Moneyball
“How can you not get romantic about Baseball?”
El Baseball es sin dudas el deporte más completo estadísticamente hablando, ya que cuenta con una amplia diversidad de datos, recopilados minuciosamente por más de un siglo.
Estadísticas como promedio de bateo, carreras empujadas y cuadrangulares, han quedado plasmadas en la memoria de todo joven que haya coleccionado postalitas de Baseball.
Pero recientemente estas estadísticas están siendo complementadas y en algunas ocasiones cuestionadas por una novel tendencia de análisis conocida como sabermétrica.
El Baseball está cubierto por tantas estadísticas que nada puede suceder en el terreno de juego sin que deje un rastro en los libros de estadísticas.
Puede que no exista ninguna otra faceta en la cultura estadounidense, con la excepción de las ratas de laboratorio, que sea tan organizada, catalogada y grabada para la posteridad.
La sabermetría no es más que el análisis del Baseball a través de evidencia objetiva, específicamente a través de estadísticas, cuyo objetivo es medir las actividades que se suscitan dentro de un campo de juego de manera eficaz.
El término es derivado del acrónimo “SABR”, el cual según sus siglas en inglés hace referencia a la Society For American Baseball Research, la cual fue fundada en 1971 por Bob Davis.
Pero el término sabermetría no fue acuñado sino hasta 1980 por Bill James, quien hizo referencia al mismo a través de sus escritos conocidos como “Baseball Abstracts”
La sabermetría se concentra en evaluar formas de medición para un propósito en concreto, el cual está enfocado en conocer cómo afectan las estadísticas individuales y colectivas, al record de ganados y perdidos de un equipo de Baseball.
La lógica detrás de esto es, para que un equipo sea exitoso debe ganar más juegos que sus oponentes, lo que se logra mediante la anotación copiosa de carreras o por medio de la prevención de éstas.
Los usos más comunes de la sabermetría van dirigidos a evaluar el desempeño de jugadores en el pasado, un ejemplo de esto es el uso de las estadísticas para determinar quién es merecedor del jugador más valioso o cuál fue el mejor jugador entre dos jugadores de diferentes épocas.
Asimismo, la sabermetría busca predecir los desempeños de estos mismos jugadores en el futuro y así poder evaluar un cambio entre dos equipos o el monto de la firma otorgado a un jugador.
Otra función de los análisis sabermétricos es la de analizar conceptos arraigados en el mundo del Baseball que no han sido lo suficientemente estudiados, y que a través del análisis de datos, podemos determinar su veracidad.
Por último la sabermetría se concentra en evaluar la eficacia de las estadísticas convencionales mediante la búsqueda de respuestas a estas 3 preguntas:
1- ¿Contribuye la estadística X de manera real a los fines de saber si un jugador colaboró o no a la victoria o derrota de su equipo?
Esta no es una pregunta muy complicada, cuya respuesta es simplemente afirmativa o negativa.
La mayoría de las estadísticas pasan la rigurosidad de esta pregunta ya que de alguna forma u otra la mayoría de éstas son indicadores hasta cierto grado de la contribución a la derrota o victoria de un equipo.
Por ejemplo la efectividad de un pitcher mide la capacidad de este de permitir carreras limpias cada 9 innings, y como la prevención de carreras contribuye con la victoria de un partido, la efectividad es una estadística que contribuye en cierta forma a saber si un jugador colaboró o no a la victoria del equipo.
2- ¿Qué tan bien mide la estadística X la contribución propia del jugador a la victoria del equipo?
Contrario a la pregunta anterior, la respuesta aquí no resulta tan fácil, ya que se requiere de un profundo análisis para determinar en qué grado mide la estadística X la contribución exacta del jugador.
Aquí, todas las estadísticas tendrán cierta deficiencia, ya que en un juego de Baseball convergen muchos eventos que influyen en la victoria o derrota de un equipo.
En ese sentido, las estadísticas que pasarán la rigurosidad de esta pregunta, serán aquellas que menos faltas contengan en su propósito de determinar la contribución del jugador.
Manteniendo como ejemplo la efectividad de un pitcher, la misma, aunque contribuye a saber si un pitcher contribuyo o no a la victoria del equipo, no nos dice hasta qué grado lo hizo, ya que en el cálculo de la efectividad se dejan fuera las carreras no merecidas o sucias, y en el caso de los relevistas, no se le calcula a su efectividad las carreras permitidas por jugadores encontrados en las bases que son propiedad de otro lanzador aunque esta estadística no es la más apropiada para medir el desempeño de un lanzador.
3- ¿Existe una mejor forma de medir lo mismo pero que resulte más eficaz que la estadística X?
Aquí nos podemos encontrar con la situación de que la estadística X, aunque haya fallado a la prueba propuesta por las anteriores dos preguntas, no tenga una estadística alternativa con la cual se pueda medir el mismo concepto.
Pero en caso de que sí la tenga, debe procederse a analizar con argumentos válidos cuál de las dos estadísticas provee la medida más acertada a la contribución real esperada de ella y cuál de estas permite una real apreciación de la contribución del jugador a ganar o perder el partido.
Ejemplo de esto sería la estadística concerniente a las carreras anotadas, la cual, aunque sí ayuda a determinar si un jugador contribuyó o no la victoria de su equipo, ya que el juego lo gana el que más carreras anotadas tenga, puede ser sustituida por una estadística más completa, por el hecho de que los jugadores no contribuyen de manera directa a la anotación de una carrera, al menos que conecten un jonrón o se roben el home plate, pero sí contribuyen a las oportunidades que le dan a su equipo de anotar carreras cuando están en base, por medio de la apreciación de que tan a menudo se llegan a las bases y qué tantas alcanzan al momento de embasarse.
Para determinar el origen real de la sabermetría, entiéndase el estudio objetivo de estadísticas en el Baseball, debemos remontarnos hasta 1947 cuando el dueño de los Brooklyn Dodgers, Branch Rickey, contrató a Allan Roth para contabilizar las estadísticas del equipo neoyorquino.
Roth se encargó de almacenar todo tipo de estadísticas con los fines de medir a los jugadores de los Dodgers, las cuales iban desde la utilización de una autentica fórmula para medir el porcentaje de embasarse, hasta el cálculo del promedio de bateo con jugadores en posición anotadora y el desempeño de éstos en los diferentes conteos de bolas y strikes.
Cuando decimos que el origen de la sabermetría se remonta a 1947, no nos referimos al origen de la colección de estadísticas, la cual se remonta tan atrás como 1837, cuando el Club Olímpico de Filadelfia, quien jugaba una forma de Baseball llamada Town Ball, ordenó que se colectaran todas las carreras anotadas por sus jugadores.
El primer libro sabermétrico publicado fue “Baseball Percentages” escrito en 1964 por Earnshaw Cook.
