※ 引述《ChenWay (Chenway)》之铭言： : : 至於烂的定义是什麽？你觉得Ish Smith的防守好吗？RJ的防守连Ish都比不上 : : 以上个人浅见，欢迎一起讨论 : 首先我的回文的口气很差先跟作者道歉 : 再者关於RJ的防守，原本想替他护航一番，但我手边所查到的资料都在证明我才是凭印象 : 写文章的那位。 : https://goo.gl/LLt1ir : 大家可以看DIFF%这个数据，关於这个数据的意义可以参考下面这篇文章 : https://goo.gl/Xu6vS6 : 基本上DIFF%越低表示对位者的命中率比平常低，表示防守者防守越好 : RJ的DIFF%是+3 : Harden -1.2 : John Wall -9.3 : Lonzo Ball -7.9 : Stephen Curry -8.0 : 有兴趣可以继续找其他控卫 : 端看DIFF%这个数据而言，RJ的防守的确残破不堪，这点作者没说错。 关於防守数据，个人在暑假谈过 结论就是基本上还是要靠球探报告，还有各项数字一起看才行 就个人观察的结果，RJ的防守还是很烂的那一群 有影片的网志版如以下连结 https://www.sportsv.net/articles/43686 防守贡献，大概是篮球场上最难量化的部分。在这个大数据的时代，在衡量防守价值的时候，还是得依靠传统的球探报告。 主要原因，在防守没办法切割成一个个的独立事件。对於一个防守球员来说，一次成功阻挡对手切入，逼迫对手传球，在BOX上不会留下任何纪录。一片空白，对於防守球员来说却是成功的结果，让防守数据上先天就有所不足。 举例来说，马刺连续两年最佳防守球员Kawhi Leonard，在16-17年的防守数据上有些难以解释的地方。当他在场上的时候，马刺团队防守每100次球权会丢掉106.9分。反观他在场下的时候，马刺每100次球权仅仅丢掉98.3分而已，两者的效率相差极大。有Kawhi在场上的时候，数字显示出来团队的防守效率仅稍微优於平均，没他在场上却是几乎滴水不漏的防守劲旅。 同样的Kawhi，前两年他拿最佳防守球员的时候，团队防守数字呈现出来的却是截然不同。14-15年Kawhi首次拿最佳防守球员，他在场上马刺每100回合失分99.8，不在的时候失分104.8。15-16年连庄最佳防守球员，有在场上马刺每回合失分97.2，不在的时候失分101.8。前两年的数字都非常符合直觉，有最佳防守球员在场上，马刺的防守效率比较好，失分较少。但到了16-17年，整个情况却反过来。正值当打之年，25岁的Kawhi，没道理突然变成团队防守的负分！ 比较有可能的解释，是对手选择直接放弃Kawhi防守下的球员，让他参与进攻极小化。通常Kawhi防守的都是对方的王牌，让对手几乎放弃自己的进攻王牌，对马刺来说防守就成功了一半。话说回来，能够成为一支队伍进攻王牌的人，让他不参与进攻，球队进攻反而效率比较高，是一件很奇怪的事情。这个吊诡的现象，显示了防守数据的不可靠 相同的例子实在太多太多，除了一个一个play来观察，很多时候防守真的很难用数字表示。接下来我们就来看看哪些防守数字，比较能让我们了解球员在防守端上的真正贡献！ 第一级防守数据：几乎没有任何参考价值 Synergy Play-Type的防守数据，基本上完全不可用。使用这种数字，会让防守的贡献严重失真，甚至误导。但低位单打的防守数据，可信度就很高。原因？一对一被吃掉或是防守成功，就是看防守功力和投篮手感而已。 其次，是对位球员的总命中率。如同前面所提的，最成功的防守，是对方直接放弃进攻，把球传给队友。但在对位球员命中率上，最成功的防守完全看不到任何东西。再来，每个投篮一定有一个防守者。很多时候导出大空档，倒楣的是最後一个轮转的球员。然而，空档的产生有时候根本就是第一线防守的问题啊！所以使用这个数据，也要非常小心。 最後一个要非常小心的数据，是个人的DRtg(每一百回合失去的分数)。跟团队数据不一样，个人的DRtg不是球员在场上时球队的DRtg。相反的，个人的DRtg只是一个估计值。举例来说好了，活塞中锋Andre Drummond的DRtg是99，排名联盟第一。但只要有看过活塞比赛的人都知道，其实Drummond在场上活塞的防守反而是比较差的。有他在场上时，整体活塞的DRtg111.8！诡异吧。 第二级防守数据：价值不高，但勉强可以参考 首先是防守的WS。使用WS这数字要很小心，因为他是经过一连串复杂的计算而来，很多人(包括小弟在内)，根本不了解其中的参数到底是什麽。