Skor NFL turun. Inilah alasannya: Bagian 2

by


Terimakasih untuk Referensi Sepak Bola Pro, Fokus Sepak Bola Pro, NFL.com, Statistik NFL Generasi Berikutnya dan itu proyek nflFastR karena menjadi sumber data yang luar biasa.

Sebelumnya, saya menganalisis penurunan skor NFL baru-baru ini, yang mencapai puncaknya pada tahun 2020 dan selama tiga tahun berturut-turut telah turun kembali ke level yang sekarang lebih rendah dibandingkan tahun 2008.

Saya menunjukkan bahwa penurunan skor yang belum pernah terjadi sebelumnya ini sangat berkorelasi dengan penurunan efisiensi passing, yang tercermin dalam metrik seperti Net Yards per Dropback (NY/d).

Dengan kata lain, skor menurun karena passing semakin buruk. Perhatikan bahwa NY/d pertama kali mencapai puncaknya pada tahun 2018. Tahun itu akan banyak muncul.

Dalam analisis ini, saya akan mendalami data lebih jauh untuk melihat apakah saya dapat menentukan apa yang menyebabkan penurunan kualitas passing. Untuk melakukan itu, saya akan membagi NY/d menjadi dua kategori yang saling eksklusif yang mengukur aspek berbeda dari permainan QB:

  1. Kemampuan Passing – dropback yang diakhiri dengan percobaan passing
  2. Abaikan Frekuensi – dropback yang menyerah pada upaya (misalnya karung, pengacakan)

Untuk analisa kali ini saya hanya akan fokus pada porsi kemampuan passing dan meninggalkan frekuensi pengabaian untuk bagian ke 3.

Yard per Percobaan

Ini berarti saya akan fokus pada porsi NY/h khusus untuk percobaan, yaitu Yards per Attempt (YPA), atau setidaknya versi modifikasinya. Perhitungan saya tentang YPA menghilangkan lemparan dan menambahkan panggilan interferensi passing defensif yang diterima, sehingga nomor saya akan berbeda dari nomor “resmi” (nomor saya lebih baik).

  • YPA = (Passing Yards + PI Yards) / (Percobaan – Throwaways + PI Calls)

Kurva YPA secara keseluruhan terlihat mirip dengan NY/hari, dan hal ini tidak mengejutkan. Namun, terdapat puncak yang jelas pada tahun 2018. Jadi, meskipun skor hanya turun selama 3 tahun, efisiensi upaya operan mulai menurun sebelum tahun tersebut.

Tren YPA sendiri tidak memberi banyak informasi kepada saya, jadi saya perlu mengupas bawangnya lebih jauh lagi. Matematika dasar memberi tahu saya bahwa saya dapat membagi YPA standar menjadi dua komponen, Yard per Penyelesaian dan % Penyelesaian sehingga:

  • Mengoper Yard / Percobaan = (Mengoper Yard / Penyelesaian) * (Penyelesaian / Percobaan )

Oleh karena itu, untuk memahami mengapa YPA menurun, saya perlu memahami bagaimana komponen-komponen tersebut berubah.

Komponen 1: Yard per Penyelesaian

Karena saya menggunakan YPA yang disesuaikan, saya juga akan menyesuaikan Yard per Penyelesaian. Saya bisa melakukan ini hanya dengan menambahkan panggilan PI. Menurut definisinya, barang buangan adalah sesuatu yang tidak lengkap, jadi saya bisa mengabaikannya.

  • Yds / Cmp = (Melewati Yard + PI Yard) / (Cmp + Panggilan PI)

Ini sangat menarik. Jelas, rata-rata penyelesaian berukuran yard telah menjadi lebih pendek selama beberapa waktu. Jadi, hal ini saja tidak dapat menjelaskan mengapa efisiensi meningkat sepanjang tahun 2018 dan kemudian tiba-tiba turun.

Bagan berikutnya membagi yard penyelesaian menjadi Air Yards (kedalaman lintasan) dan Yards After the Catch (YAC) untuk menunjukkan komposisinya dari waktu ke waktu.

Rata-rata YAC berfluktuasi tetapi pada dasarnya datar dalam jangka panjang. Jadi, penyelesaian yang lebih pendek hampir seluruhnya didorong oleh kedalaman lintasan.

