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西部叒入地狱模式,如何衡量东西分区的失衡?

鸽了三周,终于再一次和大家见面了,主要最近个人琐事繁多,闲暇之余也重构了 Python 爬虫代码,使之更平台化、工具化,对于 NBA 的数据基本上可以做到指哪打哪,一些常用图表的作图代码也工具化了,磨刀不误砍柴功,花这个时间还是很有必要的;再者,入坑了 R 语言不可自拔,其之 ggplot2 作图包扩展机制十分强大,可融入用户的个性化定制,下文图表皆源于此,私认为俊秀达雅美艳十足。嗯,满足感爆棚同时感觉头顶也越来越多了一丝凉意。一言以蔽之,我变秃了,也变强了。。。

不扯淡了,回归正文。

最近的 NBA 可谓地动山摇——大哥迎新欢二弟三弟重聚首、小卡闹剧又一季拐走泡椒踞船头、金州破屋缝漏雨丹吉洛加入惹人愁、詹皇浓眉终联手遗憾没成三巨头、还有新强爵士金块独行侠火浇油。

西部这下又热闹了,虽然 KD 摆驾布鲁克林,但第一年高挂免战牌,复出之后未知能恢复几成,东部成气候者唯 76 人和雄鹿。而另一端的大西部,完全乱成一锅粥,平均战斗力高达四颗星。本来雄鹿 76 人崛起,猛龙的夺冠能打破此前多年东弱西强的局势,但随着小卡战力西流,小球市球队老大出走,东西均衡的局面,这几年恐难再见到了。搁篮球圈现在非常流行的一句话叫,东西分区严重失衡!!

一、背景

最早的 NBA 成立初期并没有东西之分这个严格的概念,只是把球队分成两个小组,分别称作东部赛区和西部赛区,1949-50 赛季更曾采用过东部、中部、西部三个赛区。事实上,最早的八支球队的地理位置也全部集中于现在的东部分区。

2004-05 赛季,随着夏洛特山猫的加盟,NBA 球队达到了 30 支,而东部联盟更是有 16 支球队。为了使球队分布更均衡,NBA 联盟对赛区进行了重新划分,把原属于东部的新奥尔良黄蜂调到西部,然后从大西洋及中部赛区分别抽出三支和一支球队,加上新成立的山猫组成一个新的赛区——东南赛区,其他两个赛区名称不变但是球队都减为五支。后来新奥尔良黄蜂历经风霜到最后改名为鹈鹕,原山猫改名黄蜂。于是有了现在的分区。

从版图上来看,以南北走向的密西西比河为界,除了孟菲斯灰熊位于河东,其余所有球队都位于河西。这有点类似于中国东西走向长江为界的南方北方。我们从图中也可以看到东部球队分布集中,而西部除加州之外球队零星散落。

分是这么分肯定没毛病,但成事在人,各球队的宿命则只能由各球队的老板们自行掌控。下表为过去十年——我们先片面一点——每年分区第八的胜率对比差异,一些年份胜率差异超过了 10%,甚至在某年东西分区第八胜率差异比分区第一和第八的差距还要大。

这种失衡,也不是过去十年的特有的现象,而是一直存在的。我们不妨从大合并以后说起。为了更全面一些,以下将从球队战力分布、联盟最强最弱球队分布、球星数量分布等几个方面展开。

二、球队战力分布

开始这部分之前,先介绍下 BBR 网站上的数据 SRS [ Simple Rating System,简单评价系统 ] ,该数据考虑球队的赛程强度得到平均净胜分,0 代表联盟平均水平,数值越大,球队战斗力越爆表,值越小球队越菜鸡。比如,2019 赛季 SRS 值最大的三球队分别是雄鹿、勇士、猛龙,最小的三个球队是骑士、尼克斯、太阳,根据 SRS 球队战斗力可依次对号入座。

