As 13 posições do basquete

O assunto que vou tratar tem alguns meses de idade, mas a verdade é que ele ainda é extremamente recente. Mais novo, aliás, impossível. Desde 2006, uma vez por ano, acontece no MIT (Massachusetts Institute of Technology) em Boston a Sloan Sports Conference, um encontro de nerds aficionados por esporte que discutem e apresentam novas ideias sobre análise esportiva. Podem ser métodos matemáticos para qualificar um jogador de futebol, um novo jeito de medir os melhores arremessadores no beisebol ou qualquer coisa que uma mente criativa e com talento matemático possa pensar.

A partir de 2010, dentro do Sloan Sports Conference, surgiu um prêmio chamado Evolution of Sports (Evolução do Esporte) que reúne apenas ideias e apresentações de ideias únicas e focadas na (claro) evolução e mudança do esporte. Entre os concorrentes estavam especiais sobre concussão no esporte, análise de dados de MMA, Nascar, vela e impacto de enterradas em um jogo de basquete. Mas não, nada disso venceu, o vencedor foi Muthu Alagappan, estudante do 4º ano de Engenharia Biomecânica em Stanford. Ele apresentou seu “De 5 a 13: Redefinindo as posições no basquete” onde faz exatamente o que propõe no tema, joga no lixo as 5 posições clássicas do basquete (point guard, shooting, small forward, power forward e center) e cria 13 posições novas de acordo com dados coletados na temporada 2010-11 da NBA.

Iguodala é Shooting Guard? Small Forward? Point-Forward?!

Muthu Alagappan nunca jogou basquete competitivamente. Tentou entrar no time nos tempos de ginásio, não passou nos testes e desde então só voltou a jogar em peladas semanais, onde se sentia completamente fora de posição: Era baixo, o obrigavam a ser armador por isso, mas não era o cara que controlava a bola o tempo todo. Ficava perdido. Melhor em matemática do que em esportes, foi parar na empresa Ayasdi, fundada em 2008 por ex-estudantes de Stanford que contrataram Alagappan como único ainda não formado a fazer parte da equipe. A empresa tenta entrar em um nicho pouco explorado, mas muito valorizado, o de grande número da dados. Muitas empresas coletam dados, outras analisam dados, a Ayasdi queria analisar e mapear quantidades absurdas de dados. Como disse uma pesquisa da consultora McKinsey & Company citada pela revista GQ, “Grandes dados podem desvendar os segredos de qualquer indústria. É a próxima fronteira a ser ultrapassada em produtividade e competitividade”.

Na sua apresentação no Sloan Sports Conference, Alagappan começa falando sobre medicina. Ele lembra um conceito da medicina medieval onde todas as doenças humanas eram definidas de acordo com 4 cores: preto (bile negra), vermelho (sangue), amarelo (bile amarela) e branco (fleuma). Era defendido que deveria existir um balanço entre essas cores, que representavam elementos da natureza, para que um ser humano estivesse saudável. Excesso de vermelho na manifestação da doença poderia ser resolvido com sanguessugas que tirariam um pouco do sangue, vermelho. Uma mudança na dieta ou até chás de diferentes plantas e cores poderiam resolver o excesso de amarelo de uma infecção. Para Alagappan o sistema era simples, fazia sentido na época e eventualmente dava resultados, mas eram coisas arbitrárias e limitadoras ,que só foram superadas quando a ciência médica passou a adquirir mais dados sobre o funcionamento do corpo humano e especialmente sobre o desenvolvimento das doenças. Foi o acúmulo de dados e uma visualização funcional deles que revolucionou a medicina.

Como vocês já devem ter percebido, para Alagappan nós vivemos ainda na Idade Média em termos de posições de basquete. Com tantas maneiras de jogar basquete, com tantas combinações possíveis, por que apenas 5 posições? Com o desenvolvimento do jogo, vários jogadores de estilos diferentes passaram a jogar na mesma posição apesar de contribuírem de maneiras completamente diferentes. O exemplo dado por Alagappan é de LeBron James e Shane Battier, dois small forwards (posição 3, ala) por definição e que fazem coisas absurdamente diferentes quando estão na quadra. Battier nunca dribla, se posiciona para espaçar a quadra e arremessar, é focado na defesa. LeBron controla a bola, chama jogadas, dá assistências e ataca a cesta, evitando (nos bons dias) ficar parado chutando de fora como Battier. Mas apesar do exemplo gritante do Miami Heat, é fácil achar outros por aí: Russell Westbrook e Rajon Rondo, Roy Hibbert e Mehmet Okur, Rashard Lewis e Blake Griffin, Ray Allen e Tony Allen. Em teoria da mesma posição, na prática são mundos diferentes.

