Sabermetría

La sabermetría (originalmente SABRmetrics ) es el término original o genérico para el análisis deportivo aplicado al análisis empírico del béisbol , especialmente al desarrollo de métricas avanzadas basadas en estadísticas de béisbol que miden la actividad durante el juego. El término deriva de los precursores del movimiento, miembros de la Sociedad para la Investigación del Béisbol Estadounidense (SABR), fundada en 1971, y fue acuñado por Bill James (en 1980, según SABR.org), uno de sus pioneros y considerado su defensor y figura pública más destacada. ^{[ 1 ]}

El término moneyball se refiere al uso de métricas para identificar "jugadores infravalorados" y firmarles contratos que, idealmente, se convertirán en contratos "por debajo del valor de mercado"; comenzó como un esfuerzo de los equipos de mercados pequeños para competir con los recursos mucho mayores de los equipos de mercados grandes.

El periodista deportivo angloamericano Henry Chadwick desarrolló el cuadro de puntuación en la ciudad de Nueva York en 1858. Esta fue la primera forma en que los estadísticos pudieron describir el béisbol registrando numéricamente diversos aspectos del juego. ^{[ 2 ]} El cuadro de puntuación proporciona a los estadísticos de béisbol un resumen del desempeño individual y del equipo en un partido determinado. ^{[ 3 ]}

Lo que se convertiría en la primera investigación de la sabermetría en las décadas de 1970 y 1980 comenzó a mediados del siglo XX con los escritos de Earnshaw Cook , uno de los primeros analistas de béisbol. El libro de Cook de 1964, Percentage Baseball, fue uno de los primeros de su tipo. ^{[ 4 ]} Al principio, la mayoría de los equipos de béisbol organizados y los profesionales descartaron el trabajo de Cook por considerarlo sin sentido. La idea de una ciencia de las estadísticas de béisbol comenzó a ganar legitimidad en 1977 cuando Bill James comenzó a publicar Baseball Abstracts , su compendio anual de datos de béisbol. ^{[ 5 ] [ 6 ]} Sin embargo, las ideas de James tardaron en ser ampliamente aceptadas. ^{[ 1 ]}

Bill James creía que existía un malentendido generalizado sobre cómo se jugaba al béisbol, afirmando que el deporte no se definía por sus reglas, sino, como resumió el profesor de ingeniería Richard J. Puerzer, «por las condiciones en las que se juega : específicamente, los estadios, pero también los jugadores, la ética, las estrategias, el equipamiento y las expectativas del público». ^{[ 2 ]} Los primeros sabermétricos —a veces considerados estadísticos del béisbol— comenzaron a intentar mejorar estadísticas fundamentales del béisbol, como el promedio de bateo (simplemente hits divididos por turnos al bate), con formulaciones matemáticas avanzadas. ^{[ 7 ] [ 8 ]} También se examinó la correlación entre el promedio de bateo del equipo y las carreras anotadas, ^{[ 7 ]} ya que las carreras —no los hits— ganan los partidos. Por lo tanto, una buena medida del valor de un jugador sería su capacidad para ayudar a su equipo a anotar carreras, lo que se observó que estaba altamente correlacionado con su número de veces en base , lo que llevó al desarrollo de una nueva estadística: el «porcentaje de embasamiento».

Antes de que Bill James popularizara la sabermetría, Davey Johnson , entonces segunda base de los Baltimore Orioles de las Grandes Ligas de Béisbol (MLB) a principios de la década de 1970, utilizó un IBM System/360 en la cervecería del propietario del equipo, Jerold Hoffberger, para escribir una simulación de béisbol por computadora basada en FORTRAN . A pesar de sus resultados, no pudo convencer a su mánager, Earl Weaver, de que debía batear segundo en la alineación. Escribió programas en IBM BASIC para ayudarlo a administrar a los Tidewater Tides , y después de convertirse en mánager de los New York Mets en 1984, consiguió que un empleado del equipo escribiera una aplicación dBASE II para compilar y almacenar métricas avanzadas sobre las estadísticas del equipo. ^{[ 9 ]} Craig R. Wright fue otro empleado de la MLB, trabajando con los Texas Rangers a principios de la década de 1980. Durante su tiempo con los Rangers, se hizo conocido como el primer empleado de la oficina principal en la historia de la MLB en trabajar bajo el título de "sabermétrico". ^{[ 10 ] [ 11 ]}

