Advanced Stats, NBA

Wie misst man individuelle Defense? Ein neuer Versuch

OPA: Opponent Points Averted

Wie wir alle wissen, ist das Messen individueller Defense noch immer die wohl größte Schwachstelle existierender Basketball-Statistiken. Obwohl inzwischen jede Bewegung von Spielern und Ball zu jedem Zeitpunkt mit Kameras verfolgt und in Daten umgewandelt wird, ist eine Kombination aus Eye Test, Boxscore-Statistiken (wie Blocks und Steals), On/Off-Zahlen und SportVU-Daten (z.B. der zugelassenen Feldwurfquote am Ring) weiterhin die einzige Möglichkeit, die Leistung eines Verteidigers in der NBA zumindest ansatzweise zu bewerten.

Dennoch hat die Suche nach dem “heiligen Gral”, einer Metrik, die den (defensiven) Einfluss eines Spielers in einer einzigen Zahl abbilden kann, zahlreiche wertvolle Statistiken hervorgebracht. Hier soll ein weiterer, wenn auch womöglich dilettantischer, Versuch gestartet werden. Das Ziel ist klar: Die Metrik soll sich ausschließlich aus öffentlich verfügbaren Daten zusammensetzen und leicht nachzuvollziehen, also mathematisch unkompliziert sein – und trotzdem ein möglichst detailliertes Abbild individueller Defense liefern.

Der Ausgangspunkt ist eine simple Frage: Wie viele gegnerische Punkte verhindert ein Spieler mit seiner defensiven Leistung? Um diese verhinderten Punkte (“Opponent Points Averted”, OPA) zu messen, müssen zwei Teilfragen beantwortet werden: Wie viele Punkte ist ein gegnerischer Ballbesitz wert? Und wie können Verteidiger diesen Wert verringern und somit Punkte verhindern?

Die erste Frage ist relativ leicht zu beantworten. Als Wert eines Angriffs wird die durchschnittliche Punktzahl angenommen, die NBA-Teams pro Ballbesitz erzielen – 1,088 Punkte während der regulären Saison 2016/17. Die zweite erfordert eine deutlich ausführlichere Antwort, da Verteidiger einen Angriff auf unterschiedlichste Arten (1) beenden oder dessen durchschnittlichen Wert (2) verringern oder (3) erhöhen können.

1) Wie beendet man einen Angriff?

Der offensichtlichste Weg, einen Angriff zu beenden, ist es, dem Gegner den Ball zu entreißen. Daher wird Steals der Wert einer ganzen Possession zugeschrieben (in der vergangenen Saison also 1,088 “verhinderte” Punkte). Auf ähnliche Weise scheinen Blocks den gegnerischen Angriff zu beenden. Allerdings haben Blocks, die nicht bei der Defense, sondern im Aus oder erneut beim Gegner landen, natürlich einen geringeren Wert.

Zumindest nehmen sie jedoch Zeit von der Shot Clock und zwingen die gegnerische Offense, in der geringeren verbleibenden Zeit einen neuen Angriff zu starten. Da solche “späteren” Würfe in der NBA deutlich seltener zum Erfolg führen, wird diesen Blocks zumindest der Unterschied zwischen der durchschnittlichen Trefferquote “früher” (mit 15-22 Sekunden auf der Shot Clock; 55,6 Prozent eFG%) und “später” Wurfversuche (mit 0-7 Sekunden auf der Shot Clock; 44,6 Prozent eFG%) gutgeschrieben [Anmerkung: Diese Unterscheidung ist noch nicht Teil der hier dargestellten vorläufigen Daten und soll in einer späteren Version implementiert werden].

Das häufigste Ende offensiver Possessions sind Defensiv-Rebounds. Im Rahmen von Russell Westbrooks Triple-Double-Saison wurde deren Wert in zahlreichen Artikeln untersucht. Während ihr Nutzen für die Offensive der Oklahoma City Thunder klar erkennbar ist, scheint der defensive Wert eines Großteils dieser Rebounds fraglich. Obwohl es für ein Team keine Rolle spielt, auf welche Weise sie eingesammelt werden, ist die tatsächliche defensive “Leistung” eines Spielers, der – oft nur dank seiner ausboxenden Mitspieler oder durch puren Zufall – einen Uncontested Defensive Rebound ergattert, vergleichsweise gering.

