Marketing, Stats and Basketball

This is a blog about scientific research in basketball , and it is mainly focused on marketing and statistics. The aim of this blog is to disseminate findings from studies conducted by our research group, share ideas, and discuss. You can write either in English or Spanish (but we recommend English in order to make your comments more accessible to international colleagues). We will be happy to count with your opinion regarding the topics we discuss. Welcome to Basket-Research.

Monday, October 11, 2010

David Villa, Pau Gasol, la probabilidad y los efectos psicológicos

Como David Villa está a un gol de Raúl, las alarmas mediáticas han saltado porque lleva dos partidos sin marcar con la selección (Argentina y Lituania), y todavía no ha igualado la histórica cifra del goleador del Real Madrid. Se ha hablado de ansiedad, y de otros factores psicológicos, por los cuales Villa no ha conseguido llegar al gol número 44 con España. Pero, ¿qué nos dice la estadística? El último partido en el que Villa marcó con España fue contra Liechtenstein (3 de Septiembre). Era su gol número 43 en 64 partidos (0,67 goles por partido). A través de la calculadora binomial, podemos realizar unos sencillos cálculos.


Así, y considerando constante su porcentaje de acierto, la probabilidad de que Villa no haya marcado ningún gol en estos 2 partidos es de 0,1089. Es decir, una probabilidad muy bajita, pero que no invita a pensar a que haya ningún problema psicológico detrás. Si Villa no marcara en el partido contra Escocia, entonces esa probabilidad sería de 0,0359, lo que tal vez ya llevaría quizá a pensar que el “Guaje” está teniendo algo más que mala suerte. N obstante, creo que lo realmente preocupante sería si no marcara tampoco en el siguiente partido, es decir, que estuviera 4 partidos sin marcar, lo que es probable sólo en un 0,019, o lo que es lo mismo, menos del 2% de probabilidad. Para tener un poco de perspectiva sobre esos números, hay que recordar que la probabilidad de que el Pulpo Paul acertara 8 resultados al azar en el pasado Mundial, era del 3,9%. Por tanto, que Villa no marcara en 4 partidos seguidos con la Selección, sería menos probable que lanzar una moneda al aire 8 veces y que saliera 8 veces cara, siempre y cuando mantengamos constante su habilidad (el porcentaje de acierto hasta ahora, que está sobre el 67%).
Algunos han hablado del problema de los lanzamientos al palo. Villa ha lanzado 4 tiros al palo en los últimos 2 partidos. Pero hay que recordar que sus 2 últimos goles en el Mundial fueron conseguidos tras pegar en el poste (Portugal y Paraguay). Si asumimos que la probabilidad de que un balón acabe en la red una vez que toque un palo es de 0,33 (esto no tiene base empírica, es una simple ilustración, nada más), entonces la probabilidad de que en 6 lanzamientos al palo haya 2 goles es de 0,3292, que es la probabilidad más alta posible para cualquier otro evento. O lo que es lo mismo, es más probable que si hubiera 4 goles, cuya probabilidad es de 0,079. Claro, si este análisis lo circunscribimos sólo a los últimos 4 lanzamientos al poste (cero goles), entonces la probabilidad es de 0,2015, que para nada es una probabilidad pequeña, aunque lo más probable hubiera sido que al menos hubiera conseguido un gol (0,397).

Podemos comparar estas probabilidades con una situación muy particular que vivió Pau Gasol en el Eurobasket de 2009, en el partido inaugural contra Serbia. Pau Gasol falló sus 8 primeros lanzamientos de tiro libre. Oficialmente fueron 7, porque uno se hizo repetir. Acabó el partido con 1/8, es decir, con un 12,5% de acierto. Teniendo en cuenta que su porcentaje con los Lakers en temporada regular ese año fue de 78,1%, ¿qué probabilidad hay de que Gasol fallara sus 8 primeros lanzamientos? Pues usando de nuevo la calculadora binomial, y asumiendo constante la habilidad de Pau en los tiros libres, entonces la probabilidad es de 0,00001. Es decir, sólo 1 de cada 100000 veces ocurriría eso. No cabe duda de que podríamos diagnosticar ahí un efecto psicológico para explicar esa actuación de Pau, ya que, de otra manera, sería algo extremadamente raro e improbable que ocurriera por mero azar. Yo creo que todos los que hemos lanzado tiros libres en un partido, sabemos qué cosas te vienen a la cabeza cuando fallas varios seguidos y tienes que volver a lanzar.

