Jump to content

mi libro

Respuestas destacadas

Publicado

Hola, estoy escribiendo un libro y sería genial poder recibir feedback por parte de ustedes. El libro va de futbol y estadisticas.
____________________________________________________________________________________________________________

Oklahoma, fin de temporada 2000. Los athletics, vienen de caer eliminados en su ultimo partido de la temporada ante los New York Yanquees. Era una derrota previsible, un equipo de USD$120MM contra uno de USD$40MM. Aún así a Billy beane le cuesta tragarse esta derrota, por más previsible que todos la hayan encontrado.

Toca reunión de planificación del comienzo de la próxima temporada, Beane se reúne junto a su equipo de Scouts para comenzar a delinear la nueva plantilla. Al momento sus tres maximas figuras salieron corriendo por enormes cheques, impagables por los Oklahoma, y toca sustituirlos tambien.

La mesa está compuesta por viejas figuras del Baseball, la mayoría asegura tener intuición para estar en el juego y poder encontrar próximas promesas. Tras guardar silencio y escuchar durante un lapso de tiempo la discusión que allí se llevaba, interrumpe de golpe:

- Saben cuál es el problema acá? Pregunta Beane con un tono golpeado.

- Claro, que debemos reemplazar a nuestras 3 figuras por alguna promesa que hemos analizado.

- Ese no es el problema de fondo. El problema de fondo está en que somos el ultimo perro en comer y cada super promesa que hallemos, ya estará en camino por unos millones de dólares más a otro club que pueda pagarle aquello. – Interrumpe la discusión Beane y deja perplejo a la mesa.

Acto seguido, Beane en una negociación con los Cleveland conoce a Paul DePodesta, actor clave en el desarrollo de esta historia. Paul es un graduado en economía de La Universidad de Yale, y enseña a Beane un enfoque que él había estado buscando hace un tiempo. Este enfoque se denomina SaberMetrics.

La historia anterior corresponde a una escena presente en el ampliamente reconocido libro MoneyBall, que luego fue llevado al cine con la actuación de Brad Pitt y Jonah Hill. Es un texto escrito por el periodista deportivo Michael Lewis, y cuenta básicamente la historia de la gran complicidad que se formó en un pequeño equipo de la MLB entre el General Manager – Billy Beane - y su Sabermetrician – Paul dePodeta. Esta dupla una vez unida, pasó por altos y bajos intentando cuajar un equipo que, a simple vista, parecía desastroso. Tras unos meses de remar entre malos resultados e incredulidad de la prensa por sus elecciones de plantilla, logran dar vuelta la situación encadenando una de las rachas de victorias más largas en la historia de la MLB, llegando a las 20 en la temporada 2002. Ellos finalmente cambiarían para siempre la forma de hacer las cosas en el deporte más popular de Estados Unidos.

El termino SaberMetrician, viene del acrónimo SABR, que son las iniciales de Society for American Baseball Research. Esta asociación fue la precursora a nivel mundial en llevar un registro estadístico concreto de cada partido de la liga profesional de Baseball y, en disputa con el Cricket, se pueden asumir como pioneros en el registro estadístico de cualquier deporte a nivel mundial. Sus inicios están relacionados con la creación del Box Score, por la década de los 50’, que tal vez de forma casual, permitió estandarizar y crear una metodología constante en el registro de entradas, bateos, etc. Aspecto crucial para cualquier intento por generar una estadística confiable al respecto. Además, se detalla y enfatiza la gran importancia que podría adquirir el uso y un correcto análisis de los datos para la toma de decisiones a todo nivel, desde la conformación del equipo, planificación del presupuesto, hasta la decisión en el juego mismo.

Existe amplia literatura en el mundo acerca del análisis y exploración estadística en la aplicación concreta en el deporte. Sin lugar a duda, que el Baseball es el líder absoluto en esta materia, he incluso los estadísticos que trabajan en la MLB (Major League Baseball – algo así como la Primera División del Baseball Estadounidense, pero también la liga más competitiva a nivel mundial) tienen una denominación especial, son los Sabermetrician [1] (una insuficiente traducción al español sería: Sabermetricros). La época moderna de este tipo de estadísticas fue inaugurada por Billy James, escritor que lanzó una gran cantidad de libros dedicados a medir con nuevos métodos estadísticos el rendimiento de cada jugador. Es considerado un líder en esta materia, y su influencia es tan grande, que la misma revista Times lo nombró dentro de las 100 personas más influyentes del mundo[2]. Tras el éxito de Beane utilizando su metodología propuesta en sus libros, Bill James fue contratado por los Boston Red Sox inaugurando de manera oficial la época contemporánea de los Sabermetricians en las ligas mayores.