Dicha publicación, aunque constituyó una verdadera innovación literaria en el análisis de estadísticas de Baseball, no fue de gran acogimiento entre los equipos de grandes ligas, los cuales se negaban a tomar en cuenta los hallazgos y recomendaciones de Cook, a pesar de que algunos equipos se encontraban inmersos en temporadas sumamente mediocres.
Pero aunque Cook no pudo convencer a ningún equipo de grandes ligas en emplear sus hallazgos, sí pudo motivar a un joven llamado Eric Walker a nutrirse de los mismos, los cuales sirvieron de base a estudios realizados posteriormente por éste y publicados en su primera colección de ensayos conocida como “The Sinister First Baseman”, publicación que detallaba la construcción de una filosofía estadística basada en poder y porcentaje de embasarse.
Dicha publicación logró la atención de un joven ejecutivo de los Oakland Athletics llamado Sandy Alderson, quien contrató a Walker como consultor.
Este fue el verdadero comienzo de la filosofía sabermétrica de los Oakland Athletics.
Aunque han existidos numerosas publicaciones sabermétricas el libro que en realidad dio a conocer a gran escala los trabajos sabermétricos fue el libro Moneyball (2003) escrito por Michael Lewis.
En el libro se detallan las estrategias que utilizó la oficina de los Oakland Athletics, dirigidas por su Gerente General Billy Beane, a los fines de hacer más productivo su reducido presupuesto.
Moneyball, no es un libro de Baseball, sino más bien un libro de estrategia de negocios basado en la premisa de que en un mercado competitivo, el administrador audaz (de mercado pequeño) debe diferenciarse de sus competidores a través de la optimización de sus recursos, mediante estrategias únicas, pero eficientes.
En el caso de los Oakland Athletics, la estrategia era la de adoptar un método de selección (draft) concentrado en obtener jugadores con altos porcentajes de embasarse, sin tomar en cuenta los métodos clásicos de scouting.
El scouting es un análisis pormenorizado de los ocasionales rivales de turno de cualquier equipo.
Permite conocer las debilidades y puntos fuertes del rival a enfrentar, minimizando de esta manera los riegos de resultados adversos en un deporte competitivo.
Bajo este concepto sabermétrico y con la ayuda de genios de la matemática y la estadística como lo eran Paul DePodesta (actual Vicepresidente de Operaciones de los Padres de San Diego) y J. P. Ricciardi (actual Gerente General de los Azulejos de Toronto), Beane logró clasificar a los Oakland Athletics a la postemporada durante 4 años seguidos, sin contar con un presupuesto exorbitante, ni con firmas de consideración.
Bajo el liderato de Beane, los Oakland Athletics han armado equipos competitivos con jugadores de poco renombre, en especial las escuadras de 2002 y 2006.
En la temporada de 2002, Oakland fue un club competitivo, pese a tener una nómina de $41 millones, en comparación con la nómina de $125 millones de los Yanquis de Nueva York.
Y en el 2006, los Oakland Athletics eliminaron a los Twins de Minnesota en la Serie Divisional de la Liga Americana, aunque luego cayeron ante los Tigers de Detroit en la serie de campeonato.
El impacto de la sabermétrica ya se ha dejado sentir en las Grandes Ligas, pues hay múltiples equipos que han contratado Gerentes Generales y escuchas que aplican sus postulados a la hora de firmar jugadores.
Por supuesto, el sistema también ha tenido detractores dentro y fuera del Baseball.
Sobre todo están los que alegan que el uso de la sabermétrica no le ha servido de nada a Beane, cuyo equipo nunca ha jugado en la Serie Mundial y no pasa a la postemporada desde 2006.
A pesar del incremento que ha ocurrido para medir estadísticamente las debilidades y fortalezas de los jugadores de Baseball cuando actúan defensivamente, ese aspecto del juego sigue siendo un ejercicio donde abundan más los elementos subjetivos que los concretos.
Incluso los analistas de estadísticas que han trabajado en ese sentido ampliando las fórmulas y el seguimiento de esa parte del juego, reconocen que todavía es una ciencia inexacta.
John Dewan, dueño de la empresa de informática Baseball Info Solutions, que suple la data a más de la mitad de los equipos de grandes ligas, ha declarado lo siguiente:
“No hemos llegado a donde queremos en ese sentido todavía.
Probablemente nunca lleguemos.
En la ofensiva se puede medir el 90% de lo que el jugador hace.
En la defensa diez o quince años atrás se medía un 10%.
Ahora quizás estamos en un 60%”
La empresa de Dewan ha desarrollado un renglón que se conoce como “Defensive Runs Saved (DRS)”, que trata de identificar cuantas carreras un jugador a la defensa evita o provoca, en comparación con el promedio determinado.
Existen ocho componentes para llegar a una medida de esta estadística.
El alcance del defensor, su habilidad para atrapar y devolver la bola dirigida a su área convirtiéndola en un out para los que se desempeñan en el cuadro interior y en los jardineros se añade una evaluación del brazo.
Baseball Info Solutions es quien publica todos los años el Bill James Hand Book, que es el más completo resumen de lo ocurrido en las ligas mayores, incluyendo un bien terminado reporte sobre la defensa que reduce a un nivel infantil la premiación del “Guante de Oro”, etc.
FansGraph, otro suplidor de medidas sabermétricas, diseñó “Ultimate Zone Rating (UZR)”, que junto al señalado renglón anterior, son las dos estadísticas más precisas para medir la calidad defensiva.
Igualmente sus resultados se basan en varios factores dependiendo de la posición que ocupa el jugador.
Estas llamadas Estadísticas Sabermétricas no son un capricho o moda, es el producto del avance científico en materia de informática en la comprensión del juego las cuales tienen facilidad para el acceso de cualquier aficionado interesado.
Rechazarlas sin razonarlas equivale a burlarse de una obra de arte por ignorancia.
“There are rich teams and there are poor teams, then there's fifty-feet of crap, and then there's us”
Moneyball es una película dramática por Bennett Miller y protagonizada por Brad Pitt, Jonah Hill, Philip Seymour Hoffman, Robin Wright Penn, Chris Pratt, Kathryn Morris, Tammy Blanchard, Glenn Morshower, Erin Pickett, Sergio Garcia, Jack McGee, entre otros.
Moneyball está nominada al Oscar en 6 categorías como Mejor Película, Mejor Guion Adaptado, Mejor Actor Protagónico (Pitt), Mejor Actor Secundario (Hill), Montaje y Sonido.
Moneyball se basa en la historia real de Billy Beane, Gerente General de los Oakland Athletics, y su intento de crear un equipo competitivo a pesar de contar con uno de los presupuestos más bajos de todas las Grandes Ligas.