Por tanto, y como reflexión final, el ejemplo de Pau Gasol creo que ilustra claramente lo que puede ser un efecto psicológico sobre el desempeño de un deportista, mientras que se necesitaría de más información (más partidos) para diagnosticar si el caso de David Villa es parecido. No obstante, hay que decir también que es perfectamente posible  que Villa tenga ansiedad o cualquier otro problema psicológico, incluso aunque marque contra Escocia. Eso es el entorno de Villa, y el propio jugador, los que pueden hablar fielmente de ello. Lo que los fríos números nos dicen es que no podemos afirmar con cierta base de que ello se haya manifestado en el terreno de juego, al menos, por el momento.

Monday, August 2, 2010

Investigar en baloncesto. Ciencia, deporte y doctorado.

¿Qué hace un investigador en marketing realizando estudios sobre baloncesto? Esa es una pregunta que me han realizado varios colegas universitarios, sobre todo aquellos que tienen un perfil más ortodoxo sobre la investigación y los límites entre diferentes disciplinas.

Parece que un investigador de marketing sólo puede realizar estudios que se publiquen en revistas que contengan la palabra "marketing" o "consumer" en el título, y que lo demás es alejarse del camino adecuado. Craso error, desde mi punto de vista. El circunscribir la tarea de un investigador a una etiqueta académica dada es una forma de coaccionar el aprendizaje y la formación multidisciplinar, algo totalmente fundamental para un investigador en cualquier disciplina de la ciencia.


No existen fronteras entre las diferentes "marcas" de la ciencia, y más cuando los métodos y técnicas de investigación son comunes en la amplia mayoría de los casos. Existen multitud de ejemplos de grandes investigadores que han podido desarrollar el máximo de su potencial gracias a su formación e investigación en campos que podrían etiquetarse como muy dispares. Desde Alfred Wegener y su "Teoría de la deriva continental", hasta la actualidad con Gerald Zaltman y su ZMET. Muchos investigadores reconocerán los nombres de Richard Bagozzi, Leslie Hayduk o Dawn Iacobucci, por ejemplo, cuyos espectros de publicación, van desde la econometría hasta la investigación contra el cáncer, pasando por el paradigma red o la psicometría.


Ejemplos concretos de grandes figuras de las ciencias sociales investigando sobre baloncesto los tenemos en Amos Tversky o Dan Ariely. El primero, en 1985, trató de demostrar la inexistencia de la "mano caliente", es decir, de que la creencia en balonesto de que si un jugador está en racha anotadora hay que darle siempre el balón porque la probabilidad de anotar en el siguiente lanzamiento está por encima de su media de habilidad. Tversky y sus colegas demostraron que esa creencia era errónea. La mayoría de las investigaciones que se han realizado en estos 25 años sobre este tema han arrojado resultados similares. Sólo en casos muy puntuales y bajo condiciones particulares la creencia en la "mano caliente" parece que tiene algo de base, como demuestra Jeremy Arkes en un reciente artículo publicado en JQAS. Tversky habría conseguido el Nobel de Economía junto a su colega Daniel Kahneman si no hubiera fallecido pocos años antes. Ambos postularon la "Prospect Theory", cuyas implicaciones para las economía-psicología-marketing son muy importantes.


Dan Ariely, el economista conductual del MIT, cuenta en su recentísimo libro "The upside of irrationality" cómo investigó las actuaciones de los "clutch" players de la NBA (casi siempre los jugadores mejor pagados), con el fin de ver si efectivamente mejoraban su desempeño en esos momentos calientes de los partidos. Ariely y sus colegas encontraron que esos jugadores podrían incrementar su anotación, pero no mejoraban sus porcentajes de tiro, incluso los empeoraban en algunos casos. Con esto, Ariely quería demostrar que cuando los incentivos dados a los trabajadores exceden un cierto umbral, el efecto que tienen sobre el rendimiento/productividad de éstos disminuye. Es decir, el efecto de los incentivos sobre el rendimiento tiene forma de U invertida.


Tanto los postulados de Kahneman y Tversky, como los trabajos de Ariely son parte fundamental de mi enseñanza de marketing a los alumnos de Dirección de Empresas. Por tanto, creo que los argumentos de los que defienden aquello de "los de marketing a marketing", son de miras muy angostas.


Otro aspecto interesante de la invetigación en baloncesto proviene de las aportaciones de perdiodistas, bloggers o analistas independientes. Yo realicé un post en APBRmetrics hablando sobre este tema. Mantengo mi opinión. No obstante, tambien sigo pensando que hay periodistas que realizan investigaciones y trabajos que en nada tienen que envidiar a los realizados por investigadores académicos. En España los hay, y muy destacados. Igual ocurre con algunos trabajos de bloggers, que tienen una calidad similar a reportajes realizados por periodistas consolidados. Pero luego está lo demás, la paja que se distribuye y proyecta desde internet, con esa facilidad de publicación que no discrimina entre lo bueno y lo malo.