A lo largo de este texto nos referiremos a la Sabermetricas como el concepto que engloba el uso aplicado de estadísticas y su respectiva exploración de data para una toma de decisiones eficiente, si bien este concepto en el aspecto estrictamente formal es usado para el Baseball – por la explicación de su etimología – se suaviza esta rigidez para su extensión en otros deportes.

En otros deportes, la evidencia de análisis estadísticos aplicada en toma de decisiones es bastante dispareja. Continuando en Estados Unidos, la NHL, la liga nacional de Hockey sobre Hielo (otro de los deportes más tradicionales y concurridos en este país) desde los años 90 ha profesionalizado esta área y, a día de hoy, muchos equipos cuentan con estadísticos en su “Back Office” al menos[3].

Claro que un punto curioso a destacar aquí es que el traspaso no fue desde la academia hacia las pistas de hielo, sino que lo hicieron más bien desde blogs, cuyos autores fueron enganchando mucho público mediante novedosas estadísticas para medir la verdadera contribución de un jugador al equipo[4].

El basketball, tercer deporte en Estados Unidos con mayor público[5], a comienzos del 2000 comenzó tímidamente a coquetear con las Sabermétricas, nuevamente, el aporte de muchos entusiastas blogueros presionó y apuró a la industria a buscar nuevas maneras de medir a sus jugadores, en contraste, con las tradicionales estadísticas que millones de espectadores alrededor del mundo (Puntos-rebotes-robos por juego) pueden conocer de manera general. Por ejemplo, un ligero cambio, simple, pero efectivo, fue la transformación de la medida desde “por juego” a “por minuto”, esto fue especialmente útil con jugadores que eran el 6to o 7mo hombre y, en donde, su contribución al equipo se veía sesgada hacia la baja por contar con muchos menos minutos en cancha.

Situación: Eres el manager del equipo A y tienes tu elección del draft[6], en frente tuyo hay 2 jugadores, Pepe y Juan, ambos con misma posición, mismos rebotes (Ofensivos y defensivos) y robos, pero el primero ha marcado 25 puntos y el segundo lleva 15 por partido. Sin ninguna otra información nos quedaríamos con Pepe, pero si agregamos la variable minutos en cancha, puede darse el caso que el primero haya sido titular todos los partidos y el segundo solo haya jugado la mitad. Por tanto, desde esa insuficiente estadística de puntos por partido, pasamos ahora al siguiente panorama:

 Pepe: 25/48 = 0,52.[7]

 Juan: 15/24 = 0,625.

Con este nuevo panorama tenemos un ratio más alto por parte de Juan y, por tanto, nuestra decisión ahora cambia. La contribución al equipo de este segundo jugador es más efectiva que la del primero, quien seguramente tiene un valor monetario mayor por ser titular y tener más puntos en el papel. Con el nuevo panorama podemos agregar a nuestra plantilla un jugador, que tal vez, por motivos desconocidos no pudo ser titular en su anterior equipo, pero que tiene un potencial de contribución mayor.

La situación anterior, parece ser altamente simplificada, pero hasta hace muy poco ocurría de manera más recurrente a lo que uno puede pensar. Para ejemplificar esto, nos remitiremos al libro de Andy Glockner titulado “Chasing Perfection” (Persiguiendo la perfección)[8]. En este libro Glockner detalla una situación similar ocurrida hace unos años atrás en 2 ciudades.

James Harden, previo a convertirse en la estrella de la NBA que es hoy, era un habitual substituto en la escuadra inicial de los Oklahoma City – sí, la misma ciudad de los A’s, de donde viene todo el fenómeno de Moneyball-. Por otro lado, Houston Rockets estaba recién implementando su sistema de utilizar la data aplicada para la conformación de su escuadra y elección en el draft, privilegiando la eficiencia de puntos en la zona pintada y de tiros de 3. Fue así como detectaron que James Harden tenía unos números muy buenos, cuando realizaban un ajuste y contaban los puntos que marcaba cuando las 2 estrellas del equipo no estaban en cancha, Kevin Durant y Russell Westbrook, llegando a 1 punto por minuto. Este potencial lo detectaron y decidieron amarrarlo, previo a su destape en los mismos Oklahoma, en donde termino el 2012 siendo elegido el mejor 6to hombre de la temporada. A pesar, de una jugosa oferta de renovación, no quería continuar relegado a ser el 6to hombre y terminó aceptando la oferta de los Houston Rockets que contemplaba denominarlo su jugador franquicia, lo cual le permitía acceder a un tratamiento salarial especial, según establecen las normas de conformación de plantilla de la NBA.

Los fanáticos y seguidores de este deporte podrán respaldar la afirmación de que los Rockets no se equivocaron y hoy Harden es, sin dudas, uno de los hombres claves en toda la liga, acumulando nominaciones para el All-Star y quedando en segundo lugar el año recién pasado para MVP. De esta manera se terminó dando un salto de varios escalafones para un jugador que hace un año atrás no entraba ni siquiera en el quinteto inicial de su equipo.   

