Alltimers, NBA

Are you biased?

Über verzerrte Wahrnehmung und Objektivität in der NBA
© Erik Drost, CC BY 2.0

Wer einige Zeit in der englischsprachigen NBA-Foren- oder Social Media-Landschaft verbracht hat, wird sicher öfter die Anschuldigung gelesen haben, einer der Beteiligten sei ‚biased‘ zugunsten seines Teams oder eines bestimmten Spielers. Wer ohne Rücksicht auf Argumente, Statistiken und neutrale Meinungen sein Team verteidigt, muss sich zu Recht mit diesem Vorwurf auseinandersetzen. Die wohl beste Übersetzung ist ‚Voreingenommenheit‘ oder ‚Befangenheit‘ (bzw. die entsprechenden Verbformen), was recht gut die Situation bei vielen Prognosen oder Tradevorschlägen beschreibt. Allerdings weist das Wort ‚bias‘ eine weitere Dimension auf, die keine der deutschen Versionen wirklich mitbringt: Die als ‚cognitive bias‘ (oder zu Deutsch ziemlich sperrig als ‚kognitive Verzerrung‘) bezeichneten unbewussten Wahrnehmungs- oder Denkfehler. Auch die gibt es in der NBA zu Genüge, wie einige Beispiele zeigen.

Wer trotz dieses kleinen Ausflugs in Richtung Sprachwissenschaften und Psychologie noch weiterliest, wird hoffentlich vor einem Blick auf die NBA noch einen Exkurs in die Geschichte mitmachen, der diese Phänomene hervorragend erklärt. Im Zweiten Weltkrieg versuchte die britische Air Force, die Schäden an aus dem Luftkrieg mit NS-Deutschland zurückkehrenden Flugzeugen zu untersuchen. Dafür verzeichneten sie anhand aller verfügbaren Maschinen die Stellen, an denen sich die Einschüsse häuften. Der naheliegende Vorschlag: An diesen Bauteilen sollte zusätzliche Panzerung eingebaut werden. So weit, so vermeintlich logisch – aber tatsächlich ist das genaue Gegenteil sinnvoll. Ein Statistiker wies zu Recht darauf hin, dass nur solche Flugzeuge zur Untersuchung genutzt werden konnten, die von ihren Missionen wieder zurückkamen. Anders gesagt mussten sie Einschüsse an vergleichsweise unkritischen Bauteilen erhalten haben, denn sonst wären sie abgestürzt. Dieses Phänomen nennt sich schlüssigerweise Survivorship Bias.


Spätestens jetzt stellt sich die Frage, was psychologische, militärgeschichtliche und statistische Überlegungen mit der NBA zu tun haben. Natürlich geht es hier normal nicht um Leben und Tod, trotzdem gibt es im übertragenen Sinn mehrere Beispiele. Eine erste Antwort gibt Hannes Becker, der eben genau diese Survivorship Bias in einer Antwort auf den Mathematikprofessor und NBA-Analysten Steve Shea monierte. Konkret ging es um die Wurfeffizienz im Catch and Shoot beziehungsweise Pull Up, unterschieden nach Zwei- und Dreipunktwürfen. Die (implizite) These Sheas: Selbst Pull Up-Dreier sind noch besser als Catch and Shoot- Mitteldistanzwürfe, weil letztere NBA-weit einen niedrigeren Points per Possession-Wert aufweisen (0,86 zu 0,98). Beckers Argument lässt sich auf die Frage herunterbrechen, wer in der NBA überhaupt (viele) Pull Up-Distanzwürfe nimmt. Auch ohne einen Blick in die Tracking-Statistiken ist die Vermutung sehr naheliegend, dass ein Großteil der Dreipunktwürfe aus dem Dribbling von den besten Distanzschützen der Liga stammen – alle anderen müssten damit rechnen, nach einem solchen Wurf sofort vom Feld genommen zu werden. Tatsächlich sind bei den Pull Up 3PA auch die üblichen Verdächtigen an den ersten Positionen: James Harden, Stephen Curry und Russell Westbrook, danach folgen nur noch vier weitere Spieler – alle Playmaker – mit mindestens 4 Pull up-3PA/G. Allerdings gibt es insgesamt nicht einmal 90 Spieler, die durchschnittlich überhaupt einen solchen Wurf pro Spiel nehmen. Erweitert man die Statistik auf alle Pull Up-Versuche, weisen etwa 230 Spieler mindestens einen Wurf pro Spiel auf. Selbst Andre Drummond fällt mit 0,8 Versuchen (und einer Trefferquote von 26,9%) nur knapp aus dem Rahmen. In anderen Worten: Während vor allem die besten Werfer 3P-Pull Ups nehmen, entstehen 2P-Pull Ups zwangsläufig auch für alle anderen Spieler.

Dieser Hinweis auf Survivorship Bias ist alles andere als ein Einzelfall. Ein anderes Beispiel findet sich in einem etwas älteren Draftprofil: Julius Randles vergleichsweise schlechtes Größe:Wingspan-Verhältnis ließ Jonathan Tjarks Überlegungen aufstellen, welche Spieler sich trotz ähnlicher Probleme in der Liga etablieren konnten. Nur Thad Young, Blake Griffin und Kevin Love fielen für ihn in diese Kategorie. Entsprechend äußerte Tjarks die Überlegung, dass man hier keine Bestätigung für mögliche NBA-Karriere mit dieser Wingspan sehen solle – sondern vielmehr ein ‚trotz‘ einzufügen wäre. Bei Love und Griffin erscheint dies angesichts ihrer Skillsets besonders offensichtlich, Young fällt aufgrund seines Flügel-Profils etwas aus dem Rahmen. Obwohl die These somit relativ logisch erscheint, wäre zu hinterfragen, ob sie tatsächlich als Survivorship Bias beschrieben werden sollte. Vermutlich wäre zumindest auf Deutsch die sprichwörtliche Ausnahme, die die Regel bestätigt, hier zutreffender.