Por eso, la calidad de los trabajos de un investigador tiene que verse refrendada en publicaciones de alto impacto, en revistas donde publicar un artículo es sinónimo de que ese artículo tiene una calidad ingente. Son muy pocas las revistas tan exigentes, y muy poquitos los investigadores que en ciencias del deporte en España (en las áreas de gestión, economía y marketing del deporte) consiguen publicar ahí. Esa es la reválida que tiene que pasar un investigador para acreditar su valía, guste o no. Como les explico a mis alumnos de doctorado, algunas tesis realizadas en España relacionadas con el deporte (gestión y marketing) son flojas. En España, cualquiera puede ser doctor, ya que es casi imposible que una tesis doctoral sea suspendida por el tribunal de turno. He visto tesis lamentables, que convierten a un alumno en doctor, equiparándolo en titulación a otro alumno con una tesis sobresaliente. Por eso, esa injusticia puede solventarse comparando el perfil curricular de uno y otro, y viendo donde publica uno y donde publica otro. Ese es un criterio mucho más objetivo y justo (aunque tampoco es perfecto).


Por eso, un buen doctor tiene que ser un buen investigador. Para ello es necesario que domine varias disciplinas, y que no "subcontrate" parcelas de la investigación. Eso es muy común en ciencias del deporte, pero también a veces en medicina, por ejemplo, donde el estadístico de turno es el que hace los análisis, mientras el resto de autores que firma el artículo hacen la teoría y las conclusiones. Eso es una falacia total. No digo que un investigador tenga que tener un nivel de matemáticas similar a un físico o matemático, pero sí debe dominar holgadamente la jerga metodológica y los análisis que realiza en sus investigaciones. De otra manera, se convierte en un pequeño fraude. Es cierto, que es deseable que dos o más investigadores se unan para una investigación para complementar sus puntos fuertes y débiles en una metodología y otra. Pero de ahí a no saber si quiera lo que se está haceindo hay un gran trecho.


Esta reflexiones que he realizado en este post no deben verse como un desprecio hacia nadie. No es mi intención. Yo soy el primero que tengo mucho por aprender, y sigo formándome cada día gracias a los buenos investigadores que me rodean. Pero a veces, como hay muchos "quedabienes", gandules, creídos y papanatas relacionados con el deporte en este país, conviene llamar a las cosas por su nombre. Por tanto, no voy a desmerecer en absoluto a la cantidad de gente muy buena que he conocido y estoy conociendo estos años investigando sobre deporte y baloncesto, ya sean jugadores, entrenadores, investigadores, periodistas, bloggers,etc. Pero sí que quiero ser muy claro con aquellos que viven del artificio y de la chabacanería.


Finalmente, y volviendo al tema de lo adecuado que es la formación multidisciplinar, animo a mis compañeros de física, sociología, psicología, matemáticas, economia, marketing, etc. a que investiguen en ciencias del deporte,y específicamente en baloncesto, que aporten sus conocimientos a esta disciplina, y que a su vez se nutran de las muchisimas cosas interantes que la investigación en deporte puede también aportar a su formación como investigadores.

Monday, May 17, 2010

Triunfadores estadísticos ACB 2009/2010

Un post en español para hablar de los triunfadores estadísticos de la temporada regular de la ACB 2009/2010.

Criterio de la ACB:
Valoración/Ranking: T. Splitter
Puntos: J. Carroll
Asistencias: O. Cook
Rebotes: E. Batista
Tapones: R. Battle
Recuperaciones: T. Kirskay

Criterio probabilístico (ver Martínez y Martínez, 2010):
Valoración/Ranking: T. Splitter
Puntos: J. Carroll
Asistencias: O. Cook
Rebotes: E. Batista
Tapones: R. Battle
Recuperaciones: T. Kirskay/P.Prigioni


Como puede comprobarse, en esta ocasión los líderes estadísticos coinciden casi en su totalidad con el criterio probabilístico. El motivo es que esos líderes han jugado casi la totalidad de los partidos y han conseguido una distancia importante con respecto a los siguientes clasificados de cada categoría estadística. Sólo en el caso de las Recuperaciones, sería de justicia incluir a Pablo Prigioni como líder junto a Kirskay.
 
Por otro lado, y a modo descriptivo, podéis encontrar en el siguiente enlace una comparativa de la valoración de los 10 primeros clasificados de ese apartado estadístico.
 
http://www.upct.es/~beside/Textos/ACB20092010.pdf

Cada sistema tiene sus particilaridades, y podéis encontrar más información sobre ellos en una entrada anterior en este blog. El uso de uno u otro sistema condiciona la clasificación de la mayoría de los jugadores. Que cada uno saque sus propias conclusiones.

Sunday, May 9, 2010

MagicMetric Coaching System

This is a coaching system created by Dick Mays (one of the creators of the Mays Magic Metric). I think it is interesting. Thanks to Dick Mays to give me the opportunity to share this paper in this blog.

