La Sabermetría y los mitos que la rodean

Haciéndo simple la Sabermétrica

A raíz del caso de Josh Satin (su pobre bateo y su excelente porcentaje de embasado) se planteó un debate sobre la sabermetría. Los detractores, tanto periodistas como fanáticos, han tomado el caso como su bandera y colocan a la sabermetría al lado de la cienciología, la medicina sistémica y Harold Camping.

Aclaro que no soy un experto en sabermetría, soy un simple mortal que disfruta el béisbol y las estadísticas. De hecho todavía leo artículos de algunos cronistas que manejan el tema y cada vez me consigo con una estadística sabermétrica nueva que no conozco. Algunas me parecen útiles, otras no tanto. A continuación, desde mi humilde perspectiva, algunos aspectos que debe saber cualquier persona que guste del béisbol sobre sabermetría:

  1. El análisis de estadísticas no es nuevo en el béisbol. Hoy podremos estar acostumbrados a ver un box score y revisar el average de un bateador y el promedio de carreras limpias de un lanzador, pero esas estadísticas no siempre estuvieron allí. El béisbol como lo conocemos hoy en día comenzó a practicarse en New York, hacia 1842. No fue sino en 1867, 25 años después, cuando se comenzaron a utilizar las estadísticas. Se las debemos a Henry Chadwick, quien vendría a ser el abuelo de lo que hoy conocemos como sabermetría. Y Chadwick no inventó todo; el Juego Salvado, por ejemplo, no existió hasta 1969, y el Hold no ha sido siquiera aceptado oficialmente por MLB. Hacia la década de 1970, Bill James –padre de la Sabermetría–, junto a la Sociedad para la Investigación del Béisbol Americano (SABR, por sus siglas en inglés) comenzaron a cuestionarse si las estadísticas utilizadas eran las más apropiadas para medir el rendimiento de los jugadores, y así comienzan a surgir nuevas estadísticas y fórmulas. Aunque en sus orígenes la sabermetría era básicamente una fuente de entretenimiento para los fanáticos más adictos al béisbol, durante los años ’90 fue cobrando importancia para el negocio del béisbol, y finalmente el boom de Moneyball la popularizó.

    Box Score de 1876... ¿notan algún cambio?
  2. La sabermetría no predice resultados. Los sabermétricos no trabajan con una bola de cristal, con borra de café ni con barajas. La sabermetría es una ciencia y como toda ciencia se fundamenta en la observación y el razonamiento a través de sistemas estructurados, en este caso estadísticas. Se plantean hipótesis, se evalúa la data disponible y en base a eso se proyecta el aporte de un jugador para un equipo. Nada distinto a lo que pretenden hacer las estadísticas tradicionales, pero a través de métodos que buscan una mayor precisión.
    La Sabermetría no predice las estadísticas.
  3. La sabermetría no contradice a las estadísticas tradicionales, se complementan. Si un jugador tiene un buen porcentaje de embasado y un mal average de bateo no quiere decir que un jugador debe ser considerado una estrella, simplemente se tiene un elemento más para calcular el aporte del jugador al equipo. La sabermetría busca plasmar evidencia de rendimiento para las cuales las estadísticas tradicionales son insuficientes. La interpretación, como siempre ha sido, queda de parte de quien recibe la información.
  4. La sabermetría no está hecha para que los dueños de los equipos hagan más dinero. Como les comentaba anteriormente, la sabermetría surgió porque un grupo de baseball junkies sintió la necesidad de analizar más a fondo los datos que les brindaba el béisbol y crear nuevas estadísticas. De hecho los orígenes de la sabermetría van de la mano con los del Fantasy Baseball. Por supuesto, la sabermetría puede ser usada por los dueños de los equipos para hacer más dinero, de la misma manera que los dueños de equipos en los años 1920 comenzaron a prestarle atención a las estadísticas tradicionales para negociar el salario de sus jugadores.

4.1.  Algo curioso de Moneyball es que demostró que la sabermetría puede ser utilizada para armar equipos competitivos, pero no para garantizarle rentabilidad a los dueños de equipos a largo plazo. La sabermetría le funcionó a Oakland para ser más eficientes y obtener más juegos ganados por dinero invertido, hasta que los demás equipos se dieron cuenta de lo que estaban haciendo (La publicación del libro le debe haber costado un par de años de ventaja). ¿Por qué pasó eso? Pues Oakland aprovechó la información que obtuvo para comprar jugadores poco atractivos para el resto de los equipos a un precio más bajo. Cuando los demás equipos se percataron del beneficio que obtuvo Oakland de esos jugadores, el precio de los atributos que estaba aprovechando Oakland subió y el mercado se corrigió. Oferta y demanda 101 (Para más detalles sobre Moneyball les recomiendo la columna de Angel Alayón en Prodavinci).

Utilizar la sabermetría hoy en día no garantiza "una bola de real"

5. La sabermetría no desprecia lado humano. Algunos detractores consideran que la sabermetría desprecia el “lado humano” de los jugadores y eso los lleva a cuestionar la aplicabilidad de la ciencia en el juego. Aquí hay que tomar en cuenta que la sabermetría es una ciencia cuya base es estadística, no es su función evaluar el estado anímico ni disposición de los jugadores, así como no es función de la psicología evaluar la relación de ponches y boletos de un jugador. Recordemos que la sabermetría como ciencia pone una serie de datos en manos del manager, quien debe ponderar todos los elementos que tiene a disposición. Ningún manager con algo de sentido común, va a dejar que su computadora le haga la alineación, como tampoco le va a pedir al psicólogo del equipo que le diga cuándo sacar al lanzador.

Lo que puede molestar a tantos tradicionalistas, es que la sabermetría, como toda ciencia, ha roto paradigmas, ha cambiado creencias que hasta la fecha se daban por ciertas. Gracias a ella, el famoso “librito” de los managers pasó de ser una norma de carácter vinculante, a un manual referencial, pues cada decisión debe evaluarse caso a caso. Scouts que confiaban en su intuición para firmar a un jugador, se ven amenazados por una laptop. Periodistas que creaban las memorables narrativas sobre peloteros que parecían héroes, han visto a sus protagonistas valorados por sus números, en donde se asemejan más a los mortales que a los caballeros en armadura que describen. Fanáticos que aplaudían a su líder en jonrones (y ponches) ahora deben fijarse también en los jugadores que reciben boletos.

A lo largo de la historia la ciencia siempre ha recibido un rechazo cada vez que busca derrumbar una creencia general. Y el béisbol, como la vida, no podía estar exento de ello.

L4E

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