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Image credit: Jake Roth-USA TODAY Sports

Traducido por Marco Gámez

Si completaras una encuesta sobre la eficiencia para la recolección de datos del béisbol en 2020, te sorprenderías de cuánta información obtenemos en casi todas las jugadas. Desde el momento en que la pelota deja la punta de los dedos de un lanzador hasta el camino que toma por el aire hasta el último momento de contacto cuando la pelota abandona el bate, sabemos con exquisito detalle físico todo lo que está sucediendo.

Pero luego hay una brecha: desde que la pelota deja el bate hasta el momento en que encuentra el guante de un jugador a la defensiva, no hay nada. La falta de datos en ese período es la razón por la cual las métricas defensivas van a la zaga de la amplitud y la profundidad del conocimiento sobre batear y lanzar. También es donde los equipos tienen, al menos en teoría, la mayor ventaja sobre el público. Para obtener una idea de cómo los equipos evalúan la defensa, utilicé un método basado en contratos de agentes libres y las estadísticas que se incluyen en ellos.

(Puede encontrar algunos antecedentes sobre ese método aquí y otro ejemplo de su uso con datos de bateo y lanzar aquí).

Al igual que en entregas anteriores de esta serie, tomé el valor promedio anual del contrato de cada agente libre e hice regresión a varias características de su desempeño con respecto a esos valores contractuales. Una métrica de bateo como OPS, por ejemplo, está fuertemente correlacionada con el salario del jugador, y la pendiente de esa correlación nos dice cuánto más pagará un equipo por cada punto de OPS. Es importante comprender que los equipos presumiblemente no multiplican literalmente cada punto de OPS por un valor en dólares para calcular sus ofertas de contrato. Más bien, OPS y las otras métricas que he incluido en estas regresiones actúan como representantes de un proceso más complejo que involucra modelos más sofisticados (y otros factores como la química, la escasez posicional, etc.) que se desarrolla en una oficina cuando deciden cuánto ofrecerán.

Esta vez, en lugar de OPS, estamos dirigiendo nuestra atención a las métricas defensivas. (En realidad, incluí a OPS en la regresión para tomar en cuenta cómo se les paga a los jugadores que son malos a la defensiva). La métrica principal del valor defensivo en Baseball Prospectus es Carreras Defensivas Sobre el Promedio (FRAA, por sus siglas en inglés). Al igual que otras mediciones, usa los resultados que realmente le sucedieron a un jugador a la defensiva (cuántos outs hizo, cuántos hits conectaron por su posición) y se compara con lo que se esperaría de un jugador promedio en esa posición. La diferencia se aproxima al valor defensivo de ese jugador.

Pero al cargar FRAA en la regresión, se hace evidente de inmediato que los equipos casi no pagan por las carreras que son evitadas gracias a la defensiva.

Cada punto aquí es el valor monetario dado a lo que vale una carrera evitada en términos de FRAA en un mercado de agentes libres durante una temporada de descanso en particular, y las líneas que delimitan ese punto son intervalos de confianza. En casi todas las temporadas completas desde 2006, los equipos apenas han pagado por la destreza de capturar la pelota. El valor de una carrera se paga en el mercado de agentes libres por quizás $100,000, una ganga relativa si se compara con que desembolsan millones de dólares por unas pocas docenas de puntos de OPS o $1.4 millones por una sola marca de velocidad en la bola rápida.

De hecho, estadísticamente, en ninguna combinación de años el coeficiente de FRAA es significativamente superior a cero. FRAA es aproximadamente comparable a UZR (Ultimate Zone Rating) en términos de su nivel de sofisticación y rendimiento desde un punto de vista predictivo, y en un análisis previo en este sentido, descubrí que los equipos tampoco estaban pagando por UZR. En cualquier caso, los equipos no pagan nada por la defensa (como se mide públicamente).

Hay dos formas principales de interpretar este hecho. La primera es que el mercado de agentes libres es ineficiente: los equipos deberían pagar más por la defensa, pero no se han dado cuenta del hecho de que pueden comprar carreras evitadas por defensiva más baratas que las producidas por la ofensiva. Ese podría haber sido un buen argumento alrededor de 2001, pero hoy en día los equipos emplean departamentos de analistas cuyo conocimiento mínimo incluye cómo buscar estadísticas defensivas en Baseball Prospectus o FanGraphs. Saben cuánto vale la defensa, probablemente mucho mejor que el público.