Beane y su asistente Peter Brand, mediante el uso de sofisticadas estadísticas sabermétricas, récords, porcentajes y promedios, lograron mantener a los A's en los primeros puestos durante varios años consecutivos.
Moneyball nos habla del sentimiento atravesado de un hombre que a pesar de haber sido jugador, sintió que no le había llegado su momento, es por eso que decide dejarlo para convertirse en un cazatalentos.
Le resuenan en su mente las palabras del hombre que fue a ficharlo siendo más joven, cuando decía que a muchos les llega la oportunidad a los 18 y a otros a los 40.
Pues bien, Billy siente que está en su momento cuando decide por todos los medios prescindir de las estrellas más sobresalientes de su equipo para lanzar un juego a base de estadísticas.
Sus fichajes ahora son mucho más baratos pero a la suma son de máximo nivel en cuanto a estadística.
Empieza fallando pero llega el momento en el que el equipo hace historia, y todo ello a pesar de contar con el más bajo presupuesto de la liga.
El guión es de Steven Zaillian y Aaron Sorkin, en la adaptación cinematográfica de “Moneyball: The Art Of Winning An Unfair Game”, de 2003.
Este libro de Michael Lewis nos relata la historia real de Billy Beane, el Gerente General de los Oakland Athletics, quien utilizó unos complejos análisis estadísticos para confeccionar la plantilla más adecuada para dicho equipo de Baseball.
En 2004, Columbia Pictures compró los derechos del libro de Lewis.
A lo largo de Moneyball se puede notar los diálogos inteligentes e intensos que Steve Zaillian y Aaron Sorkin se encargaron de escribir.
Sorkin atribuye claramente una estructura similar a “The Social Network” pero un poco más lineal para no despistar a personas que no entienden el Baseball.
Por cierto, también tiene varias líneas que hacen reír desprevenidamente con su elocuencia a cualquier persona que éste atenta a lo que sucede.
El guión despega lentamente y para algunos públicos puede resultar cansado, pero la moraleja final vale la pena la decadencia, ya que Miller remata con una muy atinada combinación de música-letra-mensaje que deja al público con un buen sabor de boca.
Cabe destacar también del guión su apegamiento a los hechos en la vida de Billy Beane y el manejo de los mismos para la pantalla grande, el personaje es visto desde diversos puntos de vista y construido a base de situaciones cotidianas y momentos de relativa poca importancia que brindan la oportunidad del público para conocer a la persona en todas sus aristas.
¿En realidad se puede cambiar un sistema deportivo basándose en estadísticas?
¿Se podría aplicar en el Baseball o a otro deporte?
Ciertamente si se puede, se ha hecho, y es lo que Moneyball nos trata de exponer brillantemente con mucha inspiración.
Aunque no te preocupes, no necesitas saber de estadísticas o de Baseball para entender este drama deportivo, porque Miller tras cámara, Pitt y Hill delante de ellas, nos mantienen pegados con mucha fluidez mientras informan con su historia, obviamente basada en hechos reales.
Aunque Moneyball parezca de Baseball, no está del todo orientada a ese deporte, sino, a los conflictos personales, a las estadísticas y los estragos por los que pasa la administración interna de una franquicia deportiva.
Lo que más resalta de Moneyball es el enfoque del estilo gerencial.
Apostar por un "nuevo" método de ver organizar y administrar un equipo cuando lo habitual es hacerlo de otra forma.
Lo digo porque son pocas las escenas que presentan al equipo en el campo de juego, la mayoría de las escenas están filmadas en lugares cerrados, para presentar como el Gerente General se enfrenta, como por ejemplo, al cabeza dura de Art Howe (Hoffman), que es el entrenador del equipo que difiere en las ideas de Beane y Brand, junto a otras situaciones.
Con este tipo de historias es mejor no saber la aproximación histórica antes de verla, al menos que seas fan del Baseball claro está, porque desviaría el factor entusiasta en tus ojos; es decir, una vez que sabes lo que sucedió en realidad, no generaría el mismo interés que "no saber lo que sucedió en realidad", mi caso en particular.
Pero sabiendo o no sabiendo, durante el desarrollo uno se da cuenta de que Moneyball le apuesta fuerte a las estadísticas, a la premonición humana y a la auto-confianza para alentarnos, no de cómo funciona el juego, sino de cómo se podría mejorar el sistema de juego basándose en aspectos matemáticos.
Sin desperdiciar mucho el argumento se centra en Billy Beane (Brad Pitt), en su intento desesperado por sacar a flote una franquicia que se encuentra en el fondo de las Ligas Mayores de Baseball (MLB) en el ámbito salarial.
Ellos tienen grandes jugadores, pero una nomina salarial demasiado baja no le permite tener jugadores de renombre en su plantilla, es por eso que Beane necesita aumentar la nomina para conseguir un mejor equipo que le permita competir con los equipos que poseen nominas mayores, es decir, los equipos más "poderosos" y sabiendo que, por cuestiones presupuestarias, nunca va a poderlos enfrentar de igual a igual, entonces contrata a un asesor que lo ayude a armar un plantel basándose en factores estadísticos, con aquellos jugadores que cumplen con sus funciones pero que han sido desechados por motivos cuestionables, lo que representa un cambio por demás arriesgado en un ámbito conservador.
La situación cambia una vez que no se le permite aumentar la nomina del equipo, por lo que Beane se ve forzado a buscar jugadores en base a la poca cantidad salarial que posee.
Es ahí cuando entra Peter Brand (Jonah Hill) a la escena.
Brand es un nerd recién graduado en economía que persuade a Beane a implementar una teoría que el mismo diseñó, y que consiste en clasificar jugadores "mediocres" a bajo costo, que puedan beneficiar al equipo con victorias en base al desempeño al azar que esos jugadores poseen.
Beane no duda en contratarle como su asistente personal para implementar dicha teoría contratando jugadores de bajo salario con estadísticas bajas, pero que relativamente tengan un alto porcentaje de embasarse para utilizarlos en la temporada del 2002.
Beane pone a prueba la teoría de Brand preguntándole que hubiera hecho en caso de tenerlo a él en su lista de prospectos.
Brand le responde que lo hubiera seleccionado en la 9ª ronda, y no en la 1ª como pasó en su caso, de esta manera Beane, en vez de firmar con Mets se hubiera ido a Stanford.
Esto fue la prueba que necesitaba Beane para confiar en la teoría de Brand.
La teoría de Brand (en realidad de DePodesta) está basada en un sistema conocido como sabermetría, la cual se respalda en el porcentaje que un jugador está en base por juego.
Obvio los scouts no están de acuerdo con ésta pero Beane confía 100% en Brand y selecciona a jugadores como Chad Bradford y Scott Hatteberg, quienes eran considerados desechos del Baseball, Beane les da otra oportunidad y le rinden resultados.
