El beisbol es considerado el rey de los deportes porque combina destreza atlética e inteligencia de parte de los jugadores y desde luego también demanda “sabiduría” de los manejadores de los equipos. Una muestra de ello, es el avance que ha tenido en la medición de la productividad de clubes y peloteros. Pasó de la contabilidad aritmética simple a la elaboración de fórmulas matemáticas complejas. La sabermetría es el análisis estadístico, que permite el conocimiento objetivo de cada juego de pelota.

El profe de estadística

Al concluir la licenciatura en Economía, antes de cumplir los 23 años, ingresó a un programa de posgrado en la Universidad de California, en Berkeley. Gracias a un convenio suscrito con el Conacyt, regresó posteriormente a Monterrey para incorporarse como profesor en la Universidad Autónoma de Nuevo León. En los pasillos de la facultad conversaba con sus alumnos sobre la estadística descriptiva aplicada a los fenómenos económicos y solía repetir, con cierta ironía, una frase ampliamente conocida: “Existen las mentiras, las grandes mentiras y la estadística”. El aforismo cobra sentido cuando los datos son seleccionados o manipulados para construir interpretaciones convenientes a determinados intereses.

Sin embargo, insistía en que la estadística, como herramienta metodológica, es neutral. Su utilidad y credibilidad dependen de la honestidad intelectual de quien la emplea y de la rigurosidad con que se interpretan los resultados. Como ejemplo, señalaba que el ingreso per cápita de los mexicanos puede resultar engañoso cuando se analiza de manera aislada, pues oculta las profundas diferencias existentes entre los distintos grupos sociales. Ello no significa que el indicador carezca de valor; por el contrario, sigue siendo una referencia útil siempre que se contextualice y se complemente con otras variables que permitan comprender mejor la realidad.

La estadística constituye una de las aplicaciones más prácticas de las matemáticas. Por sí misma, carece de ideología: no pertenece a partido político alguno, ni responde a credos religiosos, corrientes filosóficas o preferencias deportivas. Su propósito es describir, medir y comparar fenómenos observables. Desde la organización profesional del beisbol en Estados Unidos durante el siglo 19, este deporte ha recurrido sistemáticamente a la estadística para evaluar el desempeño de jugadores y equipos. Inicialmente predominaban indicadores aritméticos relativamente simples, como el porcentaje de bateo, las carreras producidas, los cuadrangulares o las victorias obtenidas por un lanzador. Estas cifras permitían cuantificar la productividad de los peloteros y establecer comparaciones objetivas entre temporadas, equipos y generaciones de jugadores.

Allan Roth: un apasionado de la estadística

Canadiense de nacimiento e hijo de una familia trabajadora procedente de Europa Oriental, Allan Roth mostró desde temprana edad una notable inclinación por las matemáticas y una curiosidad poco común por comprender el mundo que lo rodeaba. Su capacidad de observación llamaba la atención de compañeros y maestros. Ante cualquier hecho de la vida cotidiana procuraba descubrir sus causas y consecuencias, para después extraer conclusiones sustentadas en los datos disponibles.

Aquella combinación de curiosidad intelectual, memoria privilegiada y gusto por los números lo conduciría, quizá sin proponérselo, a convertir la estadística en la gran pasión de su vida. Más que una simple herramienta de cálculo, la veía como un método para encontrar explicaciones racionales detrás de fenómenos aparentemente complejos.

Durante su juventud acostumbraba escuchar por la radio las transmisiones de los partidos de beisbol provenientes de los Estados Unidos. Mientras la mayoría de los aficionados se concentraba en las jugadas espectaculares o en el resultado final, Roth prestaba atención a los números que describían el desempeño de jugadores y equipos. Poco a poco comenzó a registrar datos, establecer comparaciones y buscar patrones que pasaban inadvertidos para los demás.

¿El porqué del desempeño del beisbolista?

Convencido de que las estadísticas tradicionales del beisbol ocultaban información valiosa que no podía descubrirse mediante los simples promedios utilizados hasta el final de la Segunda Guerra Mundial, Allan Roth comenzó a construir sus propios registros e indicadores. Su propósito era identificar aquellos factores que influían en el desempeño de los jugadores y que pasaban inadvertidos para directivos, entrenadores, cronistas y aficionados.

Roth entendió que el comportamiento de un pelotero dependía de múltiples variables. Por ello comenzó a registrar datos que rara vez se consideraban en los análisis convencionales: si el partido se jugaba bajo luz natural o alumbrado artificial; la frecuencia con que un bateador lograba llegar a las bases; el desempeño frente a lanzadores derechos o zurdos; e incluso la influencia que ejercían las dimensiones de cada estadio sobre los resultados ofensivos.

Entre los indicadores que impulsó destacaron:

1.- Porcentaje de embasado (On-base percentage), que valoraba la capacidad de un jugador para llegar a las bases, ya fuera mediante imparables, bases por bolas o golpes recibidos.

2.- Rendimiento frente a lanzadores derechos e izquierdos, análisis que permitía identificar contra qué tipo de pitcher un bateador era más productivo.

3.- Efecto de las dimensiones del estadio, mediante el estudio de cómo las características físicas de cada parque influían en el número de cuadrangulares, carreras anotadas y promedios de bateo.

4.- Productividad según la situación de juego, evaluando el desempeño de los bateadores con corredores en base, con las bases llenas o en momentos decisivos del encuentro.

Gracias a esta nueva manera de observar los datos, Roth comenzó a responder preguntas que las estadísticas tradicionales no podían contestar: por qué un jugador bateaba mejor en determinadas circunstancias, contra qué tipo de lanzador obtenía mejores resultados y bajo qué condiciones alcanzaba su máximo rendimiento.

Más que contabilizar números, buscaba descubrir las causas que explicaban el comportamiento de los peloteros sobre el terreno de juego. Su carrera profesional se desarrolló en Estados Unidos dentro de la organización de los Brooklyn Dodgers, donde trabajó desde 1947 y llegó a convertirse en el primer estadístico de tiempo completo en las Grandes Ligas. Su labor sentó las bases de una revolución analítica que décadas más tarde desembocaría en la sabermetría moderna.