You may download the Mays's explanation here: http://www.upct.es/~beside/Textos/MMCoachingSystem.pdf

Then, you can compare the philosophy of Mays' coaching system with the very recent paper of Brian Skinner:
http://arxiv.org/PS_cache/arxiv/pdf/0908/0908.1801v3.pdf

Monday, April 5, 2010

Per-minute statistics in basketball. Minutes played affect performance?

We are pleased to announce a new publication. This is the provisional reference:

Martínez, J. A. y Martínez, L. (2010). El uso de indicadores de desempeño normalizados para la valoración de jugadores: el caso de las estadísticas por minuto en baloncesto. Motricidad. European Journal of Human Movement. Accepted for publication

This research empirically tests the hypothesis underlying the use of performance indicators in basketball, when they are normalized using the “per-minute” criterion: There is no association among normalized indicators and the minutes played by each player. This assumption is a necessary requirement in order to compare players using normalized indicators, because if this assumption is not met, then there would be a possible bias in the rankings of each statistical category. We apply several under-used methods in this type of research, such as the analysis of the intra-player variability and the structural equation modelling. Results show that there is no lineal association between the minutes played and the different per-minute normalized categories as: points, rebounds, assists, steals, and blocks. We discuss implications for sport performance and marketing. Therefore, this study contributes to the advance in one of the growing areas of sports research; such as basketball metrics.

Download paper: http://www.upct.es/~beside/Textos/EXMIN_JAMG.pdf

Please, be free to give us any feedback or comment.

Tuesday, March 23, 2010

A review of basketball player evaluation metrics

I would like to share a new publication. This is a series of three papers about player evaluation metrics. These are the abstracts of the three articles, and the links to a version of the papers. These papers have been accepted for publication in the "Revista Internacional de Derecho y Gestión del Deporte", and will be published shortly.

Papers are written in Spanish, but you can try to translate them to English (Thanks Crow) using: http://translate.google.com/# 

Please, be free to give any feedback.

Paper 1: A review of the basketball player evaluation metrics (I). A description of the existing methods

This research achieves a complete revision of the basketball player evaluation metrics, which are currently used by analysts. The aim is to depict the variety of systems proposed regarding the productivity of players, which can be handled by team managers in order to make more rational decisions. This is the first comprehensive review published in academic journals, and it provides a framework to analyse the “statistical revolution” started in United States. Likewise, systems applied by official leagues and fantasy games are depicted. This research is the first of a series of three papers that pretend to facilitate the understanding of a plethora of formulas and mathematical methods.

Download paper: http://www.upct.es/~beside/Textos/SVI__JAM.pdf  Updated! (5 April 2010)

Paper 2: A review of the basketball player evaluation metrics (II). Official competitions and fantasy games


In this second article of the trilogy on basketball player evaluation metrics, the systems used by the main competitions around the world and fantasy games are depicted. In both contexts, these systems play a fundamental role from an economic viewpoint, because these systems are used to grant players with individual awards, and to provide diverse prizes for success. The current state of development of information and communication technology is very asymmetric among leagues. However, the main competitions have the possibility to work with play by play data and, consequently, to use statistics in the most powerful way. The vast majority of leagues and fantasy games work with very simple systems, based on linear weights and box-score data, whilst only a few competitions use more advanced metrics, such as Net Plus Minus.

Download paper: http://www.upct.es/~beside/Textos/SVII__JAM.pdf  Updated! (5 April 2010)

Paper 3: A review of the basketball player evaluation metrics (III).  Overall discussion.

In this third article of the trilogy on basketball evaluation metrics, strengths and shortcomings of the different evaluation systems are discussed. In addition, diverse statistical analyses are achieved, in order to study the relationship among different systems, and discussing some assumptions. Moreover, this paper provides a framework to discuss about the basis of these metrics, proposing several ideas related to validity criteria, formative measurement, and the use of qualitative information. Finally, implications for further academic and applied research are discussed. 

Download paper: http://www.upct.es/~beside/Textos/SVIII__JAM.pdf  Updated! (5 April 2010)

Wednesday, March 3, 2010

Statistical winners of ACB League 2008/2009

Comparison of statistical winners of ACB League 2008/2009, after applying the probabilistic method depicted in Martínez and Martinez (2010). Changes are highlighted in red.

ACB criteria:
Evaluation/Ranking: F. Reyes
Points: I. Rakocevic
Assists: R. Rubio
Rebounds: C. Bordchart
Blocks: F. Vázquez
Steals: R. Rubio

Probabilistic criteria:
Evaluation/Ranking: F. Reyes
Points: I. Rakocevic
Assists: P. Prigioni / C. Thomas / K. Valters
Rebounds: F. Reyes
Blocks: F. Vázquez  / L. Barnes
Steals: P. Prigioni

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