爬取 1976-77 至 2018-19 赛季所有球队的 SRS,并按照横轴赛季,纵轴 SRS,散点颜色两种(红代表西部、蓝代表东部)代表不同的分区,大散点突出该赛季最差与最强的三只球队,图示例如下:

多么漂亮直观的图!很明了:

——强队的呈现随着年份呈周期性出现,且具有超级巨星印记特征

——弱队无明显的周期性分布特征,且总体而言东部平均菜于西部

先说强队,自 77、78 沃顿领衔的开拓者之后,便是 80 年代伯德领衔的东部豪强,而此时西部湖人一支独秀;此后乔丹接管联盟,除去打高尔夫的那几年,东部一直强于西部;帮主之后,也由邓肯、鲨鱼科比、纳什、司机等人掀起了一股强烈的西部崛起之力,这是 21 世纪后的第一次西极强东弱,此后再由詹姆斯出面主导了一波反击;随后嘛,就是大家熟悉的 21 世纪第二次西部极强东弱,此次则由库里所在的勇士与老树开花的马刺引领。今年雄鹿、76 人、以及多伦多有再次匡夫天下的苗头,但经由本休赛季的大场面之后,一切皆作古。

强队有属于强队之所以强的不同原因,但菜鸡大队烂的方式千篇一律,摆烂以求天赐良才。合并以来,最烂的 93 小牛、12 山猫、98 掘金、89 热火、83 火箭、87 快船、00 快船、14 的 76 人等,后来他们也如愿选到了属于他们的基德、科迪泽勒、奥拉朱旺、泰森钱德勒、乔尔恩比德们,至于他们的眼光以及能否驾驭的住真龙天子,还得看他们自己的造化。

三、东西平衡指数

以上,能大致地了解到东西分区球队战力分布的变化,但是还没有一个直观的指标告诉大家某分区到底是有多强?好,我们进一步推进,什么样的情况算是某个分区强,毕竟每个分区有 16 支球队,你总不能说超级强队所在的分区就是强区吧,这显然是不合理的。

所以,我们以某年某分区连续出现联盟最好的球队数量减去另一分区连续出现最差的球队数量做差值,得到分区平衡指数。如某区同时出现了最差和最好的球队,则该年的分区认为此消彼长,不存在失衡。举一些例子:

——某年,联盟最好的三只球队都在东部,联盟最差的四只球队都在西部,该年东部强于西部,平衡指数 3 + 4 = 7;

——又某年,联盟最好的球队与最弱的球队都在东部,该年平衡,指数为 0;同理,最好的球队在西部,最差的球队在东部,第二差的球队在西部,则该年平衡指数为 2,西部强。

基于以上,得到下图分区球队实力平衡指数。了然纸上,80-90 是东部的天下,凯尔特人、活塞、公牛轮番问鼎;然后风水轮流转,到了 21 世纪以詹姆斯崛起将天赋带到东海岸为界,将西区强盛时期一分为二;然后便是今年东部再一次掀起的反击,但随着休赛季的大地震,这些只能如咸盐撒入黄浦江,毫无卵用矣。。

列举一些典型西强东弱的两个年份:

—— 17 年,平衡指数 7,联盟中最差的两支弱旅篮网、魔术均出于东部,最强的五支球队全来自西部勇士、马刺、火箭、快船、爵士;

—— 14 年,平衡指数 8,历史最大值,联盟中最差的两支弱旅 76 人、雄鹿来自东部,而联盟前六球队全部来自西部——马刺、快船、雷霆、勇士、火箭、开拓者,此年东西部第八的胜率相差也是最大,高达 13.5%。西部的雷霆威少一人扛着球队场均 28 分胜 45 负 37 难进季后赛,而东部单打乔、德隆老头子们带领的篮网队 38-44 的垃圾战绩却轻松上了车。此一年是东西差距之极致!!

