今回は、タイリース・ハリバートンとニコラ・ヨキッチのアシストを扱った過去記事（①、②）と同様の手法を使って、2024/4/11時点において平均アシスト数でリーグ2位となっているルカ・ドンチッチのアシストに焦点をあてていきたいと思います。
データに関して、Pbox（過去記事参照）はNBA公式ウェブサイトから収集したデータをベースに作成し、PbP. BDB（過去記事参照）はBigDataBallウェブサイトにて購入したものをベースに作成しています。
なお、PbP. BDBは2024/4/11時点のPlay By Playデータを用いて作成しており、分析は統計ソフトRにより実行しています。
それでは、2024/4/11時点におけるダラス・マーベリックスのアシストネットワークのグラフから示していきます。
※データ分析を実践する際に参考にしている書籍『Basketball Data Science: With Applications in R』の紹介記事も書いていますので、よろしければご確認ください。
ルカ・ドンチッチのアシストの特徴＜NBA2023-24レギュラー・シーズン ※2024/4/11時点＞
2024/4/11時点における2023-24シーズンのマーベリックスのアシストネットワークは、下記に示す通りです。
なお、グラフ内に示されている項目やグラフの見方は以下をご参照ください。
- ノード（Node：プレイヤー名とともに円形で表示されているもの）の色は、そのプレイヤーのフィールドゴールによる獲得点数（以下、FGPTS）を表しており、FGPTSが多ければ赤色、FGPTSが少なければ薄紫色を示します。
- ノードの大きさは、そのプレイヤーがチームメイトへアシストすることで生み出した獲得点数（以下、ASTPTS）を表します。ASTPTSが多ければノードのサイズが大きくなり、ASTPTSが少なければノードのサイズは小さくなります。
- 各プレイヤーはエッジ（Edge）と呼ばれる矢印でそれぞれ結ばれており、エッジの起点となるプレイヤーはアシストを出した側、エッジの終点となるプレイヤーはアシストを受けた側であることを表しています。エッジの色はアシスト数と対応しており、アシスト数が多ければ赤色、アシスト数が少なければ薄紫色を示します。（※下記グラフではネットワークの状況を見やすくするために、アシスト数20以下となるエッジの表記を省略しています。）
グラフ内のエッジに注目すると、マーベリックスにおけるアシストの供給源はルカ・ドンチッチであることを改めて認識することが出来ます。
ルカ・ドンチッチからはデレック・ライブリーⅡへのアシストが最も多く、続いてカイリー・アービング、デリック・ジョーンズJr.、ティム・ハーダウェイJr.へのアシストが比較的多く出されていることが分かります。
また、上記に挙げた4プレイヤーほどではありませんが、PJ・ワシントン、ダニエル・ギャフォード、ダンテ・エクサム、ジョシュ・グリーンへのアシストもある程度確認することが出来ます。
さらに、ノードの色とサイズに注目すると、ルカ・ドンチッチのFGPTSとASTPTSはともに高い水準を示しており、同選手はチームの獲得点数という観点からも重要な役割を担っていることが分かります。
なお、上記グラフの作成に使われた実際のスタッツは以下に示すとおりであり、次は具体的なスタッツを交えながらアシストの傾向を確認していきたいと思います。（※Play-by-Playデータから集計されたスタッツであるため、NBA公式で公表されているスタッツと差異があります。あくまでも目安の数値としてご参考ください。）
上記のスタッツにつきアシスト数（AST）に注目すると、ルカ・ドンチッチ（下から8番目）の686本がチーム内で最多となっており、次点のカイリー・アービングの299本と比較すると、その本数が群を抜いて多いことが分かります。
アシストネットワークを構成する主な7プレイヤー（ルカ・ドンチッチ、PJ・ワシントン、ティム・ハーダウェイJr.、ダニエル・ギャフォード、デレック・ライブリーⅡ、デリック・ジョーンズJr.、カイリー・アービング）に限定しますが、上記のアシスト数に関して、プレイヤー間のアシストのやり取りが分かるようにクロス集計表を続けて示します。
※クロス集計表の見方について：集計表の行にはアシストを出した側のプレイヤー、集計表の列にはアシストを受けた側のプレイヤーが示されています。（例えば、ルカ・ドンチッチ→ダニエル・ギャフォードのアシストは58本、ダニエル・ギャフォード→ルカ・ドンチッチのアシストは9本ということになります。）