E aqui entro num tema não abordado diretamente pelo estudante de Stanford, a parte linguística da coisa. Para corrigir alguns desses problemas causados pela limitação das 5 posições, acabamos criando alguns outros termos, muitos tão vagos quanto os antigos: “pass-first point guard”, “combo guard”, “point-forward” e coisas do tipo.

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Mas mesmo assim ainda existem os problemas que a terminologia causa: Logo após a perda do título de 2011, muita gente disse que o Miami Heat não ia vencer se não arranjasse um armador. Outros falavam que não iam vencer se não tivessem um “pivô de verdade”. Passou um ano e eles foram campeões com Mario Chalmers de armador e Chris Bosh jogando boa parte das Finais como pivô. O que diabos aconteceu? Aconteceu que outros jogadores, sozinhos ou em grupo, executaram as funções que um armador e um pivô costumam realizar em times mais ortodoxos, coisas como chamar jogadas, controlar o ritmo do jogo e dominar os rebotes.

Isso me lembra um pouco o nosso futebol. Aos poucos isso está mudando mas especialmente da metade dos anos 90 até metade dos anos 2000 o brasileiro tinha aversão a volantes, os jogadores de meio-campo com características defensivas. Era um absurdo um técnico jogar com 2 volantes, depois virou um absurdo jogar com 3 volantes e não demorou muito para que muitos times por aí jogassem algumas partidas com 4 volantes, para desespero de torcida e comentaristas! Era a morte do futebol, a vitória dos brucutus. Mas não, na verdade era uma derrota da língua. O volante no imaginário das pessoas era aquele Gilmar Fubá que nunca deu um passe de chapa na vida, só usava o bico, mas, de pouco em pouco, foram surgindo caras que marcavam como os volantes ao mesmo tempo que sabiam passar a bola, lançar e até fazer gols. Infelizmente isso não importava. Ler “Vampeta” na escalação queria dizer “volante” não “bom passador que sabe conduzir a bola”. E foram necessários muitos anos com bons “volantes” (Kléberson em 2002, Mineiro campeão no São Paulo, Zé Roberto, Paulinho hoje em dia) para que o preconceito hoje seja menor, embora ainda exista a necessidade inexplicável do “camisa 10”, uma posição tão folclórica que nunca vai morrer no imaginário brasileiro. O futebol e o basquete evoluíram, mas ainda estão amarrados em suas terminologias, palavras que limitam o poder de enxergar o jogo. Já ouviram falar da história de que muitos povos antigos não enxergavam a cor azul como nós porque não tinham um nome para ela? Mais ou menos assim.

 

Gilmar Fubá é da fiel!

Gunnar Carlson, um dos fundadores da Ayasdi, explica o que sua empresa faz usando o termo Topologia Algébrica Computacional. Se você ficou na mesma após ouvir isso, ajuda pelo menos saber que, nas palavras de Carlson em entrevista à GQ, “topologia é a parte da matemática responsável por representar dados no espaço. É algo visto como até esotérico por tentar medir algo um pouco mais nebuloso que só números”. Foi com uma máquina e software da Ayasdi desses em mãos que Alagappan estava numa sexta-feira quando resolveu enfiar lá dados de todos os jogadores da NBA na temporada 2010-11. Aí era só esperar as respostas, ou melhor, as perguntas. Para Carlson “o que queremos é não ter que fazer uma pergunta, mas antes ver a resposta e aí saber o que perguntar”.

A ideia do Alagappan era expandir o conceito de posições do basquete, que certamente não são só 5, mas ele queria fazer da maneira menos arbitrária possível. Afinal eu poderia passar uma tarde pensando em jogadores diferentes e inventar nomes para eles, mas isso seria fazer a pergunta antes. A ideia de Alagappan era criar, a partir de dados individuais de todos os jogadores da NBA, um mapa com estilos de jogo e só depois de encontrar alguns padrões definir o número de novas posições. Após pegar todos os dados de mais de 400 jogadores da temporada 2010-11 da NBA, o resultado foi esse:

 

Resolvido? Podemos encerrar o texto ou vocês não entenderam essa coisa óbvia que está na tela? Ok, ok, vamos explicar. Alagappan, nessa primeira versão, usou os dados mais básicos sobre os jogadores. Além de minutos jogados, usados para relativizar os dados, contou pontos, rebotes, assistências, roubos, tocos, turnovers e faltas cometidas. A combinação desses números criou um mapa de semelhança: Os que tem desempenho parecido nas mesmas coisas ficam próximos um do outro, os que se parecem em apenas uma coisa ficam um pouco mais distantes e a concentração de muitos pontos em um só lugar é um padrão, uma posição. Assim Alagappan descobriu 13 concentrações diferentes, veja agora o mapa com as devidas legendas:

 

E aqui as explicações do próprio estudante sobre cada uma das novas 13 posições do basquete:

1 – Offensive Ball-Handler (controlador de bola ofensivo) – Jogadores que gostam de controlar a bola e tem boa média de pontos, mas nem tanto de assistências. Exemplos: Jason Terry e Tony Parker.