Daher wertet OPA lediglich Contested Defensive Rebounds als Aktionen, die einen gegnerischen Angriff beenden. Natürlich entsteht dadurch eine Verzerrung, die allerdings weniger gravierend ist, als das “Belohnen” von Uncontested Rebounds. Weitere Aktionen, die eine (potenzielle) offensive Possession beenden und daher die entsprechende Punktzahl verhindern, sind gezogene Offensivfouls und erkämpfte Loose Balls.

2) Wie verringert man den Wert eines Angriffs?

Die offensichtlichste Möglichkeit, den Wert eines Angriffs zu verringern, ist es, den Gegner beim Wurf zu stören und damit dessen Trefferquote zu verschlechtern. Obwohl das effektive Verteidigen eines Wurfes nur schwer messbar und die Trackingdaten der NBA diesbezüglich sehr fehlerbehaftet sind, zeichnet der Blick auf die Wurfquoten der vergangenen Saison ein klares Bild. Sowohl die durchschnittlichen Wurfquoten aus dem Zweipunktbereich und aus der Distanz als auch die durchschnittliche effektive Feldwurfquote (eFG%) steigen an, wenn die Defense dem Werfer “mehr Platz” lässt.

Daher scheint es angemessen, Verteidiger schon dafür zu belohnen, sich ganz einfach in der Nähe eines Werfers zu befinden. In der regulären Saison 2016/17 war die eFG% von (nach der Definition von SportVU) “verteidigten” Würfen im Durchschnitt 4,47 Prozent niedriger als bei “unverteidigten” Würfen. Entsprechend wird angenommen, dass das Verteidigen eines Wurfes dessen Wert um genau diesen Anteil verringert und folglich 0,047 * 1,088 = 0,051 gegnerische Punkte verhindert.

Allerdings gibt es selbstverständlich Unterschiede in der Art und Weise, wie ein Spieler Würfe verteidigt. Gerade kleine und defensivschwache Spieler werden von der gegnerischen Offense oft immer wieder attackiert und könnten daher zu Unrecht für die von ihnen verteidigten Würfe belohnt werden. Um dieser Tatsache Rechnung zu tragen, bezieht OPA auch die von SportVU erhobene Defended FG% Difference mit ein (den Unterschied zwischen der FG%, die ein Verteidiger seinen Gegenspielern “erlaubt”, und deren durchschnittlicher FG%). So verringert ein Verteidiger den Wert eines Angriffs nicht nur durch seine bloße Anwesenheit, sondern durch seinen “Effekt” auf die Effizienz des gegnerischen Offensivspielers.

Erlaubt ein Spieler seinem Gegner sogar eine überdurchschnittliche Wurfquote – z.B. aufgrund fehlender Größe oder der Tatsache, dass er sich nur zufällig in der Nähe des Schützen aufhält, ohne diesen aber aktiv beim Wurf zu stören – so kann er den Wert eines Angriffs auch erhöhen und somit zusätzliche gegnerische Punkte erlauben, anstatt sie zu verhindern.

Eine weitere Möglichkeit, den durchschnittlichen Wert einer offensiven Possession zu reduzieren, sind Deflections. Ähnlich wie Blocks, die an den Gegner zurückgehen, beenden sie den gegnerischen Angriff zwar nicht, stören aber zumindest den Fluß der Offense und nehmen Zeit von der Shotclock. Folglich wird ihnen derselbe defensive Wert von 0,051 verhinderten Punkten (für die reguläre Saison 2016/17) zugeschrieben.

3) Wie erhöht man den Wert eines Angriffs?

Begeht ein Verteidiger ein Foul, erhöht er den durchschnittlich zu erwartenden Wert des gegnerischen Angriffs (z.B. durch ein Foul beim Wurf) oder gibt der Offense sogar eine zusätzliche Possession (z.B. durch ein Clear Path Foul). Ein Foul bei Wurf beendet zwar im Regelfall den Angriff (und verhindert damit 1,088 Punkte), eröffnet dem Gegner dabei jedoch eine noch effizientere Möglichkeit zu scoren – den Gang an die Freiwurflinie.

