Sabermetrics 101: A Brief Introduction

Abbiamo tutti sentito il detto “Sii gentile con i nerd. È probabile che finirai per lavorare per uno di loro”. Non solo ho lavorato per uno, ma ho chiesto di lavorare per lui. John non è un nerd nel senso tradizionale del termine. Ha abbastanza presenza sociale per navigare nel mondo senza l’imbarazzo generalmente associato a un’intelligenza insolitamente alta ed è sorprendentemente atletico, sapete, per un nerd. Il suo intelletto naturale è fuori dalle classifiche. Ci sa fare con i numeri. Parla così velocemente che non credi che anche lui possa digerire tutti i numeri che tira fuori.

Una cosa che ho guadagnato lavorando con lui è che chiunque può imparare i numeri. Non fraintendetemi, imparare i numeri e la matematica è una cosa. Avere un cervello che può elaborarli alla velocità della luce è un’altra cosa. Ma se si può cambiare il modo in cui si pensa e scomporre le cose in pezzi più piccoli e più facilmente comprensibili, ho scoperto che capire John era possibile.

Nello stesso modo in cui capire John mi ha richiesto di cambiare consapevolmente il modo in cui penso ai numeri che lanciava, la sabermetrica ci richiede di ricablare il modo in cui il nostro cervello pensa alle statistiche del baseball.

Bill James ha definito la sabermetrica come la ricerca di una conoscenza oggettiva sul baseball.

Se un sabermetrico sta misurando le prestazioni di un giocatore di posizione o di un lanciatore, sono quasi sempre espresse in vittorie, corse, o relative alla media della lega. Questo perché l’obiettivo del baseball è quello di vincere la partita segnando più corse del tuo avversario.

Questo è il modo in cui dobbiamo riqualificare il nostro cervello. Nel valutare i giocatori e le loro prestazioni dobbiamo pensare in termini di quante corse o vittorie vale questo giocatore e la sua prestazione. Oppure dobbiamo pensare in termini di quanto meglio o peggio è stato rispetto alla media della lega. Questo è pensare sabermetricamente.

Le domande che stiamo facendo non sono cambiate. Vogliamo ancora sapere quale giocatore è “più prezioso”. Vogliamo ancora sapere quale giocatore nella storia è il più grande. Vogliamo ancora sapere se i lanciatori hanno lo stesso valore dei battitori. Invece di usare le congetture, la sabermetrica ha adottato un approccio matematico per tentare di rispondere a queste domande.

Questo non significa che non ci preoccupiamo più di home runs, rbi, basi rubate, innings pitched, strikeouts e altre statistiche tradizionali. Queste statistiche sono dati grezzi e sono spesso chiamate statistiche di conteggio. Senza questi dati grezzi, la sabermetrica non è possibile. Abbiamo bisogno di conoscerle per valutare correttamente i giocatori. Di per sé non ci forniscono più risposte alle nostre domande. Invece, sono pezzi di un puzzle complesso che stiamo cercando di risolvere per rispondere a queste domande.

La sabermetrica è una scienza in continua evoluzione. I sabermetrici per natura non sono soddisfatti. Cercano di migliorare l’esistente e cercano nuovi modi di misurare. Come la quantità di dati disponibili continua a crescere il numero di metriche e la loro precisione aumenterà.

Non ho una laurea avanzata in matematica. Sono la prova che una persona con un background matematico limitato può avere una comprensione operativa dell’analisi statistica avanzata. Semplicemente bisogna volerlo imparare.

In questa serie di articoli, parleremo di metriche con cui potreste non avere familiarità. Non cercherò di spiegare ogni metrica menzionata in ogni articolo. La mia idea è di eliminare una metrica più grande alla volta.