David Smith fundó Retrosheet en 1989, con el objetivo de informatizar el resumen de cada partido de las Grandes Ligas de Béisbol jamás jugado, para recopilar y comparar con mayor precisión las estadísticas del juego.

Los Atléticos de Oakland comenzaron a utilizar un enfoque más cuantitativo del béisbol centrándose en los principios sabermétricos en la década de 1990. Esto comenzó inicialmente con Sandy Alderson como gerente general del equipo cuando utilizó los principios para obtener jugadores relativamente subvalorados. ^{[ 1 ]} Sus ideas continuaron cuando Billy Beane asumió como gerente general en 1997, un trabajo que mantuvo hasta 2015, y contrató a su asistente Paul DePodesta . ^{[ 8 ]} Durante la temporada 2002, un equipo de los Atléticos de Oakland conocido como "moneyball" ganó 20 juegos seguidos, ^{[ 12 ]} un término (y enfoque del juego) que pronto ganó reconocimiento nacional cuando Michael Lewis publicó Moneyball: El arte de ganar un juego injusto (donde "injusto" reflejaba la disparidad en los recursos disponibles para los equipos de grandes mercados versus los pequeños) en 2003 para detallar el uso de métricas avanzadas por parte de Beane. En 2011, se estrenó una película basada en el libro de Lewis , también llamado Moneyball , que dio a conocer ampliamente las técnicas utilizadas en la directiva de los Oakland Athletics.

La sabermetría reflejó el deseo de un grupo de aficionados al béisbol de ampliar su comprensión del juego, revelando nuevas perspectivas que podrían haber permanecido ocultas en las estadísticas tradicionales. Sus primeros esfuerzos evolucionaron hasta convertirse en la evaluación de los jugadores en todos los aspectos del juego, incluyendo el bateo, el pitcheo, las carreras de bases y el fildeo.

Medidas de bateo

El promedio de bateo (BA) de un jugador de béisbol (simplemente hits divididos por turnos al bate ) era la medida histórica del rendimiento ofensivo de un jugador, mejorada por el porcentaje de slugging (SA) ^{[ a ]} que incorporaba su capacidad para batear con potencia.

Bill James, junto con otros pioneros de la sabermetría, estaba preocupado porque el promedio de bateo no incorporaba otras formas en que un bateador puede llegar a base además de un hit, ya que un bateador en base puede anotar carreras, y las carreras, no los hits, ganan los partidos. ^{[ 13 ]}

Aunque el porcentaje de slugging y una forma temprana de porcentaje de embasamiento (OBP) , que toma en cuenta las bases por bolas ("walks") y los golpes por lanzamientos , datan de al menos 1941, ^{[ 14 ]} anteriores a Bill James (nacido en 1949) y a SABR (formado en 1971), ^{[ 13 ]} los primeros pioneros de las estadísticas de béisbol de la era SABR pusieron mayor énfasis en la relación entre las veces en base y la anotación de carreras.

SA y OBP se combinaron para crear la estadística moderna de porcentaje de embasamiento más slugging (OPS). El OPS es la suma del porcentaje de embasamiento y el porcentaje de slugging. Esta estadística moderna se ha vuelto útil para comparar jugadores y es un método poderoso para predecir las carreras anotadas por cualquier jugador. ^{[ 15 ]} Una versión mejorada del OPS, "OPS+", incorpora el OPS, estadísticas históricas, consideraciones del estadio y ponderaciones de la posición defensiva para intentar permitir la comparación del rendimiento de los jugadores de diferentes épocas.

