Una breve historia de la sabermetría (I). Orígenes fuera del béisbol profesional

Inauguramos un serial dividido en cuatro partes dedicado a la historia de la sabermetría. Empezamos con Bill James y los sabermétricos primitivos.

Historia sabermetria

En 2011 muchos aficionados al cine y al deporte se toparon de bruces con el fenómeno de la estadística avanzada o sabermetría. Ese año se estrenó Moneyball, película protagonizada por Brad Pitt y Jonah Hill y basada en el bestseller de Michael Lewis.

Tanto la obra original como la adaptación cinematográfica están basadas en hechos más o menos reales. Nos cuentan las andanzas de Billy Beane, general manager de los Oakland Athletics, y de como debe conseguir que su equipo siga siendo competitivo a pesar de perder a sus mejores jugadores cada año. Un Beane desesperado acaba confiando en un joven becario con unas ideas muy heterodoxas. 

Ambos, libro y película, giran en torno a la sabermetría, un método de evaluación que se centra en estudiar las estadísticas menos convencionales con el objetivo de encontrar jugadores con un talento diferencial. Mientras que los equipos de los grandes mercados se pueden permitir realizar fichajes millonarios y hacerse con estrellas de calidad contrastada, los conjuntos más modestos deben agudizar el ingenio si quieren competir.

Actualmente todo aficionado al deporte está familiarizado con el término. La historia de los Oakland Athletics que nos cuenta Moneyball sirvió para que franquicias ajenas al béisbol (NBA, NFL…) se interesaran por la aplicación de la estadística avanzada en sus deportes. En el caso del baloncesto es muy evidente. En los últimos años hemos visto como desaparecían los tiradores de media distancia: ¿por qué tirar desde desde cinco metros para anotar dos puntos cuando puedes tirar un triple con una posibilidad de acierto muy similar y llevarte tres puntos?

Pero la sabermetría no salió de la nada. Billy Beane simplemente aplicó una serie de teorías de las que se venía hablando desde hacía más de 20 años. En este artículo y en los siguientes nos encargaremos de hablar de los orígenes y evolución de la sabermetría en el béisbol. Desde sus comienzos con Bill James y otros locos de las ligas de Fantasía a finales de los setenta hasta eso que ha dado en llamarse Sabermetría 2.0 y que afecta al desarrollo de los jugadores.

La revolución sabermétrica ha llenado las oficinas de los equipos de la MLB de cabezas privilegiadas que coleccionan títulos y masters en las universidades más prestigiosas del país. Actualmente es más fácil encontrarse con un gerente general que ha salido de algún centro de la Ivy League que con uno que haya sido jugador. Los orígenes de la sabermetría, sin embargo, no están ni remotamente relacionados con el mundo universitario.

Bill James: el hombre que se lo cuestionó todo.

En 1975 Bill James tenía 26 años. Acababa de terminar la carrera y más allá de escribir sobre béisbol no tenía muchas ambiciones. Trabajaba como guardia nocturno en una fábrica de enlatado de judías y productos cárnicos en Lawrence, Kansas. No ganaba mucho, pero llevaba una vida austera y el trabajo le permitía hacer aquello que quería. “Cada hora le dedicaba cinco minutos a revisar que los hornos nos explotaran”, ha declarado James años después, “los otros 55 minutos me los pasaba trabajando en mis números”

A eso se dedicaba James. A estudiar números. Agarraba los box scores e intentaba ver en ellos cosas que nadie más veía. En muchos casos, James partía de afirmaciones que el mundo del béisbol consideraba innegables y estudiaba si las estadísticas las respaldaban.

