Cómo el Big Data predijo un campeón

La definición de las Grandes Ligas de Beisbol 2017 entregó una de las piezas más innovadoras del deporte. Un paisaje alejado de nuestros gustos deportivos y nuestros modos clásicos de entender el juego. Los Astros de Houston ganaron la Serie Mundial por primera vez en su historia en el séptimo partido frente a Los Angeles Dodgers. Fueron series de más de cinco horas, cambiantes, atractivas y sin un favorito claro en ningún momento. La novedad estuvo dada en que se trata de dos franquicias que moldearon su toma de decisiones en los análisis predictivos que ofrece el manejo de grandes volúmenes de datos. Lo más fascinante de esta historia es que en 2014, la revista Sports Illustrated, vaticinó que los Astros serían campeones en 2017 y lo publicó en su portada. Se trata del primer campeón del deporte norteamericano incubado en el Big Data.

“El béisbol es un deporte absolutamente estadístico y lo es desde sus orígenes. Cualquiera puede ahora rastrear los records de Babe Ruth hace más de cien años y quienes somos locos por este deporte lo miramos siempre con los números en la mano de la aplicación de la MLB. Pero las nuevas tecnologías permiten ahora manejar una cantidad bestial de información de todos los equipos y de todas las ligas. Quien mejor sabe procesarla, implementarla y comunicársela a los jugadores, es el que gana”, cuenta Carlos Siffredi, entrenador del seleccionado argentino de béisbol entre 1990 y 1998 y ex buscador de talentos a nivel internacional de Atlanta Braves.

“Los Astros venían de perder 100 de 169 partidos por temporada en los últimos tres años. Era un equipo fuera de todo radar. El béisbol tiene un calendario extenso, que dobla en cantidad de partidos por ejemplo a la NBA. Son 30 equipos de Grandes Ligas que, a su vez, son alimentados por otros seis equipos de las ligas menores. Cada franquicia tiene más de 200 jugadores de los cuales ahora se sabe todo. Ya no se trata solamente de tener estadísticas, sino que se puede calibrar el devenir de cada jugada, saber cómo responde un lanzador o un bateador en cada momento del partido, de una serie o de una final. Es un volumen de información que hace la diferencia para el que sabe utilizarla”, cuenta Siffredi, actual gerente técnico del ENARD.

La historia de los Astros se transformó en un caso singular en el deporte. Se trata de un equipo del montón, eterno perdedor en el béisbol de las Grandes Ligas. En 2011 cambió de dueño y su comprador, Jim Crane, decidió romper con los viejos esquemas de contratación de jugadores y estrategias. Se trajo a Jeff Lunhow y Sig Mejdal que oficiaban de analistas en los Cardinals. Lunhow era un emprendedor tecnológico y ahora es manager de los Astros. Mejdal se dedicaba a cálculos de probabilidades en las mesas de blackjack y hoy es un “Sabermetrics”, tal como se llama a quienes tienen un conocimiento empírico del béisbol y sus probabilidades. Crane creó un Departamento de Ciencias de las Decisiones cuando compró el equipo y les dio poder total.

Como los Astros comenzaron a hacer contrataciones que estaban fuera de la lógica del mercado del béisbol, el asunto llamó la atención de un periodista de Sports Illustrated que se puso a reconstruír la historia en 2014. El nivel de detalle estadístico fue tan relevante que internamente los jugadores dejaron de tener nombre y apellido para pasar a ser identificados con coeficientes matemáticos. Según cuenta la historia de Sports Illustrated la defensa de los Astros hacia esa presunta deshumanización fue que los demás recurren a lo mismo cuando se conoce a los jugadores por las cifras millonarias que se pagan por ellos.

Siffredi dice que la revolución de las analíticas llevó incluso a que los jugadores ocupen posiciones extrañas que hace 20 años podían ser motivo de despido para un entrenador. “Los equipos cuando defienden pueden dejar todo el campo derecho de la cancha libre porque tienen la certeza de que el “bateo” no irá para ese lado. Y la bola no va. Es como si yo dijera que cuando empieza el partido, el arquero de un equipo se va de número 9, encima hace el gol y vuelve luego al arco. Un nivel de locura semejante tiene el béisbol desde que los managers disponen de tantos datos para anticipar la toma de decisiones”.

