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매치업을 보정한 Defensive LEBRON

 
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Updated at 2021-02-23 21:29:17

마진 스탯이 박스스코어 기반 스탯에 비해 선수의 수비 공헌을 잘 포착하기는 합니다만, 기본적으로 그 선수가 코트에 있을 때의 팀 실점, 없을 때의 실점이 골자이지 그 선수가 누구를 막는지까지 고려하지는 못합니다.

 

가령 A와 B라는 선수가 항상 같이 뛴다고 가정해봅시다.

A는 항상 상대 에이스를 전담해서 막는 반면 B 선수는 수비시 위크사이드에 세워놓고 쉬운 수비를 주로 맡는다면, 둘의 수비 마진과 팀원 및 상대팀의 라인업 구성은 완벽하게 동일하겠지만 두 선수의 수비력을 동일하다고 볼 수 있을까요? 

 

만약 B는 패싱레인 잘라먹는 스틸이 괜찮은 반면 (ex 커리), A는 최대한 파울없이 컨테스트 위주로 막는 선수라면? (ex. 클탐) 마진스탯을 안정화시키기 위해 들어가는 박스스코어 스탯이 A가 B보다 안좋기 때문에, 마진 스탯은 오히려 A가 나쁘게 나오게 됩니다. A는 너무 억울하겠죠ㅜㅜ

 

 

Bball-index에서는 트랙킹을 기반으로 매치업한 상대의 O-LEBRON 값과 매치업의 공격 티어를 나눈 후 각 티어별로 얼마나 어려운 수비를 막고 있는지에 따라 매치업 난이도를 계산했습니다.

 

양의 미래 님의 글, 

https://mania.kr/g2/bbs/board.php?bo_table=nbatalk&wr_id=7974122 에 나온 트위터 원문 내용을 다시한번 환기시키자면, 

 

올시즌 수비 시 가장 쉬운 상대를 막은 선수 Top5  

1. 루 윌리엄스

2. 게리 클락

3. 자이온 윌리엄슨

4. 켈리 올리닉 

5. 드와이트 하워드 

https://twitter.com/The_BBall_Index/status/1364070424062009347


 

 반대로 어려운 상대를 막은 선수 Top5

1. 론조 볼

2. 루 돌트

3. 마이칼 브릿지스

4. 개리 해리스 

5. 로이스 오닐

https://twitter.com/The_BBall_Index/status/1364047327946752006

 

 

상대 O-LEBRON에 따른 수비자의 Defensive LEBRON을 보면 아래와 같습니다. 

 

공격력이 강한 상대를 막는 선수는 Defensive LEBRON이 높은, 약하지만 유의미한 경향성을 보였는데, 이는 당연히 팀차원에서 뛰어난 수비수를 어려운 공격수에게 붙이기 때문일 것입니다. 

 

이런 저격 매치업은 몇몇 뛰어난 수비수들의 수비 마진을 특이적으로 악화시켰을 가능성이 높습니다. 하지만 그 마진 자체는 코트에 있는 팀원 전체의 수비 마진으로 해석됐겠죠. 여기서 일정부분 손해가 남아있을 것이라고 생각합니다.

 

이를 보정해주기 위해 수비자의 D-LEBRON에서 공격자의 O-LEBRON만큼을 더해봤는데요. 

D-LEBRON 수치가 어떻게 변하는지 확인해보시죠.

 

1. 먼저 보정 후의 Top30 Defensive LEBRON입니다.

 

기존 1위는 압도적인 차이로 고베어였는데 보정 후 격차가 더 커졌습니다. 재밌는 점은 3위에 가드인 패트릭 베벌리가 등장했는데 보정으로 인한 상승폭이 대단하네요. 마찬가지로 유타 퍼러미터 수비의 핵심인 로이스 오닐은 D-LEBRON이 급상승해서 전체 6위에 랭크되었습니다.

 

 

2. 

위 그림은 기존에 이미 높았던 선수들이 보정 후에도 여전히 높히 위치하는 경우가 많다보니 조금 재미가 없네요. 그래서 매치업 난이도가 가장 높았던 선수 30인의 D-LEBRON을 확인해보았습니다.

 

세로로 나있는 붉은색 점선이 D-LEBRON 0입니다. 

 

위에서 매치업 난이도 1-2,4위였던 론조 볼과 돌트, 개리 해리스는 기존 D-LEBRON이 마이너스 였습니다. 아이테스트에서 수비 평가가 굉장히 좋은 선수들임에도 수비가 마이너스라고 찍혔던 것인데 매치업 난이도를 보정하면 양수로 전환되는 것을 확인할 수 있습니다. 

 

 

3. 

그렇다면 이런 보정 이후 양수 --> 음수, 음수 --> 양수로 변하게 되는 선수들은 누가 있을까요?