Para mala suerte de los A´s, vuelven a llegar al playoff y en el 2002 pierden con Minnesota.
La teoría de Beane se cumple porque demuestra que se puede competir en el Baseball con un equipo sin un gran presupuesto ni grandes jugadores, pero eso no lo deja satisfecho y dice no lo estará hasta ganar el “último partido” algo que no pasa en Oakland desde 1989.
Para terminar, en las notas finales de Moneyball, se dice que Beane dejó pasar la oportunidad de convertirse en el Gerente General de los Red Sox de Boston, a pesar de una oferta que le han convertido en el General Manager mejor pagado en la historia del Baseball.
También es incluida la victoria de Boston poco después, en la Serie Mundial de 2004, basado en las teorías que Beane fue pionero.
Pero Beane sacó la mejor parte, de una forma u otra, pudo cambiar el juego y basados en su teoría, pensando diferente, todos los equipos tienen una oportunidad para competir.
Lo que más me ha gustado de Moneyball es:
La maravillosa secuencia inicial de Brad Pitt, sentado en un asiento del estadio vacio oyendo el partido de la final de su equipo por la radio, siendo la radio sus ojos.
Que importante son las radios para el mundo del deporte.
La reunión del staff técnico para poder escoger los próximos fichajes de la siguiente temporada, y como Pitt rompe las reglas escritas, para poder escoger los mejores hombres según datos matemáticos, una bendita locura de un ingenuo idealista que quiere cambiar las cosas, y que no se rinde ante la adversidad y dificultad.
Esa maravillosa parte documental del verdadero equipo los Oakland Athletics que conquistó el record de victorias seguidas en las Grandes Ligas de Baseball.
Ese maravilloso final, donde debe elegir si seguir con su vida e ilusiones, o romper con todo y aceptar el dinero.
ENORME canción “The Show” interpretada por Kerris Dorsey.
Fantástica la historia con moraleja que le cuenta su ayudante para ayudarle a tomar una decisión, y esa increíble toma final donde la canción de su hija le acaba por convencer, con la mirada perdida y lagrimas en los ojos.
Y esa frase para el recuerdo donde:
“Billy Beane sigue trabajando para los Oakland Athletics y sigue intentando ganar el campeonato”
¡Nunca te rindas!
El principal problema de Moneyball es su temática, por lo menos fuera de Estados Unidos, donde el Baseball no goza de la misma popularidad que en el país de las barras, las estrellas y la mantequilla de cacahuete.
De ahí que una parte importante del brillante diálogo caiga en saco roto ante el desconocimiento total o parcial del funcionamiento de ese deporte, pues se da por hecho el dominio de sus reglas, trucos o desarrollo en general.
Por otra parte, Brad Pitt estuvo excepcional; el carisma, la preocupación y la energía que le transmite al personaje de Beane es lo que en realidad llama la atención en Moneyball.
Beane es una persona impulsiva y solitaria, que odia perder, notaras que cada vez que pierde o algo sale mal tumba algún objeto con mucha ira; aunque lo que él no sabe, es que sus mayores riesgos se convertirán en la verdadera clave para encaminarlo a ser un pionero.
Pitt insistió en que le gustó interpretar a Beane, incluyendo su temperamento, su consumo de comida chatarra y su hábito de mascar tabaco.
Esta tremenda interpretación es una de las mejores en la carrera de Pitt y definitivamente, y mereció una nominación al Oscar en la categoría de Mejor Actor, y seguramente estará apoyado por los valores que representa el personaje aunque el remate final no sea el final que se esperaría en este tipo de películas.
Jonah Hill estuvo brillante, aunque tímido y despreocupado, es una persona extremadamente inteligente, confiada en las teorías que analiza.
Nunca ha estado inmerso al mundo del Baseball, pero si es excelente a la hora de analizar las estadísticas del juego.
En vida real este personaje no existe, sino que está basado en varias personas que contribuyeron a la implementación de dicha teoría, tal como se describe en el libro de Michael Lewis.
Curiosamente, Moneyball es la película de deportes que menos tiene que ver con el deporte.
Esta historia es uno de las mejores representaciones de lo que es pensar fuera de la caja, de captar, cazar, buscar y crear oportunidades con los elementos que uno cuenta.
Se trata de un ejemplificador relato sobre la mística y genuina convicción que permiten contra viento y marea, incluso contra la tentación del dinero, salir adelante hasta que van apareciendo los resultados para armar un equipo efectivo donde lo importante no son los jugadores estrella sino el funcionamiento entre ellos.
Moneyball es saber el potencial que tienes con lo que has construido y basar el éxito, no en tu salario, sino en los resultados reales que le puedes aportar a un grupo.
Moneyball es la mejor prueba de lo que es el liderazgo inteligente y la forma en que se pueden romper esquemas sin traicionar tus ideales y metas.
Billy Beane siempre ha vivido con la duda de lo que sería su vida profesional sin hubiera elegido la universidad en lugar de los Mets y se prometió a sí mismo a no cometer el mismo error dos veces en su vida.
Se impone a los scouts, no por llevarles la contraria y desafiar sus conocimientos, sino porque está convencido de que siempre hay otra opción para hacer las cosas y demostrar que todos merecen una segunda oportunidad en condiciones más adecuadas para triunfar.
Moneyball es acerca de tener una segunda oportunidad y sacar su mejor provecho.
Moneyball es el juego de los perdedores.
Moneyball es la contrapartida a la idea mediática de que solo los fuertes triunfaran.
Moneyball es la representación de los sacrificios, los sueños, los ideales y los fracasos que mueven y marcan esta pasión.
Moneyball nos dice suevamente, y en repetidas escenas en la que Billy escucha cantar a su hija, que este deporte es simplemente un show, un divertimento que debe ser consumido como tal.
Moneyball es una doble reflexión a sobre lo que los números dicen y el "coraje" o "espíritu" deportivo impone.
Una doble visión de cómo guiar a un equipo hacia un objetivo basado en sólidas cifras y argumentos, cuando al mismo tiempo ellas misma le abrieron las puertas a "la gran carpa" habiendo fracasado...quedar en la historia del Baseball como un novato que tuvo el potencial para ser un buen jugador y no pudo.
De una manera satisfactoria, Moneyball es un drama deportivo que se beneficia en los momentos intensos de una dirección ventajosa de Bennett Miller, de poderosas interpretaciones y de unos diálogos astutos.
En última instancia envían el mensaje de que las apariencias engañan, y como si fuera un juego en sí, Moneyball es una película que apuesta fuerte a la selección de jugadores, no por intuición humana, sino en base al análisis numérico generado por computadora.
Ya que al fin y al cabo, el Baseball es solo un negocio.
