskoer (han fikk tross alt sparken) passe sammen med en annen liste?
Det er et omfattende utvalg av muligheter for en teknologi som fortsatt ikke er fullt integrert i NBA-landskapet. Til tross for millioner av X/Y/Z-koordinater logget i løpet av godt over 1000 kamper, er det fortsatt hull i SportVUs data, mest takket være problemer med prøvestørrelsen. 15 lag bruker systemet, noe som betyr at 15 andre ikke gjør det. Mens spillere på ikke-SportVU-lag fortsatt vises i dataene når de besøker en kamerautstyrt arena, gjør de det sjeldnere, og alltid som et road-lag. (Spillere har en tendens til å prestere mindre effektivt på veien vs. hjemme.)
"Inntil vi har 30 lag, tror vi fortsatt at vi er i 5-10 prosent av hva vi kan gjøre med dette," Matt Bolero, en basketball operasjonsassistent for Miinnesota Timberwolves, fortalte ESPN i fjor vår. (At Miami ikke er i SportVU-gruppen betyr mindre data tilgjengelig for San Antonio å utnytte.)
Ikke desto mindre er det betydelige belønninger tilgjengelig for de lagene som best utnytter potensialet til kraftige analytiske verktøy som SportVU. Dean Oliver er en pioner innen basketballanalyse. Han har skrevet bøker, jobbet i et NBA-frontkontor for Denver Nuggets, og fungerer nå som ESPNs direktør for produksjonsanalyse. – Nøyaktig hva den marginen er er vanskelig å si. Men det er flere kamper i året, sier Oliver. «Du snakker om fem seire, som kan være i den lave enden, fem seire i året, du snakker om millioner av dollar i ekstra inntekter hvert år. Så ikke liten.»
Faktisk, slags stor; fem seire kan lett bety forskjellen mellom å klare og gå glipp av sluttspillet, eller mellom å starte ettersesongen på veien og tjene hjemmebanefordel. Disse ekstra spillene er verdt millioner av dollar i året i inntekter, noe som forklarer hvorfor lagledere har en tendens til å gi SportVU det fulle Kamp klubb behandling. Den første regelen til SportVU er: Du snakker ikke om SportVU. Organisasjoner diskuterer sjelden de spesifikke måtene de bruker SportVU-data på i frykt for å undergrave konkurransefortrinnet det kan gi.
Oliver har sett den fulle utviklingen av analytiske verktøy i basketball og mener at den store verdien av SportVU er dens granularitet. Alternativene som er tilgjengelige for data mining er praktisk talt ubegrensede. Det er mindre sofistikerte spillsporingsalternativer, men de "viser bare skudd og returer, det har lokasjoner og det har informasjon om hvorvidt det var assists, og det var stjeler og turnovers og hvilke steder og tidspunkter i spillet og hvem som var I spillet. Men det har ingenting om hva spillerne som ikke hadde ballen egentlig gjorde i de fleste tilfeller. Den fortalte deg ingenting om hva forsvaret gjorde. Det fortalte deg ikke noe om avstanden, konsepter som er veldig viktige når du ser spillet som tydelig inngår i analysen som du kan gjøre med andre ting, sier han.
Men for å parafrasere Peter Parkers onkel Ben, med stor granularitet følger stort ansvar. Informasjon har bare verdi når den brukes riktig, og mens mer av den betyr flere veier til innovasjon og forbedring, det betyr også flere måter å gjøre dårlige valg på eller overbelaste kretsløpet til de som er ment å fordel.
"Noen ganger når noen drukner," sier en leder hvis team er en SportVU-klient, "kan du kaste dem 20 forskjellige flyteanordninger, og de drukner og prøver å nå dem alle."
Selv når et team gjør noe påviselig kult og tenker fremover, gir det ikke automatisk gode resultater. Toronto Raptors har vært blant de mest aggressive lagene som bruker SportVU-data, ikke bare installering av kameraer, men ved å ansette folk i resepsjonen som skriver proprietær kode for å hjelpe til med å gjøre tallene til noe handlingskraftig på gulv. Resultatet, som profilert av Grantland.com, er glatte videorepresentasjoner ikke bare om hva som skjedde under hver Raptors-besittelse, men hva analyseteamet deres tror på hver Raptors-spiller bør har gjort under disse spillene basert på de individuelle ferdighetssettene til den kveldens motstander.
Det er provoserende greier, men viser til slutt begrensningene til analytiske data. Raptors avsluttet sesongen 2012-13 på 34-48, med et forsvar rangert som 22. liga bred. Moralen i historien: Gode ideer oversettes ikke automatisk til suksess, og enda viktigere, i NBA trumfer personell alle ting. Ingen mengde datapapirer over en dårlig passende eller under-talentfull liste.
