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  • Jon Bales (JonBales)

    Criado há 6 anos, Última atualização 5 anos atrás ()

Jon Bales (JonBales)

Jonathan Bales é o fundador da RotoAcademy e autor da série de livros Fantasy Sports for Smart People.

Não há questão em que a comunidade de basebol de fantasia diária esteja dividida mais ferozmente do que na eficácia do estudo dos dados de batedor vs. lançador (BvP). Os defensores do BvP argumentam que certos batedores vão simplesmente bater melhor em determinados lançadores, por isso é crucial ter isso em conta. E para aqueles que já jogaram beisebol, a maioria concordaria que eles realmente parecem ver a bola melhor das mãos de certos lançadores.

Os que são contra o uso do BvP argumentam que as estatísticas simplesmente não são significativas. Há tanta variação no beisebol em curtos períodos de tempo que não parece ser astuto colocar uma enorme importância nos resultados de 10 ou mesmo 20 taco.

Eu realmente me encontro em ambos os lados deste argumento; embora eu realmente acredite que certos rebatedores vão naturalmente acertar um arremessador melhor do que o próximo (independentemente da força relativa dos arremessadores), eu ainda não acredito que o BvP seja significativo na maioria dos casos. Vamos dar uma olhada mais profunda.

A Pequena Amostra

As minhas opiniões sobre o BvP são praticamente as mesmas que as sobre a propensão a lesões. Seria de esperar que alguns jogadores tenham mais probabilidade de se lesionarem geneticamente do que outros (ou demoram mais tempo a sarar quando se lesionam)? Claro que sim. Nunca esperaríamos que o corpo de todos reagisse da mesma forma a vários factores de stress.

No entanto, encontramos um problema quando tentamos usar lesões passadas para projectar lesões futuras. As lesões são um evento de tão baixa frequência que leva muito tempo até que possamos dizer conclusivamente que uma lesão em particular não é apenas o resultado de uma variação. Rotular um jogador como propenso a lesões após uma única lesão, ou mesmo um casal, é uma espécie de equivalente a dizer que a pessoa que ganha uma única mão em uma partida de pôquer de heads-up é o melhor jogador. Talvez ele seja, talvez não seja, mas a quantidade de aleatoriedade inerente envolvida em uma única mão – ou uma única lesão – é tão grande que não podemos fazer nenhuma reclamação de uma maneira ou de outra.

Likewise, os dados BvP quase sempre sofrem do mesmo problema. Em um determinado dia de ação do MLB, você pode encontrar apenas um punhado de jogadores que têm mais de, digamos, 20 taco contra um determinado arremessador. Mesmo com tantas tentativas, não podemos dizer que alguém acertando .400 esteja realmente “vendo bem o arremessador”; com toda a probabilidade, ele acabou de ter sorte. Agora considere uma estatística de frequência ainda mais baixa, como os home runs. Para saber se uma determinada batedora vai atingir uma percentagem maior de home runs fora do Home Run do que do Pitcher A, precisaríamos de uma amostra de at-bats que simplesmente nunca vemos.

Again, não estamos apenas preocupados em saber se os batedores se igualam melhor ou pior com lançadores específicos – sabemos que é esse o caso, mas também se podemos ou não usar dados passados para prever eventos futuros. Em quase todos os casos, não estamos nem perto de ter uma amostra suficientemente grande para confiar que os números são significativos.

Resultados Extremos

Um dos poucos casos em que podemos ter justificação para olhar para o BvP é quando os resultados são (muito) extremos. Se um batedor é 10 por 20 na sua carreira contra um lançador, mesmo esse sucesso pode facilmente ser um subproduto da aleatoriedade. Se virmos algo como 16-por-20 com quatro home runs, embora uma ocorrência realmente rara – então estamos nos aproximando do ponto onde o sucesso é tão dramático que a amostra não precisa ser tão grande para justificar a confiança nos números.

Usando BvP para lançadores

Uma outra situação onde o BvP pode ter um pouco mais de valor é quando se estuda lançadores contra um determinado alinhamento. Quando estamos lidando com BvP de rebatedores individuais, estamos basicamente dizendo “Há uma pequena chance de que isso não seja devido à variação, mas nós simplesmente não sabemos”. Com lançadores, essas pequenas probabilidades podem somar-se.

Quando um lançador forçou um rebatedor a ir 2 por 10 em suas carreiras, essa informação tem pouco significado. Quando ele for forçado um alinhamento inteiro a ir 15 por 130, no entanto, há uma chance maior de que esses números não sejam apenas o resultado de uma variação. Novamente, esta é uma situação rara que não aparece todos os dias.

Ir Contra o Grão

Um uso final para BvP é realmente usá-lo e fazer o oposto. Quer o BvP seja ou não útil, sabemos que muitas pessoas o usam. Você pode obter um bom senso de uso do jogador em um determinado dia estudando BvP.

Even se os dados BvP são um pouco reflexivos de um fenômeno da vida real, ainda pode haver valor no fading hitters com números BvP decentes em torneios, porque ele pode permitir que você faça um lineup único. O pequeno benefício que poderia (ou não) resultar de enfatizar o BvP seria contrariado por entender onde a multidão está alta em um jogador que provavelmente não deveria estar.

Irá doer?

Finalmente, eu quero mencionar que não só o BvP provavelmente não tem muito valor, exceto em raras ocasiões, mas enfatizar fortemente poderia doer, também. A primeira maneira que ele pode machucar é se ele for cotado no salário de um jogador. Ou seja, se o site em que você está jogando é pelo menos parcialmente responsável pelo BvP em seus salários, você tem uma situação em que você está pagando por uma estatística que muito provavelmente não vai ajudá-lo a ter um desempenho melhor. Nesse caso, o melhor cenário é que você não será ajudado pelos dados do BvP, mesmo que isso importe.

A segunda maneira que estudar BvP pode lhe machucar é que isso só leva tempo. Nós não temos uma quantidade infinita de tempo para pesquisas diárias de fantasia, especialmente em um verdadeiro esporte diário como o beisebol. Mesmo que o uso do BvP não prejudique a sua pontuação final, ele ainda ocupa precioso tempo de pesquisa que poderia ser gasto analisando uma métrica mais preditiva.