“Think Different”
El Baseball es sin dudas el deporte más completo estadísticamente hablando, ya que cuenta con una amplia diversidad de datos, recopilados minuciosamente por más de un siglo.
Estadísticas como promedio de bateo, carreras empujadas y cuadrangulares, han quedado plasmadas en la memoria de todo joven que haya coleccionado postalitas de Baseball.
Pero recientemente estas estadísticas están siendo complementadas y en algunas ocasiones cuestionadas por una novel tendencia de análisis conocida como sabermétrica.
El Baseball está cubierto por tantas estadísticas que nada puede suceder en el terreno de juego sin que deje un rastro en los libros de estadísticas.
Puede que no exista ninguna otra faceta en la cultura estadounidense, con la excepción de las ratas de laboratorio, que sea tan organizada, catalogada y grabada para la posteridad.
La sabermetría no es más que el análisis del Baseball a través de evidencia objetiva, específicamente a través de estadísticas, cuyo objetivo es medir las actividades que se suscitan dentro de un campo de juego de manera eficaz.
El término es derivado del acrónimo “SABR”, el cual según sus siglas en inglés hace referencia a la Society For American Baseball Research, la cual fue fundada en 1971 por Bob Davis.
Pero el término sabermetría no fue acuñado sino hasta 1980 por Bill James, quien hizo referencia al mismo a través de sus escritos conocidos como “Baseball Abstracts”
La sabermetría se concentra en evaluar formas de medición para un propósito en concreto, el cual está enfocado en conocer cómo afectan las estadísticas individuales y colectivas, al record de ganados y perdidos de un equipo de Baseball.
La lógica detrás de esto es, para que un equipo sea exitoso debe ganar más juegos que sus oponentes, lo que se logra mediante la anotación copiosa de carreras o por medio de la prevención de éstas.
Los usos más comunes de la sabermetría van dirigidos a evaluar el desempeño de jugadores en el pasado, un ejemplo de esto es el uso de las estadísticas para determinar quién es merecedor del jugador más valioso o cuál fue el mejor jugador entre dos jugadores de diferentes épocas.
Asimismo, la sabermetría busca predecir los desempeños de estos mismos jugadores en el futuro y así poder evaluar un cambio entre dos equipos o el monto de la firma otorgado a un jugador.
Otra función de los análisis sabermétricos es la de analizar conceptos arraigados en el mundo del Baseball que no han sido lo suficientemente estudiados, y que a través del análisis de datos, podemos determinar su veracidad.
Por último la sabermetría se concentra en evaluar la eficacia de las estadísticas convencionales mediante la búsqueda de respuestas a estas 3 preguntas:
1- ¿Contribuye la estadística X de manera real a los fines de saber si un jugador colaboró o no a la victoria o derrota de su equipo?
Esta no es una pregunta muy complicada, cuya respuesta es simplemente afirmativa o negativa.
La mayoría de las estadísticas pasan la rigurosidad de esta pregunta ya que de alguna forma u otra la mayoría de éstas son indicadores hasta cierto grado de la contribución a la derrota o victoria de un equipo.
Por ejemplo la efectividad de un pitcher mide la capacidad de este de permitir carreras limpias cada 9 innings, y como la prevención de carreras contribuye con la victoria de un partido, la efectividad es una estadística que contribuye en cierta forma a saber si un jugador colaboró o no a la victoria del equipo.
2- ¿Qué tan bien mide la estadística X la contribución propia del jugador a la victoria del equipo?
Contrario a la pregunta anterior, la respuesta aquí no resulta tan fácil, ya que se requiere de un profundo análisis para determinar en qué grado mide la estadística X la contribución exacta del jugador.
Aquí, todas las estadísticas tendrán cierta deficiencia, ya que en un juego de Baseball convergen muchos eventos que influyen en la victoria o derrota de un equipo.
En ese sentido, las estadísticas que pasarán la rigurosidad de esta pregunta, serán aquellas que menos faltas contengan en su propósito de determinar la contribución del jugador.
Manteniendo como ejemplo la efectividad de un pitcher, la misma, aunque contribuye a saber si un pitcher contribuyo o no a la victoria del equipo, no nos dice hasta qué grado lo hizo, ya que en el cálculo de la efectividad se dejan fuera las carreras no merecidas o sucias, y en el caso de los relevistas, no se le calcula a su efectividad las carreras permitidas por jugadores encontrados en las bases que son propiedad de otro lanzador aunque esta estadística no es la más apropiada para medir el desempeño de un lanzador.
3- ¿Existe una mejor forma de medir lo mismo pero que resulte más eficaz que la estadística X?
Aquí nos podemos encontrar con la situación de que la estadística X, aunque haya fallado a la prueba propuesta por las anteriores dos preguntas, no tenga una estadística alternativa con la cual se pueda medir el mismo concepto.
Pero en caso de que sí la tenga, debe procederse a analizar con argumentos válidos cuál de las dos estadísticas provee la medida más acertada a la contribución real esperada de ella y cuál de estas permite una real apreciación de la contribución del jugador a ganar o perder el partido.
Ejemplo de esto sería la estadística concerniente a las carreras anotadas, la cual, aunque sí ayuda a determinar si un jugador contribuyó o no la victoria de su equipo, ya que el juego lo gana el que más carreras anotadas tenga, puede ser sustituida por una estadística más completa, por el hecho de que los jugadores no contribuyen de manera directa a la anotación de una carrera, al menos que conecten un jonrón o se roben el home plate, pero sí contribuyen a las oportunidades que le dan a su equipo de anotar carreras cuando están en base, por medio de la apreciación de que tan a menudo se llegan a las bases y qué tantas alcanzan al momento de embasarse.
Para determinar el origen real de la sabermetría, entiéndase el estudio objetivo de estadísticas en el Baseball, debemos remontarnos hasta 1947 cuando el dueño de los Brooklyn Dodgers, Branch Rickey, contrató a Allan Roth para contabilizar las estadísticas del equipo neoyorquino.
Roth se encargó de almacenar todo tipo de estadísticas con los fines de medir a los jugadores de los Dodgers, las cuales iban desde la utilización de una autentica fórmula para medir el porcentaje de embasarse, hasta el cálculo del promedio de bateo con jugadores en posición anotadora y el desempeño de éstos en los diferentes conteos de bolas y strikes.
Cuando decimos que el origen de la sabermetría se remonta a 1947, no nos referimos al origen de la colección de estadísticas, la cual se remonta tan atrás como 1837, cuando el Club Olímpico de Filadelfia, quien jugaba una forma de Baseball llamada Town Ball, ordenó que se colectaran todas las carreras anotadas por sus jugadores.
El primer libro sabermétrico publicado fue “Baseball Percentages” escrito en 1964 por Earnshaw Cook.