In der regulären Saison 2016/17 trafen NBA-Spieler durchschnittlich 77,2 Prozent ihrer Freiwürfe. Entsprechend sollten einem Verteidiger für jeden verursachten Freiwurf 0,772 “verhinderte” Punkte abgezogen werden. In der hier dargestellten vorläufigen Version von OPA wird jedoch noch nicht zwischen Fouls an Zweier- und Dreierschützen unterschieden, was den größeren negativen Wert der letztgenannten unterschätzt. Außerdem gibt es (soweit ich weiß) aktuell noch keine Möglichkeit, zwischen “unnötigen” und “klugen” Fouls – die z.B. einen Korbleger eines schwachen Freiwerfers verhindern – zu unterscheiden.

Auch Turnover können, obwohl sie grundsätzlich der Offense zugeordnet werden, einen Einfluss auf die Verteidigung eines Teams haben. Insbesondere Live-Ball-Turnover erhöhen die offensive Effizienz des Gegners deutlich und werden daher in die Berechnung von OPA einbezogen. In der abgelaufenen Saison ließen NBA-Teams nach einem solchen Ballverlust im Durchschnitt 1,23 gegnerische Punkte zu – deutlich mehr als die durchschnittlichen 1,088 Punkte pro Angriff. Um Spieler, die eine größere Last im Spielaufbau tragen, nicht übermäßig zu “bestrafen”, wird der negative Wert dieser Turnover jedoch für deren Usage- und Assist-Raten korrigiert.

4) Abseits des Boxscores: On/Off-Defensivratings

Natürlich beinhaltet individuelle Verteidigung weit mehr als diese zählbaren Statistiken. Viele defensive Leistungen sind selbst mithilfe von SportVU-Trackingdaten kaum messbar. Erfüllt ein Verteidiger seine Aufgabe beispielsweise so gut, dass sein Gegenspieler nicht einmal zum Wurfversuch kommt, hat dies auf die oben beschriebenen Zahlen keinerlei Auswirkung. Daher versuche ich, sie um den Einfluss eines Spielers auf die defensive Effizienz seines Teams zu erweitern: den “Individual Defensive Impact” (IDI). Dazu betrachte ich das On/Off-Defensivrating des Spielers – die zugelassenen Punkte je 100 Team-Possessions während ein Spieler auf dem Platz steht gegenüber dem Wert, den sein Team ohne ihn zulässt – und korrigiere es für die defensive “Qualität” seiner Mitspieler.

Angenommen, ein Team wechselt stets seine komplette Starting Five aus und ein. Das Defensivrating der Starter ist dabei fünf Punkte besser als das der Bank-Lineup, statt 105 lassen sie lediglich 100 Punkte pro 100 Ballbesitzen zu. Da sie ihre gesamten Minuten gemeinsam auf dem Feld stehen, wird davon ausgegangen, dass jeder der fünf Starter für ein Fünftel dieser Verbesserung verantwortlich ist und dementsprechend einen Punkt pro 100 Possessions “verhindert”. Wie nahezu jede Statistik bringt diese Annahme natürlich zahlreiche Probleme mit sich – nicht zuletzt die Tatsache, dass die Qualität der jeweiligen Gegenspieler ignoriert wird. Um die Berechnung leichter nachvollziehbar zu machen, soll dennoch auf ein komplexeres Regularized Adjusted Plus-Minus (RAPM) verzichtet werden.

5) Dreierquoten: Kampf dem Zufall

Die überraschend schwachen Defensivstatistiken des zweimaligen Defensive Player of the Year Kawhi Leonard sorgten in der vergangenen Saison für einiges Rätselraten. Auf der Suche nach der Ursache stießen mehrere Analysen insbesondere auf eine Erkenntnis: den großen Einfluss der gegnerischen Dreierquoten auf die On/Off-Statistiken von Verteidigern. Die Treffsicherheit aus der Distanz scheint jedoch weitgehend unabhängig von individueller Defense und damit für einzelne Verteidiger vor allem eine Frage von Glück oder Pech zu sein. Darunter litt Leonard während der regulären Saison 2016/17 wie kein zweiter NBA-Spieler. In seinen Minuten trafen die Gegner der San Antonio Spurs starke 37,6 Prozent ihrer Dreier. Sobald er auf der Bank saß, waren es nur noch katastrophale 29,2 Prozent.

