Shane Bieber lancia per i Cleveland Guardians, CCed da Liscense 2.0
Il tunneling del campo è uno dei tanti termini caldi lanciati nello spazio del baseball. Analisti, giocatori e allenatori, commentatori e tifosi sembrano tutti avere opinioni diverse sulla sua efficacia e sulla sua legittimità nel suo insieme, ma cos’è comunque il tunneling del campo? Sebbene a volte venga fatto sembrare un’arte oscura o un concetto scientifico avanzato, il tunneling del campo nella sua essenza non è poi così complesso ed è semplicemente un altro modo con cui i lanciatori ingannano i battitori. In questo articolo esaminerò se il pitch tunneling funziona effettivamente o meno e, in tal caso, in che misura.
Il pitch tunneling è il concetto di far corrispondere le traiettorie di volo delle palle lanciate abbastanza da farle sembrare lo stesso lancio abbastanza a lungo da ingannare il battitore prima che si muovano in direzioni diverse. Questo potrebbe creare confusione da visualizzare da solo, quindi ecco a video di Shane Bieber che esegue alcuni tunnel, per gentile concessione di Pitching Ninja. Ci sono diversi fattori che contribuiscono a scavare 2 tiri insieme; i più importanti sono il punto di rilascio, la traiettoria del tono e la posizione della piastra o dove finisce il tono. Poiché il tunneling si basa su 2 tiri che percorrono lo stesso percorso e poi si spezzano in direzioni diverse, sarebbe impossibile scavare 2 tiri rilasciati da 2 diversi slot del braccio. Tuttavia, anche se 2 lanci vengono rilasciati esattamente dallo stesso punto, non va bene se uno è una palla curva chiodata e l’altra è una palla veloce che naviga sopra la testa del ricevitore, quindi anche i 2 lanci devono percorrere percorsi relativamente simili per lo stesso tempo il più possibile per ingannare il battitore. Inoltre, se i 2 tiri non finiscono per fare nulla di diverso in termini di movimento, anche questo vanifica lo scopo del tunneling dei tiri, poiché la palla finisce nello stesso punto, indipendentemente dal tiro che viene lanciato.
Tutto ciò sembra davvero fantastico a prima vista. Lancia 2 tiri lungo lo stesso percorso e il battitore viene completamente ingannato, giusto? Beh, forse se tutti i lanciatori fossero robot e fossero in grado di farlo ogni volta, allora sì, il tunneling del campo sarebbe abbastanza infallibile. Tuttavia, anche nei campionati più importanti, nessun lanciatore centra il suo posto ogni volta, e anche se lo facesse, molte volte i battitori semplicemente si siedono su determinati tiri in base alle tendenze di quel lanciatore e prenderanno tutto ciò che non è quello che stanno cercando per. Inoltre, 2 tiri potrebbero essere perfettamente scavati in un tunnel ma essere palloni, il che ancora una volta vanifica lo scopo della pratica. Quindi il pitch tunneling funziona davvero al di fuori della teoria? Rispondiamo a questa domanda con un po’ di analisi statistica.
Innanzitutto, abbiamo bisogno di una metrica per misurare la qualità del tunneling di 2 tiri dati. Come ho detto prima, il tunneling del passo si riduce principalmente a 3 fattori: punto di rilascio, traiettoria di volo e posizione della piastra. Un ottimo esempio di metrica di base che combina questi 3 fattori è il punteggio del tunnel, descritto in questo articolo articolo. Tunnel Score tiene conto della differenza nel punto di rilascio tra 2 tiri calcolando la distanza euclidea tra i 2 punti di rilascio. Una distanza maggiore comporterà un punteggio inferiore e viceversa. Tunnel Score utilizza quindi il rapporto tra la differenza di posizione dei 2 tiri con movimento e la differenza di posizione dei 2 tiri senza movimento per vedere quanto simili fossero all’inizio del volo e quanto diversi fossero alla fine delle loro traiettorie. Ciò significa che una differenza di posizione inferiore senza movimento e una differenza maggiore con movimento si tradurranno in un punteggio Tunnel più alto e viceversa. Tenendo conto di ciascun fattore, l’intera formula per la metrica del punteggio tunnel è: (distanza effettiva del tunnel) – distanza di rilascio dove la distanza effettiva è la differenza nelle posizioni del campo con movimento e la distanza del tunnel è la differenza tra le posizioni senza movimento.
Ci sono 2 modifiche che ho apportato rispetto alla formula originale. Il primo è che ho scelto di misurare la distanza effettiva e la distanza del tunnel in pollici anziché in piedi. Questo perché ritengo che un piccolo cambiamento nel movimento dovrebbe essere amplificato nel calcolo del punteggio del tunnel, mentre la distanza di rilascio dovrebbe comunque essere misurata in piedi perché un piccolo cambiamento avrà effetti minimi sull’effetto tunnel del campo. La seconda modifica che apporterò è che scalerò il Tunnel Score a 100 per trasformarlo in Tunnel Score+, il che significa che il punteggio medio diventerà 100, un punteggio di 115 sarà del 15% sopra la media e un punteggio di 85 % sarà inferiore del 15% alla media. Ciò non solo renderà più semplice capire cosa sia un punteggio buono o cattivo, ma renderà anche più semplice effettuare ulteriori calcoli più avanti nell’analisi.
