NBA官方與AWS合作推出的全新數據指標「引力值(Gravity)」於今日公布最新排行榜。金州勇士隊超級巨星斯蒂芬·柯瑞(Stephen Curry)以高達20.2的引力值震撼全聯盟,成為目前唯一突破20大關的球員。這項數據科學化地證實了「柯有引力」對防守陣型的破壞力,排名第2與第3的則分別是凱文·杜蘭特(Kevin Durant)與盧卡·唐西奇(Luka Doncic),而湖人球星詹姆斯(LeBron James)目前則不在榜單之中。
柯有引力是真的 柯瑞「引力值」稱霸聯盟
在去年底這項數據榜單上,柯瑞還未達最低標準,所以沒能上榜,當時的榜首是KD。但一旦「柯有引力」符合標準,他立刻就竄升上這項數據的第一名,根據榜單顯示他的引力值高達20.2,也是唯一突破20的球員。
事實上柯瑞的有球引力,並非最高,這項數據排名第一的是唐西奇(Luka Doncic)的19.4,第2則是愛德華茲的(17.9),快艇雙雄雷納德(Kawhi Leonard)和哈登(James Harden)則分別以16.3和16.2排名第3和第4,柯瑞的14.9排名第6。
但在無球引力這方面,還真的沒人是柯瑞的對手,他的無球引力高達29.4,為全聯盟最高,而且高出排名第2的Shai Gilgeous-Alexander的18.4一大截,聯盟沒有第2個人破20。
▲根據榜單顯示柯瑞的引力值高達20.2,也是唯一突破20的球員。(圖/美聯社/達志影像) 什麼是引力值(Gravity)?
「引力值(Gravity)」是一種全新的量化方式,這是一項利用AWS人工智慧技術,追蹤球員身上29個數據點,並以每秒60次的速度捕捉動態的新指標。這些詳細的身體位置坐標為機器學習模型提供了動力,使其能夠捕捉球場上的每一次移動與空間關係。
它用來衡量一名球員將防守者拉離原定防守位置的程度;本質上,它測量的是一名球員所吸引的防守注意力,與球場空間預測模型之間的差距。簡單來說,引力值告訴我們誰能迫使防守方做出反應,甚至在他們觸球之前就能發揮影響力。
從歷史上看,「視覺測試(Eye test)」一直是察覺特定球員如何影響防守體系的主要方式,無論該球員手中有沒有球。教練和球迷憑直覺就能知道哪些球員需要額外的防守關注,但現在,藉由AWS人工智慧與機器學習的力量,隨著NBA官方新數據「引力值」的推出,視覺測試變得更加智慧化。
引力值是NBA首個旨在量化進攻球員在「有球」與「無球」狀態下,分別吸引多少防守壓力的統計指標。透過位置追蹤數據並由先進的機器學習模型驅動,引力值分數顯示了一名球員扭曲防守佈陣的程度——包括拉開切入或傳球路徑、迫使防守輪轉,並為隊友創造機會。
引力值模型會將一名球員根據球的位置和球場位置「預期」應獲得的平均防守壓力(預期防守壓力分數),與其「實際」吸引到的壓力(實際防守壓力分數)進行比較。該模型學習防守者在各種情境下的典型行為,並測量代表防守調整的偏差值。其結果便是一個「引力差值」,用來衡量一名球員吸引防守注意力超出預期的程度。
引力值分數測量的是每一幀畫面的影響力,數值標準化在-100到100的區間內,其中0代表聯盟平均水準。
▲引力值是NBA首個旨在量化進攻球員在「有球」與「無球」狀態下,分別吸引多少防守壓力的統計指標。(圖/美聯社/達志影像)
▲柯瑞(Stephen Curry)在無球狀態下也能吸引大量關注。(圖/美聯社/達志影像) 消息來源:NBA
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在去年底這項數據榜單上,柯瑞還未達最低標準,所以沒能上榜,當時的榜首是KD。但一旦「柯有引力」符合標準,他立刻就竄升上這項數據的第一名,根據榜單顯示他的引力值高達20.2,也是唯一突破20的球員。
事實上柯瑞的有球引力,並非最高,這項數據排名第一的是唐西奇(Luka Doncic)的19.4,第2則是愛德華茲的(17.9),快艇雙雄雷納德(Kawhi Leonard)和哈登(James Harden)則分別以16.3和16.2排名第3和第4,柯瑞的14.9排名第6。
但在無球引力這方面,還真的沒人是柯瑞的對手,他的無球引力高達29.4,為全聯盟最高,而且高出排名第2的Shai Gilgeous-Alexander的18.4一大截,聯盟沒有第2個人破20。
「引力值(Gravity)」是一種全新的量化方式,這是一項利用AWS人工智慧技術,追蹤球員身上29個數據點,並以每秒60次的速度捕捉動態的新指標。這些詳細的身體位置坐標為機器學習模型提供了動力,使其能夠捕捉球場上的每一次移動與空間關係。
它用來衡量一名球員將防守者拉離原定防守位置的程度;本質上,它測量的是一名球員所吸引的防守注意力,與球場空間預測模型之間的差距。簡單來說,引力值告訴我們誰能迫使防守方做出反應,甚至在他們觸球之前就能發揮影響力。
從歷史上看,「視覺測試(Eye test)」一直是察覺特定球員如何影響防守體系的主要方式,無論該球員手中有沒有球。教練和球迷憑直覺就能知道哪些球員需要額外的防守關注,但現在,藉由AWS人工智慧與機器學習的力量,隨著NBA官方新數據「引力值」的推出,視覺測試變得更加智慧化。
引力值是NBA首個旨在量化進攻球員在「有球」與「無球」狀態下,分別吸引多少防守壓力的統計指標。透過位置追蹤數據並由先進的機器學習模型驅動,引力值分數顯示了一名球員扭曲防守佈陣的程度——包括拉開切入或傳球路徑、迫使防守輪轉,並為隊友創造機會。
引力值模型會將一名球員根據球的位置和球場位置「預期」應獲得的平均防守壓力(預期防守壓力分數),與其「實際」吸引到的壓力(實際防守壓力分數)進行比較。該模型學習防守者在各種情境下的典型行為,並測量代表防守調整的偏差值。其結果便是一個「引力差值」,用來衡量一名球員吸引防守注意力超出預期的程度。
引力值分數測量的是每一幀畫面的影響力,數值標準化在-100到100的區間內,其中0代表聯盟平均水準。
| 球員 | 出賽場次 | 場均時間 | 總引力值 | 平均引力值 |
|---|---|---|---|---|
| Stephen Curry GSW | 30 | 32.2 | 236.1 | 20.2 |
| Kevin Durant HOU | 34 | 36.4 | 351.5 | 17.0 |
| Luka Dončić LAL | 30 | 36.5 | 268.8 | 16.2 |
| Anthony Edwards MIN | 32 | 35.0 | 276.1 | 15.0 |
| James Harden LAC | 36 | 35.6 | 374.2 | 14.2 |
| Shai Gilgeous-Alexander OKC | 37 | 33.2 | 294.1 | 13.6 |
| Michael Porter Jr. BKN | 30 | 33.1 | 274.9 | 12.9 |
| Lauri Markkanen UTA | 33 | 36.0 | 304.8 | 12.5 |
| Kawhi Leonard LAC | 29 | 33.9 | 296.5 | 12.1 |
| Donovan Mitchell CLE | 36 | 33.9 | 285.7 | 11.8 |