Um diese Verzerrung zu korrigieren, werden alle Dreier auf die ligaweit durchschnittliche Trefferquote umgerechnet. Ein Beispiel: Spieler A hat ein Defensivrating von 110, sein Team lässt mit ihm also 110 Punkte je 100 Ballbesitze zu. Dabei nehmen gegnerische Teams durchschnittlich 40 Dreier, von denen sie 50 Prozent treffen und damit 60 Punkte erzielen. Spieler B legt ein beeindruckendes Defensivrating von 90 auf, wobei die Gegner lediglich 25 Prozent ihrer 60 Wurfversuche aus der Distanz versenken (45 Punkte). Die durchschnittliche 3P% der gesamten Liga liegt bei 40 Prozent. Der zu erwartende Wert von 40 Distanzwürfen liegt also bei lediglich 48 Punkten, wodurch das Defensivrating von Spieler A auf 110 – (60-48) = 98 Punkte sinken würde. Hätten die Gegner des Teams von Spieler B ihre 60 Dreierversuche durchschnittlich gut getroffen (und somit 72 Punkte erzielt), läge sein Wert dagegen bei 90 – (45-72) = 117. In diesem extremen Beispiel scheint Spieler As Team in dessen Minuten auf dem Feld also – abgesehen von dessen enormem “Pech” mit der gegnerischen Treffsicherheit von jenseits der Dreierlinie – defensiv sogar effizienter zu sein als das Team von Spieler B.

6) Die Formel

Boxscore Opponent Points Averted (BoxOPA) =

League Avg PPP * (Contested DRB + STL + BLK + Offensive Fouls Drawn + Loose Balls Recovered + Defended FGA * (League Avg Uncontested eFG% – League Avg Contested eFG% – Defended FG% Difference) – Loose Ball Fouls + Shooting Fouls)
– Live-Ball Turnovers * (1 – (Usage   Rate + Assist Percentage) / 2) * (League Avg PPP after LBT – League Avg PPP)
– League Avg FT%(2 * (Flagrant + Clear Path + Shooting Fouls) + Technical + Def. 3 Sec.)

Teammates’ Defensive Impact (TDI) =

Individual Defensive Impact (IDI) = On-Off DRtg – Teammates’ Defensive Impact (TDI)

Opponent Points Averted (OPA) = ( Boxscore OPA – IDI ) / 2

7) Ergebnisse

Werfen wir nun einen Blick auf die Ergebnisse und wagen einen Vergleich mit den am häufigsten genutzten existierenden Metriken (Defensive) Real Plus-Minus, (Defensive) Box Plus-Minus und (Defensive) Win Shares. Um eine ausreichend große Stichprobe zu garantieren, sollen hier zunächst die Daten der regulären Saison 2016/17 genutzt werden. Eine Analyse zur laufenden Saison wird (hoffentlich) bald folgen.

Den Anfang machen dir Boxscore-basierten Zahlen (BoxOPA). Wenig überraschend scheinen Big Men den mit Abstand größten defensiven Beitrag zu leisten. Unter 349 NBA-Spielern mit mindestens 1.000 gespielten Possessions findet sich mit Milwaukees Giannis Antetokounmpo der “beste” Flügelspieler erst auf Platz zwölf wieder, der erste Guard ist der ehemalige Rookie of the Year Michael Carter-Williams auf Rang 18. Den Spitzenwert erreicht 76ers-Rookie Joel Embiid. Sein BoxOPA von 13,84 “verhinderten” Punkten pro 100 Ballbesitze beschert ihm einen klaren Vorsprung vor Anthony Davis (11,9) und Draymond Green (11,82).

