MLB 2019 | ¿Strikeouts vs “Big Fly”? Explorando el destino y las tendencias de los bateadores esta temporada

Yirsandy Rodríguez

Por Yirsandy Rodríguez | Senior Writer en BaseballdeCuba | @Yirsandy | AP Images/Getty Images/Ringer illustration

jun 4, 2019

1195: Ese es el número de bateadores que ha pegado al menos 30 jonrones en Grandes Ligas durante los últimos 100 años, con una tasa de strikeouts inferior al 25%. Babe Ruth fue el primero en ese lapso de tiempo, cuando bateó 54 jonrones y remolcó 137 carreras, liderando el lineup de los Yankees con una tasa de ponches de sólo 13%. 

Desde entonces, aquella impresionante campaña de 73 jonrones de Barry Bonds (Gigants) en 2001, calificó con apenas 14% de strikeouts como la de más jonrones. Incluso, Adam Dunn (Reds), quien registra la octava tasa de strikeouts más alta de una temporada en la historia de MLB, aquella de 34.2% con los White Sox en 2012, está entre los 119 bateadores que alcanzaron 30 jonrones exactamente y un índice de K% por debajo de 25. 

Todos los hombres de esa última lista a la cual hago referencia, han promediado 17.1 K%, con notas sobresalientes para la excelencia en el plato de Joe DiMaggio, quien rubricó esa asombrosa marca de 2.1% en 621 PAs con los Yankees de 1941.

Esos son solo algunos números para demostrar, estimado lector, una tendencia que seguramente detectaste aquí hace menos de 150 palabras: Según las estadísticas, por años, la mayoría de los sluggers del juego en Grandes Ligas han sido bateadores con una tasa considerable de ponches. Sin embargo, no a todos los hombres que han visto acumular un montón de ponches les ha sido fácil sacar la pelota del parque con frecuencia. 

O sea que, en teoría, el intento de elevar la pelota, hacer swings buscando resultados de poder y otras tendencias dadas las habilidades de cada slugger, sobresalen como algunos resultados razonables para justificar tantos ponches. Pero, poncharse demasiado y rubricar grandes números de éxito no han sido conceptos realmente correlacionados.

De hecho, luego de una investigación que realicé navegando en FanGraphs, este fue uno de mis principales hallazgos: Ha habido un límite interesante en el que a varios bateadores con altas tasas de strikeouts les ha sido difícil conectar jonrones, incluso promediando sluggings calificados dentro de la liga. ¿De qué rango se trata? La diferencia está entre los hombres que han subido del 25% en su índice de ponches por visitas al plato.

Sí, la diferencia en un solo punto ha sido notable, si miramos esta lista de 54 bateadores calificados con al menos 502 PAs y terminaron bateando entre 25 y 29 jonrones, debido a su tasa de strikeouts superior al 25%.

(1920-2018) Bateadores con una tasa de strikeouts superior al 25%, que batearon al menos 25 jonrones, pero no llegaron a 30:

