第二部分
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这是我们关于如何有效抵御偏见、防止落入常见陷阱中的研究文章第三部分。
——The Box and One，2021年12月10日
上周，我们深入探讨了《Business Review》在NBA选秀推特账号上发布的图表，内容是关于选秀评估存在的偏见以及如何防止问题发生。前文谈及了第1至10种偏见，并举出相关事例，同时提出相应对策警示球探在考察时如何避免落入此类陷阱。
我们将继续讨论图表中剩余10种偏见类型。其中部分可能有些言过其实，发生的概率远低于之前10种，然而不论怎样，讨论理解这些偏见仍是非常重要的。
阅读本篇文章之前，建议尚未阅读之前部分的读者可以先去了解一下，并对应下面的图表仔细划销自身情况。
图表中所举的例子非常恰当赌博。不仅是因为其中蕴含的逻辑观点正确，即使拉斯维加斯的赌徒赢钱，也不代表赌博是一件好事，而且实际上选择新人（对于球队也是如此，因为他们最终会在新人身上投资）同样是一种赌博，过程中存在你无法控制的外部因素。
拉斯维加斯屹立不倒的原因只有一个赌场赚钱的原因无非就是他们赢的钱远远多于输掉的钱。坦白的说，选秀同样如此，我们失手的次数永远不会少于，甚至是多于选秀成功的次数。我们会高估一些球员，最终他们泯然众人；我们也会错过一些球员，结果他们出人头地。
然而，这并不代表我们不应该采取这种形式进行选秀（毫不夸张的说，NBA球队并没有选择的余地）。相反的，我们需要理解每一种结果都是独一无二的，与所处球队环境、个人发展等多种情况息息相关。不能因为德克萨斯理工大学出产的扎伊尔-史密斯和贾勒特-卡尔弗没能成才，就认为Terrence Shannon Jr肯定不行。史密斯一直无法保持健康，阻碍了职业生涯发展，而卡尔弗大学期间的投射问题理应被视作更为严重的隐患。
若将Shannon视作红色突击者队下一个注定失败的新秀，并不会给予你太多帮助。只有将他看作一名独立的新秀，并且有着与2位学长完全不同的个人发展轨迹，你才能将关注点放在评估过程，而不是最终结果上。
熟能生巧，自然也会产生自信。而过度自信是建立在重结果而轻过程的基础上，有这类偏见的人无论历经怎样的研究过程，最终结果都是相同的。专家会倾向于认为在自己的研究领域中，没有什么难题是他们解决不了的。
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在我看来，过度自信是源于认为自己比别人更聪明，能够操纵整个过程。比如选秀大会当晚的策略重点在于如何建立交易来得到自己想要的球员。“我们用16号签交易来28和34号签，就是为了能够在次轮初选中那个我们真正想要的新秀。”结果那名球员在第22位就被选走了。
安慰剂其实就是想办法欺骗人的大脑，让你相信已经得到了解决问题的答案，然而现实中，这种方法并不能解决问题，但是问题症状却消失了。坦白的说，这种偏见不应该在管理层进行选秀时发生。如果你要做的事情缺乏任何实质性内容，仅仅是为了让你的大脑无故兴奋一下，那么这件事情应该没有多少意义。
数据统计方面的专家们，你们好吗？感谢你们一直以来在抵御偏见方面的辛勤付出。
随着数据模型不断进化发展，很多人尝试发明创造属于自己的衡量体系来判定成功与否，或者预测篮球比赛结果。其中一部分体系已经被证明了相当高效，也有很多模型被设为私有的，永远不会在网络上共享。
同时，也有很多体系本身就存在缺陷，它们试图用数据来描述比赛的部分内容，而这部分内容本质上是无法衡量的。比如协防、干扰对手投篮、适时调换阵容......这些概念都是很难去判定成功或失败的，指望用数据来正确评估其中的价值更是难上加难。要谨慎看待某些模型，它们目的在于提供一套针对某个球员防守水平的全方位衡量体系，然而忽视了球员只是全队防守体系中的一个环节的事实。
球队管理层每年要花费数十万美金，用于维持数据分析部门、人员费用、技术研究、赛场追踪数据、体育科学开发等，目的是在挖掘新人方面占据上风。这笔花费绝对是值得的，尤其是现在投资体育的资金数额如此巨大。但是在鉴别这些创新科技自身得缺陷、盲点以及容易出错之处等方面，一旦出了问题，就很有可能导致球队做出糟糕的决定，只得以一句“好吧，这些数据表明了他是个好球员”来搪塞责任，然而这些数据从一开始就不值得被信任。
近时效应也许算得上20种偏见里，在体育行业最普遍的一种。在所有人都在考虑“最近你为我做了什么”的整体形势下，全天候的媒体报道加快了对于运动员、总经理和主教练的批评进程。过度饱和的信息接收量，以及被讨论的频率会创造出一种模糊现象，使得2个月前的事件给人感觉像是发生在9个月之前。而上周的比赛被解读的过于细致，以致于哪怕之后只进行了1场比赛，也会感觉像是翻过了全新的篇章。
抵御近时效应则需要将背景环境和各方面连贯性的工作内容摆在明面上。要说到近时效应的负面影响，我想到的是锡拉丘兹大学出产的球员马拉奇-理查德森，当赛季的投篮命中率为37%，助攻失误比极低，最后成为了2016年选秀大会首轮第22顺位的新秀。理查德森为什么能上升至这个位置？因为马拉奇率领11号种子锡拉丘兹大学在锦标赛一路过关斩将，出人意料的打进了最终四强。这种惊喜程度，再加上他是新秀中战绩最好的之一，这使得他成为当时热门的选择。
这里有一个问题理查德森在锦标赛中的表现并没有比常规赛出色很多。锦标赛中，理查德森的助攻失误比（1.02.8）要低于常规赛时期，两分球命中率只有33%。他的数据产量看起来不错，仅仅是因为他打满了全场。要知道凭借电视暂停的超长休息时间，有些球员在NCAA确实能做到这一点。
NCAA锦标赛中异军突起的球员总是能令我心存畏惧。如果球员能在最关键的比赛时刻发挥出超常水准的讨论，确实能在评估过程中起到一定作用，这也是没有人会拒绝承认的一种无形特质。但是过分重视季后赛期间的表现，就会存在落入近时效应陷阱的风险。我的建议是，不要看比赛数据的主人，挡住球员的名字，只关注数据统计以及常规赛和季后赛的差别。如果球员数据与球队季后赛表现相符，你也许挖到宝了；如果相反，那么建议尽量避开。
第四部分很快就会发布，研究探讨第16至20种偏见效应，以及与NBA选秀考察的关系。
