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Traducido por José M. Hernández Lagunes
En la parte alta de la primera entrada del 3 de julio de 2024, Mitchell Parker ponchó a Francisco Lindor con cuatro lanzamientos: una bola recta de cuatro costuras fuera de la zona seguido de tres abanicadas y fallos seguidos con el splitter. Se enfrentó a Lindor de nuevo en la parte alta de la tercera, y esta vez le tomó seis lanzamientos para inducir un roletazo fácil. Añadió una curva, pero por lo demás se quedó con la recta de cuatro costuras y el splitter. En la parte alta de la quinta se enfrentó a Lindor por tercera vez. Parker comenzó de nuevo con el splitter, consiguiendo otra abanicada y fallo–el cuarto de Lindor contra él ese día. En el siguiente lanzamiento volvió a él, pero falló en la zona, y luego falló de nuevo con la recta de cuatro costuras antes de dejar caer su segunda bola curva del partido contra Lindor para el segundo strike. El quinto lanzamiento del turno al bate fue otro splitter, que el All-Star fue capaz de aguantar una vez más, llevando la cuenta hasta el final. Lindor ya había visto cada uno de los lanzamientos de Parker varias veces. El splitter ya no lo engañaba, y sus compañeros de alineación Tyrone Taylor y Mark Vientos habían cada uno conectado a lo profundo más temprano en el juego. Sólo quedaba la bola curva. Parker no colgó bien el lanzamiento, pero se mantuvo lo suficiente para que Lindor lo viera salir de la mano, lo rastreara y lo conectara a 107 millas por hora hacia el bullpen de los Mets como un cuadrangular de dos carreras.
Esta fue una secuencia un tanto familiar para Lindor, quien en 2024 vio la mayor mejora de cualquier bateador en el béisbol, el equivalente del bateador de las veces que el lanzador enfrenta a orden al bat (TTOP por sus siglas en ingles: times through the order penalty). Es una habilidad que no sólo existe, sino que es tan pegajosa año tras año como el BABIP de un bateador y está correlacionada positivamente tanto con la habilidad general de uno como bateador como específicamente con su disciplina en el plato. Este descubrimiento fue provocado por un mensaje de Davy Andrews de FanGraphs en respuesta a un artículo que escribí en febrero. En esa investigación, descubrí que la penalización de los lanzadores por veces que enfrenta al orden se debía principalmente a la familiaridad más que a la fatiga, y que la familiaridad se debía tanto a la familiaridad del bateador con una oferta específica del lanzador como al lanzador en su conjunto. Tras su publicación, Davy me planteó una pregunta interesante: Si el TTOP se debe principalmente a la familiaridad, ¿no deberíamos ver alguna variación entre los bateadores en su capacidad para “aprenderse” a un lanzador? Y si es así, ¿con qué otras habilidades podría estar asociada esta “habilidad para el TTOP”?
Es una de esas preguntas que parecen obvias mirando hacia atrás, pero que no se me ocurrieron para nada durante la investigación. Afortunadamente, responderla solo requirió una pequeña modificación al modelo que usé en el trabajo anterior. A modo de recordatorio, ese modelo predijo el resultado de una aparición al plato según el bateador, el lanzador, el estadio, la defensa del equipo, la calidad del lanzamiento durante el turno al bate y el número de veces que ha pasado por el orden. Esta vez, usaría PitchPro específicamente para capturar la calidad del lanzamiento y añadiría un ajuste de TTOP específico para cada bateador. Este ajuste buscaría la habilidad de TTOP de este bateador, controlando los demás factores y el ruido inherente a una muestra aleatoria de resultados de turnos al bate. [1] Al ejecutar el modelo para la temporada 2024, los siguientes nombres encabezaron la clasificación (mínimo 300 AP).
Como mencioné anteriormente, Lindor lidera el grupo, con una mejora de 0.027 en su wOBA esperado en la tercera ocasión, en comparación con su primera vez enfrentándose a este lanzador. Le siguió de cerca Shohei Ohtani, seguido de cerca por Juan Soto, Michael Toglia y Corey Seager. Si revisaran esta lista, notarían no solo a algunos de los mejores bateadores del béisbol, sino también a jugadores conocidos por su excepcional visión y enfoque. Juan Soto y Corey Seager, en particular, son conocidos por estas cualidades; este último incluso tiene su propia estadística bautizada en su honor. Además, un análisis de los jugadores en la parte inferior revela lo contrario: bateadores por debajo del promedio y aquellos con enfoques por debajo del promedio.