Dicha publicación, aunque constituyó una verdadera innovación literaria en el análisis de estadísticas de Baseball, no fue de gran acogimiento entre los equipos de grandes ligas, los cuales se negaban a tomar en cuenta los hallazgos y recomendaciones de Cook, a pesar de que algunos equipos se encontraban inmersos en temporadas sumamente mediocres.
Pero aunque Cook no pudo convencer a ningún equipo de grandes ligas en emplear sus hallazgos, sí pudo motivar a un joven llamado Eric Walker a nutrirse de los mismos, los cuales sirvieron de base a estudios realizados posteriormente por éste y publicados en su primera colección de ensayos conocida como “The Sinister First Baseman”, publicación que detallaba la construcción de una filosofía estadística basada en poder y porcentaje de embasarse.
Dicha publicación logró la atención de un joven ejecutivo de los Oakland Athletics llamado Sandy Alderson, quien contrató a Walker como consultor.
Este fue el verdadero comienzo de la filosofía sabermétrica de los Oakland Athletics.
Aunque han existidos numerosas publicaciones sabermétricas el libro que en realidad dio a conocer a gran escala los trabajos sabermétricos fue el libro Moneyball (2003) escrito por Michael Lewis.
En el libro se detallan las estrategias que utilizó la oficina de los Oakland Athletics, dirigidas por su Gerente General Billy Beane, a los fines de hacer más productivo su reducido presupuesto.
Moneyball, no es un libro de Baseball, sino más bien un libro de estrategia de negocios basado en la premisa de que en un mercado competitivo, el administrador audaz (de mercado pequeño) debe diferenciarse de sus competidores a través de la optimización de sus recursos, mediante estrategias únicas, pero eficientes.
En el caso de los Oakland Athletics, la estrategia era la de adoptar un método de selección (draft) concentrado en obtener jugadores con altos porcentajes de embasarse, sin tomar en cuenta los métodos clásicos de scouting.
El scouting es un análisis pormenorizado de los ocasionales rivales de turno de cualquier equipo.
Permite conocer las debilidades y puntos fuertes del rival a enfrentar, minimizando de esta manera los riegos de resultados adversos en un deporte competitivo.
Bajo este concepto sabermétrico y con la ayuda de genios de la matemática y la estadística como lo eran Paul DePodesta (actual Vicepresidente de Operaciones de los Padres de San Diego) y J. P. Ricciardi (actual Gerente General de los Azulejos de Toronto), Beane logró clasificar a los Oakland Athletics a la postemporada durante 4 años seguidos, sin contar con un presupuesto exorbitante, ni con firmas de consideración.
Bajo el liderato de Beane, los Oakland Athletics han armado equipos competitivos con jugadores de poco renombre, en especial las escuadras de 2002 y 2006.
En la temporada de 2002, Oakland fue un club competitivo, pese a tener una nómina de $41 millones, en comparación con la nómina de $125 millones de los Yanquis de Nueva York.
Y en el 2006, los Oakland Athletics eliminaron a los Twins de Minnesota en la Serie Divisional de la Liga Americana, aunque luego cayeron ante los Tigers de Detroit en la serie de campeonato.
El impacto de la sabermétrica ya se ha dejado sentir en las Grandes Ligas, pues hay múltiples equipos que han contratado Gerentes Generales y escuchas que aplican sus postulados a la hora de firmar jugadores.
Por supuesto, el sistema también ha tenido detractores dentro y fuera del Baseball.
Sobre todo están los que alegan que el uso de la sabermétrica no le ha servido de nada a Beane, cuyo equipo nunca ha jugado en la Serie Mundial y no pasa a la postemporada desde 2006.
A pesar del incremento que ha ocurrido para medir estadísticamente las debilidades y fortalezas de los jugadores de Baseball cuando actúan defensivamente, ese aspecto del juego sigue siendo un ejercicio donde abundan más los elementos subjetivos que los concretos.
Incluso los analistas de estadísticas que han trabajado en ese sentido ampliando las fórmulas y el seguimiento de esa parte del juego, reconocen que todavía es una ciencia inexacta.
John Dewan, dueño de la empresa de informática Baseball Info Solutions, que suple la data a más de la mitad de los equipos de grandes ligas, ha declarado lo siguiente:
“No hemos llegado a donde queremos en ese sentido todavía.
Probablemente nunca lleguemos.
En la ofensiva se puede medir el 90% de lo que el jugador hace.
En la defensa diez o quince años atrás se medía un 10%.
Ahora quizás estamos en un 60%”
La empresa de Dewan ha desarrollado un renglón que se conoce como “Defensive Runs Saved (DRS)”, que trata de identificar cuantas carreras un jugador a la defensa evita o provoca, en comparación con el promedio determinado.
Existen ocho componentes para llegar a una medida de esta estadística.
El alcance del defensor, su habilidad para atrapar y devolver la bola dirigida a su área convirtiéndola en un out para los que se desempeñan en el cuadro interior y en los jardineros se añade una evaluación del brazo.
Baseball Info Solutions es quien publica todos los años el Bill James Hand Book, que es el más completo resumen de lo ocurrido en las ligas mayores, incluyendo un bien terminado reporte sobre la defensa que reduce a un nivel infantil la premiación del “Guante de Oro”, etc.
FansGraph, otro suplidor de medidas sabermétricas, diseñó “Ultimate Zone Rating (UZR)”, que junto al señalado renglón anterior, son las dos estadísticas más precisas para medir la calidad defensiva.
Igualmente sus resultados se basan en varios factores dependiendo de la posición que ocupa el jugador.
Estas llamadas Estadísticas Sabermétricas no son un capricho o moda, es el producto del avance científico en materia de informática en la comprensión del juego las cuales tienen facilidad para el acceso de cualquier aficionado interesado.
Rechazarlas sin razonarlas equivale a burlarse de una obra de arte por ignorancia.
“There are rich teams and there are poor teams, then there's fifty-feet of crap, and then there's us”
Moneyball es una película dramática por Bennett Miller y protagonizada por Brad Pitt, Jonah Hill, Philip Seymour Hoffman, Robin Wright Penn, Chris Pratt, Kathryn Morris, Tammy Blanchard, Glenn Morshower, Erin Pickett, Sergio Garcia, Jack McGee, entre otros.
Moneyball está nominada al Oscar en 6 categorías como Mejor Película, Mejor Guion Adaptado, Mejor Actor Protagónico (Pitt), Mejor Actor Secundario (Hill), Montaje y Sonido.
Moneyball se basa en la historia real de Billy Beane, Gerente General de los Oakland Athletics, y su intento de crear un equipo competitivo a pesar de contar con uno de los presupuestos más bajos de todas las Grandes Ligas.