Por ejemplo: “Si Nolan Ryan llega con el marcador a favor a las últimas entradas es prácticamente imposible de derrotar”. James vio que cuando Ryan llegaba con ventaja al octavo inning ganaba el partido en un 98% de las ocasiones. En 1979 aquellos abridores que llegaron al octavo episodio con el marcador favorable se llevaron el juego el 97% de las veces. Una diferencia ridícula. Lo que expertos y aficionados afirmaban sobre Ryan era aplicable a toda la liga.sabermetria

James fue reuniendo información y en 1977 se dio cuenta de que tenía suficiente material como para publicar un libro. Y lo hizo. Se auto publicó una suerte de guía de menos de 100 páginas que tituló 1977 Baseball Abstract. Solo vendió 75 ejemplares, pero estaba a punto de cambiar el béisbol para siempre.

El poco éxito no desanimó a James. Al año siguiente volvió. El 1978 Baseball Abstract vió la luz y vendió 250 ejemplares. Y así sucesivamente hasta la edición de 1982. En aquel momento ya se había formado un grupo de seguidores alrededor de James y la editorial Ballantine Books, convencida de que había mercado, se decidió y editó la edición de ese año.

La comunidad sabermétrica toma forma.

Antes de la publicación del primer Baseball Abstract ya existía una comunidad sabermétrica primitiva. Un reduci

do grupo de bichos raros que utilizaban su tiempo libre y el acceso a ordenadores, algo difícil en la época pero que conseguían gracias a sus trabajos, a sumergirse en las estadísticas que rodeaban al béisbol.

Dick Cramer, un científico que trabajaba para una farmaceútica, ya había investigado lo absurdo que es creer que hay jugadores que rinden mejor en momentos de tensión. Sus conclusiones, publicadas en el Baseball Research Journal de 1977, siguen teniendo mucha validez actualmente y desmontan totalmente el mito del clutch. En los momentos calientes, dice Cramer, los jugadores rinden de manera muy similar a sus estándares.

Entre las amistades de Cramer había un ingeniero llamado Peter Palmer. Palmer se había pasado los sesenta sumergido en box scores. Había realizado una cantidad ingente de trabajos que estaban acumulando polvo en su casa. No creía que nadie estuviera interesado en publicarlos. En 1984 todo ese material le valió para publicar su primer libro: The Hidden Game of Baseball. No se puede decir que fuera un éxito de ventas, pero se adelantó 20 años al Moneyball de Michael Lewis.

Como vemos, el gran logro de James con sus primeros Baseball Abstract no fue solo crear un enfoque más analítico, sino que al hacer públicas sus ideas consiguió juntar y atraer a gente que compartía sus teorías. Creó una pequeña comunidad. Como muchos lectores sabrán, fue el propio James quien bautizó a ese nuevo movimiento. Utilizó las siglas de una institución ya existente, la SABR (Society for American Baseball Research). De ahí viene lo de sabermetrics

En el Baseball Abstract de 1984 James insta a que esta gente se organice de forma altruista para cuantificar las estadísticas de los partidos de una manera diferente. Más eficaz. Es lo que se conoció como el Project Scoresheet. Los datos recogidos por aquella gente se acabaron publicando en el The Great American Baseball Stat Book. Un libro de más de 500 páginas que contó con dos ediciones, 1987 y 1988, y en el que además de estadísticas nunca antes registradas aparecían una serie de artículos tremendamente innovadores.

El paso siguiente fue profesionalizar todo aquello. Cramer fue el encargado de fundar una compañía llamada STATS, Inc. El objetivo era seguir cuantificando datos de la misma manera en que se había hecho durante el Project Scoresheet, pero con la idea de vender los resultados a los equipos. Fue un fracaso. ¿O quizás no?

Sabermetría y ligas de fantasía.

Las ligas de fantasía habían existido desde los años cincuenta. Empezaron con los torneos de golf por lo sencillo que era cuantificar los resultados. Los diferentes participantes seleccionaban a distintos golfistas y formaban un equipo con ellos. Al final del torneo se contabilizaban los golpes que habían acumulado los distintos golfistas de cada equipo y el que tuviera menos ganaba. En los sesenta ya se habían creado competiciones similares, pero algo más complejas, con el fútbol americano y el béisbol como protagonistas.