四、球星数量

2017 年,自全明星赛诞生以来的东西部分区制被废除,改由东西部票数最高的球员担任队长然后自行挑选球员进行比赛。这么个改革,不是没有道理的。想象一下,洛瑞、欧文、巴特勒、字母哥、恩比德、沃尔、肯巴如何招架的住詹姆斯、库里、卡哇伊、乔治、哈登、威少、浓眉、利拉德等人的轰炸。。

当然了,全明星的遴选诞生还是各自分区产生相同数量的球员,这是政治正确,我们也不能拿这个比例去衡量东西部的失衡,否则那不成傻子了。全明星需要政治正确,但最佳阵容可不需要。统计自 76-77 赛季以来每赛季最佳阵容球员来自东西部的数量,图如下,左边是西区最佳阵容球员的数量,右边是东区,最上面是 2018-19 赛季,往下年份依次递减。

注:89 年之前 NBA 还没有最佳三阵

除了 70-80 年代,联盟中最佳球员的比例越来越像西部倾斜。自有 NBA 最佳三阵以来,也只有两年,东部完成阵容人员比例的超越,分别是 93 年和 97 年,东部人头均以 9-6 领先西部。西部的人头数量自 21 世纪则一直处于绝对优势的领先地位,且在 2015 年迎来最顶峰,12-3 领先,最佳一、二、三阵中分别只有一人来自东部,依次是詹姆斯、大加索尔、欧文。

单论最佳一阵则更加夸张,2000 年全来自西部(基德、佩顿、邓肯、加内特、奥尼尔),2007 全来自西部(纳什、科比、詹姆斯、德克、奥尼尔)。此外,截至今年一阵中西部球员的数量已经连续五年达成 4 位,明年不出意外仍是 4 位(字母哥会维持东部的门面)。如果 13-14 赛季乐福或者霍华德挣点气干下去乔金诺阿,这一记录可能要来到八年,这又会是一番宇宙级的失衡。。

2015-16 赛季,NBA 对常规赛排名进行了重大改革,分区冠军(5 支球队的小分区)不再自动进入前四名,各支球队将根据常规赛成绩在该大分区进行排名。联盟也避免了西部豪强过早的进入相互厮杀,东区那边黄雀在后的窘境。这不失为一次尝试,且现在来看是很成功的尝试。

2017-18 的全明星赛也突破了原有的东西部格局,重新激活了球员们的竞争心,比赛也变得更加精彩了。但季后赛的改革,却不会那么容易,这是 NBA 维持了近 70 的传统,东区球队也会誓死捍卫属于他们的 " 红利 ",强制改革也有可能适得其反,使一些毫无希望的球队过早进入放弃摆烂的状态。联盟也尝试通过体育科学保障球员健康、平衡赛程降低长途飞行影响等方面进行弥补,但这些都收效甚微。毕竟在强大的绝对实力面前,这都是毛毛雨,不顶用。

动,假若要挫骨动筋,那不如不动。改革自古就是难题,历史上所有付出巨大社会代价的均贫富的努力,并没有带来普遍富裕,相反却总是以普遍贫困而告终。兵无常势、水无常形,竞争是人之根本的普适规律,球星扎堆聚集于某一分区这是他们自由所做的选择,因利趋势。另一方面,何又谓平衡?天下没有绝对的平衡,倘如有新的分区制度,则又会陷入另一种不平衡,这是必然的结果。

我们就好好享受这些充满竞争的伟大比赛给我们的曼妙时刻好了。时移势易,其余的一切交给时间吧,正像是 80-00 年的东强西弱,而今的西强东弱一样,他总是会变的。。

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本篇,其实不算严格意义上的原创,因为首次采用 R 语言,图表样式照着 Nylon16 年的一篇文章依葫芦画瓢做的,好在行文的思路没有照搬,我也压根没看那篇文章的文字。有兴趣的不妨坐电梯过去看看原文,链接如下:

https://fansided.com/2017/02/13/nylon-calculus-tracking-conferences-imbalance/

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