Komponen 2: % Penyelesaian

Untuk Cmp %, saya menyertakan penalti PI yang diterima dan mengecualikan pembuangan:

  • Cmp % = (Cmp + Panggilan PI) / (Att – Pembuangan + Panggilan PI)

Tingkat penyelesaian telah meningkat secara dramatis dari waktu ke waktu. Jadi, apakah ini merupakan peningkatan dalam akurasi QB? TIDAK.

Terlalu sering, Cmp% dikaitkan dengan akurasi, padahal belum tentu demikian. Cmp% tidak memperhitungkan kedalaman passing, kedalaman passing, jarak, posisi lapangan, dll., yang semuanya merupakan variabel di luar akurasi yang akan memengaruhi hasil.

Oleh karena itu, saya akan memasukkan % Penyelesaian yang Diharapkan, yang merupakan ukuran yang menghitung kemungkinan kelulusan dengan mempertimbangkan variabel-variabel yang diketahui yang mempengaruhinya.

Kurva tingkat penyelesaian yang diharapkan sebagian besar meniru tingkat penyelesaian aktual, yang berarti variabel lainnya daripada akurasi sebagian besar menyebabkan perubahan pada Cmp% seiring waktu. Dengan kata lain, QB tidak menjadi lebih akurat hingga tahun 2018, mereka hanya memberikan peluang yang lebih tinggi.

Setelah tahun 2018, % penyelesaian yang diharapkan mendatar dan % penyelesaian aktual juga mendatar.

Dampak Gabungan

Jadi, sekarang saya tahu pengemudi memiliki kedalaman passing dan probabilitas penyelesaian dan ketika digabungkan, tren tersebut sepenuhnya menjelaskan penurunan efisiensi secara tiba-tiba.

Sepanjang tahun 2018, QB melakukan lemparan dengan probabilitas yang semakin tinggi, sehingga hilangnya jarak yard dari kedalaman penyelesaian yang lebih pendek dapat diimbangi dengan penyelesaian tambahan, sehingga meningkatkan efisiensi.

Namun, setelah tahun 2018, kedalaman penyelesaian terus menurun, tapi bukan dari kemungkinan lemparan yang lebih tinggi. Jadi, tidak ada penyelesaian tambahan untuk menutupi defisit ukuran yard dan YPA turun.

Jadi, satu-satunya misteri nyata di sini adalah, mengingat lemparan yang lebih pendek setelah tahun 2018, mengapa kemungkinan penyelesaian tidak meningkat? Sayangnya, rumus pasti untuk probabilitas penyelesaian adalah algoritme pembelajaran mesin kotak hitam yang melihat beberapa variabel secara bersamaan, jadi saya tidak dapat menunjukkan perhitungan spesifiknya, namun saya dapat memberikan beberapa contoh variabel yang digunakan dan menunjukkan trennya.

Meskipun kedalaman merupakan pendorong utama kemungkinan penyelesaian, variabel lain seperti lokasi lintasan juga berperan. Bahkan ketika memperhitungkan kedalaman, lintasan di tengah secara historis menghasilkan tingkat penyelesaian 2,5% lebih tinggi dibandingkan dengan lintasan di luar angka tersebut. Namun, QB telah melakukan lemparan ke tengah lapangan dengan kecepatan yang jauh lebih rendah akhir-akhir ini.

Turun & jarak juga berpengaruh. Berikut adalah tabel yang menunjukkan tingkat penyelesaian historis untuk penurunan dengan jarak <= 10 yard lagi.

Lemparan yang dilakukan dengan sisa 10 yard pada down pertama atau kedua mewakili 48,6% dari semua upaya operan sejak 2009. Operan tersebut memiliki tingkat penyelesaian yang lebih tinggi, tetapi pelanggaran menghasilkan lebih sedikit lemparan, yang mengubah profil passing liga ke arah lemparan dengan probabilitas yang lebih rendah.

Ada perubahan signifikan pada variabel passing lainnya juga, tapi apa pun kombinasi pembalapnya, intinya adalah YPA terjatuh karena passing telah mengorbankan kedalaman untuk kualitas lemparan yang lebih rendah.

RINGKASAN

Apakah itu berarti saya mengatakan QB menjadi lebih buruk? Dalam beberapa hal, ya. Namun, pendorong awal penurunan passing sejak tahun 2020 bukanlah QB itu sendiri, melainkan adaptasi pertahanan.