Allerdings gibt es noch diverse weitere Beispiele für die Anwendung von kognitiver Verzerrung auf Sport im Allgemeinen und die NBA im Speziellen. Ein typisches Phänomen hat sogar seinen Ursprung im Basketball, das der ‚hot hand‘. Die Annahme, dass Spieler nach einigen erfolgreichen Versuchen ‚heißlaufen‘ und künftige Würfe umso besser treffen, scheint sich allerdings statistisch in den meisten Fällen nicht zu bestätigen. Das heißt: Wer den letzten Wurf getroffen hat, erhöht normalerweise die prozentuale Chance auf Punkte im nächsten Versuch nicht gegenüber dem Fall, dass er nicht getroffen hätte. Trotzdem ist im NBA-Alltag häufig davon die Rede – wie oft wird beispielsweise gefordert, dem im laufenden Spiel erfolgreichsten Akteur den Ball wieder in die ‚heiße‘ Hand zu geben? Allerdings ist dieser Vorschlag zumindest insofern gerechtfertigt, da ‚hot hand‘ nicht behauptet, es gäbe keine natürlichen oder von außen beeinflussten Schwankungen in der Tagesform. Außer den offensichtlichen wie etwa Heim- gegen Auswärtsspiele oder Verletzungsproblemen ist hier vor allem das Sonntagmorgen-Phänomen bekannt: Einige Spieler bleiben gerade in den früher angesetzten Spielen, die fast immer Sonntags stattfinden, unter ihren Möglichkeiten. Die Ursachenforschung könnte entweder im Schlafrhythmus der Betroffenen liegen, besonders wenn Ost-West-Zeitunterschiede miteinbezogen werden – oder mit den vorangegangenen Nächten. J. R. Smith ist ein bekanntes Beispiel für einen Spieler, der sonntags deutlich schlechter trifft…

Ein weiteres Phänomen mit einer Basketball-relevanten Erklärung ist Omission Bias oder zu Deutsch der Unterlassungseffekt. Damit ist gemeint, dass das Unterlassen einer Handlung als weniger schädlich erachtet wird als eine ausgeführte Aktion. Was so recht abstrakt klingt, wird am Beispiel schnell deutlich: Schiedsrichter tendieren in den letzten Spielminuten stark dazu, in kritischen Situationen lieber nicht ins Spiel einzugreifen. Diese auch statistisch untermauerte These würden die meisten NBA-Fans wohl aus eigener Erfahrung sofort bestätigen. Allerdings endet das Problem mit dieser Beobachtung nicht: Aus der allgemeinen Wahrnehmung ergibt sich gewissermaßen eine indirekte Handlungsempfehlung für Referees, selbst wenn sie sich der Problematik bewusst sind. Denn logischerweise werden durch Omission Bias aktive Fehlentscheidungen von außen deutlich stärker wahrgenommen als passive. Das gilt in der NBA etwa für das League Office, die Franchises und Fans. Sprich: Wer sich gegen den Trend stellt, riskiert schlechtere Bewertungen und damit Nachteile für die eigene Karriere. Somit verstärkt sich der Unterlassungseffekt praktisch vermutlich selbst.

Darüber hinaus ist bei einem Blick auf die Liste (knapp und übersichtlich auch hier) möglicher Verzerrungen klar, dass viele weitere auf die NBA zutreffen können. Hindsight Bias ist vermutlich die häufigste Falle bei der Evaluation von Draft-Busts und Steals. Outcome Bias trifft beispielsweise auf Meisterschaftsteams zu – im Zweifel gilt in der NBA gerne das Prinzip ‚wer gewinnt, hat Recht‘. Dass alle Beobachter besonders die Zahlen wahrnehmen, die ihrer vorgefassten Meinung entsprechen, ist ohnehin keine Überraschung. Confirmation Bias ist die Form, die am nächsten an dem bereits angesprochenen Diskussionsvorwurf liegt, einer der Beteiligten sei ‚biased‘.


Die logische Frage angesichts dieser Fallen für die eigene Wahrnehmung ist, wie sie zu umgehen sind. Einerseits verdeutlichen diese Beispiele, dass auch scheinbar naheliegende Überlegungen oder Daten-Interpretationen innere Widersprüche aufweisen können. Andererseits verdeutlicht die Vielfalt verschiedener Bias-Kategorien, dass man vermutlich nie alle Fallen umgehen können wird. Welche Erkenntnis lässt sich trotzdem aus diesen (laien-)psychologischen Überlegungen mitnehmen? Natürlich sollte man hinterfragen, ob die eigene Meinung von solchen Faktoren beeinflusst wird, wichtiger ist aber vermutlich eine andere Folgerung: Objektivität ist praktisch nicht zu erreichen. Jeder Beobachter bringt verschiedene Standpunkte, Vorprägungen und unterschiedliches Wissen mit, von denen sich niemand ganz lösen kann. Die Annäherung an möglichst unparteiische, nicht von Vorurteilen und Verzerrungen geprägte Urteile muss natürlich trotzdem das Ziel sein.

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2 comments

  1. Coach K

    Sehr interessant geschrieben, auch wenn das Phänomen auf alles übertragbar ist.

    Gute Arbeit.


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