La segunda explicación se basa en la brecha de conocimiento entre la esfera pública y la privada. En lugar de que los equipos sean tontos, supone que los equipos tienen formas de medir la defensa que son mejores y, en cierto modo, no coinciden con las estadísticas disponibles públicamente. Debido a que sus métricas defensivas no se corresponden con FRAA, pareciera que no les importa la defensa; cuando en realidad, simplemente pueden decir, con más precisión, quién es un gran jugador en defensa y quién no tiene ese talento.

Esto es más importante aun porque la defensa es una de las áreas donde los equipos pueden aprovechar mejor la información privada. Anteriormente, mencioné que los conjuntos de datos públicos incluyen información sobre lanzar y batear, pero carecen de lo que sucede desde el bate hasta el guante del jugador a la defensiva. Pero los equipos no están en el mismo barco: tienen acceso a la trayectoria de la pelota en ese tramo crucial.

Sin embargo, no estamos completamente perdidos. Un esfuerzo semipúblico para medir la defensa proviene de la propia MLB y específicamente de la MLBAM: Outs Por Encima del Promedio (OAA, por sus siglas en inglés). (Digo semi público porque MLBAM proporciona el resultado final de sus cálculos defensivos, pero muy poca información con la que se efectúa ese cálculo, como por ejemplo dónde se encuentran los jugadores defensivos al comienzo de una jugada o el camino de la bola bateada).

OAA resuelve algunos de los problemas clásicos en las métricas defensivas y específicamente uno de los mayores generadores de confusión en los últimos años: el ajuste defensivo. Statcast rastrea dónde se ubican los jugadores a la defensiva cuando la pelota sale del bate y al introducir eso en la métrica defensiva, puede desenredar un ajuste defensivo bien colocado con respecto a la habilidad de un jugador. Una pelota bateada que va directamente al guante de un campo corto fuera de posición no se registra como una habilidad superior de él sino como un buen trabajo del personal técnico. OAA no es perfecto, por ejemplo, parece no tener respuesta alguna para la habilidad de recepción de un primera base, pero es un salto cuántico en comparación con las métricas de fildeo más antiguas.

Las mejoras en OAA se traducen en una relación mucho más fuerte con respecto a la cantidad que los equipos realmente han pagado por los jugadores en los tres años que la estadística ha estado disponible (2017-2019). En promedio, el valor de una desviación estándar en la probabilidad de capturar la pelota (medido dentro de OAA) vale aproximadamente un 30% más que el valor de una desviación estándar en FRAA. A diferencia de FRAA, OAA se asocia significativamente con mayores salarios de agentes libres en los últimos tres años. Eso sugiere que OAA se aproxima más a cómo los equipos evalúan la defensa en comparación con las viejas métricas incondicionales como FRAA y UZR.

Hay un paralelismo entre cómo los equipos han mejorado sus métricas con respecto a capturar la pelota y lo que hicieron en la receptoría, batear y lanzar también. En cada fase del juego, los últimos años han sido testigos de un cambio en lo que pagan los equipos. Si en la Sabermetría 1.0 fue OBP en lugar del promedio de bateo y en la Sabermetría 2.0 fue la adopción de estadísticas más holísticas como DRA/DRC o wRC+ en lugar de OPS y ERA, entonces parece que, en las oficinas de los equipos más inteligentes, al menos, se han graduado en Sabermetría 3.0, cuya base total son las características intrínsecas de los jugadores. Es la rapidez con que los jugadores batean la pelota o la lanzan, lo bien que enmarcan los receptores y determina la habilidad natural de los jugadores a la defensiva para perseguir bolas bateadas desde donde se encuentran.

Gracias a una brecha cada vez mayor en la calidad y cantidad de datos disponibles para el público en comparación con los departamentos de operaciones de béisbol, es posible que no veamos el florecimiento completo de nuevas estadísticas de la forma en que vimos llegar a OBP. Pero la forma cambiante en que los equipos están pagando por los agentes libres sugiere que una revolución silenciosa está en marcha detrás del escenario. Al igual que un iceberg que flota en el agua, podemos vislumbrarlo a partir de los ocasionales contratos extraños e inesperados que se dan, pero la mayor parte de la perspectiva interna de los equipos puede permanecer oculta por ahora.

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