Successivamente, abbiamo bisogno di una metrica per valutare la qualità di ogni campo stesso da un punto di vista non tunneling. Per questo utilizzeremo semplicemente i valori di corsa di ciascun tiro come previsto da Esperto di baseball. In questo modo, otteniamo una misura di quanto sia buono ciascuno dei lanci di un lanciatore da solo, non sequenziato con un altro lancio. Inoltre scalerò i valori della corsa a 100 per ciascun tipo di tono in modo da metterli sulla stessa scala di Tunnel Score+.
Per utilizzare questi 2 parametri per valutare l’efficacia del tunneling nell’aggiungere valore ai tiri sequenziati insieme, selezionerò prima in modo casuale 100 lanciatori con un minimo di 3 diversi tipi di lancio lanciati e 200 tiri lanciati in questa stagione. Questo mi darà combinazioni abbastanza diverse di sequenze di toni così come un gruppo di lanciatori selezionati senza pregiudizi in modo che teoricamente avrò alcuni lanciatori che fanno tunnel molto bene, e altri che non lo fanno, così come alcuni che hanno ottimi tiri individuali e alcuni che non lo fanno. Calcolerò quindi il punteggio del tunnel per ogni sequenza di 2 tiri lanciati durante l’intera stagione e otterrò il valore della corsa di ogni tiro lanciato in questa stagione. Quindi, per testare gli effetti del tunneling sul valore delle piazzole, controllerò la correlazione tra gli insiemi di valori, cercando un modello che indichi un aumento del valore della corsa con un aumento del Tunnel Score, o viceversa. Ora è il momento di dare un’occhiata ai miei risultati e vedere se il tunneling ha avuto un effetto positivo sul valore dei tiri.
La mia selezione casuale di lanciatori ha funzionato come previsto, poiché avevo alcuni nomi come Jack Leiter e Kenta Maeda che hanno valori di corsa pessimi per le loro palle veloci, così come alcuni nomi come Zach Wheeler e Cade Smith, che avevano valori di corsa molto alti sui loro. Le sequenze di lancio più comuni erano Fastball-Changeup, Sinker-Slider, Fastball-Curveball e ciascuna delle versioni invertite di quelle coppie, con i punteggi tunnel più alti provenienti dalle combinazioni Sinker-Slider e Fastball-Curveball. Ciò ha senso, poiché ciascuna di queste coppie di tipi di campo (diverse da Fastball-Changeup) contiene Fastball e Breaking Ball che si muovono in direzioni completamente diverse. La sorpresa, però, è arrivata nei risultati finali della mia analisi; il test della correlazione tra Tunnel Scores e Run Values. Anche se mi aspettavo che ci fosse una correlazione piuttosto forte tra i 2, il che significa che mi aspettavo che il tunneling riuscito aumentasse i valori delle altezze tunnelizzate, ho scoperto che in realtà non c’era quasi alcuna relazione tra i 2 con la correlazione tra loro che era solo 0,07. Ciò significa che, indipendentemente dal fatto che una sequenza di tiri sia stata scavata molto bene o molto male, i valori di corsa sono rimasti sostanzialmente gli stessi. Allora perché è questo?
Esistono diversi motivi per cui il tunneling non ha contribuito molto alle modifiche del valore di esecuzione. Ad esempio, è molto probabile che il tunneling abbia funzionato in alcune occasioni ma non in altre, bilanciando così la relazione. Poiché il tunneling richiede una padronanza così precisa sia del movimento che del rilascio della mano, trovo difficile credere che anche le migliori braccia della MLB possano farlo in modo abbastanza coerente da avere un grande impatto. Un altro problema con il tunneling è che spesso si traduce nel lancio ripetuto di più lanci nella stessa posizione, il che dà un vantaggio al battitore, soprattutto se è in grado di capire la sequenza in cui il lanciatore sta cercando di tunnelare i suoi lanci. Tuttavia, secondo me, il motivo principale per cui non c’era una forte correlazione è che il tunneling alla fine non supererà mai la qualità del campo stesso. Anche se 2 tiri seguono la stessa traiettoria e poi si staccano l’uno dall’altro, perfettamente in tunnel, se i tiri sono lenti, mal posizionati, o hanno scarsi profili di movimento individuale, allora i valori dei tiri saranno comunque bassi.
In conclusione, credo che, sebbene il concetto di tunneling sembri fantastico, semplicemente non è una pratica di inganno fattibile in termini di capacità di eseguirlo costantemente ad alto livello e, anche se perfezionato, non sarà mai più importante della qualità delle singole piazzole stesse. Ovviamente, verranno condotte ulteriori ricerche sul tunneling da parte dei fan e delle organizzazioni professionali, ma per ora non vi è alcun vantaggio preciso nel provare a eseguirlo e, quando viene eseguito con successo, è più probabile che si tratti di un fenomeno casuale che di uno schema ripetibile.