Sebagian besar pertahanan telah mengubah taktik mereka menuju cakupan zona yang lebih luas dengan dua tingkat keamanan yang tinggi. Menurut artikel New York Times tahun 2022 (penekanan saya ditambahkan):

Salah satu faktor besarnya adalah bahwa pertahanan telah mengubah skema cakupan mereka, terutama dengan menggunakan dua pengaman tinggi, untuk melawan pelanggaran yang berpusat pada umpan yang mendorong skor tinggi tersebut. Strategi mereka ditujukan untuk mencegah umpan-umpan dalam yang dapat membalikkan keadaan dan mengekspos tim yang tidak bisa menguasai bola atau menjaga drive tetap hidup dengan lemparan yang lebih pendek.

“Saya pikir hal terbesarnya adalah mencoba menghilangkan permainan eksplosif itu,” kata Pelatih Jets Robert Saleh bulan lalu dalam konferensi pers. “Dan jika Anda melakukan itu, Anda membuat tim memainkan 10 pertandingan berulang-ulang, itu sangat sulit dilakukan, memainkannya terus menerus.”

Pendekatan ini berhasil. Tingkat permainan operan eksplosif menurun dan QB tidak mendapatkan pukulan pertama dengan lengannya, sehingga drive lebih sering terhenti.

Di Bagian 1, saya menyebutkan betapa efisiensi terburu-buru akhir-akhir ini tidak pernah sebaik ini, mencetak rekor dalam tingkat keberhasilan terburu-buru. Ya, itu karena pertahanan terjual habis untuk menghentikan umpan dalam dengan kebobolan dan menantang QB untuk mengalahkan mereka di bawahnya. Sayangnya untuk pelanggaran, QB belum melawan perubahan pertahanan.

Cara untuk mengalahkan pertahanan jenis ini adalah dengan mengatur waktu dan menemukan orang terbuka di bawahnya, sering kali di tengah lapangan di antara pengaman yang dijatuhkan. Itu adalah keahlian yang dimiliki oleh para pelintas saku, namun kelompok QB baru tidak dapat melakukannya karena mereka berjuang untuk melewati perkembangan mereka. Selama 3 tahun terakhir, pengumpan membutuhkan waktu yang semakin lama untuk melakukan lemparan yang semakin pendek dan semakin tidak efisien.

Itu adalah gambaran numerik orang yang lewat yang tidak dapat menemukan receiver yang terbuka.

Menurut saya, semua ini adalah akibat langsung dari keluarnya QB dari perguruan tinggi yang lebih fokus pada atletik daripada pemain yang unggul dalam passing. Seperti yang dikatakan oleh Chris Shepherd kita:

“Orang-orang yang atletis jarang harus belajar untuk maju melalui membaca, mereka bisa lepas landas ketika #1 tidak ada. Pelatih perguruan tinggi mereka tidak terlalu peduli karena tujuan mereka adalah memenangkan pertandingan, bukan mempersiapkan pemain untuk wajib militer. Jika mereka melakukan keduanya, bagus, tetapi mereka harus menang untuk mempertahankan pekerjaan mereka. Jadi, para pelatih perguruan tinggi menilai atletis pada posisi yang belum pernah ada sebelumnya dan para atlet sering kali tidak perlu belajar membaca/menjadi QB.”

Saya berhati-hati dalam “menjalankan QB” karena alasan ini. Jika Anda dapat mengambil pengumpan yang hebat dan menambahkan kemampuan berlari, baguslah, saya akan melakukannya kapan saja (Mahomes). Namun bukan itu yang terjadi. Sebaliknya, kami memiliki QB yang merupakan pelari hebat, namun bukan pengumpan hebat. Mereka dapat melakukan lemparan dalam-dalam, namun mereka tidak dapat secara konsisten menggerakkan rantai dan pertahanan menjadi bijaksana.

Mungkin QB ini akan belajar menjadi pelintas yang lebih baik dan masalahnya akan hilang. Mungkin. Atau mungkin jika alatmu hanya palu, maka semuanya hanyalah paku. Saya akan mendalami hal ini lebih lanjut ketika saya membahas upaya yang ditinggalkan di bagian 3.



Source link

Leave a Comment