Traducido por Marco Gámez
A principios de este mes, la gran reunión del reino de los nerds del béisbol conocida como Saberseminar tuvo lugar en Boston. La pelota que se usa en los juegos de MLB, y su papel en las recientes fluctuaciones en los jonrones, fue un tema popular. Varios de los científicos prominentes del comité de jonrones de MLB dieron charlas reiterando los hallazgos de su informe, específicamente, que la reducción de la resistencia aerodinámica al avance fue el factor principal en el aumento de jonrones en 2017. (Una conclusión que el comisionado Rob Manfred también ha admitido poco a poco).
Sin embargo, un científico del comité extendió su metodología a la temporada 2019, con algunos resultados sorprendentes. El profesor Jim Albert sugirió que la causa principal del récord total de jonrones en 2019 no es la pelota de beisbol en sí, sino más bien que los bateadores son cada vez más fuertes e inteligentes.
A principios de esta temporada, encontré una tendencia similar. Al escribir en abril, descubrí que los bateadores habían aumentado ligeramente el promedio de su velocidad de salida y el ángulo de despegue de sus batazos, diferencias que tienden a producir más jonrones. Pero también descubrí que la pelota se volvió significativamente más aerodinámica, el mismo cambio que hizo del 2017 uno de los años de mayor abundancia de jonrones de la historia (hasta esta temporada). Con el beneficio de tener la mayoría de los datos de 2019 ya en los libros, encuentro que ambas tendencias tienen impacto, pero la mayor parte del aumento de jonrones de 2019 se debe a los cambios de la pelota en sí misma.
Albert basó sus conclusiones en modelos estadísticos utilizando datos de Statcast. Primero, ajustó un modelo de probabilidad de jonrones en función de la velocidad del bate y del ángulo en que se bateó, utilizando los datos de 2018. Esos dos factores casi siempre determinan si un batazo elevado será un jonrón o no. Por lo general, tiene que ser bateado con fuerza (>153 kph) y en un ángulo de 20-30 grados para pasar por encima de la cerca.
Luego usó ese modelo para predecir cuántos jonrones esperaríamos ver en 2019, señalando que los bateadores están chocando la pelota colectivamente más fuerte y un poco más alto en el aire que en 2018. Este modelo predijo que habría 40 jonrones menos este año de los que fueron bateados en la primera mitad. La conclusión de Albert es que, de los aproximadamente 400 jonrones adicionales hasta la primera mitad de 2019 en comparación con el año pasado, solo 40 (~10%) se deben a la pelota, y el resto se debe a los propios jugadores. Como él lo expresó, “Los cambios en los ángulos de despegue y las velocidades de salida están propiciando el aumento de los jonrones”.
Si bien el método de Albert es sólido en términos generales, algunos aspectos de su modelo podrían mejorarse. Por ejemplo, Albert no incluyó ningún ajuste por estadio. Obviamente es más fácil pegar un jonrón en el aire de Coors Field que en la capa marina de San Diego; tratar a todos los parques como si fueran iguales produce imprecisiones significativas que pueden eliminarse fácilmente.
Además, Albert se limitó a usar bolas bateadas que probablemente serían jonrones, diciendo que el 95% de todos los jonrones provenían del grupo que seleccionó. El problema aquí es que la resistencia aerodinámica impactará desproporcionadamente a las bolas bateadas que están al borde de ser jonrones, el 5% que excluyó.
Por ejemplo, cuando Cody Bellinger batea una pelota a 105 mph (169 kph) en un ángulo de 30 grados hacia la parte más alta de las tribunas, no importa mucho si tenía una resistencia aerodinámica alta o baja, esa pelota iba sobre la cerca de todas maneras. Los efectos aerodinámicos influyen sobre las pelotas que anteriormente aterrizaban justo antes de la cerca y que ahora viajan ligeramente sobre ella. Al excluirlas, puede haber minimizado inadvertidamente el impacto de la pelota voladora.