 

음수 --> 양수로 전환되는 선수들은 이전 그림에 대부분 나왔지만 이 그림에는 떨어지는 선수들이 추가되었습니다. 존 콜린스, 바비 포르티스, 던컨 로빈슨, 카일 쿠즈마 등의 D-LEBRON이 상당히 떨어지는 것을 볼 수 있는데 다들 아이테스트에서 수비가 우수하다는 평가를 받고 있는 선수들은 아니죠. 

 

기존 D-LEBRON과 비교하여 보정 후 더 나아졌다고 느껴지시나요? 개인적으로는 분명 나아지는 부분이 있다고 생각합니다. 

 

앞으로 이런 트랙킹 기술의 발전을 통해, 회귀분석으로도 여전히 놓치고 있던 수비 공헌의 세분화가 가능해지면서 더 정확한 수비력 측정이 가능해지지 않을까 기대해봅니다. 

이 게시물은 아스카님에 의해 2021-02-24 08:50:06'NBA-Talk' 게시판으로 부터 이동되었습니다.
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Comments
2021-02-23 20:53:56

 자료를 해석하고, 가공하고, 알기 쉽게 풀어내시는 능력이 참 볼 때마다 감탄스럽습니다. 오늘도 좋은 글 감사드립니다.

WR
2021-02-23 20:55:19

좋은 말씀 감사합니다 :)

2021-02-23 20:54:38

론조 토론토.. 아니 템파로 와라
여긴 너말고도 그일 할 사람도 많어

WR
2021-02-23 21:06:44

얼마까지 알아보고 오셨어요?

2021-02-23 21:04:56

와 이걸보면 론조가 얼마나 팀에 헌신적인지 볼수있네요. 솔직히 론조 수비 잘할때도 있지만 털리는 날도 많고 너무 의욕적으로 하다가 3점 파울 같은거 범할때마다 아쉬웠는데 리그 1위급으로 빡센수비매치업을 감당하고 있다니...더 응원해야겠네요.

WR
2021-02-23 21:09:33

아빠가 입을 너무 털어서 초장부터 난이도 헬로 시작한 볼이지만 매경기 수비 에너지 쏟는 거보면 대견합니다. 그래도 3점 35+%는 넣어야한다...

2021-02-23 21:15:26

40% 가야죠. 그리고 전 부터 말씀드리고 싶었는데 자이온 윌리엄’슨’ 입니다. 자이온 좋아하시고 글도 자주 쓰시는데 항상 윌리엄스로 쓰셔서...

WR
2021-02-23 21:16:20

엇.. 수정했습니다. 입에 붙었네요 -_-a

1
2021-02-23 21:18:01

진짜 이런 좋은자료 감사합니다. 정말 별별 지표가 다 있네요. 도움이 많이 되네요 !

2021-02-23 21:05:08

항상 잘 보고 있습니다
이런 자세한 수치,자료 정리해주시는 분들 덕분에 더 농구가 재밌게 느껴지네요
평소에 별 생각없던 선수도 몇명 관심이 생기고요

WR
2021-02-23 21:09:44

재밌게 보셨다면 다행이네요~

2021-02-23 21:12:51

항상 좋은 글 감사합니다.

WR
2021-02-23 22:52:14
2021-02-23 21:16:54

클러치 기록이라고 하지만, 사실상 가비지인데 상대는 수비 의사가 없는데, 의미없는 득점들이 클러치 기록으로 둔갑 된게 진짜 많았는데 

 

마찬가지로 수비도, 공격력이 약한 선수를 막으면 수치에서 + 효과를 보고

반대로, 공격력이 강한 선수를 막으면 수치에서 손해를 보는등 

 

수비지표에 눈속임이 많았는데, 그걸 트랙킹데이터나 여러 새로운 지표들이 잡아주시니 

보는 입장에서 재밌습니다 

WR
2021-02-23 22:52:41

기술이 발전하면서 advanced stat들도 점점 개선되가는 것 같습니다. 

2021-02-23 22:52:19

https://fivethirtyeight.com/features/a-better-way-to-evaluate-nba-defense/

2년전 쯤에 나온 칼럼인데 혹시 이미 읽어보셨을지 모르겠네요. 저도 읽어야지 하고 킵만 한 상태라 내용은 아직 파악 못하고 있습니다. 느낌상 디펜시브 랩터 계산방식과 연관되나 싶기도 하고, 암튼 수비매치업 계산 관련된 것 같아 공유해요. 흥미로운 글 잘 읽었습니다.

WR
Updated at 2021-02-24 00:03:10

읽은 기억이 나네요. 

당시엔 별 생각 없었는데 다시 읽으니 3점 슛이나 2점 점퍼 성공의 randomness를 어떻게 적절히 제어할수 있을지 모르겠습니다 (PIPM은 3점은 그냥 상대 평균으로 때려버리는데 효과가 좋죠).

 

골밑 수비 비중이 높으면서 3점 수비를 적게하는 굿 디펜더들은 randomness가 적어서 좋게 나올테지만 퍼러미터 수비수들의 경우는 오락가락할 가능성이 꽤 높아보이고요. 링크 글의 아리자처럼.. 

