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¿Cómo aplicar la sabermetría en la LMP?

Sergio Romo
Sergio Romo

Esta es la primera parte de dos artículos, en los que trataré de explicar las diferentes aplicaciones que la sabermetría, y el análisis estadístico avanzado puede tener en torneos de corta duración como la Liga Mexicana del Pacífico.

Su corto calendario y la amplia rotación de personal de sus rosters llevan a algunos a creer que la utilidad de las métricas avanzadas desaparece, o pierde efectividad para la LMP.

Sin embargo, es importante recalcar que este juicio suele provenir de ideas preconcebidas e información incompleta sobre lo que realmente hace un analista sabermétrico moderno en un club de beisbol profesional.

Las trampas de Brad Pitt

Existe una curiosa dicotomía que se ha generado a raíz de la popularidad de “Moneyball”, más de la película, que del libro. Es cierto que mi trabajo como analista estadístico de Toros de Tijuana en la Liga Mexicana de Beisbol se lo debo en gran parte al bullicio generado por el libro de Michael Lewis.

Pero también debo decir que a menudo me encuentro con personas que creen saber, y opinan con soltura sobre las métricas avanzadas. Pero debo decir también que en muchas de las ocasiones las percibo incapaces de referenciar más allá de lo que fue proyectado en una pantalla de cine. 

Hoy, trabajo desde dentro de una oficina de un equipo profesional; y antes fui también aficionado. Por eso mismo, siento que para un aficionado es muy incompleto el panorama de todas las variables y factores que interactúan en la gerencia deportiva de un club. Eso lo veo hoy, que estoy dentro.

Al igual que en cualquier industria en la que hay un incentivo para generar ganancias, las ventajas competitivas no se propagan de manera libre. E incluso, de ser posible, han de mantenerse como el mayor de los secretos.

En un mundo ideal, todo empresario desearía ver a su competencia trabajar con ábacos y piedras mientras él utiliza las mejores mentes y computadoras que el siglo XXI pueda ofertar. 

Los conceptos expuestos por Lewis en 2002 en el libro Moneyball y luego dramatizados en la película, le pueden parecer novedosos e innovadores al aficionado promedio. Pero ya desde aquel momento distaban mucho de ser nuevos para la gerencia de cualquier club de Grandes Ligas. Y el análisis estadístico ha avanzado tanto, que aquellas herramientas de 2002 hoy se quedan muy cortas ante la gran gama de posibilidades modernas. Ya la facilidad para negociar bases por bolas es cosa que se da por descontado. Ya esa habilidad no es la panacea que fue en aquellos años.

¿Qué categorías de estadística avanzada existen?

En la actualidad, todas las organizaciones de Grandes Ligas tienen amplio departamentos de análisis. Algunos equipos, como Red Sox, Astros, Cubs y Yankees tienen hasta 15 analistas de tiempo completo. El tamaño de dichos departamentos es buen indicio de todo lo que las métricas avanzadas pueden cubrir. Si quisiéramos dividirlos por categorías, tendríamos que hablar de métricas avanzadas para:

  1. El proceso de scouteo de prospectos.
  2. Análisis y proyección estadística de un jugador.
  3. La optimización del lineup y estrategia día a día.
  4. El proceso de scouteo del rival.
  5. La implementación de mejoras del entrenamiento de jugadores.

De todas las categorías, la única en la que suele pensar el aficionado común al hablar de sabermetría es en el análisis y proyección estadístico. E incluso, suele hacerlo de manera sesgada.

Es cierto que para calcular el valor de un jugador durante la temporada pasada, métricas tan conocidas como OPS+, FIP y WAR son suficientemente adecuadas.

Cómo aplicar la sabermetría a la LMP

Sin embargo, proyectar el valor futuro de un jugador, muchos otros factores deben tomarse en cuenta. Y es ahí donde la sabermetría empieza a cobrar más sentido en la LMP, por corto que pueda ser su calendario y dinámicos sus rosters.

Algunos y los más evidentes de ellos son:

  1. La edad de un jugador. Un jugador en sus 20 que va envejeciendo suele perder velocidad al correr las bases pero aumenta su capacidad para conectar extrabases. Mejora su selección de pitcheos y suele asentar su defensiva cometiendo menos errores, pero reduciendo su rango. Uno que está más allá de los 30, subirá con cada año su cantidad de bases por bolas, pero la rapidez de su swing decrecerá poco a poco. Recibirá más ponches y menos porcentaje de bateo; modificará también su total de cuadrangulares. Su corrido de bases se volverá menos agresivo y es posible que tenga que cambiar de posición a la defensiva.
  2. El perfil del jugador. Es obvio que el desarrollo a través del tiempo de Carlos Figueroa, Esteban Quiroz y Moisés Gutiérrez no será el mismo. Si un jugador depende más que otro de alguna habilidad específica (su buena disciplina al bat, su velocidad, su poder, su capacidad de hacer contacto, su defensiva, etc.), el cambio particular de esa habilidad afectará de manera diferente cómo el valor de un jugador se modifica a través del tiempo.
  3. Las ligas en las que ha jugado. Es cierto que la LMP tiene un calendario corto, pero otras ligas no. Tenemos más de 50 años de datos de ligas con calendarios largos que han interactuado con la LMP por décadas. Por ejemplo, cómo se comportan históricamente en LMP los jóvenes que por primera vez batean .300 en LMB. Cómo rinden en LMP los prospectos estadounidenses que llegan de la liga de Texas, la Pacific Coast League, la Atlantic, o cualquier otra. Cómo se correlaciona el pitcheo de la LMP con el de la liga dominicana, por ejemplo. Esa es información y datos que sirven, y con los que podemos predecir qué tanto le afectará la adaptación a la LMP.
  4. El perfil de la liga. En este caso la LMP. Podemos seccionar las estadísticas de un jugador contra rivales parecidos a los que tendrá en la liga. Por ejemplo, ¿cómo les batea a los lanzadores con rectas entre 89 y 92 millas por hora? ¿Y a los que lanzan sliders que quiebran entre 3.5 y 5 pulgadas? ¿Y contra lanzadores que miden menos de 1.93? ¿Contra pitchers que usan el cambio 35% de las veces vs zurdos? ¿Qué tal batea contra lanzadores latinos? ¿contra jugadores que ya lanzan en la LMP? ¿Cómo batea en plazas al nivel del mar? Las posibilidades son casi infinitas.

Pocos de estos datos son de publicación “abierta”, es decir que son propiedad de los equipos, cuyos analistas las recopilan, desglosan e interpretan. Se requiere de cierta “magia estadística” para procesarla.

La consideración de estos factores complica la labor del gerente. Un adecuado análisis estadístico pudiera ayudar en el proceso de decisión.

Ultimadamente, la sabermetría no es una religión, sino una herramienta para ayudar a los encargados del juego (gerentes, managers, coaches y hasta jugadores) a estar mejor informados y tomar mejores decisiones.

En la próxima entrega daré ejemplos de situaciones específicas. Ahondaré en las demás áreas del análisis de métricas avanzadas. Es ahí, donde la sabermetría suele aportar resultados más directos al terreno de juego.

David Velázquez

Written by David Velázquez

Matemático por la UNAM. Actualmente se desempeña como analista sabermétrico en los Toros de Tijuana en la Liga Mexicana de Beisbol. Colaborador de CUARTO BAT desde 2017.

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