Me propuse remediar estos problemas con mi propio modelo, tomé en cuenta todas las bolas bateadas desde 2015. Incluí un efecto de parque para no obviar las diferentes atmósferas y cercas en distintos estadios, e intenté algunas especificaciones diferentes (permitiendo diferentes efectos de parque para zurdos frente a diestros, lo que permite que varíe el efecto de parque).
Todos los modelos fueron consistentes en encontrar algo muy diferente de lo que Albert mostró. En las últimas cinco temporadas, la cantidad esperada de jonrones ha variado mucho en comparación con la cantidad que realmente ha sido bateada. Y la diferencia se debe en gran medida a la resistencia aerodinámica.
| Temporada | Jonrones Esperados | Jonrones Conectados | Diferencia |
| 2015 | 5085 | 5000 | -85 |
| 2016 | 5728 | 5681 | +47 |
| 2017 | 5715 | 6209 | +494 |
| 2018 | 6158 | 5656 | -502 |
| 2019* | 5133 | 5274 | +144 |
*Hasta el 20 de agosto de 2019
La mayor desviación positiva hasta el momento es en 2017, cuando la resistencia aerodinámica fue la más baja que ha habido. Ese año, una sorprendente cifra de 494 jonrones adicionales fue bateada, rompiendo el récord histórico de una sola temporada e incitando a MLB a formar la comisión de la que Albert más tarde fue miembro.
Pasemos a lo que está sucediendo este año. Se conectaron aproximadamente 500 jonrones menos de lo esperado en 2018, y hasta ahora, se han conectado 144 más de lo esperado en 2019. Según las mediciones directas de la resistencia del aire en el béisbol, la resistencia aerodinámica al avance aumentó en 2018 y luego bajó un poco más hasta ser ligeramente menor esta temporada, lo que sugiere que la mayor parte de la diferencia en los jonrones entre los dos años proviene de la pelota misma. Para ser exactos, estamos en camino de unos 1,200 jonrones adicionales esta temporada en comparación con la anterior; mi modelo sugiere que alrededor de 700 de ellos, aproximadamente el 60%, no pueden estar relacionados con ningún cambio en el comportamiento del bateador.
En una publicación que le hizo seguimiento al tema, Albert construyó otro modelo con resultados muy diferentes a la tesis de su charla en el Saberseminar. Produjo una nueva estimación de la influencia de la pelota, descubriendo que era responsable de aproximadamente el 55% del aumento en los jonrones (muy similar a lo que encontré anteriormente). Según un intercambio de correos electrónicos con Albert, la razón de la diferencia entre su charla y su artículo de seguimiento es el alcance de los datos que utilizó: para su charla, todas las bolas bateadas de 2015-2019; para su publicación, solo datos de 2018. No me queda claro por qué mi modelo que usa datos de los últimos cinco años produce resultados similares a los de su publicación.
Albert termina el artículo diciendo que “la explosión de jonrones se debe a algo más que la pelota”. En ese sentido, ciertamente estamos de acuerdo. Aunque la mayoría de los jonrones adicionales se deben a la menor resistencia aerodinámica que ofrece la pelota, la evidencia preliminar del sistema Statcast sugiere que los bateadores también están bateando la pelota con más fuerza.
Pero hay inconsistencias en esa evidencia. Para empezar, Statcast siempre ha sido propenso a errores. Siempre pierde una fracción significativa de las bolas bateadas que debe rastrear, y MLBAM (Major League Baseball Advanced Media, por sus siglas en inglés) no revelará qué lecturas son conjeturas y cuáles son reales. Además, la tecnología ha evolucionado y mejorado en el transcurso de los últimos cinco años, lo que dificulta determinar cuánto del aumento reciente en la velocidad de salida es real.
En el próximo artículo, analizaré el caso de un cambio en el comportamiento del bateador y analizaré otras posibles razones por las que la velocidad de salida y el ángulo de lanzamiento podrían haber aumentado.
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