Justo como nació la sabermetría, por la curiosidad y pasión de los fanáticos del beisbol, fue que Juan José Dougherty se metió en este mundo, el que ahora domina a la pelota de las Grandes Ligas y que aún parece un sueño para Nicaragua.
Dougherty es un guatemalteco experto en Big Data, que es la utilización de altos volúmenes de datos para conseguir información. En esta clasificación se puede encerrar la sabermetría, que es el análisis de estadísticas individuales y colectivas para saber el impacto en los resultados del equipo.
Pero qué tan lejos está Nicaragua de este enfoque en el beisbol. Pues al parecer, mucho.
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¿Cuál sea el uso más efectivo de las estadísticas, en contratación o desarrollo de peloteros?
La verdad es que tiene que ser algo integral, si voy a tomar decisiones basadas en datos tengo que aplicarlo en todos los rangos de mi equipo o empresa, no puedo decir que solo aplica para uno u otro departamento. Yo creo que el reclutamiento es muy importante, hay que aprender cómo va a ser el comportamiento de un pelotero, cómo se asemeja a una estrella.
Pero siempre hay margen de error…
Al final todas son decisiones basadas en pronósticos, no hay certeza, nadie le va a decir en ciento por ciento: esto va a suceder, va a ser el mejor pelotero de las Grandes Ligas este niño de 16 años, pero sí nos va a dar una idea hacia donde podría llegar.
Sí funciona para darle un valor adecuada al pelotero…
Si vemos el caso de los Houston Astros, vemos que los salarios que pagan no son los mayores, son equipos con recursos limitados y entonces tienen que aprender dónde invertir esa plata. No es que agarren a los nueve mejores jugadores de la liga, sino a los nueve mejores con los que pueden contar.
En este receso de temporada solo se ha hecho una contratación grande, Lorenzo Cain (80 millones de dólares por cinco años con los Cerveceros de Milwaukee). ¿Es una repercusión del uso de los datos?
Así es, porque los equipos tienen miedo de dar contrato ahora de 200 o 250 millones de dólares que saben que los jugadores no los valen, ¿por qué? Porque puedo conseguir a un jugador que no me va a dar los 49 o 50 jonrones de Giancarlo Stanton, pero me va a dar 30 o 35 y me va a costar un tercio del precio.
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¿Cuál es la barrera para los países latinoamericanos en cuanto el uso de la sabermetría?
El problema es que esta es una tecnología muy cara, son sensores de movimientos, cámaras, entre otras, pero creo que vale la pena hacerlo. Mi experiencia es que si uno ve esto como un costo, nunca le va a ver el provecho, pero la verdad es que las estadísticas son una inversión. Hay soluciones que no son tan completas como las Grandes Ligas, pero ya hay por ejemplo sensores que les pueden colocar a los bates, lectores de posicionamiento de lanzamientos, que tal vez no serán tan completos como los de Grandes Ligas, pero sí nos pueden empezar a dar estadísticas.
Quizás el terreno menos explorado es la defensiva, ¿cree que pronto pueda haber datos más completos?
Con Statcast (herramienta de medición de las Grandes Ligas) ya se puede medir esto. Por ejemplo se mide la ruta al fielder. Qué sucedía con las estadísticas tradicionales, por eso a mí no me gusta el porcentaje de fildeo, yo busco mi zona de confort que sé que no le voy a llegar, no me lanzo y eso no va a ser considerado un error sino un hit, y este tipo de analítica me va a permitir reemplazar a jugadores con jugadores virtuales y saber que si hubiese tenido a otro fielder, le habría llegado a esa pelota.
¿Cómo se metió a este mundo?
Porque me encanta, soy un fanático. He visto beisbol desde que tengo memoria, fue lo que me inculcó mi padre. Me encanta el deporte, me encanta la estadística.
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¿Cómo fueron sus primeros contactos con el beisbol?
En Guatemala estudiaba en una escuela que tenía una liga de beisbol, yo jugué el deporte desde que tenía los cinco años. No fui tan bueno y seguí migrando a otros deportes, pero la pasión sigue.
¿Cómo se siente estar en un país de beisbol?
Me encanta, porque me siento como un extraterrestre en mi tierra hablando de estos temas y aquí puedo platicar muy cómodo.