Al observar la muestra completa, este patrón es familiar. A continuación muestro una matriz de correlación entre esta habilidad TTOP y algunas métricas de bateo conocidas. Las correlaciones positivas entre las métricas relacionadas con la disciplina del plato y la habilidad TTOP son las esperadas, ya que ambas representan la capacidad de absorber rápidamente la información visual.
También observamos una correlación extremadamente profunda entre la habilidad TTOP y el OPS y el DRC+. Parte de la correlación entre los resultados generales y la habilidad TTOP es tautológica: si mejoras mucho en la tercera ronda, por supuesto que aumentará tu OPS y, por lo tanto, se producirá una correlación positiva. Sin embargo, al analizar la eficacia de una estadística en una temporada para predecir la habilidad TTOP en la siguiente, volvemos a ver que el OPS y el DRC+ están cerca de la cima, y que las cifras de la disciplina del plato pierden algo de poder explicativo.
Esta correlación entre la habilidad general del bateador y su capacidad para adaptarse a un lanzador en un partido habla de algo más general sobre el bateo. Vaya, que es difícil resumir lo que hace grandes a los bateadores en un conjunto de habilidades individuales. La fuerza, la coordinación y la agudeza visual son importantes, pero la habilidad TTOP revela algo más que una buena vista y la intuición. Para mejorar con la familiaridad, un bateador debe, en una fracción de segundo, no solo absorber la nueva información e integrarla con lo que ya ha visto ese día, sino también organizar su cuerpo para adaptarse a esa información a mitad del swing. Por mucho que mejoremos midiendo las herramientas de un bateador, puede que nunca podamos capturar su valor con tanta precisión como StuffPro lo hace para los lanzadores. Los lanzamientos son agradables y visibles; gran parte del proceso del bateador está encerrado en su cabeza. Cabe destacar que, si bien la correlación de la habilidad TTOP consigo misma no es tan fuerte como la tasa de bases por bolas o el OBP, sí muestra una correlación interanual similar a la del BABIP, sobre la cual sabemos que los bateadores tienen una influencia moderadamente fuerte según la fuerza y los ángulos con los que batean la pelota.
De igual manera, la correlación interanual del TTOP para los lanzadores, después de controlar PitchPro, es casi nula. Esto fue lo que me sorprendió un poco durante este estudio. Como se mencionó en el artículo anterior, sabemos que parte de la penalización por familiaridad se debe a la familiaridad del bateador con una oferta específica de ese lanzador, por lo que esperaríamos que aquellos con más lanzamientos tuvieran consistentemente un TTOP menor que aquellos con menos. Además, nuestra investigación de Métricas de arsenal indicó que los arsenales más cohesivos resisten mejor la familiaridad del bateador, por lo que habríamos esperado que la estabilidad interanual de estos dos factores se tradujera en cierta estabilidad interanual en el TTOP. Sin embargo, independientemente del tipo de filtros de entradas, pesos o límites que apliqué, simplemente no pude encontrar una señal sólida asociada con un lanzador específico. Esa secuencia de turnos al bate contra Mitchell Parker fue una de las seis veces en 2024 que Lindor envió un lanzador profundo tras poncharse en su primer turno al bate contra ellos. Charlie Morton, Tyler Glasnow, Ryne Nelson, Kutter Crawford e incluso Garrett Crochet cayeron víctimas del viejo dicho de Tennessee: “Si me engañas… no te pueden volver a engañar”.
[1] exp_woba ~ 1 + PitchPro + (1|tto) + (1+tto|bateador) + (1+tto|pitcher) + (1|casa) + (1|defensa) con exp_woba reemplazando los pesos wOBA reales de las pelotas en juego con el valor wOBA esperado de cada pelota en juego basado en su ángulo de lanzamiento, velocidad de salida y ángulo de rocío estimado.
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