El béisbol, uno de los deportes más populares y tradicionales en Estados Unidos, ha experimentado en las últimas décadas una profunda transformación gracias a la incorporación de análisis estadísticos avanzados y sistemas de clasificación que buscan predecir resultados y evaluar el desempeño de los jugadores y equipos con mayor precisión. Entre estos, el sistema de clasificación Elo ha ganado protagonismo por ofrecer una manera sencilla pero efectiva de calcular la habilidad relativa de los equipos a partir de sus resultados en los partidos. En el contexto de la Major League Baseball (MLB), comprender cómo funciona este sistema y su aplicación puede abrir una nueva perspectiva sobre el análisis deportivo basado en datos matemáticos, alejándose de meras suposiciones y ofreciendo herramientas útiles para aficionados, analistas y profesionales. El sistema de clasificación Elo fue originalmente desarrollado para ajedrez por el profesor Arpad Elo, un físico húngaro-estadounidense, con la intención de valorar el nivel relativo de los jugadores. Este método parte de una idea simple: la diferencia en las puntuaciones entre dos jugadores predice el resultado esperado de un encuentro.
Si dos jugadores tienen puntuaciones iguales, se espera que ambos ganen aproximadamente la misma cantidad de partidas. Sin embargo, si uno supera al otro en 100 puntos, su probabilidad de ganar es mayor, alrededor del 64%, y si la diferencia llega a 200 puntos, la expectativa de victoria del jugador con mayor puntuación aumenta al 76%. Esto permite modelar matemáticamente escenarios competitivos característicos de juegos de suma cero, como el ajedrez, esports y, desde hace un tiempo, deportes de equipo como el béisbol. Adaptar el sistema Elo a la MLB implica considerar que no se trata de un juego uno contra uno, sino de enfrentamientos entre equipos donde intervienen múltiples factores, incluyendo lesiones, rendimiento variable y elementos aleatorios propios del deporte. A pesar de estas complejidades, el sistema ha demostrado ser un instrumento valioso para reflejar la fortaleza de los equipos a lo largo de la temporada, con una métrica dinámica que se actualiza con cada resultado, otorgando una calificación que refleja el desempeño acumulado y la evolución en el tiempo.
La clave para implementar Elo en MLB radica en la sencillez de los datos que requiere. No es necesario disponer de estadísticas complejas ni de información detallada sobre variables internas del equipo, sino únicamente de los resultados de los partidos y qué equipos participaron en ellos. Cada equipo comienza con una puntuación inicial, comúnmente establecida en 1500 puntos, un estándar arbitrario pero efectivo. La fórmula principal para calcular la expectativa de ganar de un equipo A frente a un equipo B se basa en la diferencia entre sus clasificaciones: EA = 1 / (1 + 10^((RB - RA) / 400)). En esta expresión, RA y RB representan las puntuaciones actuales de los equipos A y B respectivamente.
La constante 400 en el denominador también es un parámetro arbitrario que originalmente sirvió para mantener la armonía con los sistemas previos de rating en ajedrez. Tras cada partido, las puntuaciones se ajustan para reflejar el resultado. Si el equipo A gana contra el equipo B, su puntuación aumenta y la de B disminuye. El monto de ese incremento o decremento está determinado por la diferencia entre el resultado efectivo y la expectativa calculada, multiplicado por un factor K, llamado coeficiente de ajuste. Este valor K es fundamental, ya que determina cuánto cambia una puntuación tras un partido y puede ser modificado para adaptar la sensibilidad del sistema.
Un valor alto de K responde a cambios grandes tras cada encuentro, apropiado para periodos cortos o cuando aún se cuenta con poca información, mientras que un valor bajo estabiliza las clasificaciones, siendo recomendable cuando las evidencias acumuladas son suficientemente representativas. Una característica valiosa del sistema Elo es su capacidad de autocorrección. Esto significa que si un equipo con menor puntuación sorprende con un triunfo sobre uno con mayor ranking, el sistema transfiere una cantidad notable de puntos para reflejar esta sorpresa, mejorando la precisión del pronóstico en futuros enfrentamientos. Asimismo, en casos de empate (poco comunes en béisbol pero posibles en otros deportes), las puntuaciones se ajustan en menor proporción, reflejando la incertidumbre en el resultado. El atractivo del Elo radica en su comparabilidad relativa.
La puntuación en sí no tiene un significado absoluto más allá del pool de equipos considerado. Sin embargo, dentro de una temporada o competición concreta, permite jerarquizar y analizar la fuerza competitiva de cada equipo, tomando en cuenta el historial reciente de partidos y ajustándose conforme se desarrollan las jornadas. En la práctica, el uso de Elo para la MLB ya se ha convertido en una herramienta complementaria a otras métricas tradicionales y avanzadas dentro del análisis béisbol, siendo utilizado por plataformas de análisis deportivo y aficionados que buscan una perspectiva diferente al simple conteo de victorias y derrotas. Sitios como FanGraphs integran Elo en sus rankings para ofrecer una apreciación más profunda del rendimiento actual y la expectativa de éxito en futuros encuentros. Además, debido a su simplicidad conceptual y a la capacidad de modificar el parámetro K según las necesidades, el sistema es altamente flexible y puede adaptarse para prever escenarios específicos, considerar variaciones en la temporada o ajustarse a condiciones atípicas como lesiones masivas o traspasos inesperados.
El procedimiento para implementar un modelo Elo para MLB es relativamente accesible para quienes cuentan con conocimientos básicos de matemáticas y programación. Existen bases de datos públicas con resultados históricos y código disponible en lenguajes como Python que facilitan la implementación, mejora y experimentación con diferentes valores de K y parámetros. Esto abre puertas para el desarrollo de proyectos personales, análisis independientes o incluso aplicaciones en ambientes académicos o profesionales. No obstante, es importante destacar que, aunque el sistema Elo en MLB aporta valor, no es un método infalible y no sustituye la complejidad del análisis deportivo. La aleatoriedad inherente al béisbol, influencias externas, estrategias de juego y la dinámica psicológica de los jugadores son factores que no se capturan en una fórmula matemática sencilla.
Por ende, Elo funciona mejor cuando se combina con otras herramientas y métricas especializadas para obtener una visión más integral. En resumen, el sistema de clasificación Elo aplicado a la Major League Baseball representa una innovación académicamente sólida que transforma la manera en que se evalúa y pronostica el resultado de los partidos. Mediante un enfoque basado en la comparación matemática de las habilidades relativas, este método ofrece un modelo dinámico que se actualiza continuamente y que puede ser adaptado a las particularidades del béisbol profesional. Para seguidores del deporte, analistas, equipos técnicos y apostadores, conocer y entender el Elo puede significar una ventaja al interpretar las probabilidades de un enfrentamiento y al apreciar la evolución competitiva a lo largo de la temporada. A medida que la tecnología y el análisis de datos avanzan, la integración de sistemas como Elo en el estudio del béisbol seguirá creciendo, aportando nuevas formas de comprender un deporte apasionante y complejo.
La combinación de tradición y ciencia permitirá que el béisbol continúe renovándose, acercando a fanáticos y expertos a un terreno común donde las matemáticas y el deporte se complementan para enriquecer la experiencia y la comprensión del juego.