2- Defensive Ball-Handler (controlador de bola defensivo) – Jogadores que controlam a bola e são especialistas em assistências e roubos, mas abaixo da média em outras áreas. Ex: Mike Conley e Kyle Lowry.

3- Combo Ball-Handler (controlador de bola combo) – Jogadores que tem sempre a bola na mão, mas não são especialistas em defesa ou ataque, tem números medianos nas duas categorias. Ex: Jameer Nelson e John Wall.

4- Shooting Ball-Handler (controlador de bola arremessador) – Especialistas em marcar pontos com estatísticas acima da média em número de arremesso e pontos. Ex: Stephen Curry e Manu Ginobili.

5- Role-Playing Ball-Handler (puta merda difícil de traduzir!) – Jogadores que passam muito tempo em quadra, mas que tem poucas estatísticas altas. Ex: Arron Afflalo e Rudy Fernandez.

6- 3-Point Rebounder (reboteiro arremessador de 3) – Jogador com mais rebotes que os “ball handlers e bolas de 3 pontos acima da média do resto dos jogadores. Ex: Luol Deng e Chase Budinger.

7 – Scoring Rebounder (reboteiro pontuador) – Jogadores que combinam bons números em rebotes e pontos. Ex: Dirk Nowitzki e LaMarcus Aldridge.

8 – Paint Protector (protetor de garrafão) – Jogadores que conseguem ser acima da média em tocos e rebotes, mas que quase não conseguem números ofensivos. Ex: Tyson Chandler e Marcus Camby.

9 – Scoring Paint Protector (protetor de garrafão pontuador) – O meio termo entre as posições anteriores. Bons números de pontos e rebotes, menos tocos do que os Paint Protectors, mas acima da média da liga. Ex: Kevin Love e Blake Griffin.

10 – NBA 1st-Team (1º time da NBA) – Grupo seleto de jogadores que estão muito acima da média em qualquer tipo de categoria computada pelo programa. Ex: LeBron James e Kevin Durant.

11- NBA 2nd-Team (2º time da NBA) – Na média ou só um pouco acima das médias gerais. Bons, mas não espetaculares. Ex: Rudy Gay e Caron Butler.

12- Role Player – Também completos, mas com números piores do que os da categoria anterior e com média inferior de minutos por jogo. Papel menor no time. Ex: Shane Battier e Ronnie Brewer

13- One-of-a-Kind – Jogadores únicos. Tem estilos de jogo e estatísticas que o programa não conseguiu conectar com nenhum outro. Ex: Derrick Rose e Dwight Howard.

A lista completa com os jogadores de cada posição não foi divulgada, então nem comecem a perguntar onde ficaram esse ou aquele jogador, eu não sei. Mas alguns dos divulgados nessa lista e em outras divulgadas durante o Sloan Sports Conference já causaram algumas discussões. Por exemplo, isso quer dizer que Derrick Rose é melhor que o LeBron James? Ou por que Rajon Rondo é considerado apenas um “role player“?

O problema dessas coisas é, novamente, o nome. E está aí minha única crítica ao sistema criado por Alagappan (ou será que a culpa é mais nossa? Temos mania de interpretar demais as coisas). O termo role-player já é usado na NBA e designa aquele jogador meio carregador de piano, que sabe fazer algumas coisas sem se destacar, é o coadjuvante. Ele dá esse mesmo nome para o jogadores que tem estatísticas medianas em diferentes números de categoria, mas que não chegam a se destacar em outras áreas. Rondo ficou em um meio termo entre o “Defensive Ball-Handler” e o “Role Player“, mas acabou ficando sob o que tem o nome mais depreciativo. O termo “one-of-a-kind”, que significa algo como “único” ou “especial” acaba sendo mal interpretado por ser geralmente usado ao descrever coisas muito melhores que outras. Na verdade a intenção era mostrar que o computador não achou jogadores

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parecidos com eles, não que Rose é melhor que LeBron. Talvez o mesmo modelo, mas com outros nomes, seja o ideal.