上記のクロス集計表を確認すると、トータルで686本のアシストを供給したルカ・ドンチッチはその内訳として、約15.8%に相当する109本のアシストをデレック・ライブリーⅡへ、約12.9%に相当する89本のアシストをカイリー・アービングへ、約12.2%に相当する84本のアシストをデリック・ジョーンズJr.へ、約11.5%に相当する79本のアシストをティム・ハーダウェイJr.へ、約8.4%に相当する58本のアシストをダニエル・ギャフォードへ、約7.7%に相当する53本のアシストをPJ・ワシントンへそれぞれ出していることが分かります。
上記のようにルカ・ドンチッチに関しては、デレック・ライブリーⅡに対するアシストの割合（約15.8%）が最も大きくなってはいますが、他の5プレイヤーに対しても8%～13％程度の割合でアシストを出していることから、過去記事で確認したニコラ・ヨキッチと同様に、比較的バランス良くチームメイトへアシストを出しているプレイヤーであるとの印象を受けます。
続いて、上記で示したスタッツに関してFGPTS とASTPTSに注目すると、ルカ・ドンチッチは自身で直接的に1892点のFGPTSを獲得し、さらに、供給したアシスト686本を起点に間接的に1636点のASTPTSを生み出していることが分かります。
マーベリックスがチーム全体で獲得したFGPTSのトータルは8115点であることから、ルカ・ドンチッチが直接的に獲得したFGPTS1892点は、そのうちの約23.3%を占めることになります。
これに加えてさらに、ルカ・ドンチッチが自身のアシストにより間接的に生み出した1636点は、チーム全体で獲得したFGPTSの約20.1%を占めていることから、チーム全体のFGPTSの約43.4%（23.3%＋20.1%）は、同選手が直接的および間接的に生み出した得点で構成されていると読み取ることも可能です。
なお、この構成割合に関して、ルカ・ドンチッチに次ぐ数値はカイリー・アービングの約24.8%※1であり、これら割合の比較からも、ルカ・ドンチッチがマーベリックスのオフェンス面において重要な役割を果たしていることが分かります。
[※1（カイリーのFGPTS 1297点 + カイリーのASTPTS 719点）/ チーム全体のFGPTS 8115点＝約24.8%]
なお、上記のグラフを出力するための統計ソフトRのコマンドは、後述を参照ください。
※参考＜統計ソフトRに入力するコマンド＞
※アシストのネットワーク分析に関しては、3つの過去記事（①、②、③）でも扱っていますので、よろしければご参考ください。
> library(BasketballAnalyzeR)
> Pbox2324 <- read.csv(file="Pbox_20240411.csv")
> dts.PbP.2324 <- read.csv(file="PbP. BDB_2324.csv")
> PbP2324 <- PbPmanipulation(dts.PbP.2324)
> PbP2324.DAL <- subset(PbP2324, team=="DAL")
> PbP2324.dal <- PbP2324.DAL[!(PbP2324.DAL$event_type=="shot" & PbP2324.DAL$result=="missed"),]
> netdatadal <- assistnet(PbP2324.dal)
> plot(netdatadal, layout="circle", edge.thr=20, node.col="FGPTS", node.size="ASTPTS")
> TABdal <- netdatadal$assistTable
> Xdal <- netdatadal$nodeStats
> names(Xdal)[1] <- "Player"
> datadal <- merge(Xdal, Pbox2324, by="Player")
> seldal <- which(datadal$Player=="Luka Doncic" | datadal$Player=="P.J. Washington" | datadal$Player=="Tim Hardaway Jr." | datadal$Player=="Kyrie Irving" | datadal$Player=="Daniel Gafford" | datadal$Player=="Derrick Jones Jr." | datadal$Player=="Dereck Lively II")
> tabdal <- TABdal[seldal, seldal]それでは、今回のトラッシュトークは以上です。
※データ分析を実践する際に参考にしている書籍『Basketball Data Science: With Applications in R』の紹介記事はこちらからご確認ください。
