Batear jonrones contra lanzamientos erróneos es una habilidad

Image credit: © Nathan Ray Seebeck-USA TODAY Sports

Traducido por Marco Gámez

Si has pasado algún tiempo revisando Twitter durante esta temporada, entonces, probablemente, te has topado con una, dos o varias docenas de momentos destacados de un bateador descomunal que choca la pelota como si fuera una mezcladora de cemento lanzada justo en el corazón de la zona hacia un viaje sin retorno a Marte. E, inevitablemente, habrás encontrado a varias personas que en las respuestas comentan sobre lo malo que fue ese lanzamiento y cómo incluso ellos podrían batear un jonrón si les lanzaran así. Algunas personas desmeritan estos jonrones, pero ¿cuántos jonrones se producen ante lanzamientos “malos” y cuánto tiene que ver si un bateador los está cazando?

Lo primero que hay que hacer al abordar cualquier problema es definirlo: ¿qué hace que un lanzamiento sea malo? Por lo general, la respuesta es alguna variante de “por el medio” y ese es un buen lugar para comenzar, como con este lanzamiento de Luis Perdomo contra Aaron Judge:

Conté cuántos jonrones se conectaron en cada par de coordenadas dentro y alrededor de la zona y, como estás a punto de ver, la gran mayoría ocurrió en esa área media del medio. No es exactamente una primicia que los lanzamientos que vienen por esa gran autopista sean bateados con fuerza, pero es una buena prueba de tener cordura visual en el plato:

El porcentaje de slugging de la liga en pelotas puestas en juego dentro de la zona rojiza durante 2022 es de .617; eso es similar al SLG general de Yordan Alvarez este año, así que la liga, en su conjunto, ha bateado como Yordan cuando han hecho contacto contra lanzamientos por el medio del medio. Pero eso es solo una parte de la historia; los lanzamientos están diseñados con un objetivo, evitar ser conectados con la mejor parte del bate, y eso conduce a 3 resultados deseables: contacto débil, strikes sentenciados y abanicar. Entonces, si realmente vamos a tomar en cuenta la calidad del lanzamiento, entonces necesitamos una medida que incluya las 3 posibilidades, razón por la cual opté por los jonrones por tipo de lanzamiento para evaluar la eficacia del lanzamiento. Esto penalizará a los bateadores por los swings adicionales perdidos o por los strikes cantados en la zona cuando los confunden, incluso si el lanzamiento no está ubicado exactamente donde el lanzador quería. Veámoslo por tipo de lanzamiento, usando nuestra vieja amiga, la Distancia Euclidiana. En este gráfico, la línea naranja son los lanzamientos en cambios de velocidad, la línea verde son las rectas, la línea discontinua azul claro son las cutters, la línea marrón son las curvas, la línea púrpura son las sliders y la línea punteada azul oscuro son las sinkers. El eje-y son los jonrones permitidos por lanzamiento, y el eje-x es la distancia desde el centro del plato.

La línea discontinua es la tasa de jonrones por lanzamiento de la liga, excluyendo los conteos de 3-0 (cuando algunos bateadores tienen restringido hacer swing). Podemos ver dónde cada tipo de lanzamiento pasa a estar por encima del promedio y crear umbrales sobre qué tan lejos de la zona de peligro deben estar estos lanzamientos para que se consideren lanzamientos de calidad. Por ejemplo, en el gráfico anterior, las curvas tienen el menor margen de error; eso se comprueba, con terribles lanzamientos llamados “colgados” y todo lo demás.

Si nos ajustamos a nuestra definición de lanzamiento “cookie”, es decir, fácil de batear, por cada tipo de lanzamiento, podemos generar una lista de quién ha hecho más daño ante lanzamientos realmente malos. En primer lugar, el rendimiento general de la liga contra cada lanzamiento que se etiqueta como bueno o como “cookie” (SLGCON = porcentaje de slugging al contacto):

Eso significa que el 81.5% de los jonrones de esta temporada provienen de nuestra definición de lanzamientos cookies, y los cookies solo representan un poco más de un tercio de todos los lanzamientos con un 35.9%. Entonces, la respuesta a nuestra primera pregunta de cuántos jonrones se producen contra lanzamientos erróneos es: la gran, gran mayoría de ellos. ¿Y quién batea más jonrones ante los peores lanzamientos? ¿Es una señal de alerta si un bateador se beneficia, especialmente, al enfrentarse a una gran cantidad de lanzamientos cookies?

Bueno, el bateador que más lanzamientos cookies ha visto este año es Brandon Nimmo, quien solo tiene 14 jonrones en total. El jugador con la mayor cantidad de jonrones contra lanzamientos malos es, como era de esperar, Aaron Judge, pero él lidera el universo en todas las estadísticas de jonrones concebibles este año. También lidera la liga en jonrones contra lanzamientos que no son cookies, con 14. La clave aquí es que solo el 77% (46 de 60) de los jonrones de Judge se debieron a malos lanzamientos, que es mejor que el promedio de la liga de 81.5%. Así que, no solo prospera al ver más lanzamientos colgados que nadie; sino que también está capitalizando más a menudo que nadie.

Estas son algunas de las conclusiones más interesantes: los bateadores con la mayor cantidad de jonrones que provienen completamente de castigar los lanzamientos erróneos son Andrew McCutchen y Daniel Vogelbach, quienes tienen 17 cada uno, el 100% de los cuales son contra lanzamientos malos. Entre los jugadores con 10 jonrones o más, Joey Meneses y Javy Báez son los que más jonrones despachan contra envíos buenos para el lanzador, con solo la mitad de sus jonrones contra envíos malos. La mayoría de los bateadores se concentran en una combinación de lanzamientos para batear, pero no es casualidad que la tabla anterior presente a muchos de los mejores bateadores de la liga.

Eso nos lleva al punto clave, y a la respuesta para nuestra segunda pregunta: Según esta definición, más envíos erróneos son lanzados de lo que uno podría esperar. Al ser posibles de ser bateados de jonrón más de un tercio de todos los lanzamientos, eso significa que un bateador está viendo al menos un lanzamiento erróneo por turno al bate. Lo que separa a los grandes bateadores es cuán eficiente y consistentemente pueden castigar esos errores.