Season Name Team G PA HR RBI BB% K% ISO SLG WAR
1968 R. Jackson Athletics 154 614 29 74 8.1% 27.9% .203 .452 4.7
1970 B. Bonds Giants 157 745 26 78 10.3% 25.4% .202 .504 5.5
1972 D. Kingman Giants 135 531 29 83 9.6% 26.4% .237 .462 2.6
1978 G. Alexander - - - 148 564 27 84 10.1% 29.4% .219 .444 1.8
1985 R. Jackson Angels 143 541 27 85 14.4% 25.5% .235 .487 1.5
1986 D.Strawberry Mets 136 562 27 93 12.8% 25.1% .248 .507 3.4
1986 D. Tartabull Mariners 137 578 25 96 10.6% 27.2% .219 .489 1.0
1986 J. Presley Mariners 155 660 27 107 4.8% 26.1% .198 .463 2.1
1986 S. Balboni Royals 138 562 29 88 7.7% 26.0% .223 .451 0.0
1987 P. Incaviglia Rangers 139 563 27 80 8.5% 29.8% .226 .497 1.5
1987 R. Deer Brewers 134 566 28 80 15.2% 32.9% .217 .456 2.2
1989 R. Deer Brewers 130 532 26 65 11.3% 29.7% .215 .425 0.5
1990 J. Barfield Yankees 153 570 25 78 14.4% 26.3% .210 .456 4.6
1990 R. Deer Brewers 134 511 27 69 12.5% 28.8% .223 .432 1.2
1991 R. Deer Tigers 134 539 25 64 16.5% 32.5% .208 .386 1.0
1992 J. Canseco - - - 119 512 26 87 12.3% 25.0% .212 .456 2.5
1992 D. Palmer Rangers 152 613 26 72 10.1% 25.1% .190 .420 1.3
1997 H. Rodríguez Expos 132 523 26 83 8.0% 28.5% .235 .479 1.5
1999 P. Wilson Marlins 149 543 26 71 8.5% 28.7% .222 .502 0.7
2001 P. Burrell Phillies 155 618 27 89 11.3% 26.2% .212 .469 1.1
2001 L. Stevens Expos 152 628 25 95 11.8% 25.0% .207 .452 -0.5
2001 J. Hernández Brewers 152 592 25 78 6.6% 31.3% .194 .443 1.9
2002 M. Bellhorn Cubs 146 529 27 56 14.4% 27.2% .254 .512 3.9
2002 M. Vaughn Mets 139 558 26 72 10.6% 26.0% .197 .456 0.3
2002 A. Dunn Reds 158 676 26 71 18.9% 25.1% .206 .454 4.1
2002 M. Cameron Mariners 158 640 25 80 12.3% 27.5% .204 .442 5.5
2004 C. Wilson Pirates 155 644 29 82 7.8% 26.2% .235 .499 1.1
2004 C. Peña Tigers 142 562 27 82 12.5% 26.0% .231 .472 2.0
2005 P. Wilson - - - 139 576 25 90 7.8% 25.7% .208 .467 0.7
2007 J. Cust Athletics 124 507 26 82 20.7% 32.3% .248 .504 2.8
2008 M. Cameron Brewers 120 508 25 70 10.6% 28.0% .234 .477 4.0
2008 M. Reynolds Diamondbacks 152 613 28 97 10.4% 33.3% .219 .458 1.3
2009 J. Cust Athletics 149 612 25 70 15.2% 30.2% .177 .417 0.6
2009 B. Inge Tigers 161 637 27 84 8.5% 26.7% .176 .406 2.0
2010 M. Napoli Angels 140 510 26 68 8.2% 26.9% .230 .468 2.5
2010 A. La Roche Diamondbacks 151 615 25 100 7.8% 28.0% .207 .468 0.8
2010 M. Kemp Dodgers 162 668 28 89 7.9% 25.4% .201 .450 0.0
2010 C. Pena Rays 144 582 28 84 14.9% 27.1% .211 .407 1.0
2011 J.Willingham Athletics 136 563 29 98 9.9% 26.6% .232 .477 2.0
2011 C. Peña Cubs 153 606 28 80 16.7% 26.6% .237 .462 2.5
2012 M. Upton Jr. Rays 146 633 28 78 7.1% 26.7% .208 .454 3.3
2013 J. Upton Braves 149 643 27 70 11.7% 25.0% .201 .464 3.0
2013 C. Carter Astros 148 585 29 82 12.0% 36.2% .227 .451 0.5
2014 J. Upton Braves 154 641 29 102 9.4% 26.7% .221 .491 3.9
2014 M. Byrd Phillies 154 637 25 85 5.5% 29.0% .181 .445 2.3
2014 B. Moss Athletics 147 580 25 81 11.6% 26.4% .204 .438 2.6
2014 C. Davis Orioles 127 525 26 72 11.4% 33.0% .209 .404 0.8
2015 K. Bryant Cubs 151 650 26 99 11.8% 30.6% .213 .488 6.5
2015 J. Upton Padres 150 620 26 81 11.0% 25.6% .203 .454 3.5
2015 J. Pederson Dodgers 151 585 26 54 15.7% 29.1% .206 .417 2.9
2016 J. Lamb Diamondbacks 151 594 29 91 10.8% 25.9% .260 .509 2.5
2017 C. Davis Orioles 128 524 26 61 11.6% 37.2% .208 .423 0.2
2018 K. Schwarber Cubs 136 508 26 61 15.4% 27.4% .230 .469 3.2
2018 J. Smoak Blue Jays 147 594 25 77 14.0% 26.3% .216 .457 1.6

Fíjense si los ponches dañaron el talento de esos bateadores para estabilizar su frecuencia de jonrones, que 39 de 54 (72.2%) registraron un slugging superior a .450.

