Resumen del libro Astroball (2018) por Ben Reiter
Resumen corto: Astroball traza la revolución gerencial que impulsó al equipo de béisbol Houston Astros de la mediocridad a ganar la Serie Mundial 2017. ¿El secreto? Deshacerse de las políticas anticuadas de exploración y contratación que se basaban en el “instinto” y abrazar el poder del big data. Lleno de información fascinante sobre el mundo del béisbol estadounidense, con todas sus tradiciones y costumbres, este es un libro de lectura obligada tanto para aquellos que aman el deporte como para cualquier persona fascinada por la forma en que la tecnología está remodelando nuestro mundo.
¿Quién es Ben Reiter?
Ben Reiter es un periodista y colaborador habitual de Sports Illustrated, Time y Village Voice. Astroball es su primer libro.
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La pasión y el instinto dan forma al deporte.
Ya sean los fanáticos acérrimos en las gradas, los jugadores dedicados en el campo o el entrenador paseando por las líneas laterales, las personas que viven y respiran los deportes proyectan un cierto mensaje.
El éxito en el juego se basa en la determinación, la disciplina y el talento. Pero eso está cambiando. Los clubes de hoy están adoptando cada vez más algo que no asociamos con los deportes: las matemáticas.
Tómelo de los Astros de Houston, un equipo de béisbol cuyo meteórico ascenso de la mediocridad de la mitad de la clasificación a campeón de la Serie Mundial fue impulsado por una revolución de management. Detrás de ello, había dos innovadores con visión de futuro, el analista de datos californiano Sig Mejdal y el cazatalentos Jeff Luhnow, que se dieron cuenta de que el béisbol, se puede entender estadísticamente.
Frente a la oposición de los escépticos y defensores del viejo “instinto visceral”; Majdal y Luhnow comenzaron a seguir los datos. Los resultados fueron asombrosos. Muy pronto, los Astros estaban jugando en el mercado y firmando talentos pasados por alto cuyas habilidades únicas sentaron las bases para la temporada ganadora del título del club en 2017.
La importancia de la probabilidad
A fines de la década de 1980, Sig Mejdal, un estudiante californiano y futuro ingeniero de la NASA, pagaba sus estudios universitarios trabajando turnos nocturnos en un casino. Fue en las mesas de blackjack donde notó algo importante: los jugadores confían en sus instintos más que en la razón.
El blackjack es un juego de probabilidad. El objetivo del jugador es ganarle a la mano del crupier sin que su propia mano supere los 21. A pesar de las supersticiones de los jugadores, existe una opción estadísticamente preferible cuando se trata de elegir robar otra carta.
Digamos que un jugador tiene una mano que asciende a 16. En algunos casos, será cauteloso al robar otra carta. Después de todo, la posibilidad de ir a la quiebra, de obtener más de 21, es alta, ¿verdad? sí, pero hay algo más. La acción lógica seria tomar otra carta. Hay un 74 por ciento de posibilidades de que el crupier tenga una mano ganadora de al menos 17. Sin embargo, toma otra carta, y la posibilidad de perder del jugador cae al 67,5 por ciento.
Eso hizo que Mejdal se preguntara qué pasaría si aplicamos la misma lógica a otros juegos. Comenzó a mirar más de cerca el béisbol. ¿Su hipótesis? Dado que es un juego como cualquier otro, las matemáticas pueden ser más fiables que el instinto.
Fue una idea que dio resultados en un área en particular: el reclutamiento de jugadores. Mejdal demostró esto en 2005 durante su período como asesor de Jeff Luhnow, el director de exploración de los St. Louis Cardinals. Los datos de Mejdal sobre métricas de rendimiento del jugador le dijeron que el mejor jugador universitario en los Estados Unidos era Jed Lowrie de los Cardenales de Stanford. Los scouts habían pasado por alto a Lowrie debido a su pequeña estatura. Sus instintos les decían que era demasiado pequeño y delgado para llegar a ser un jugador de las Grandes Ligas.
Sin embargo, Luhnow decidió seguir el consejo de Majdal y apostar por Lowrie. Con el tiempo, Lowrie se convirtió en un jugador de estrellas con un promedio de bateo de -262 en 2018, además de sus altas habilidades como jugador defensivo en la posición de shortstop!
Cómo sacar partido a la información
En 2012, el cazatalentos Jeff Luhnow y su analista Sig Mejdal fueron reclutados por los Astros de Houston. Gracias a los avances tecnológicos, la compilación de métricas de rendimiento previamente inimaginables ahora era muy fácil, lo que le permitió al equipo tomar decisiones de reclutamiento más inteligentes.
El sistema de cámara de video PITCHF / x, que comenzó a usarse en todos los juegos de béisbol de las grandes ligas en 2006. Al triangular entre tres cámaras fijas, el sistema puede calcular todo, desde la velocidad a la que se lanza la pelota hasta el punto desde el que se lanza, como de fuerte es su giro y dónde cruza el plato de bateo.
Los Astros hicieron buen uso de todos esos datos cuando reclutaron al lanzador Collin McHugh de los Rockies de Colorado en 2013. Las métricas de rendimiento general de McHugh fueron promedio, pero PITCHF / x mostró que tenía un as en la manga; ocasionalmente lanzaba bolas curvas extraordinarias con más de 2000 revoluciones por minuto, mucho más que el promedio de 1500. Los Astros apostaron que McHugh y pasó a convertirse en uno de sus lanzadores.
Mientras tanto, Medal estaba desarrollando algoritmos complejos para respaldar las decisiones de selección de jugadores. Su equipo de analistas compiló una base de datos de métricas de jugadores aghori sobre la información recopilada por los scouts de los Astros y el historial de salud de los posibles reclutas, el estilo de juego y la personalidad.
Lo que Mejdal quería averiguar era si las evaluaciones de los cazatalentos eran fiables. Se dio cuenta de que comparar sus calificaciones con la habilidad real de los jugadores era una excelente manera de eliminar decisiones basadas en sesgos cognitivos.
Este enfoque novedoso no fue bien recibido por los exploradores tradicionales que durante mucho tiempo estaban acostumbrados a confiar en sus instintos para elegir jugadores. Pero a pesar de las dudas de los detractores, funcionó. El sistema de Majdal fue clave para el título de la Serie Mundial 2017 de los Astros. Sus recomendaciones ayudaron a construir un equipo que acumuló 101 victorias y solo 61 derrotas en 2017
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