Volviendo a Andy Glockner, previo a su afamado libro, comenzó a escribir acerca de Sabermétricas aplicadas al basquetbol cuando aún muy pocas personas hablaban al respecto – comienzos del 2000. Montó un sitio y se largó a postear acerca de meticulosas estadísticas que aplicadas en el baloncesto parecían reflejar mejor la realidad que las estadísticas tradicionales. Pronto su sitio gano miles de visitas y usuarios, pasando a escribir en sitios más tradicionales como ESPN o Sports Ilustrated.

Un ejemplo de una métrica aplicada por él es RAPM, cuya traducción prefiero no realizar por no encontrar en español los términos exactos para la acepción que acá él le entrega: regularized adjusted plus-minus (la traducción Más-Menos ajustado y regularizado, es como se imaginarán deficiente y vaga), en términos simples, postula la contribución, de aumento o reducción, que un jugador puede realizar en relación al ritmo de puntos de su equipo, ajustado a los compañeros que lo acompañan en cancha[9]. Otra métrica interesante que aporta es el Defensive Playmaking (DfP)[10] - sería algo así como la capacidad de hacer jugar al equipo desde la defensa - cuyo ratio se calcula de la siguiente forma:

DfP: (Robos + Bloqueos)/ cantidad de fouls

Como pueden apreciar, acá los fouls son castigados llevando este ratio hacia abajo, mientras que los robos y bloqueos suma. De esta forma, algo simple y sin entrar en complicadas regresiones, por ejemplo, podemos llegar a comparar varios jugadores defensivos que necesitemos para nuestro equipo en un determinado rol.

Por último, siguiendo con Glockner, llega a una conclusión tremendamente importante y que es transversal para todos los deportes, y la vida si se quiere: “Cuan bueno que puede ser un club manejando y explorando data para resolver flaquezas del equipo, finalmente su efectividad operativa será juzgada de manera clave por su habilidad para comunicar los resultados a una audiencia, esta irá desde tipos con mente abierta a nuevas soluciones hasta aquellos que razonen su validación desde sus tripas”[11]. Con audiencias hace una clara referencia al esquema formal de la organización, directores, gerentes, técnicos, jugadores, etc. En relación con estos últimos, en donde, observa la importancia de la comunicación, la cual debe darse desde su lenguaje y contexto, es decir, de nada sirve intentar introducirlos en el mundo estadístico si ellos aseguran que su deporte se trata de sudor y esfuerzo. La manera de comunicar es, en todos los aspectos, sin dudas, que el bien superior y lo más difícil de alcanzar al momento de trazar puentes e intentar realizar un correcto ejercicio de liderazgo para la toma de decisiones.

 

[1] Craig R. Wright, fue la primera persona en el mundo en trabajar bajo esta denominación. Su labor la realizó en los  Texas Rangers, y fue un precursor en la profesionalización del uso estadístico de datos en algún deporte. Link a su sitio   personal http://www.baseballspast.com/radio.htm

[6] Draft: La mayor parte de los deportes populares en E.E.U.U. tienen este sistema que consiste en una especie de “poder” para reajustar la liga cada año e impedir que un equipo se distancie mucho de los demás. En simple, el peor equipo de la temporada recién pasada tiene la primera elección – pick - para seleccionar al jugador que quiera entre una gran lista de jugadores disponibles, generalmente universitarios (NCAA). Luego el penúltimo tiene el 2do turno y así sucesivamente, hasta que finalmente el campeón elige en último lugar, seguramente algún jugador sin muchas condiciones para reforzar al vigente campeón para la siguiente temporada.

[7] Puntos/minutos por partido. Cada cuarto dura 12 minutos, y son 4 cuartos (como se podrán imaginar) = 48 minutos.

[9] Idem

[10] Idem

[11] Texto original: “As good as a data team can be in managing and exploring data to solve team questions . . . the effectiveness of the operation is judged heavily by its ability to communicate the findings to audiences that will range from completely open-minded to those looking for validation of their gut,”

Sigo el post para leer con más detalle. Leí Moneyball, conozco las sabermetrics y todo el tema estadística me interesa mucho.

 

Solamente un detalle, los Athletics son de Oakland!

  • Autor
El hace 2 horas, Eliseo dijo:

Sigo el post para leer con más detalle. Leí Moneyball, conozco las sabermetrics y todo el tema estadística me interesa mucho.

 

Solamente un detalle, los Athletics son de Oakland!

Genial, intento apuntar a personas como tú. Me puedes dar tu mail y te envío el primer capítulo? (Se ve mucho más ordenado que postearlo acá) 

Obvio! Cuando pueda lo miro!

Archivado

Este hilo está archivado y por tanto cerrado a incorporar nuevas respuestas.

viendo esta sección 0

  • Ningún usuario registrado viendo esta página.