Basketbol konumlandırması, oyuncuların sahada birbirine ve topa göre yerleşimini ifade eder. İyi konumlandırma, bir takımın topun kontrolünü elinde tutmasına, gol fırsatları yaratmasına ve rakip takımın hücumuna karşı savunma yapmasına yardımcı olabilir.
Moleküllerin ve meyve sineklerinin ortak davranışını tahmin etmede başarılı olan bir fizik teorisi başka bir grup için geçerli gibi görünüyor: NBA oyuncuları.
Yoğunluk fonksiyonel teorisine dayalı bir model kullanarak, belirli bir senaryoda basketbol oyuncuları için en uygun pozisyonu belirlemek mümkündür. Bu, başarılı bir şekilde gol atma veya rakip takıma karşı savunma yapma şanslarını artırabilir.
Fizik profesörü Tomás Arias ile birlikte çalışan bir doktora öğrencisi olan Boris Barron, yakın zamanda Las Vegas’ta düzenlenen American Physical Society konferansında çalışmasını sundu. Modelini geliştirmek için bu sezonun NBA maçlarındaki oyuncu konumlarının ayrıntılı verilerini kullandı.
Sonuçları kullanan Barron:
- belirli bir oyuncunun bundan sonra nereye gidebileceğini tahmin edebiliyor;
- hangi oyuncuların iyi veya kötü konumlarda olma eğiliminde olduğunu belirleyin;
- oyuncu konumuna göre hücumda veya savunmada başarı olasılığını hesaplayın; ve
- bir oyuncunun sahada koşmak gibi belirli bir hamle yapması durumunda rakip takımın nasıl tepki vereceğine veya vermesi gerektiğine dair simülasyonlar oluşturun.
“Bir oyuncunun tam olarak nerede olduğunu görebiliriz. takımlarına yardım etmek olmalı ve bu birkaç ayak %3’e varan bir farkla (başarıda) sonuçlanabilir” dedi.
“Bu yüksek skorlu oyunlarda, 100 üzerinden üç puan bir oyuncu için büyük bir anlaşma,” dedi Arias.
Barron’un kullandığı matematiksel modeller, orijinal olarak büyük kuantum mekaniği etkileşimli elektron koleksiyonlarını incelemek için geliştirilen Nobel Ödüllü yöntemlere dayanmaktadır. Çalışma, kalabalık davranışından göç ve ayrışma gibi sosyal olgulara kadar her şeyi incelemek için yoğunluk fonksiyonel dalgalanma teorisinden matematiksel kavramları ve yaklaşımları birleştiren Arias’ın araştırmasına dayanmaktadır.
Bu yöntemler işe yarar. Arias, basketbol gibi bir oyunu analiz ederken, insan gruplarının davranışını ölçmenin zor olduğunu söyledi.
“Fizik tekniklerimiz devreye giriyor çünkü oyunculara bireysel olarak değil, nasıl davrandığına bakıyorsunuz. Mahkemede işbirliği yapıyorlar” dedi. “İşte bu yüzden bu üst düzey analize ihtiyacınız var.”
Basketbol gibi takım sporları üzerindeki etkileri bariz, dedi Barron. Antrenörler, en yaygın oyunları engellemeye yönelik bir strateji geliştirmek için rakipleri için takıma veya oyuncuya özgü verileri bu modele girebilir.
Toplantı: American Physical Society konferansı