Beane y su asistente Peter Brand, mediante el uso de sofisticadas estadísticas sabermétricas, récords, porcentajes y promedios, lograron mantener a los A's en los primeros puestos durante varios años consecutivos.
Moneyball nos habla del sentimiento atravesado de un hombre que a pesar de haber sido jugador, sintió que no le había llegado su momento, es por eso que decide dejarlo para convertirse en un cazatalentos.
Le resuenan en su mente las palabras del hombre que fue a ficharlo siendo más joven, cuando decía que a muchos les llega la oportunidad a los 18 y a otros a los 40.
Pues bien, Billy siente que está en su momento cuando decide por todos los medios prescindir de las estrellas más sobresalientes de su equipo para lanzar un juego a base de estadísticas.
Sus fichajes ahora son mucho más baratos pero a la suma son de máximo nivel en cuanto a estadística.
Empieza fallando pero llega el momento en el que el equipo hace historia, y todo ello a pesar de contar con el más bajo presupuesto de la liga.
El guión es de Steven Zaillian y Aaron Sorkin, en la adaptación cinematográfica de “Moneyball: The Art Of Winning An Unfair Game”, de 2003.
Este libro de Michael Lewis nos relata la historia real de Billy Beane, el Gerente General de los Oakland Athletics, quien utilizó unos complejos análisis estadísticos para confeccionar la plantilla más adecuada para dicho equipo de Baseball.
En 2004, Columbia Pictures compró los derechos del libro de Lewis.
A lo largo de Moneyball se puede notar los diálogos inteligentes e intensos que Steve Zaillian y Aaron Sorkin se encargaron de escribir.
Sorkin atribuye claramente una estructura similar a “The Social Network” pero un poco más lineal para no despistar a personas que no entienden el Baseball.
Por cierto, también tiene varias líneas que hacen reír desprevenidamente con su elocuencia a cualquier persona que éste atenta a lo que sucede.
El guión despega lentamente y para algunos públicos puede resultar cansado, pero la moraleja final vale la pena la decadencia, ya que Miller remata con una muy atinada combinación de música-letra-mensaje que deja al público con un buen sabor de boca.
Cabe destacar también del guión su apegamiento a los hechos en la vida de Billy Beane y el manejo de los mismos para la pantalla grande, el personaje es visto desde diversos puntos de vista y construido a base de situaciones cotidianas y momentos de relativa poca importancia que brindan la oportunidad del público para conocer a la persona en todas sus aristas.
¿En realidad se puede cambiar un sistema deportivo basándose en estadísticas?
¿Se podría aplicar en el Baseball o a otro deporte?
Ciertamente si se puede, se ha hecho, y es lo que Moneyball nos trata de exponer brillantemente con mucha inspiración.
Aunque no te preocupes, no necesitas saber de estadísticas o de Baseball para entender este drama deportivo, porque Miller tras cámara, Pitt y Hill delante de ellas, nos mantienen pegados con mucha fluidez mientras informan con su historia, obviamente basada en hechos reales.
Aunque Moneyball parezca de Baseball, no está del todo orientada a ese deporte, sino, a los conflictos personales, a las estadísticas y los estragos por los que pasa la administración interna de una franquicia deportiva.
Lo que más resalta de Moneyball es el enfoque del estilo gerencial.
Apostar por un "nuevo" método de ver organizar y administrar un equipo cuando lo habitual es hacerlo de otra forma.
Lo digo porque son pocas las escenas que presentan al equipo en el campo de juego, la mayoría de las escenas están filmadas en lugares cerrados, para presentar como el Gerente General se enfrenta, como por ejemplo, al cabeza dura de Art Howe (Hoffman), que es el entrenador del equipo que difiere en las ideas de Beane y Brand, junto a otras situaciones.
Con este tipo de historias es mejor no saber la aproximación histórica antes de verla, al menos que seas fan del Baseball claro está, porque desviaría el factor entusiasta en tus ojos; es decir, una vez que sabes lo que sucedió en realidad, no generaría el mismo interés que "no saber lo que sucedió en realidad", mi caso en particular.
Pero sabiendo o no sabiendo, durante el desarrollo uno se da cuenta de que Moneyball le apuesta fuerte a las estadísticas, a la premonición humana y a la auto-confianza para alentarnos, no de cómo funciona el juego, sino de cómo se podría mejorar el sistema de juego basándose en aspectos matemáticos.
Sin desperdiciar mucho el argumento se centra en Billy Beane (Brad Pitt), en su intento desesperado por sacar a flote una franquicia que se encuentra en el fondo de las Ligas Mayores de Baseball (MLB) en el ámbito salarial.
Ellos tienen grandes jugadores, pero una nomina salarial demasiado baja no le permite tener jugadores de renombre en su plantilla, es por eso que Beane necesita aumentar la nomina para conseguir un mejor equipo que le permita competir con los equipos que poseen nominas mayores, es decir, los equipos más "poderosos" y sabiendo que, por cuestiones presupuestarias, nunca va a poderlos enfrentar de igual a igual, entonces contrata a un asesor que lo ayude a armar un plantel basándose en factores estadísticos, con aquellos jugadores que cumplen con sus funciones pero que han sido desechados por motivos cuestionables, lo que representa un cambio por demás arriesgado en un ámbito conservador.
La situación cambia una vez que no se le permite aumentar la nomina del equipo, por lo que Beane se ve forzado a buscar jugadores en base a la poca cantidad salarial que posee.
Es ahí cuando entra Peter Brand (Jonah Hill) a la escena.
Brand es un nerd recién graduado en economía que persuade a Beane a implementar una teoría que el mismo diseñó, y que consiste en clasificar jugadores "mediocres" a bajo costo, que puedan beneficiar al equipo con victorias en base al desempeño al azar que esos jugadores poseen.
Beane no duda en contratarle como su asistente personal para implementar dicha teoría contratando jugadores de bajo salario con estadísticas bajas, pero que relativamente tengan un alto porcentaje de embasarse para utilizarlos en la temporada del 2002.
Beane pone a prueba la teoría de Brand preguntándole que hubiera hecho en caso de tenerlo a él en su lista de prospectos.
Brand le responde que lo hubiera seleccionado en la 9ª ronda, y no en la 1ª como pasó en su caso, de esta manera Beane, en vez de firmar con Mets se hubiera ido a Stanford.
Esto fue la prueba que necesitaba Beane para confiar en la teoría de Brand.
La teoría de Brand (en realidad de DePodesta) está basada en un sistema conocido como sabermetría, la cual se respalda en el porcentaje que un jugador está en base por juego.
Obvio los scouts no están de acuerdo con ésta pero Beane confía 100% en Brand y selecciona a jugadores como Chad Bradford y Scott Hatteberg, quienes eran considerados desechos del Baseball, Beane les da otra oportunidad y le rinden resultados.
