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球员的评估和选择将对球队未来几年能否取得成功产生巨大影响——尤其对手握三个首轮签的重建中的火箭队来说更是如此——为了权衡和平衡好各方面的信息来源，把直觉和经验在某种程度上结合在一起是有必要的。

火箭队总经理拉斐尔-斯通在谈如何权衡各种信息时说道：“就如何权衡这些信息来说，这绝对是门艺术，而非科学。如果某名球员从来没有投丢过，但是投篮动作糟糕的话，那么你只会说‘他会成为有史以来最伟大的射手’，接着你会指着数据说，‘我相信数据’。但是如果他有漂亮的投篮动作，投篮水平也还OK的话，你可能又会说，他的投篮值得一赌。”

“没有某种可以权衡所有项的办法。所有数据点都会给评估结果带来影响。”

球员评估工作所要面对的挑战主要源于大部分球员，尤其是那些才开始磨炼天赋的青少年球员，球队不会以同种标准去核对他们的各项数据。对某项数据进行评估是可行的，可即便如此，通常情况下，这个数据项的评估方式也不会跟其他项相同。斯通还表示，在分析结果和肉眼观察结果不匹配的情况下，这种情况“时有发生”。

对此他说道：“当你尝试用各种工具去弄清楚真相时，这就是你所能期待的。所以你只能继续进行研究。此外，研究结果还会给你带来一些线索，告诉你该往哪个方向研究。”

“你可以利用很多不同的工具进行研究。如果多数时候，你喜欢研究某个特定数据的话，那么当你研究某个个体的时候，这项数据会误导你。你不能回过头来只看录像，而是说要把所有东西都复盘一遍。研究结果会给你带来一些提示，它会告诉你需要对某个特定球员研究些什么。”

当每种研究工具都得出相同的结果时，球队的决策者们往往会对这个结果持怀疑态度。因为相较于同种答案，他们更喜欢差异，这会迫使他们进行更加深入的研究，至少在理论层面上得出一个更清晰，更完整的结论。

虽然斯通没有提及任何特定新秀，但是例子很容易找到。比如火箭队可能会用探花签选中杜克大学的保罗-班凯罗。有人批评他的防守强度，而肉眼观察的结果可以作为证据支撑。然而他单防时的数据要略胜于奥本大学的贾巴里-史密斯，后者之所以是公认的准状元秀，其中一部分原因在于他的防守竞争力。

所以问题的关键就在于球队需要确定哪些证据是可信的。

火箭队副总经理伊莱-维图斯在谈到球员整体评估时说道：“结果出现分歧时有发生。在此基础上，你会对此进行深入研究，并且弄清楚为什么会得出不同的结果，或者我们是不是应该通过别的什么方式去研究这些数据，从而得到一些更加深入的见解。又或者，我们可以通过观看更多录像，或是进行更有针对性的录像研究。”

“接着我们会进行很多次小组讨论和辩论。如果我们认为某名球员存在某个能决定他们未来是否能取得成功的关键问题，而这个问题又跟不同的数据有关的话，那么我们会让这两个意见相左的人去深挖各自的数据。比如，我们会说‘等你做完额外的工作之后，我们明天再聚在一起讨论；我们会就这个问题进行更加深入的讨论’等等。当你看到这些分歧时，你会希望从中得到更多信息，以此更好的去理解这名球员。”

维图斯说道：“我们已经在以小组的形式进行讨论了。一旦进入选秀周，我们会整天待在一起。接着，关于交易的讨论会变得相当激烈，基本上就是在完成最后的选秀辩论和选秀大榜。”

火箭队现在已经进入到了这么一种阶段，即管理层的成员们被期待着在各自擅长的领域发挥自己的专长，然而他们不会只被专长领域限制住。比如一位整赛季都在杜勒姆和斯坎波之间奔波的球探可以引用分析数据，训练数据，亦或是面试结果，而非只靠肉眼观测结果去证明他的观点。虽然管理层的所有成员都倾向于用自己喜欢的分析工具给出他们的答案，但是斯通对他们只有一个要求，即所有人都要提出自己的观点，为自己的观点辩护。

斯通说道：“我们会让小组里的所有成员去评价每一名球员。我会问他你为什么会产生这种想法，然后他们会向我解释理由。我不喜欢听到某个专注于数据分析或者试训的人讲出‘因为我看过录像’，‘因为我看过数据’之类的话。但是偶尔会出现这种情况。我们有很多聪明人，所以我想听听他们是怎么想的，为什么会这么想。”

管理层中的一些人认为某些项球探信息比其他信息更有价值。斯通倾向于录像分析，他不太在乎面试结果。维图斯倾向于数据分析。其他球探则更关注较为传统的背景调查，他们会把时间花在一个又一个球馆里。

维图斯说道：“我不是球探，但是我们有很多优秀的球探。我不会在赛季期间观看比赛。就我个人来说，我是一个特别喜欢数据分析的人，所以我要么在构建自己的数据模型，要么在研究别人的数据模型。之后，我会把这些模型跟比赛录像联系在一起，而且我还要把球探和那些曾在现场观看球员打球的人的意见囊括进来。最终，你会整合很多东西。”

在谈到如何权衡各个消息源的重要性时，斯通说“没有什么固定的数学公式，”也不存在亲自考察某名球员比用数据分析某名球员要更重要。然而火箭队的决策者们在做最后决策时，还是会产生这样一种想法：“得到更多信息”。

斯通说道：“我们探讨的是人的话题。你永远无法了解一个人。只是说你得到的数据越多，你就越有可能对这个人未来的成功或者失败做出有根据的预测。”