 

랩터의 주 구성성분인 Box RAPTOR에 DFG%가 들어간다고 알려져있기 때문에 분명 수비 트랙킹 수치가 포함되는 것인데 동일한 문제를 안고 있는 것 같습니다. 

 

트랙킹 스탯이 언젠간 2차원 평면에서의 거리에서 높이를 포함한 3차원 거리에 따른 DFG%를 알아낼 수 있다면 점퍼 성공률을 컨트롤하는 능력을 정량화할 수 있을 것 같습니다.

저도 쓰시는 글 항상 재밌게 읽고 있습니다. 감사합니다. 

2021-02-23 23:45:23

로니워커 너 여기 들어가있을거 같더라...

2021-02-24 05:17:14

자료는 그 자체로도 원석이지만 역시 어떻게 가공하고 분석하고 해석하느냐에 따라 가치가 달라짐을 느낍니다! 잘 읽었습니다

WR
2021-02-24 10:48:32

좋은 말씀 감사합니다

Updated at 2021-02-24 08:45:45

밴더빌트의 D-LEBRON 볼때마다 놀랍습니다. 벤치에서 출전한 시간이 길어서 보정으로 떨어질 줄 알았는데 오히려 오르는군요! D-RAPTOR도 320분 이상 출전에서 리그 30위 정도 되고.

21세인데, 23세까지 나이를 늘려도 1위에요.

그럼에도 불구하고 타운스 복귀 이후 출전시간이 많이 줄었는데 바뀐 감독이 이 선수를 활용할 수 있는 방법을 찾아내줬음 좋겠습니다. 

그리고 보정된 값이 훠어어얼씬 낫네요. 도트, 브룩스, 론조볼같은 선수도 그렇고

그저께 닉스 경기 보니 레지블락 수비 잘해서 놀랐네요. 에드워즈의 돌파가 꽁꽁 묶였죠.

미네소타 내에선 컬버의D-LEBRON과 D-RAPTOR 차이의 갭이 수상했는데, 보정하니까 차이가 많이 줄었네요. 못나와서 그렇지 나오면 수비 잘해줬었어요. 그리고 레이먼은 좋은 수비수는 아니죠.

WR
1
Updated at 2021-02-24 10:51:12

간단한 방식인데 효과가 좋다고 느끼시니 다행이네요+_+ 

클탐이 항상 수비 마진스탯의 가장 큰 아웃라이어였는데 (안 좋게 나와서..), 아마 이 방법이 적용되면 구제되지 않을까 생각합니다. 어려운 매치업을 도맞아하는데 블락 & 스틸이 적으니 거의 마이너스였죠..

2021-02-24 18:12:03

아무리 간단한 방식이어도 자료가 없어서 못하는 경우가 대부분이잖아요. 특히나 트래킹이 그런 경우가 많죠. 어떤 방식으로 자료를 수집하는지도 아시나요? 요즘은 디텍팅 알고리듬도 발전을 많이 해서 자동으로 하는 것도 가능할 것 같은데

WR
Updated at 2021-02-24 23:26:46

그것까지는 잘 모르겠습니다. 선수들한테 뭘 달아놓는 것 같진 않으니 영상을 통해 자동으로 분석하는 기똥찬 알고리즘이 있을 것 같긴합니다. 

2021-02-25 09:08:34

동영상에서 실시간 사람, 공 디텍팅 정도는 쉽게 되거든요. 그러니 교체할 때 선수 변화만 수동으로 해주고, 화면 내에서 디스턴싱 체킹도 쉽게 될테니 대부분의 트래킹 스탯은 저것만으로도 될 듯 합니다. 곧, 야구처럼 슈팅된 공의 각도나 스핀정도와 슈팅 확률 분석까지도 트래킹으로 나오지 않을까 하고요.

1
2021-02-25 07:24:28

 감사합니다 !! 어쩌다가 양의 미래님 글눌러져서 ... 다시 해석하면서 본다고 죽는줄알았습니다. 

링크까지 들어가서 혼자 뻘짓했네요.. 이런 보정된 값까지 올려주시니 너무 재밋었습니다 !^^ 

WR
2021-02-26 00:35:22

감사합니다

2021-02-25 13:06:27

아무리 공은 둥글다지만 스포츠에서 통계학자들이 기여할 수 있는 바가 참 무궁무진한 거 같네요. 둥근 정도도 과학적으로 계측할 수 있는 거니까요.

WR
2021-02-26 00:43:16

아직 부족한 부분이 많지만 꾸준히 발전하고 있다고 생각합니다 :)

2021-02-25 22:15:21

토스카노앤더슨 베이즈모어 우브레 디그린.. 이번시즌 골스에 수비좋은 선수들이 많네요

2021-02-26 00:26:06

좋은 글 잘 읽었습니다

WR
2021-02-26 00:43:40
2021-02-28 00:38:52

잘 읽었습니다. 감사합니다.

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