Bill James ha declarado que su obsesión por las estadísticas estuvo relacionada con estas ligas de fantasía: “Jugaba a aquellas ligas”, reconocía James en Moneyball. “Durante aquellos años, en mis intentos por ganar esas competiciones, empecé a obsesionarme con por qué las ofensivas no siempre funcionan… con comó buscar la información necesaria para simular el béisbol de la manera más precisa”.

A principios de los ochenta está ligas empezaron a volverse más populares y más complejas. El periodista Daniel Okrent, que entre otros medios trabajó para Sports Illustrated, tuvo mucha culpa. Okrent era muy aficionado a estas ligas y acabó introduciendo a muchos de su colegas en el mundillo. Los equipos de la MLB no mostraron demasiado interés por STATS, Inc, pero los jugadores de esas competiciones simuladas si que lo hicieron. En cierta medida fueron las ligas de  fantasía las que permitieron la supervivencia y popularizaron del fenómeno sabermétrico. Pero cómo se produjo el salto. ¿Cómo llegó la sabermetría a los despachos de las Grandes Ligas?

Hay que hacer hincapié en un asunto: las gerencias de los equipos de la MLB no eran, ni son estúpidas. En un primer momento no le dieron a ese nuevo movimiento la atención que merecía, pero tampoco lo ignoraron totalmente. A principios de los ochenta el mundo empezó a digitalizarse. Los ordenadores se convirtieron en herramientas muy útiles para los brokers de Wall Street, los maquetistas de los periódicos y las franquicias deportivas. A estas últimas les permitía almacenar y comparar estadísticas de una manera más rápida y sencilla. Muchos equipos empezaron a incorporar informáticos y analistas, aunque fuera a tiempo parcial.

La sabermetría llega al béisbol organizado.

Eric Walker era periodista de día y sabermétrico de noche. En 1979 empezó a “perseguir” al general manager de los San Francisco Giants. Le hablaba sobre los beneficios de variar la manera de  evaluar a los peloteros, sobre determinadas ineficiencias del juego, etc. Todo ello con poco éxito. Solo Frank Robinson, entrenador de los Giants en aquel momento, prestó algo de atención a las cosas que decía aquel iluminado. 

En la primavera de 1981 Walker decidió jugársela. Hizo una serie de predicciones acerca de la temporada de los Giants con la esperanza de que si estas eran correctas al equipo se le caería la venda de los ojos. Estos fueron sus cálculos para los de la Bahía en 1981: 440 carreras anotadas, ERA de 3.35, 103 errores y 57 victorias (fue una temporada más corta por una huelga de jugadores). Estos fueron los resultados al final de la temporada regular: 421 anotadas, ERA de 3.28, 102 errores y 56 victorias. Muy, muy cerca.

Lo preciso de su predicción y la curiosidad mostrada por Robinson provocó que los Giants le acabaran contratando como asesor. Al mismo tiempo un editor que había escuchado a Walker en la radio se interesó por su trabajo y acabó publicándole un libro en 1982. Se tituló The Sinister First Baseball, contó con un prólogo de Frank Robinson y pasó totalmente desapercibido.  Es otra obra olvidada que se adelantó 20 años al superventas de Lewis.

El paso de Eric Walker por los Giants fue meramente testimonial. La gerencia nunca se lo tomó en serio y su destino siempre estuvo ligado al de Robinson. En 1984 Robinson fue despedido. Walker no tardó en seguirle.

Aunque en San Francisco no se beneficiaron demasiado de los nuevos enfoques de Walker, este aprovechó para hacer contactos. Al otro lado de la Bahía, en la ciudad de Oakland, había un equipo bastante más receptivo a las cosas que Walker proponía. Sandy Alderson, nuevo general manager de los Oakland Athletics, no era un hombre de béisbol. Venía del mundo de la abogacía y eso le alejaba del tradicionalismo que dominaba el mundo de la pelota. Las ideas de Walker le habían resultado interesantes y no dudó en hacerse con su servicios. Se había puesto la primera piedra de todo lo que Lewis cuenta en Moneyball.

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