La experiencia de los Astros es un modelo exitoso de lo que se conoció masivamente desde la película Moneyball: cómo gracias a los análisis predictivos, los equipos con menos presupuesto pueden acercar las distancias gracias a la buena lectura de los datos. “¿Qué significa eso?, se pregunta Siffredi. “Que un equipo puede evaluar qué la combinación de un par de características de dos jugadores, puede evitar que gasten una fortuna en una estrella que tal vez no les va a dar lo que ellos precisan. Los datos permiten que los equipos contraten bien y paguen el precio adecuado por lo que necesitan, administren mejor sus recursos y encuentren las tácticas acertadas para sacar una diferencia. Actualmente hay cerca de seis franquicias que trabajan con big data. El resto usa la información de conocimiento general y la intuición. Estamos hablando de un nivel donde todos son excepcionales, pero el que no sepa cómo leer la información, se pierde esa ventaja del 5 por ciento que aprovecha el que mejor usa esos recursos”.

El béisbol no es un deporte que, al menos, plantee une aparente contradicción entre el arte y la belleza que tiene cualquier juego a partir del uso de métricas. Siffredi asegura que el factor humano no está en riesgo cuando se apela al Big Data. “Un manager puede tener cien opciones posibles para plantear los momentos de un partido y el uso de datos reduce esas opciones a ocho. Después hay que hacer una elección correcta. Y si se la hace, saber comunicarla y luego ejecutarla de un modo acertado. Se puede predecir para que lado irá la pelota luego de un bateo, pero no donde caerá con exactitud y si el defensor la atrapará y luego hará el pase sin fallar. Lo humano y lo estético sigue vigente. Si un arquero supiera, por ejemplo, para donde patea Messi los tiros libres cuando su equipo va ganando, y cómo lo hace en lo segundos tiempos, y cuando juega de local, y cuando ya tiene 20 partidos encima en la temporada, ¿no resultaría válido que se use esa información? Podría reducir ciertas posibilidades para los equipos más modestos, acercaría las distancias. Lo cual no quita que luego el arquero no llegue y que el disparo sea preciso y además vistoso. El béisbol tiene estadísticas que son profundas, permiten predecir comportamientos, con lo cual hay mucho verso que se termina y eso siempre es positivo…”, señala Siffredi.

Las Ligas Mundiales de béisbol las definieron dos equipos que toman sus decisiones en base a manejo de grandes datos. Tanto los Astros de Houston como Los Angeles Dodgers son franquicias reconocidas por ese perfil. También están en esa “liga del conocimiento” Boston Red Sox, los New York Yankees y los Chicago Cubs. Todos equipos que funcionan con el departamento de analíticas como el punto de partida de sus estrategias. ¿Y si todos tienen tantos datos propios y ajenos por qué unos pierden y otros no? “Porque siempre se puede sacar la bola del estadio más que el otro”, apunta Siffredi . La serie de Astros y Dodgerse fue de muchos bateos y muchísimos “home runs”, la conocida situación cuando el bateador y el resto de sus compañeros atraviesan las bases en una misma carrera tras el bateo. “Es un deporte que ha quemado sus libros. Una de las finales duró 5 horas, usaron 14 lanzadores cada uno (cada plantel dispone de 25 jugados por partido y la mitad suelen ser lanzadores) y superaron los 400 lanzamientos por partido. Esos son datos increíbles para este juego. Para el que no lo entiende, no significa demasiado. Pero los fanáticos estamos en presencia de algo increíble”, concluye.

La revolución de los datos ya se instaló en el deporte. Gana el que toma las mejores decisiones en los momentos clave y el que mejor las ejecuta. En el béisbol dejar todo en manos de la intuición y el olfato es dar ventajas. En el resto de los deportes la discusión ya comenzó. Llegar tarde a ella es cometer un segundo error. El primero es ignorarla.

Por Marcelo Gantman

• Béisbol

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