Comprendere la natura della cosiddetta BABIP è importante per proiettare il rendimento dei giocatori, sia position players che pitchers. Intanto chiariamo subito cosa significhi: media battuta sulle palle in gioco. Esclude dunque le basi su ball, gli strikeout ed i fuoricampo, ma include solo le palle che vengono messe in gioco da un battitore o contro un lanciatore (a seconda di chi venga analizzato). La formula è: (H-HR)/(AB-(K+HR))

La BABIP è una componente della media battuta, quindi anche di OBP, SLG ed inevitabilmente OPS, e delle variazioni sostanziali possono incidere molto nel rendimento offensivo. Un hitter può migliorare il suo rendimento in diversi modi: battere più fuoricampo, ottenere più basi su ball, subire meno strikeout o migliorare la propria BABIP. Mentre le prime 3 cose però dipendono esclusivamente dal suo duello col lanciatore, la BABIP inserisce nel discorso una terza parte, ossia la difesa avversaria, e lo stesso vale in maniera opposta per un lanciatore. Com’è intuitivo, ogni volta che si inserisce un nuovo fattore nella discussione, l’incidenza dell’abilità dei fattori pre-esistenti viene annacquata. Una volta che la palla viene messa in gioco, lanciatore e battitore non possono controllare ciò che farà la difesa: le loro abilità si limitano appunto a far mettere o meno un certo tipo di palla in gioco.

Il problema fondamentale della BABIP è che giochi un ruolo sostanziale nel determinare la qualità delle prestazioni di lanciatori e battitori, ma non è altrettanto indicativa delle loro abilità e qualità. Nel 2001 Voros McCracken ha pubblicato la sua DIPS (Defense-Indipendent Pitching Statistics) Theory, dimostrando che l’abilità di un lanciatore sia definita in maniera più efficace escludendo la BABIP dalle equazioni. Vi suggerisco fortemente di leggere questo pezzo come punto di partenza. Mentre c’è una forte correlazione di anno in anno fra le altre abilità di un lanciatore (BB, K, HR), non c’è nella BABIP, che è capace di variare notevolmente annualmente a dispetto degli altri indicatori, a volte in maniera drammatica. Addirittura è più facile prevedere l’ERA di un lanciatore nell’anno successivo usando statistiche DIPS piuttosto che l’ERA stessa dell’anno in corso, proprio perché una componente fondamentale dell’ERA è la BABIP e proprio perché mentre le statistiche controllate dall’abilità hanno una persistenza nel tempo, la BABIP non ce l’ha necessariamente. Addirittura, come segnala McCracken nel pezzo linkato, la BABIP dei position players quando lanciano non è dissimile dai lanciatori stessi (ma naturalmente i position players ottengono meno strikeout, concedono più basi su ball e più fuoricampo), e questo indica ulteriormente come sia poco indicativa dell’abilità inerente di un pitcher.

Intendiamoci, un lanciatore ha qualche controllo sul fatto di essere un groundballer o un flyballer (ossia uno che ottiene che la maggior parte che le palle battute vadano per terra o per aria), e la BABIP delle groundballs e delle flyballs è diversa (nel 2011 .237 e .137 rispettivamente in Major League), ma non così diversa da coprire il disavanzo creato dai park factors o da un certo grado di casualità sul breve termine. Inoltre per tornare al concetto DIPS, i flyballers tenderanno a concedere un numero superiore di fuoricampo, riflettendo ugualmente le loro abilità senza dover ricorrere alla BABIP. Chiaramente il tipo di palla battuta che concede una BABIP più elevata è quello delle linee, con .713 nel 2011 in MLB, ma non c’è una differenza discernibile nell’ottenere più o meno linee. Battere linee è un’abilità correlata meglio ai battitori rispetto ai lanciatori, e siccome i lanciatori nel lungo termine tendono ad affrontare gruppi omogenei di battitori, le cifre tenderanno a normalizzarsi attorno alla media.

Come detto, l’influenza di un lanciatore sulla BABIP è minima, ma non inesistente. Come può ridurla? Ecco alcuni modi:

  • Essere un flyballer in un campo con un esterno molto ampio: questo permetterà di concedere tante flyballs senza aumentare necessariamente il numero di fuoricampo. La BABIP si ridurrà nettamente.
  • Essere un “trick pitcher” estremamente diverso dallo standard, come un knuckleballer. Un lanciatore con l’80% di slider potrebbe ipoteticamente ottenere lo stesso risultato.
  • Essere un rilievo e mostrare dunque poco i propri lanci.

Come si evince, si tratta maggiormente di definizioni sulla “natura” di un pitcher rispetto alla sua abilità. Non può controllare determinati fattori, che vanno al di là del loro controllo e questo vale anche per il secondo punto, quello sul repertorio, perché bisogna possedere dei lanci specifici (di una certa qualità e con un certo controllo) per potersi permettere certe cose. Per il resto l’influenza sulla BABIP di un lanciatore deriva dal campo, dalla difesa e dalla casualità del sample size breve, in cui un numero particolare di bloop può cadere dentro il campo o nel guanto di un difensore.