Mas embora a gente tenda a cercear um pouco as coisas ao darmos nomes às posições, a contribuição de Alagappan é extremamente importante e pode mudar muitas coisas no basquete. Se fuçarmos essa lista com detalhes, encontraremos algumas coisas que não concordamos ou que parecem enganadoras, mas isso é porque ele usou números que enganam para traçar o mapa. Todo mundo que acompanha o basquete há algum tempo sabe que só marcar pontos não diz muito sobre um jogador, interessa o número de arremessos que tenta, quantos pontos faz por posse de bola, quantos pontos o time faz quando ele está em quadra. Mais que só rebotes por jogo é mais interessante saber o Rebound Rate, a estimativa de porcentagem de rebotes (de ataque ou defesa) que um jogador consegue quando está em quadra. São estatísticas avançadas criadas nos últimos anos que tem ajudado a derrubar mitos sobre o basquete e que Alagappan não usou.

E não é que ele não tenha usado por ingenuidade, apenas foi a maneira mais simples que ele encontrou para testar seu método. O principal era apresentar o seu programa e seu sistema. A grande sacada é ter um programa capaz de mapear similaridades de jogadores depois que você joga uma porrada de números no seu banco de dados. Basta pegar outros números mais complexos e refazer o posicionamento, dá até pra ser atualizado todo santo dia ou comparar o desempenho de um mesmo jogador em toda sua carreira. “Quanto melhores os dados, mais inteligente fica a rede”disse Alagappan.

As utilidades para um mapa de similaridades são quase infinitas, mas Alagappan sugere uma coisa bem simples, algo que ele fez com dados do basquete universitário norte-americano. Ao invés de pegar apenas números de jogadores usou estatísticas gerais de todos os times da Division I da NCAA e mapeou suas semelhanças. O resultado é esse abaixo:

Os pontos vermelhos indicam maior número de vitórias, enquanto as cores mais frias indicam piores campanhas. A distância dos pontos mostram semelhança ou diferença entre as equipes em termos de montagem da equipe de acordo com as 13 posições citadas anteriormente. A imagem mostra que existem 3 principais formas de ter uma boa campanha no basquete universitário, as mostradas por UConn e Butler, na parte de baixo da imagem, que são muito diferentes das de Kentucky, Duke e North Carolina que estão do outro lado do mapa. Ou seja, existem diferentes maneiras de se formar um time vencedor no basquete e o mapa tenta mostrar quais são eles e que times estão mais próximos ou distantes de alcançar esses pontos de vitória. É possível, como sugeriu Alagappan, mapear todos os times campeões da história da NBA e descobrir, por época, o que eles tinham em comum e o quanto eram próximos um do outro. Não só em termos estatísticos, mas também usando as posições citadas acima, quantas delas tinham um “Paint Protector”? Quantas tinham um “Scoring Rebounder”? Quantos times tinham uma combinação dos dois?

Em determinado ponto de sua apresentação, Alagappan mostra um mapa que mostra em que pontos daquele gráfico de posições estavam todos os jogadores de dois times da temporada 2010-11: Dallas Mavericks, campeão, e o Minnesota Timberwolves, que teve uma das piores campanhas daquele ano. O Mavs tinha jogadores de posições variadas, quase um pouco de cada, o Wolves tinha mais da metade de seus jogadores muito próximos no mapa, era um, como disse Alagappa, “elenco redundante”.

A ferramenta é nova e ainda precisa ser melhor usada e entendida, mas o mais importante é que ela existe. As 13 novas posições de Alagappan não vão chegar pra ficar e ninguém vai comentar no Twitter que seu time precisa contratar um Role-Playing Ball-Handler urgente, mas é algo que chega para abrir a cabeça de quem quer enxergar o basquete mais a fundo. Com o refinamento das estatísticas é bem possível que num futuro próximo alguém chegue a um número mais exato de tipos de jogadores na NBA e que dê nomes melhores para essas posições. Até lá vamos nos virando com os “power forwards” da vida, mas com a consciência de que esses nomes já não querem dizer lá tanta coisa.

Billy Beane, o homem que mudou o beisebol ao adotar estatísticas avançadas para avaliar jogadores no seu Oakland Athletics, recusou uma bolsa para Stanford para tentar a vida como jogador de beisebol. Não deu certo, mas ele mudou o esporte quando entrou para os bastidores. Muthu Alagappan nem teve a chance de tentar a vida na NBA e vai lá saber que decisão ele tomaria se pudesse entrar em quadra, mas do lado de fora, na mesma Stanford, ele já está começando a mudar as coisas. Se passaram 5 meses desde que o estudante se apresentou em Boston e até agora 4 times da NBA já entraram em contato com ele e a Ayasdi para adotar seu sistema.

Torcedor do Lakers e defensor de 87,4% das estatísticas.

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