Así que, ahora, luego de hurgar dentro de la parte más crítica provocada en gran medida por esas altas tasas de strikeouts, sería bueno explorar un grupo que dejó huellas tal vez impensas:

(1920-2018) Estadísticas de bateadores con al menos 30 jonrones y una tasa de 30% o más strikeouts

Season Name Team G PA HR RBI BB% K% ISO SLG
1986 R. Deer Brewers 134 546 33 86 13.2% 32.8% .262 .494
1986 P. Incaviglia Rangers 153 606 30 88 9.1% 30.5% .213 .463
1989 B. Jackson Royals 135 561 32 105 7.0% 30.7% .239 .495
2007 R. Howard Phillies 144 648 47 136 16.5% 30.7% .316 .584
2008 J. Cust Athletics 148 598 33 77 18.6% 32.9% .245 .476
2009 M. Reynolds Diamondbacks 155 662 44 102 11.5% 33.7% .284 .543
2010 A. Dunn Nationals 158 648 38 103 11.9% 30.7% .276 .536
2010 M. Reynolds Diamondbacks 145 596 32 85 13.9% 35.4% .234 .433
2011 M. Reynolds Orioles 155 620 37 86 12.1% 31.6% .262 .483
2012 A. Dunn White Sox 151 649 41 96 16.2% 34.2% .263 .468
2012 C. Davis Orioles 139 562 33 85 6.6% 30.1% .231 .501
2012 P. Álvarez Pirates 149 586 30 85 9.7% 30.7% .223 .467
2013 P. Álvarez Pirates 152 614 36 100 7.8% 30.3% .240 .473
2013 A. Dunn White Sox 149 607 34 86 12.5% 31.1% .223 .442
2014 C. Carter Astros 145 572 37 88 9.8% 31.8% .264 .491
2015 C. Davis Orioles 160 670 47 117 12.5% 31.0% .300 .562
2016 C. Carter Brewers 160 644 41 94 11.8% 32.0% .277 .499
2016 C. Davis Orioles 157 665 38 84 13.2% 32.9% .239 .459
2016 M. Napoli Indians 150 645 34 101 12.1% 30.1% .226 .465
2017 A. Judge Yankees 155 678 52 114 18.7% 30.7% .343 .627
2017 J. Gallo Rangers 145 532 41 80 14.1% 36.8% .327 .537
Fuente: FanGraphs

Y sí, ¡por supuesto que es posible batear jonrones a pesar de acumular un montón de strikeouts! Eso, sobre todo, cuando tienes el talento que definió cada uno de los registros expuestos anteriormente.

Como podrás apreciar, Aaron Judge de los Yankees, con esos 52 jonrones de 2017, hizo historia al marcar la mayor cantidad de cuadrangulares para un bateador que se ponchó en al menos el 30% de sus visitas por el plato. Pero, si sigues revisando, verás que detrás del “Juez”, ningún otro bateador ha superado la marca de “50 HRs”. 

Ryan Howard (Phillies’07), Chris Davis (Orioles’15), Mark Reynolds (Diamondbacks’09), Adam Dunn (White Sox’12), Chris Carter (Brewers’16) y Joey Gallo (Rangers’17), por ese orden, tienen las seis marcas de 40 o más, mientras los 14 jugadores restantes del club acumularon entre 30 y 38.

Ahora, después de este detallado acercamiento, puedo adivinar que tienes una pregunta en el círculo de espera: ¿Qué bateadores esta temporada de 2019 podrían superar los 30 jonrones a pesar de una alta tasa de 30% de strikeouts?

Bateadores con al menos 30% de strikeouts y proyecciones de 30 jonrones

Name Tm G HR K%
J. Gallo TEX 50 17 35.5%
J. Soler KCR 58 14 30.3%
J. Báez CHC 54 13 31.5%
T. Beckham SEA 50 11 30.9%
B. Lowe TBR 51 11 34.9%
B. Harper PHI 58 11 30.3%
W. Myers SDP 55 10 36.7%
C. Walker ARI 55 10 30.8%
R. Odor TEX 42 7 33.9%
Fuente: FanGraphs

Nota del editor: El cierre de las estadísticas en esta investigación incluye los juegos hasta el pasado sábado.

Ordenar a los actuales bateadores con una tasa de ponches superior al 30% no es difícil para nosotros, pero sí predecir quiénes podrían romper las costuras de la pelota y conseguir más de 30 vuelacercas.

El listado que ahora estás devorando viene ordenado por la mayor cantidad de jonrones y no incluye los juegos del pasado domingo. Como ves, Joey Gallo (Rangers), quien de seguro es nuestro principal favorito para pegar más de 30 jonrones —incluso más de 40—, aparece en primera plana. Luego le sigue el cubano Jorge Soler, quien arribó a 15 jonrones el pasado domingo, precisamente en una derrota 5-1 de los Royals contra los Rangers de Texas.

