El juego de los números es el único juego en la ciudad

¿Recuerdas cuando los ojeadores simplemente *sabían*? ¿Cuando la intuición de un entrenador era evangelio? Esos días han desaparecido en su mayoría, reemplazados por una búsqueda incesante de datos, una búsqueda para cuantificar cada rebote, cada pase, cada swing. No es solo una tendencia; es cómo se construyen los campeonatos ahora.

Tomemos el fútbol, por ejemplo, y el auge de los Goles Esperados, o xG. En pocas palabras, el xG mide la probabilidad de que un disparo resulte en un gol, basándose en factores como la ubicación del disparo, la parte del cuerpo utilizada (cabeza o pie), el tipo de asistencia e incluso la presión defensiva. Un penalti, por ejemplo, suele tener un xG de alrededor de 0.76, lo que significa que entra aproximadamente el 76% de las veces. Los equipos ya no solo cuentan goles; cuentan goles *esperados*. Brighton & Hove Albion, un club a menudo elogiado por su enfoque analítico, fichó al delantero Neal Maupay en 2019 después de que sus números de xG en Brentford superaran consistentemente su recuento real de goles, lo que sugería que estaba llegando a excelentes posiciones pero que solo necesitaba una ligera mejora en la definición. Marcó 10 goles en su primera temporada en la Premier League para los Seagulls.

Los clubes utilizan el xG no solo para evaluar el rendimiento actual, sino también en el mercado de fichajes. Buscan jugadores cuyos números de xG subyacentes sugieran que están creando oportunidades de alta calidad, incluso si su recuento de goles es bajo. Por el contrario, un delantero con un alto recuento de goles pero un xG bajo podría ser visto como un rendimiento superior, un candidato a la regresión. Por eso, clubes como el Brentford, otro pionero en el análisis, pueden competir constantemente a pesar de tener un presupuesto más pequeño. Identificaron a Ivan Toney del Peterborough United en 2020, cuyos números de xG eran altísimos en la League One, y él les recompensó con 31 goles en su primera temporada en el Championship. No compran nombres; compran datos.

En el baloncesto, el Player Efficiency Rating (PER) de John Hollinger se convirtió en una estadística fundamental para el movimiento analítico. El PER tiene como objetivo destilar el logro estadístico general de un jugador en un solo número, ajustando el ritmo. Otorga crédito por logros positivos (tiros de campo, tiros libres, triples, asistencias, rebotes, bloqueos, robos) y débito por los negativos (tiros fallados, pérdidas de balón, faltas personales). Un PER promedio es de 15.00. LeBron James ha liderado la liga en PER varias veces, incluyendo un PER de 31.7 en la temporada 2008-09.

Los equipos utilizan el PER y métricas avanzadas similares para evaluar a los jugadores más allá de las estadísticas tradicionales. Un jugador podría no anotar 20 puntos por partido, pero si su PER es alto debido a una eficiencia de tiro, pocas pérdidas de balón y un fuerte rebote, es un activo valioso. Los Houston Rockets, bajo la dirección general de Daryl Morey, eran conocidos por su enfoque basado en el análisis. Priorizaban a los jugadores con altos porcentajes de tiro real y fuertes métricas defensivas, incluso si esos jugadores no eran nombres conocidos. Su adquisición de James Harden en 2012 de los Oklahoma City Thunder, quien era un sexto hombre de alta eficiencia, fue un triunfo analítico, ya que apostaron a que su PER y su uso explotarían en un papel principal. Entregó tres títulos de anotación y un MVP.

El béisbol, sin embargo, es donde la revolución analítica realmente echó raíces con "Moneyball". Aunque existen muchas métricas, el Wins Above Replacement (WAR) es posiblemente la más completa. El WAR intenta cuantificar la contribución total de un jugador a su equipo en un solo número: cuántas victorias contribuye en comparación con un jugador hipotético de "nivel de reemplazo". Un WAR de 0-1 es un jugador de banca, 2-3 es un titular sólido, 5+ es un All-Star y 8+ es un calibre de MVP. Mike Trout publica consistentemente números de WAR superiores a 8.0, incluyendo una temporada de 10.2 WAR en 2018.

Las oficinas principales utilizan el WAR para evaluar el valor en traspasos, agencia libre e incluso negociaciones de contratos. Ya no solo miran el promedio de bateo o los jonrones. Quieren saber el impacto general de un jugador. Los Oakland Athletics, liderados por Billy Beane, aprovecharon famosamente a jugadores infravalorados identificados a través del análisis estadístico a principios de la década de 2000, como Scott Hatteberg, un receptor lesionado convertido en primera base, para lograr una racha de 20 victorias en 2002 con una nómina minúscula. Más recientemente, los Tampa Bay Rays, otro equipo de mercado pequeño, compiten constantemente encontrando jugadores que registran altos totales de WAR a pesar de estadísticas tradicionales más bajas o de regresar de lesiones, y luego los desarrollan. Firmaron a Charlie Morton con un contrato de dos años y 30 millones de dólares en 2018 después de una carrera plagada de lesiones, y él entregó una temporada de 6.0 WAR en 2019.

Aquí está la cuestión: los análisis no son perfectos. Ningún número por sí solo cuenta toda la historia, y la observación sigue siendo importante. No se puede cuantificar el corazón o el liderazgo. Pero ignorar los datos en los deportes modernos es como intentar navegar con un mapa de papel en la era del GPS. Es una tarea inútil.

¿Mi opinión? La próxima gran frontera analítica no se trata solo de la evaluación de jugadores; se trata de optimizar las decisiones de entrenamiento en tiempo real. Esperen que más entrenadores sean reemplazados por científicos de datos en la próxima década.