Para mala suerte de los A´s, vuelven a llegar al playoff y en el 2002 pierden con Minnesota.
La teoría de Beane se cumple porque demuestra que se puede competir en el Baseball con un equipo sin un gran presupuesto ni grandes jugadores, pero eso no lo deja satisfecho y dice no lo estará hasta ganar el “último partido” algo que no pasa en Oakland desde 1989.
Para terminar, en las notas finales de Moneyball, se dice que Beane dejó pasar la oportunidad de convertirse en el Gerente General de los Red Sox de Boston, a pesar de una oferta que le han convertido en el General Manager mejor pagado en la historia del Baseball.
También es incluida la victoria de Boston poco después, en la Serie Mundial de 2004, basado en las teorías que Beane fue pionero.
Pero Beane sacó la mejor parte, de una forma u otra, pudo cambiar el juego y basados en su teoría, pensando diferente, todos los equipos tienen una oportunidad para competir.
Lo que más me ha gustado de Moneyball es:
La maravillosa secuencia inicial de Brad Pitt, sentado en un asiento del estadio vacio oyendo el partido de la final de su equipo por la radio, siendo la radio sus ojos.
Que importante son las radios para el mundo del deporte.
La reunión del staff técnico para poder escoger los próximos fichajes de la siguiente temporada, y como Pitt rompe las reglas escritas, para poder escoger los mejores hombres según datos matemáticos, una bendita locura de un ingenuo idealista que quiere cambiar las cosas, y que no se rinde ante la adversidad y dificultad.
Esa maravillosa parte documental del verdadero equipo los Oakland Athletics que conquistó el record de victorias seguidas en las Grandes Ligas de Baseball.
Ese maravilloso final, donde debe elegir si seguir con su vida e ilusiones, o romper con todo y aceptar el dinero.
ENORME canción “The Show” interpretada por Kerris Dorsey.
Fantástica la historia con moraleja que le cuenta su ayudante para ayudarle a tomar una decisión, y esa increíble toma final donde la canción de su hija le acaba por convencer, con la mirada perdida y lagrimas en los ojos.
Y esa frase para el recuerdo donde:
“Billy Beane sigue trabajando para los Oakland Athletics y sigue intentando ganar el campeonato”
¡Nunca te rindas!
El principal problema de Moneyball es su temática, por lo menos fuera de Estados Unidos, donde el Baseball no goza de la misma popularidad que en el país de las barras, las estrellas y la mantequilla de cacahuete.
De ahí que una parte importante del brillante diálogo caiga en saco roto ante el desconocimiento total o parcial del funcionamiento de ese deporte, pues se da por hecho el dominio de sus reglas, trucos o desarrollo en general.
Por otra parte, Brad Pitt estuvo excepcional; el carisma, la preocupación y la energía que le transmite al personaje de Beane es lo que en realidad llama la atención en Moneyball.
Beane es una persona impulsiva y solitaria, que odia perder, notaras que cada vez que pierde o algo sale mal tumba algún objeto con mucha ira; aunque lo que él no sabe, es que sus mayores riesgos se convertirán en la verdadera clave para encaminarlo a ser un pionero.
Pitt insistió en que le gustó interpretar a Beane, incluyendo su temperamento, su consumo de comida chatarra y su hábito de mascar tabaco.
Esta tremenda interpretación es una de las mejores en la carrera de Pitt y definitivamente, y mereció una nominación al Oscar en la categoría de Mejor Actor, y seguramente estará apoyado por los valores que representa el personaje aunque el remate final no sea el final que se esperaría en este tipo de películas.
Jonah Hill estuvo brillante, aunque tímido y despreocupado, es una persona extremadamente inteligente, confiada en las teorías que analiza.
Nunca ha estado inmerso al mundo del Baseball, pero si es excelente a la hora de analizar las estadísticas del juego.
En vida real este personaje no existe, sino que está basado en varias personas que contribuyeron a la implementación de dicha teoría, tal como se describe en el libro de Michael Lewis.
Curiosamente, Moneyball es la película de deportes que menos tiene que ver con el deporte.
Esta historia es uno de las mejores representaciones de lo que es pensar fuera de la caja, de captar, cazar, buscar y crear oportunidades con los elementos que uno cuenta.
Se trata de un ejemplificador relato sobre la mística y genuina convicción que permiten contra viento y marea, incluso contra la tentación del dinero, salir adelante hasta que van apareciendo los resultados para armar un equipo efectivo donde lo importante no son los jugadores estrella sino el funcionamiento entre ellos.
Moneyball es saber el potencial que tienes con lo que has construido y basar el éxito, no en tu salario, sino en los resultados reales que le puedes aportar a un grupo.
Moneyball es la mejor prueba de lo que es el liderazgo inteligente y la forma en que se pueden romper esquemas sin traicionar tus ideales y metas.
Billy Beane siempre ha vivido con la duda de lo que sería su vida profesional sin hubiera elegido la universidad en lugar de los Mets y se prometió a sí mismo a no cometer el mismo error dos veces en su vida.
Se impone a los scouts, no por llevarles la contraria y desafiar sus conocimientos, sino porque está convencido de que siempre hay otra opción para hacer las cosas y demostrar que todos merecen una segunda oportunidad en condiciones más adecuadas para triunfar.
Moneyball es acerca de tener una segunda oportunidad y sacar su mejor provecho.
Moneyball es el juego de los perdedores.
Moneyball es la contrapartida a la idea mediática de que solo los fuertes triunfaran.
Moneyball es la representación de los sacrificios, los sueños, los ideales y los fracasos que mueven y marcan esta pasión.
Moneyball nos dice suevamente, y en repetidas escenas en la que Billy escucha cantar a su hija, que este deporte es simplemente un show, un divertimento que debe ser consumido como tal.
Moneyball es una doble reflexión a sobre lo que los números dicen y el "coraje" o "espíritu" deportivo impone.
Una doble visión de cómo guiar a un equipo hacia un objetivo basado en sólidas cifras y argumentos, cuando al mismo tiempo ellas misma le abrieron las puertas a "la gran carpa" habiendo fracasado...quedar en la historia del Baseball como un novato que tuvo el potencial para ser un buen jugador y no pudo.
De una manera satisfactoria, Moneyball es un drama deportivo que se beneficia en los momentos intensos de una dirección ventajosa de Bennett Miller, de poderosas interpretaciones y de unos diálogos astutos.
En última instancia envían el mensaje de que las apariencias engañan, y como si fuera un juego en sí, Moneyball es una película que apuesta fuerte a la selección de jugadores, no por intuición humana, sino en base al análisis numérico generado por computadora.
Ya que al fin y al cabo, el Baseball es solo un negocio.
“Think Different”
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