Algunas otras métricas avanzadas utilizadas para evaluar el rendimiento de bateo son el promedio ponderado de bases alcanzadas , el promedio secundario , las carreras creadas y el promedio equivalente .

mediciones de lanzamiento

La medida tradicional del rendimiento de un lanzador es el promedio de carreras limpias permitidas (ERA). Se calcula como las carreras limpias permitidas por cada nueve entradas. El promedio de carreras limpias permitidas no distingue entre la habilidad del lanzador y la de los jugadores de campo con los que juega. ^{[ 16 ]} Otra medida clásica para el rendimiento de un lanzador es su porcentaje de victorias . El porcentaje de victorias se calcula dividiendo las victorias entre el número total de decisiones (victorias más derrotas). El porcentaje de victorias también depende en gran medida del equipo del lanzador, en particular del número de carreras que anota.

Los expertos en sabermetría han intentado encontrar diferentes medidas del rendimiento de los lanzadores que excluyan el desempeño de los jugadores de campo. Una de las primeras medidas desarrolladas, y una de las más utilizadas, es el WHIP ( bases por bolas más hits por entrada lanzada ), que, si bien no es completamente independiente de la defensa, tiende a indicar cuántas veces es probable que un lanzador ponga a un jugador en base (ya sea por base por bolas, golpeado por un lanzamiento o hit) y, por lo tanto, cuán efectivos son los bateadores contra un lanzador en particular para llegar a base.

Un desarrollo posterior fue la creación del sistema de estadísticas de pitcheo independientes de la defensa (DIPS). A Voros McCracken se le atribuye el desarrollo de este sistema en 1999. ^{[ 17 ]} A través de su investigación, McCracken pudo demostrar que hay poca o ninguna diferencia entre los lanzadores en la cantidad de hits que permiten en las bolas puestas en juego , independientemente de su nivel de habilidad. ^{[ 18 ]} Algunos ejemplos de estas estadísticas son ERA independiente de la defensa , pitcheo independiente del fildeo y ERA componente independiente de la defensa . Otros sabermétricos han profundizado el trabajo en DIPS, como Tom Tango, quien dirige el sitio web de sabermetría Tango on Baseball .

Baseball Prospectus creó otra estadística llamada ERA periférica . Esta medida del rendimiento de un lanzador toma hits, bases por bolas, jonrones permitidos y ponches, ajustándolos según los factores del estadio. ^{[ 16 ]} Cada estadio tiene dimensiones diferentes en lo que respecta a la pared del jardín, por lo que un lanzador no debería ser medido de la misma manera en todos estos estadios. ^{[ 19 ]}

El promedio de bateo en bolas en juego (BABIP) es otra medida útil para determinar el rendimiento de los lanzadores. ^{[ 18 ]} Cuando un lanzador tiene un BABIP alto, a menudo mostrará mejoras en la siguiente temporada, mientras que un lanzador con un BABIP bajo a menudo mostrará un declive en la siguiente temporada. ^{[ 18 ]} Esto se basa en el concepto estadístico de regresión a la media . Otros han creado varios métodos para intentar cuantificar lanzamientos individuales basados ​​en las características del lanzamiento, en lugar de carreras ganadas o bolas bateadas.

El Valor sobre el Jugador de Reemplazo (VORP, por sus siglas en inglés) fue en su momento una estadística sabermétrica popular. Esta estadística intenta demostrar cuánto contribuye un jugador a su equipo en comparación con un jugador hipotético que rinde al nivel mínimo necesario para mantener un puesto en la plantilla de un equipo de las Grandes Ligas. Fue inventada por Keith Woolner, antiguo redactor del grupo/sitio web de sabermetría Baseball Prospectus .