 

Im Durchschnitt liegt das BoxOPA von Big Men bei 7,15, während Wings 5,34 und Guards 4,71 Punkte pro 100 Ballbesitze “verhindern”. Der Blick auf die “besten” und “schlechtesten” Verteidiger auf jeder Position scheint den Eye-Test im Großen und Ganzen zu bestätigen. Defensivanker wie Embiid, Green oder Rudy Gobert finden sich ebenso an der Spitze wie Antetokounmpo, Robert Covington oder Kawhi Leonard. Abgesehen von Carter-Williams, dessen Platzierung zunächst überrascht, wird auch die Top-10 der Guards von der defensiven Elite – u.a. Patrick Beverley, John Wall, Mike Conley, Danny Green und Chris Paul – geprägt.

Beim Vergleich mit Defensive Win Shares macht sich vor allem der Umgang mit Uncontested Rebounds bemerkbar. Spieler, die insbesondere als starke Defensivrebounder bekannt sind, werden durch BoxOPA tendenziell schlechter bewertet. Mit Andre Drummond, Hassan Whiteside, Dwight Howard, Pau Gasol oder Russell Westbrook finden sich einige der “besten” Rebounder der NBA unter den deutlichsten Ausreißern (links von der Regressionsgeraden in der folgenden Abbildung; durch Berührung der Datenpunkte mit dem Cursor werden Spielernamen und Werte angezeigt). Insgesamt ist die Korrelation zwischen beiden Metriken dennoch relativ stark (R2 = 0.55).

Noch etwas stärker korreliert BoxOPA in der regulären Saison 2016/17 mit Defensive Box Plus-Minus (R2 = 0.61).

Erweitert man die Boxscore-Zahlen um den Individual Defensive Impact (IDI) der Spieler, bleibt Joel Embiids Platz an der Spitze unangetastet, ein anderer defensiver Star rutscht dagegen deutlich ab. Kawhi Leonard, dessen San Antonio Spurs mit ihm pro 100 Ballbesitze ganze 8,6 Punkte mehr als ohne ihn zuließen, rutscht von Platz 28 (Platz 6 bei den Flügelspielern) auf Platz 307 von 349 NBA-Spielern ab. Wie oben beschrieben lässt sich ein beträchtlicher Teil dieses Absturzes durch die Dreierquoten der Spurs-Gegner erklären. Diese trafen in Leonards Spielminuten 8,4 Prozent besser aus der Distanz, als wenn der ehemalige DPOY auf der Bank Platz nahm, bei keinem anderen Spieler war der Unterschied in der vergangenen Saison größer. Hätte San Antonio zu jeder Zeit den Ligaschnitt von 35,8 Prozent getroffener Dreier erlaubt, läge sein On/Off-Defensivrating bei nur noch +1,8 – eine enorme Verbesserung von 6,8 Punkten. Am anderen Ende des Spektrums steht Anthony Davis, dessen Pelicans mit ihm auf dem Feld nur 33,5 Prozent aus der Distanz zuließen. Korrigiert man für dieses “Glück”, sinkt Davis’ OPA vom drittbesten Wert der NBA auf Rang 15.

Mit dieser Anpassung verbessert sich auch die Korrelation zwischen OPA und Jeremias Engelmanns Defensive Real Plus-Minus (R2 = 0.71). Dabei bleibt Joel Embiid weiter ein OPA-“Liebling”, ebenso wie u.a. Giannis Antetokounmpo, Michael Kidd-Gilchrist und Nerlens Noel.

Abschließend folgt eine Tabelle mit den vollständigen Ergebnissen für die reguläre Saison 2016/17.

Daten von stats.nba.com, basketball-reference.com, nbawowy.com, inpredictable.com, and nbaminer.com. Besonderer Dank gilt nbawowy.com-Gründer Evan Zamir (@thecity2 auf Twitter), der einige seiner Daten zur Verfügung gestellt hat. Ich freue mich über (positives und negatives) Feedback oder Fragen hier im Forum oder über Twitter (@SimonsHoops). Ein Artikel mit Daten zur Saison 2017/18 wird so bald wie möglich auf go-to-guys.de veröffentlicht.

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