No existe deporte que tenga tantas estadísticas como el béisbol. Pero no siempre fue así. Recuerdo cuando niño buscar los periódicos del día para ver los «box scores»; y esperaba ansioso el periódico de los domingos donde se publicaban las actuaciones de los jugadores divididos por Liga Nacional y Liga Americana. Estas estadísticas Incluían mayormente, promedio al bate, jonrones y carreras empujadas. En cuanto a los lanzadores, presentaban las victorias, derrotas, ponches y efectividad.
Con la llegada del Internet, todo cambió. Se acabó la espera, ya los resultados así como los records de los jugadores los podía ver al momento.
Pero antes de que esta revolución llegara, ya un grupo de investigadores y estadísticos habían comenzado a desarrollar unas métricas que median la calidad de jugador con más precisión que a lo que estábamos acostumbrados.
En el verano de 1971, un grupo de 16 investigadores del béisbol, liderados por periodista deportivo, Bob Davids, se reunieron en Cooperstown y fundaron la Sociedad de Investigadores del Béisbol de América (Society for American Baseball Research), conocido por sus siglas en inglés como SABR. Su propósito era y es promover la historia y records así como investigar el béisbol. Al momento, esta organización, que comenzó con 16 miembros, tiene 5,317.
En esa década de los 70, apareció en escena Bill James quien acuñó en el término «sabermetrics» a través de uno de sus libros sobre béisbol conocidos como «Baseball Abstracts». Otros pioneros en la materia fueron Pete Palmer y John Thorn (actual historiador oficial de las Grandes Ligas), entre otros. Y así comenzaron a aparecer, de forma acelerada, cientos de fórmulas que cambiaron para siempre la forma en que se analiza el béisbol.
La definición de «sabermetrics» o sabermetría es el análisis objetivo y científico del béisbol, basado fundamentalmente en las estadísticas. Aunque mucho tienen recelo en involucrarse en la sabermetría y prefieren las estadísticas tradicionales, la realidad es que hay fórmulas fáciles y hay difíciles. Uno puede comenzar, poco a poco, leyendo y analizándolas hasta entender la mayoría de ellas.
Les voy a presentar un ejemplo bien simple: tenemos dos jugadores, el A y el B. El jugador A, batea cuatro sencillos en igual cantidad de turnos mientras el jugador B batea cuatro triples en igual cantidad de turnos. El promedio de bateo, que es una estadística tradicional, le da el mismo trato, ambos tienen 1.000 de promedio por lo que no distingue cuanto aportaron cada uno para sus respectivos equipos. Pues la sabermetría le da a los incogibles un peso o factor al sencillo, doble, triple y jonrón y permite ver detalladamente cuanto fue la aportación de cada uno.
Aunque existen una gran cantidad de fórmulas para medir la ofensiva, defensiva, bateo, corrido de bases y picheo, en el transcurso del tiempo, se han desarrollado otros métodos que aglutinan todos los elementos anteriormente expuestos en una sola métrica. Aquí entra la más famosa de todas, la que mayormente se está utilizando para casi todo: el famoso WAR (Wins Above Replacement). Esta incluye defensa, ofensiva y corrido de base en una sola métrica e indica cuantas victorias aportó el jugador comparado con un jugador suplente, algo que estaremos discutiendo más adelante.
El propósito de estos artículos es tratar de entender mejor estas fórmulas que nos permitan ver el béisbol desde un punto de análisis más amplio del que nos permiten las formulas tradicionales.
Vamos a darle un repaso a varias de las estadísticas que todos conocen y que caen entre las formulas tradicionales:
En nuestro próximo escrito estaremos explicando el Espectro Defensivo (Defensive Spectrum) que demuestra las posiciones defensivas de mayor a menor grado de esfuerzo, algo bien importante cuando vamos a comparar jugadores de distintas posiciones y que guardan una gran importancia para entender mejor la sabermetría.
Ilustración de fórmula: Encyclopedia of Baseball Statistics por Eric Blabac
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