WS的计算是用分钟效率为基础，对於上场时间少的球员会比较有利。 接着是ESPN计算的真实效率值(Real Plus/Minus)，还有数据盒子效率值Box Plus/Minus Real plus/minus。这两个数字也是计算出来的，最大的问题如同前面所说，计算是基於看得到的数字，诸如火锅篮板抄截等等。成功防守的价值很难展现出来，只是另类的看图说故事而已。举例来说，来自法国效力费城七六人的得分後卫Timothé Luwawu-Cabarrot，在这个排行榜上名列14位。在他後面的有勇士大锁Klay Thompson，你觉得这样合理吗？ 第三级防守数据：价值尚可，必须搭配其他数据使用 球员场上场下防守效率差别。当球员在场上，球队防守效率较好，这位球员自然在防守上是有所贡献。但要小心的地方，除了前文里面有提到的Kawhi效应外，还有使用在同队球员的比较上面，尤其是相同位置的球员，因为他们搭配的可能是截然不同的队友。 举例来说，马刺中前锋David Lee从来不以防守见长，而替补中锋Dwayne Dedmon的活动力和拼劲都广受好评。数据上来看，有Lee在场上，马刺每一百次球权会比Dedmon在场上多丢掉2.8分。但焉知这不是因为马刺更常安排Kawhi和Patty Mills和David Lee一起上场？ 接着，是场上五人的防守效率。举例来说，费城七六人当T.J. McConnell 打控球时，比Sergio Rodriguez主控时防守效率好上不止一截。但这会严重受到样本数大小的影响，即使这个场上组合超过100分钟，那也只不过是两场多一点的比赛时间而已。这样短的时间内，什麽事情都可能发生，所以在使用场上五人防守数据时，我们还是得搭配其他数字来服用。 第高级防守数据：大胆放心使用吧 属於防守数据的王者只有一个，很可惜这个数字只适合给中前锋使用，那就是当球员在篮框附近时，对手投篮命中率。这个数据几乎不会受到其他队友影响，也不会因防守阵型不同而改变。顾名思义，这个数据会产生一定是防守球员在篮下，而且对方在篮下出手投篮，最简单直接的反映了球员的护框能力。 唯一的缺憾，是这个数字无法反映球员的吓阻力。当一位球员切入的时候，看到篮下补防的中锋是Rudy Gobert，还是灰狼状元郎 Karl Anthony Towns，做出来的动作可能截然不同。碰到法国大扫把，切入球员传球的可能性高得多，直接挑战的不会是多数。切入球员不选择攻击篮框，而选择把球传出去，在数字上面不会有任何影响。 除此之外，这个数字几乎是能完美呈现球员的护框能力。原因如下： 1.防守球员的位置很接近进攻球员，而且不是被迫错位。 2.进攻球员投进与否是一翻两瞪眼，直接反映在这个数字上面。 3.几乎所有球员的基准点都相同，不会因为球队防守体系或是进攻节奏有所改变。 另外一个防守数字的王者，是经过节奏调整後的防守数字。这边说的不是球员每分钟的效率，而是调整过快慢不同的节奏，产生出来的最终数字。对於锋卫球员来说，这是一个相当可靠的指标。 结论 我们现在能看到的防守数据，很难单一判断球员防守的防守好坏。最高等级的防守数据，往往是主流媒体或是评论最容易忽略的地方。举例来说好了。各年的阻攻王通常都是该年度最佳防守球员的热门人选。但在个人很久以前的文章中(敲火锅等於好防守？从Whiteside谈起 ( https://goo.gl/SaK591 ))，就提过这点。 还好，近年来曾有过传统数据不怎样的Marc Gasol拿下最佳防守球员，而Draymond Green也在票选上击败了大扫把Rudy Gobert拿下这项大奖，表示抄截和火锅在投票者心中的比例，已经越来越低。这并不是说Gobert的防守不好，事实上，他在篮下的吓阻力和影响力，可能只有推特王Embiid可以跟他稍微比较一下。Green得奖，在於他暨拥有强大的护框能力，同时兼备防守侧翼球员的优秀脚步。不过17-18球季，Gobert还会是最佳防守球员的热门人选。 这篇文章的用意，不是说全部的防守数据都是垃圾，毫无参考价值。这里只是想提醒大家，没有一个防守数据能全然反映球员的能力。使用每个数字之前，最好都能理解他背後是如何被计算出来的，这样在诠释上才不会有问题。另外，目前没有数据能力衡量球员在无球状态下的防守能力，这也是未来值得开发的区域。 防守的价值真的很难呈现，即使到了这个大数据的时代也是一样！ --

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