El WAR ( Wins Above Replacement ) es otra estadística sabermétrica popular para evaluar la contribución de un jugador a su equipo. Al igual que el VORP, el WAR compara a un jugador con un jugador de nivel de reemplazo para determinar la cantidad de victorias adicionales que aporta a su equipo en relación con un jugador promedio en su posición. ^{[ 20 ]} El WAR, al igual que el VORP, es una estadística acumulativa que refleja en gran medida el tiempo de juego de un jugador. ^{[ 20 ]}

Las estadísticas "estáticas" basadas en proporciones simples de datos ya acumulados (como el promedio de bateo) y recuentos acumulativos (como las victorias de los lanzadores) no revelan completamente todos los aspectos del juego representados en sus totales numéricos. ^{[ 21 ] : 189–198} Las métricas avanzadas se desarrollan cada vez más y se dirigen a abordar actividades dentro del juego (como cuándo un equipo debe intentar robar una base, ^{[ 22 ]} y cuándo traer a los cerradores ).

La sabermetría se utiliza comúnmente para todo, desde el periodismo deportivo hasta la consideración para el Salón de la Fama del béisbol, la selección de enfrentamientos entre jugadores y la evaluación de opciones estratégicas durante el juego. Las medidas estadísticas avanzadas pueden utilizarse para determinar premios durante la temporada y al final de la misma (como Jugador de la Semana y MVP). Aquellas que son más útiles para evaluar el rendimiento pasado y predecir resultados futuros son valiosas para determinar las contribuciones de un jugador a su equipo, ^{[ 15 ]} posibles traspasos, negociaciones de contratos y arbitraje.

Recientemente, la sabermetría se ha ampliado para examinar el rendimiento de los jugadores de ligas menores en AA y AAA de una manera similar a como se evalúa en el nivel de las Grandes Ligas, lo que se conoce como Equivalencia de Ligas Menores. ^{[ 15 ]}

Los dos libros de Bill James, The Bill James Historical Baseball Abstract (1985) y Win Shares (2002), han seguido impulsando el campo de la sabermetría. ^{[ 23 ]} El trabajo de su antiguo asistente, Rob Neyer , quien más tarde se convirtió en redactor sénior de ESPN.com y editor nacional de béisbol de SBNation, también contribuyó a popularizar la sabermetría desde mediados de la década de 1980. ^{[ 24 ]}

Nate Silver , ex escritor y socio gerente de Baseball Prospectus , inventó PECOTA ( Player Empirical Comparison and Optimization Test Algorithm ^{[ 25 ]} ) entre 2002 y 2003, presentándolo al público en el libro Baseball Prospectus en 2003. ^{[ 26 ]} Este algoritmo asume que las carreras de jugadores similares seguirán una trayectoria similar. ^{[ 27 ]}

A partir de la temporada de béisbol de 2007, la MLB comenzó a explorar la tecnología para registrar información detallada sobre cada lanzamiento realizado en un partido. Esto se conoció como el sistema PITCHf/x , que utiliza cámaras de video para registrar la velocidad del lanzamiento en el punto de liberación y al cruzar el plato, la ubicación y el ángulo (si lo hay) de cualquier quiebre. ^{[ 13 ]}

En 2015, la MLB introdujo Statcast, que utiliza cámaras de alta velocidad para rastrear y cuantificar swings, lanzamientos y pelotas bateadas en todos los estadios ^{[ 28 ]} .

FanGraphs es un sitio web que utiliza esta información y otros datos jugada a jugada para publicar estadísticas y gráficos avanzados de béisbol. ^{[ 29 ]}

• Moneyball , la película de 2011 sobre cómo Billy Beane utilizó la sabermetría para construir los Oakland Athletics . La película está basada en el libro homónimo de Michael Lewis .
• En la serie de televisión Numb3rs , el episodio "Hardball" de la tercera temporada se centra en la sabermetría, y el episodio "Sacrifice" de la primera temporada también aborda el tema.
• " MoneyBART ", el tercer episodio de la temporada 22 de Los Simpson , en el que Lisa utiliza la sabermetría para entrenar al equipo de béisbol infantil de Bart .

• Sociedad para la Investigación del Béisbol Estadounidense (SABR)