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Non c’è questione su cui la comunità del daily fantasy baseball sia divisa più ferocemente che sull’efficacia dello studio dei dati del battitore contro il lanciatore (BvP). I sostenitori del BvP sostengono che alcuni battitori semplicemente colpiscono meglio con particolari lanciatori, quindi è fondamentale tenerne conto. E per coloro che hanno giocato a baseball, la maggior parte sarebbe d’accordo sul fatto che sembrano effettivamente vedere la palla meglio dalle mani di certi lanciatori.

Quelli che sono contro l’uso del BvP sostengono che le statistiche semplicemente non sono significative. C’è così tanta varianza nel baseball in brevi periodi di tempo che non sembra essere accorto porre un’enorme quantità di importanza nei risultati di 10 o anche 20 battute.

In realtà mi trovo su entrambi i lati di questo argomento; mentre credo davvero che alcuni battitori stanno naturalmente andando a colpire un lanciatore meglio del prossimo (indipendentemente dalla forza relativa dei lanciatori), ancora non credo che BvP sia significativo nella maggior parte dei casi. Diamo uno sguardo più approfondito.

Un piccolo campione

Il mio punto di vista sul BvP è più o meno lo stesso di quello sulla prontezza agli infortuni. Potremmo aspettarci che alcuni giocatori siano geneticamente più propensi ad infortunarsi di altri (o che impieghino più tempo a guarire quando si infortunano)? Certamente. Non ci aspetteremmo mai che il corpo di tutti rispondesse allo stesso modo ai vari fattori di stress.

Tuttavia, ci imbattiamo in un problema quando cerchiamo di usare gli infortuni passati per proiettare quelli futuri. Gli infortuni sono un evento a così bassa frequenza che ci vuole molto tempo prima di poter dire con certezza che un particolare infortunio non è solo il risultato della varianza. Etichettare un giocatore come incline agli infortuni dopo un singolo infortunio, o anche un paio, è un po’ come dire che la persona che vince una singola mano in una partita di poker heads-up è il miglior giocatore. Forse lo è, forse no, ma la quantità di casualità intrinseca coinvolta in una singola mano – o in un singolo infortunio – è così grande che non possiamo fare alcuna affermazione in un modo o nell’altro.

Similmente, i dati BvP soffrono quasi sempre dello stesso problema. In un dato giorno di azione MLB, si potrebbe trovare solo una manciata di giocatori che hanno più di, diciamo, 20 at-bat contro un certo lanciatore. Anche con così tante prove, non possiamo dire che qualcuno che colpisce .400 sta davvero “vedendo bene il lanciatore”; con ogni probabilità, ha solo avuto fortuna. Ora considerate una statistica di frequenza ancora più bassa, come i fuoricampo. Per sapere se un particolare battitore colpirà una percentuale più alta di fuoricampo dal lanciatore A rispetto al lanciatore B, avremmo bisogno di un campione di battute che semplicemente non vediamo mai.

Ancora una volta, non siamo solo preoccupati di sapere se i battitori si abbinano meglio o peggio con specifici lanciatori – sappiamo più o meno che è così – ma anche di sapere se possiamo usare i dati passati per predire eventi futuri. In quasi tutti i casi, non siamo nemmeno vicini ad avere un campione abbastanza grande per credere che i numeri siano significativi.

Risultati estremi

Uno dei pochi casi in cui potremmo essere giustificati nel guardare al BvP è quando i risultati sono (molto) estremi. Se un battitore è 10 su 20 nella sua carriera contro un lanciatore, anche quel successo potrebbe facilmente essere un sottoprodotto della casualità. Se vediamo qualcosa come 16-per-20 con quattro fuoricampo, però – un evento davvero raro – allora ci stiamo avvicinando al punto in cui il successo è così drammatico che il campione non ha bisogno di essere così grande per giustificare la fiducia nei numeri.

Usare BvP per i lanciatori

Un’altra situazione in cui BvP potrebbe avere un po’ più di valore è quando si studiano i lanciatori contro un particolare lineup. Quando abbiamo a che fare con il BvP di un singolo battitore, stiamo fondamentalmente dicendo “C’è una piccola possibilità che questo non sia dovuto alla varianza, ma semplicemente non lo sappiamo”. Con i lanciatori, quelle piccole probabilità possono sommarsi.

Quando un lanciatore ha costretto un battitore ad andare 2 per 10 nella sua carriera, questa informazione ha poco significato. Quando ha costretto un intero lineup ad andare 15-per-130, tuttavia, c’è una maggiore possibilità che quei numeri non siano solo il risultato della varianza. Di nuovo, questa è una situazione rara che non si presenta tutti i giorni.

Andare controcorrente

Un ultimo uso del BvP è in realtà quello di usarlo e fare il contrario. Che BvP sia utile o meno, sappiamo che molte persone lo usano. Si può ottenere un senso decente dell’uso dei giocatori in un dato giorno studiando il BvP.

Anche se i dati del BvP sono leggermente riflettenti di un fenomeno della vita reale, ci potrebbe essere ancora un valore nell’escludere i battitori con numeri di BvP decenti nei tornei, perché questo può permettervi di schierare una formazione unica. Il piccolo beneficio che potrebbe (o non potrebbe) derivare dall’enfatizzare il BvP sarebbe controbilanciato dal capire dove la folla è alta su un giocatore che probabilmente non dovrebbe essere.

Farà male?

Infine, voglio menzionare che non solo il BvP probabilmente non ha troppo valore tranne in rari casi, ma enfatizzarlo fortemente potrebbe anche farvi male. Il primo modo in cui può fare male è se è prezzato nello stipendio di un giocatore. Cioè, se il sito su cui state giocando sta almeno parzialmente tenendo conto del BvP nei loro stipendi, avete una situazione in cui state pagando per una statistica che molto probabilmente non vi aiuterà a fare meglio. In questo caso, lo scenario migliore è che non sarete aiutati dai dati del BvP, anche se sono importanti.

Il secondo modo in cui studiare il BvP può farvi male è che ci vuole tempo. Non abbiamo una quantità infinita di tempo per la ricerca di daily fantasy, specialmente in un vero sport quotidiano come il baseball. Anche se usare il BvP non fa male ai vostri punteggi finali, richiede comunque tempo prezioso di ricerca che potrebbe essere speso per analizzare una metrica più predittiva.