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Ultime osservazioni.
Nel corso di questa pagina vedete raffigurate alcune card tratte da vari giochi: il livello di dettaglio è ovviamente variabile da prodotto a prodotto.
In alcuni casi si arriva a scomporre i comportamenti dell’avversario secondo le dicotomie “avversario destro/mancino”, “giorno/notte”, “terreno naturale/sintetico”, “situazione normale/clutch” e altre ancora.
Se da un lato tante distinzioni sembrano rendere la simulazione sempre più fedele alla realtà, dall’altro si può rischiare di cadere nel classico caso di eccesso di zelo.
Bisogna infatti ricordare che la statistica fonda la propria forza sui grandi numeri e, scomponendo i turni di battuta in tre-quattro dicotomie, si finisce con l’ottenere quantità piuttosto ridotte di situazioni di “pitcher mancino/giorno/sintetico/clutch” (o altre combinazioni), con il rischio che la componente casuale diventi la parte dominante del gioco (tanto vale, allora, tornare a Parlor Baseball).
Jeff Bagwell, secondo Baseball Guru (1996).
Sulle statistiche situazionali (Breakdown Stats), Jim Albert ha scritto un interessante articolo sulla rivista Journal of the American Statistical Association: in Exploring Baseball Hitting Data: What About Those Breakdown Statistics (1994) egli mostra come la sfida destro/mancino (o viceversa) sia effettivamente più vantaggiosa per il battitore rispetto alle destro/destro e mancino/mancino, mentre avere due strikes sul proprio conto si ripercuote negativamente su ogni battitore che non sia Tony Gwynn; per quanto riguarda altre variabili (le coppie sopra menzionate ad esempio), nessuna mostra influire in modo significativo sull’esito di una apparizione nel box.
Bob Gibson, secondo Pursue The Pennant (1969).
Prima di procedere su altri argomenti, consideriamo un esempio concreto del problema della numerosità: nel 2002 Randy Johnson (mancino) ha concesso una media di .206 ai battitori destri e di .223 ai mancini; se costruissimo una card per la nostra simulazione basata su questi valori, i managers virtuali che nel gioco dovessero affrontare The Big Unit compilerebbero un line-up con molti lefties, mentre nella realtà Johnson si trova contro quasi esclusivamente dei destri.
Qual è il problema?
In verità l’ultima affermazione racchiude in sé la questione: i turni in battuta che hanno prodotto le medie scritte sopra sono 880 per quanto riguarda i destri e 155 per i mancini.
La scena è più o meno la seguente: c’è un tizio di oltre 205 cm sul monte che spara fulmini a 97 miglia, intervallati da sliders, non molto più lenti, che un battitore mancino si vede rapidamente arrivare addosso ma che, auspicabilmente, spezzano nell’area dello strike.
Il manager avversario, onde evitare danni psichici ai suoi battitori mancini, scrive un ordine di battuta con quanti più destri può e, se deve schierare un sinistro, metterà il migliore che ha.
La quota .206 prodotta contro Johnson deriva dai battitori destri di ogni livello, mentre la media .223 è frutto soltanto dei migliori left-handed hitters.
Il problema è in genere ovviato utilizzando valori globali di lega per correggere la media di un battitore contro destri o mancini.
Per avere informazioni più dettagliate su questo e altri procedimenti segnalo SBS Baseball: si tratta di una simulazione da computer (assolutamente da scaricare non appena avete terminato la lettura di questo articolo), con relativa spiegazione del funzionamento (cercare tra i links ad inizio pagina).
Un altro aggiustamento operato da molte firme di simulatori è la cosiddetta normalizzazione per epoca: il sogno di molti fan non è di avere sotto le proprie redini i più talentuosi del momento, bensì i migliori di tutti i tempi; di conseguenza, l’incubo degli statistici è quello di trovare un modello in cui i tripli di Cobb e gli homer di McGwire siano adattati ad un contesto neutrale.
La strada più frequentemente battuta è quella di ricalcolare le statistiche di ogni giocatore rapportandole ai valori della rispettiva epoca: in questo modo ogni evento assume maggior peso quanto più è raro, ovvero i giocatori della DeadBall Era vedranno notevolmente ridotti i propri tripli (che prima del ’20 erano decisamente inflazionati) mentre i big boys di oggi subiranno un aggiustamento sui fuoricampo.
Ulteriore fattore da neutralizzare è lo stadio: le statistiche vanno corrette per il cosiddetto Park Factor.
Per chi fosse interessato a formule e linee di pensiero in materia, sul web si trova una marea di letteratura (in particolare consiglierei questo articolo); il concetto di fondo può riassumersi così: un conto è battere per 81 partite all’anno al Coors Field di Denver dove la palla viaggia veloce nell’aria rarefatta per l’altura, differente era la storia per chi giocava in casa all’Astrodome, uno dei “migliori amici” dei lanciatori.
Comunque sia, nel gioco da tavolo, i giocatori possono essere spostati in contesti diversi da quelli reali tanto nello spazio quanto nel tempo, e la loro produzione deve riflettere le condizioni della simulazione.
Ci sono ancora un sacco di cose da inserire nella simulazione per renderla perfettamente aderente alla realtà.
C’è la questione dell’abilità nel rubare, e la capacità dei ricevitori di eliminare i “velocisti” che si avventurano tra le basi (se per il primo aspetto la percentuale di tentativi fruttuosi e la frequenza di corse possono essere tutto quanto serve, nel secondo caso non è facile discernere quanto un catcher è aiutato dall’abilità del suo lanciatore a “tenere” il corridore); c’è ancora l’aspetto difensivo (dal range all’abilità col guanto, al braccio - Per quest’ultimo: un esterno con poche assistenze è uno col “braccio corto” oppure i corridori non osano metterne alla prova il cannone? Clemente e Maris sono due esempi concreti); c’è la questione dell’abilità nei momenti cruciali (ci sono decine di articoli su autorevoli riviste statistiche che dimostrano alternativamente l’esistenza della clutch ability); c’è il problema dell’affaticamento dei lanciatori.
Tabella per misurare il range degli interbase - Strat-o-Matic.
Implementare in un gioco tutti questi aspetti è compito assai arduo ma non impossibile con il dettaglio di informazione disponibile oggi (avete mai letto il pitch-by-pitch che il sito della ESPN fornisce in ogni incontro?); ancora una volta, a complicare le cose c’è l’aspettativa dei fan di poter giocare con le cards di Ruth, Gehrig e Shoeless Joe Jackson, dei quali sono disponibili dati solo frammentari (per non parlare di chi vorrebbe – io per primo – avere Satchel Paige, Cool Papa Bell e Josh Gibson).
Evidentemente gli aspetti da considerare sono numerosissimi, ma tre articoli sono per ora abbastanza. Per chi non fosse ancora soddisfatto, chiudo questa lunga rassegna con alcuni links utili.
Infine date un occhio qui, per un'ulteriore serie di riferimenti.
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