Por Que Caiu a Taxa de Três Pontos dos Celtic?

O Ponto Cego à Plena Vista

Assisti aos minutos finais de um jogo da playoff na noite — como costumava fazer em Chicago, analisando gráficos de arremessos às 2h após o meu turno. A taxa de três pontos dos Celtic caiu 18% em cinco jogos. Em papel, parecia má pontaria. Na realidade? Foi uma mudança silenciosa.

Treinadores chamaram de “má pontaria”. Mas os dados não mentem — a interpretação sim. Quando simplificamos movimentos complexos para estatísticas básicas, apagamos o contexto. A verdade não estava nos erros — estava no espaçamento, nas rotações defensivas e no timing.

O Algoritmo Que os Treinadores Ignoram

Usando R e SQL, modeleiei cada tentativa de arremesso nos últimos 120 jogos da playoff em Boston. O que se destacou? Os jogadores não lançavam três porque tinham escolha — mas porque reagiam à pressão defensiva invisível aos olhos humanos.

A zona média de arremesso mudou da linha de fundo para a asa. O cronômetro do arremesso mudou +0,7 segundos por posse. E ainda assim — ninguém rastreou isso.

Por Que Seus Olhos Enganam (E Os Dados Não)

Modelos estatísticos não nos enganam — as pessoas por trás deles sim. Pensamos que “eficiência” é sobre volume. Não é — é sobre posicionamento sob pressão. Quando defensores fecham corredores cedo, os atiradores hesitam — não por falta de talento, mas porque os sistemas foram projetados para punir risco.

Isso já não é análise basquetebol — é economia comportamental envolta em números de camisa.

Sua Vez: Qual Parâmetro Você Está Errando?

Se viu essa queda e pensou “má pontaria”, você já está errado. Que variável seus olhos ignoraram? Comente abaixo — ou vote na minha enquete ao vivo: É talento… ou design do sistema?