In generale la BABIP di un lanciatore MLB sarà attorno a .290-.295. Se un lanciatore differisce nettamente da questa media, è salutare avere un certo scetticismo nei confronti delle sue prestazioni, scetticismo che potrà essere confermato o meno solo dalla persistenza di una BABIP particolarmente bassa o alta. Per intenderci: fra i lanciatori partenti con almeno 1000 IP negli ultimi 15 anni, la BABIP minima è .265 (Matt Cain) e quella massima è .325 (Zach Duke, ma solo Duke e Glendon Rusch sono sopra .316), ed in entrambi i casi i campi di casa hanno una mano pesante nelle cifre, in particolare l’AT&T Park di Matt Cain, campo con un esterno ampio. Detto questo, nel caso di questi lanciatori è giusto presumere che abbiano la facoltà di controllare almeno in parte la loro BABIP (una volta comunque notato l’effetto del campo), ma solo perché il campione statistico è sufficientemente ampio da poterlo affermare. Invece nel caso di Jeremy Hellickson, che nel 2011 da rookie ha avuto .223, lo scetticismo è obbligatorio per non dire direttamente che la cifra sia insostenibile, nonostante abbia giocato in un buon campo per lui e con buoni difensori dietro. Finché non ci sarà un campione statistico sufficientemente ampio da dimostrare che Hellickson abbia qualità particolari, è giusto supporre il contrario semplicemente perché quelli che hanno dimostrato di poter controllare la BABIP da partenti nel lungo termine sono eccezioni, ed anche agli estremi (come nel caso di Cain) il loro controllo è tremendamente inferiore a quanto dimostrato da Hellickson nel 2011 (la differenza fra Cain e la media della lega è inferiore a quella che c’è fra Hellickson e Cain). In generale l’impatto della BABIP su un pitcher medio sarà inferiore a quella di K, BB e HR, anche nei casi estremi: Cain infatti è un buon lanciatore non certamente (solo) per la BABIP, ma principalmente per gli altri fattori.

Un esempio dell’impatto di un campo su un lanciatore può essere portato da Dan Haren, che ha giocato per 3 anni con gli Athletics (in un campo che sopprime la BABIP) e per 2 e mezzo coi Diamondbacks (in un campo che la aumenta molto lievemente): la sua BABIP con gli A’s è stata di .278, coi DBacks è stata di .298. Beninteso, è solo un esempio, ma illustra l’impatto che un campo possa avere sulla BABIP di un lanciatore senza che quest’ultima sia necessariamente indicativa di un suo grado di abilità. Anche il già citato “estremo” Matt Cain ha .258 in casa, ma .281 fuori, dimostrando che la sua abilità nel controllare la BABIP, per quanto effettivamente esistente (è chiaramente migliore della media anche fuori casa) sia molto inferiore rispetto a quanto fatto dal campo di casa.

Il controllo dei lanciatori sulla BABIP è dunque particolarmente ridotto quando non inesistente. Nel caso dei battitori il controllo è a sua volta limitato e soggetto a fattori diversi dall’abilità (come quelli citati per i lanciatori), ma è ben più ampio. Ci sono giocatori che colpiscono la palla con particolare forza con regolarità (gente come Manny Ramirez o Ryan Braun), ci sono giocatori che battono linee con costanza (Derek Jeter), ma quello che fa la differenza maggiore è l’abilità nell’ottenere infield hits. Questa abilità è strettamente correlata con la velocità di corsa, naturalmente, quindi giocatori come Michael Bourn o Ichiro Suzuki, velocissimi ed in grado di arrivare in prima base prima dell’assistenza degli interni più spesso della media, tenderanno ad avere una BABIP molto migliore della media, non a caso Ichiro ha .351 in carriera e Bourn .341. Giocatori lenti e che battono la palla per aria molte volte, come Bengie Molina, avranno una BABIP molto peggiore, ed infatti Bengie ha .275 in carriera.

Anche nel caso dei battitori però bisogna essere scettici dei campioni statistici ridotti: se un giocatore vede la sua BABIP esplodere in una singola stagione, come accaduto a Jorge Posada nel 2007, è relativamente facile identificare una casualità che non si ripeterà ed infatti Posada è tornato nella sua normalità. Analogamente ai lanciatori, anche nel caso dei battitori la BABIP può essere drammaticamente influenzata dal campo di casa: Pedroia ha .332 BABIP in casa e .295 fuori, essendo un pull-hitter in grado di utilizzare alla perfezione il muro a sinistra di Fenway Park. Pedroia ha 1599 PA in casa e 1602 fuori, ed ha 284 singoli in casa e 289 fuori, 4 tripli in casa e 4 tripli fuori, 40 HR in casa e 35 fuori, ma la vera differenza è nei doppi, con 130 contro 76 e non è un caso che siano proprio i doppi ad essere gonfiati tipicamente da Fenway Park.

Fondamentalmente è importante rendersi conto del fatto che nel breve termine la BABIP possa variare anche semplicemente a causa di caso e fortuna. Nel breve termine ed in stagioni singole, il significato della BABIP è virtualmente nullo. Nel lungo termine non mentirà, ma sarà comunque soggetta alla grossa influenza di park factors e difesa prima ancora che all’abilità dei lanciatori stessi.

I lanciatori non possono esercitare tanto controllo sulla BABIP. I battitori invece posso farlo molto di più, ma anche loro sono soggetti a variazioni in stagioni singole che potrebbero non essere indicative del loro reale talento, ma in entrambi i casi i giocatori tenderanno a normalizzarsi secondo le medie in carriera nel medio e nel lungo periodo. E’ importante studiare le caratteristiche dei giocatori e dei loro ambienti di gioco per analizzare cosa potrebbe contribuire a variazioni nella BABIP. Quando vedete le prestazioni di qualche giocatore che si distanziano molto dalle sue medie in carriera a causa della BABIP, siate diffidenti.