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| Es posible que Yoan Moncada termine siendo un fiasco, aunque todo parece indicar que en algún momento —quizás incluso a corto plazo— su aprendizaje se convertirá en experiencia y lo catapultará al rango de súper estrella. Foto tomada de Zimbio |
Por Luis Álvaro Fernández.
Indetenible, manifestándose a través de gráficos y datos, la sabermetría se apodera cada vez más de los análisis y las previsiones en el mundo del béisbol. A través de novedosos parámetros, la forma de examinar el rendimiento de los jugadores ha adquirido tal complejidad, que reducirse a la escuela de estadísticas tradicionales resulta una desventaja segura.
En el béisbol de los años 60, poco antes de que se fundara SABR, la Sociedad Americana de Investigadores del Béisbol, de cuyas iniciales nació el término "sabermetrics", hablar de porcentajes de bateo como el número de jonrones, impulsadas o el average, era lo primordial. Hoy día, y gracias a acuciosos investigadores y analistas como Bill James, a quien prácticamente se le bautizó hace años como el padre de la sabermetría, las estadísticas no dejan de sorprendernos.
Como principales sitios de referencia están FG (FanGraphs), BP (Baseball Prospectus), BR (Baseball-Reference) y, más allá, el Buró de Elías Sport y los Game Notes disponibles en cada web de los equipos de Grandes Ligas. Pero a estas alturas de 2018, lo anterior es solo una parte del desarrollo, algo así como una escala media entre el pasado y el presente.
¿Dónde estamos ahora?
La actualidad está dirigida al estudio de cada movimiento dentro de los terrenos de béisbol, mediante una herramienta de mediciones que no parece tener fin, llamada Statcast.
En cada transmisión de un juego de Grandes Ligas puede asistirse a la medición del recorrido de una pelota, del ángulo de un batazo, de la velocidad de salida de la bola junto a la probabilidad de que se convierta en hit —esto último, por cierto, antes y después de la conexión.
Los nuevos aportes han aumentado aún más el nivel de competitividad del béisbol, e influyen en la toma de decisiones de gerentes generales y dueños de equipos.
Combinando estas nuevas métricas con las tradicionales, analicemos el caso del camarero cubano de las Medias Blancas de Chicago, Yoan Moncada.
La propuesta no es escoger cuál método estadístico reflejaría mejor la realidad, pues todos son fundamentales, sino ver hasta dónde conducen las nuevas métricas.
Por ejemplo: ¿podría afirmarse que el rendimiento ofensivo de Yoan Moncada ha sido un fracaso en sus primeras 40 apariciones al plato?
Respuesta acorde al método tradicional de estadísticas: Sí. Su promedio ha sido pésimo. Bateó apenas .176, con tres impulsadas e igual número de anotadas.
Respuesta acorde al análisis sabermétrico: No. Se podría agregar que Moncada no ha tenido suerte tras sus batazos, que promedian para un 60% de conexiones fuertes, el segundo mejor registro entre todos los bateadores. Con una marca de casi 36% menos, el infielder de los Orioles de Baltimore, Manny Machado, batea .310/.396/.500, y tiene un wOBA de .396.
Tras los porcentajes y el promedio de bateo o la vista de entrenadores y scouts, se oculta un mar de resultados que deberían valorarse. Si Moncada tiene un pobre promedio ofensivo, incluso dándole como pocos a la pelota, no resultaría extraño que en cualquier momento comenzara a tener éxito. Entonces, muchos de los que no entienden la importancia de las nuevas métricas podrían comprender su valor.
Es posible que Yoan Moncada termine siendo un fiasco, aunque todo parece indicar que en algún momento —quizás incluso a corto plazo— su aprendizaje se convertirá en experiencia y lo catapultará al rango de súper estrella.
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