Eye testを超えて：basketball IQを定量化する試み

https://craftednba.com/blog/an-attempt-to-quantify-basketball-iq/

basketballIQは、試合展開の予知能力「予測力」と、様々なpressureや状況下で最適な行動を選択する能力「意思決定力」、意識、court vision、ミス抑制などの選手の資質。
分析は統計にのみ焦点を当て、skillの質的評価には焦点を当てていないため、限界があるが、今後、測定基準を更に改良で、目に見えにくい認知skillをより適切に測定できるようになるかもしれない。複雑で多次元的なため、定量的分析だけで完全把握は難しいが、 10個の指標に基づくかなり複雑な計算式と統計学を使って試みたどり着く：

shot選択
Best shotが打てているか？ 各選手が打つshoot attemptを5bucketに分類し、定義している。
0～3ftリム、3～10ft、10～16ft、16～23ft、3point。
各zoneからの選手のshoot1本あたり得点と各rangeからの試投割合を計算し、そのzoneのリーグ平均と比較し、「良い」shotを打っているか「悪い」shotを打っているかratingに基づき評価を算出！
Mid-range shootは下手な shootとみなされる選手もいるかもしれないが、ケビン・デュラントのような選手にとっては全く妥当な shoot。
簡単には
3P shootが得意で、何本も3P shootを打っていますか？ 良い！
Floater shootが苦手で、Floaterをたくさん打っているか？ 悪い！
Passer rating
パス効率は？ 詳しくは用語集をご覧ください。
Pound-to-pound rebound
同じ選手が毎年rebound statsでリーグをリードしており、randomではなく、ballの行方を知るコツのある選手がいる事は分かる。
高身長選手がより多くreboundを取るのはsizeの問題が明らかな理由。 身長／wing span／体重"同size "、defenceの役割も同じような選手とrebound率を比較で、どれだけreboundを取れているか各選手にrebound評価を与える事で解決。 ゴベアのようにpaintに釘付けBIGは、Perimeterで時間を過ごすSwitch heavyなBIGよりも当然reboundを多く取れるはずだ。
Shoot foul率
相手にはgameで最も効率的なshot free throwを撃たれたくないはずだ。
10本shootをdefenceし、その内3本でfoulをした場合、shooting foul 率は30％。
測定のため入手したdata
nba.com「defenceされたshoot」この選手がshooterに最も近いdefenderだったshoot総数を示すdata。
basketball-reference選手が犯した shoot foul数を教えてくれるPlay-by-play data。
cutting
cuttingは、court上の他の9人のPlayerの動きに反応する能力を示す。 Player得点の内cutを経由したoffense得点割合を使い、同じようなoffense役割を持つ他の選手と比較し、測定。
常にballを持ってplayしている選手が、主にOff the ballで playしている選手ほどcutから得点を挙げる事は期待できないから。
Deflection
何が来るかを予測し、基づいて行動できるか。
Creation to Turnover Percentage（CTOV%）
offense Usage %に対するBall over頻度。単純なTurnover rateではなく、「物」の量に対してballをturnoverする頻度という質問に答えるもの。 

ボールオーバーをしない 一方、ボールを持つ時間が長い分、ボールオーバーが多い。 代わりにBox Creationを使う理由は多くあるが、Ben TaylorによるNylon Calculusの記事で述べられています。
相対personal foul率(リーグ平均 foul率に対するfoul頻度)
 非常に単純だが、相手にfree throwを撃たれたくない。
foulが多ければ多いほど、 bonus、 shoot foulをするにせよ、相手はより多くのfree throwを得る。  foulは悪い事！
Non-box offensive plus minus &  defensive plus minus
ほぼ全ての高度なPlus minus統計は、ある種のBox score要因を持っているため。
背後にある考え方は、従来のBox scoreでは見る事ができない何かを拾う事ができるかどうかを確認する。
DARKOはDARKOplus minusとBox plus minusの両方を共有しているので、選手Box plus minusーDARKO Plus minusで、「Non-box plus minus」と呼ばれる値が得られる。 これは、測定できない全ての物の代用として使用。 良いチームメイトである事、Hot handにfeedする事、defenceのBig playerがdefence面で激しく playできるように試合の早い段階でtouchを与える事、その他Playerがゲームに影響を与える事ができる計り知れない方法をpickupできればと思います。

• assist率、steal率、 block率、turnover率などの指標を用いて、得点力や運動能力といったphysical toolに頼らずに勝利に影響を与える能力に基づいて選手を評価する。mpact指標を使って、ある程度測定できる事を示す。

• AST%が高くTOV%が低い選手は、ballをturnoverする事なくoffenseを効果的にControlできるため、basketballIQが高い傾向にある。

• STL%とBLK%が高いPlayerは、相手のplayを読む優れた意識と直感を持つ。

さて、基礎を固めた所で、rankingに飛び込もう。

ご覧の通り、ヨキッチはこの指標ではかなり極端な外れ値。 彼は10個のinputのどれにおいても9位（Passer rating）より良い評価を得ていないため、全体的貢献の強さでそうなっているのだが、Non-box defense以外の全指標でもTOP100にrank in。 TOP10のほとんどを結びつけているのは、offenseではballを大切にし、defenceでは foulなしでturnoverを強要している事だ。 さて、TOP10が出揃った所で、いくつかinputに基づいた最上級の評価をしよう。

Stop foul！

defenceしたshotのうち、その選手がshooting foulを犯した割合。

shooterへの foulが多いワースト10にペイサーズが4人も入っているのは、実に不思議であり、対戦相手のフリースロー率が最下位である事の説明にもなる。 良くない！

安心してください