Det ofte diskuterte gapet mellom old school og new school er ikke på langt nær så stort som det en gang var, eller som det kanskje fortsatt kan fremstilles. (På årets MIT Sloan Sports Analytics-konferanse, på en måte som SXSW for statistikkmiljøet, sendte alle unntatt ett NBA-lag – Los Angeles Lakers – en representant. Stjerner som Oklahoma Citys Kevin Durant ansette personlige analysekonsulenter. Krigen er over. Data vunnet.) Likevel, i et spill overbelastet med forskjellige temperamenter, ferdighetssett og garderobekultur, er implementering av SportVU-data like mye en ledelsesutfordring som en av x'er og o'er. En vanlig coachingklisje er "KYP", som betyr Kjenn personellet ditt. I sammenheng refererer det til spillere som forstår styrker og svakheter til en motstander.
Det samme prinsippet gjelder for de som først er ansvarlige for å velge hvilken informasjonspakke som er mest potensial for vellykkede resultater, deretter for å sørge for at leksjonene som er tilgjengelige i dataene blir levert og forstått.
"Det er å vite hvor mye man skal gi visse mennesker, på grunn av deres appetitt på det og deres evne til å assimilere seg. Noen mennesker, de føler spillere. De går ut dit og de skal spille spillet. Andre gutter, de vil bevæpne seg med informasjon. Trenere er på samme måte, GM er på samme måte. Noen mennesker når de pakker, pakker de alt fordi de vil være klare for alt. Andre folk? Gi dem en tannbørste og undertøyet deres, så finner de ut av det. Du må gjøre rede for alle i organisasjonen din, og hva som er viktig for dem, sier Tommy Sheppard, visepresident for basketballadministrasjonen for Washington Wizards, en annen SportVU troppen.
"Du må få alle på samme side fra hoppet og virkelig forklare hvorfor vi gjør disse tingene og hva vi håper å oppnå med disse tingene."
I 2012-13 endte Wizards, blant de dårligste defensive lagene det siste halve tiåret, på femteplass i defensiv effektivitet (poeng tillatt per 100 besittelser), et sprang på 16 plasser. Det er en forbedring Sheppard delvis tilskriver personellforbedringer og coaching, men også til justeringer som er muliggjort av SportVU-data. Mørtel hjelper til med å binde mursteinene, for å si det sånn. Bare forvent ikke at han skal fortelle deg nøyaktig hva disse justeringene var. (Se den første regelen til SportVU.)
Gitt de titalls millioner som kreves for å drive et NBA-lag hver sesong, gjør eksempler som disse at kostnadene for SportVU (rundt $100 000 per år) føles som en uklarhet. Men Oliver forstår hvorfor så mange lag fortsatt ikke har tatt i bruk systemet. Å bruke det godt krever litt organisatorisk infrastruktur som sikkerhetskopierer det. "Det krever en investering i å virkelig forstå hva det er og hvordan man bruker det," sier han. Ikke alle franchise er der.
De gjør lurt å ta igjen.
Nøkkelen fremover er å stille de riktige spørsmålene, noe Oliver mener NBA-lagene gjør langt bedre enn for et tiår eller så siden og vil fortsette å gjøre etter hvert som rollen til data i spillet utvikler seg. Virkelig, de har ikke noe valg, fordi de franchisene som henger etter vil avstå viktig territorium.
Men for de lagene som lykkes med å integrere SportVU i sine basketballoperasjoner, blir det å finne et konsistent konkurransefortrinn til slutt en øvelse i nysgjerrighet og kreativitet.
"Hva bruker du en hammer til?" spør Sheppard. "Vel, hvis du virkelig stopper opp og begynner å skrive det ned, skjønner du at du kan bruke en hammer til omtrent 150 ting, ikke bare det den er "brukt" til. Det er på en måte det jeg har funnet med denne informasjonen."
NBA-finalen i 2013 er et bevis på avanserte talenter på banen, langs sidelinjen og i frontkontoret. Det er også en validering av analytisk tenkning i basketball. Spurs har levd foran kurven i lang tid, ved å bruke tilgjengelige data for å hjelpe strategivalg på banen og i spillerpersonell. At de var blant de første som brukte SportVU-kameraene, overrasket sannsynligvis ingen rundt NBA.
MIami har ikke kameraene, men hovedtrener Erik Spoelstra er kjent for å lete etter endeløse stabler med data på jakt etter en hvilken som helst tilgjengelig kant. LeBron er en basketballkyndig som absorberer informasjon som den nesten perfekte cyborgen han er. Chris Bosh har endret spillet sitt basert på data, mens Shane Battier har utvidet karrieren sin takket være en dyp forståelse av analyser.
Begge lag bringer en intens oppmerksomhet på detaljer, men bare Miami bringer den utrolig betydelige fordelen til James, lett ligaens mest dominerende styrke. "Hvis du skal starte kampen med å oppdage et lag åtte til ti poeng, gjør det det veldig vanskelig," sier Oliver om den fire ganger MVP. "Som i hovedsak er det han gir deg."
Men hvem vet? Kanskje San Antonio kan presse litt kunnskap fra SportVU-dataene deres, ett våpen vil ikke Heat ha. Kan det være nok å svinge et kritisk øyeblikk i et kritisk spill?
Kanskje, kanskje ikke. Uansett, Spurs vil ikke fortelle deg det.
Husk, den første regelen for SportVU...