Más abajo, también apreciarás nombres comunes en nuestros rankings de jonrones de los últimos años después de agosto, con Javier Báez, Bryce Harper, Wil Myers y Rougned Odor. Todos ellos tienen al menos una temporada de 30 jonrones: Harper bateó 42 en 2015, Báez 34 el año pasado, Myers 30 en 2017 y Odor 33 en 2016. Entonces, los aspirantes a jugadores sorpresa hasta el momento serían Jorge Soler, Tim Beckham, Brandon Lowe y Christian Walker.

De ellos, Beckham es el único con una campaña superior a los 20 jonrones, sus 22 en 2017, así este grupo se puede resumir a Soler, Lowe y Walker, quienes acumulaban antes de este domingo 14, 11 y 10 cuadrangulares, respectivamente.

No obstante, cualquiera de ellos, incluso Soler, podría romper este vaticinio si elimina algunos fallos de su swing y logra estabilizar su tasa de strikeouts por debajo del 30%. Aunque, en teoría, este análisis va dirigido a qué bateador, a pesar de una alta tasa de strikeouts, podría conseguir éxito como slugger y batear más de 30 vuelacercas. Así que deberíamos analizar qué tendencias puede estabilizarse y permitir una buena campaña de estos chicos.

Para esta evaluación final, a pesar de que tenemos una corta muestra de apariciones por el plato hasta el pasado sábado —en teoría las estadísticas de los dos primeros meses de la temporada—, mirar a través de xSLG (El slugging predictivo o esperado) de StatCast nos brinda una perspectiva única:

Estadísticas de expectativa, tasas de jonrones y muestras de StatCast

Name Tm xSLG SLG SLG/DIF HR/FB FBLD avg/HRd
J. Gallo TEX .664 .653 -1.1% 43.6% 102.4 418
J. Báez CHC .524 .566 4.2% 27.1% 97 409
C. Walker ARI .519 .485 -3.4% 18.9% 97.2 411
B. Harper PHI .507 .495 -1.2% 20.4% 97.9 417
J. Soler KCR .484 .489 0.5% 23.7% 94.1 412
B. Lowe TBR .456 .526 7.0% 23.4% 95.6 397
W. Myers SDP .428 .432 0.4% 27.8% 97.9 407
T. Beckham SEA .428 .503 7.5% 27.5% 93.9 397
R. Odor TEX .375 .327 -4.8% 15.2% 94.8 404
Fuente: FanGraphs

Leyenda de sabermetría: xSLG: Slugging esperado de StatCast. SLG: Slugging real. SLG/DIF: diferencias entre el slugging predictivo y el real. HR/FB: Tasa de jonrones por cada elevado y línea bateada. FBLD: Tasa de elevado más líneas bateadas. avg/HRd: Average de distancia de los jonrones.

Desde mi visión, al apreciar el xSLG, estamos palpando las tendencias de poder que podrían mostrar estabilidad en los bateadores. Recuerda: El slugging es el promedio del total de bases recorridas por hit de cada bateador entre sus veces al bate. Pero, en el caso del xSLG, tenemos más que eso, pues llega a definirnos qué bateador, según sus puestas en juego, ha proyectado mejor slugging

Joey Gallo encabeza esta lista con .664 xSLG y, si te fijas, ha estado algunos puntos por debajo (-.011) de la propia expectativa de sus bolas puestas en juego, con esa categórica marca de 102.4 mph en los elevados. También el -.048 de Odor podría ofrecer una expectativa de que algunos buenos batazos vendrán mientras pueda progresar en esta primera mitad de temporada.

El índice de Soler, con .484 xSLG, también muestra estabilidad en su exhibición de poder, mientras la clave para el cubano sigue siendo eliminar su alta tasa de strikeouts. En dicha lista, Soler tiene también el tercer mejor récord de promedio de distancia en jonrones con 412-ft, detrás de Harper (417-ft) y Gallo (418-ft), pero aún deberá incrementar la tasa de 23.7 HR/FB% (jonrones por cada flyball).

Eso sí, después de haber bateado su 15to jonrón de esta campaña, Soler ha seguido demostrando que, a pesar de estar en pleno proceso de ajuste para superar a la oposición, su principal habilidad sigue alcanzando los niveles esperados.

Incluso, todo lo que vemos de Soler puede ser mejor, y los antecedentes de bateadores con altas tasas de ponches lo demuestran. Desde John Mayberry en 1975, el primer bateador de los Royals en registrar una temporada con al menos 30 jonrones (34), tenemos sólo 12 registros similares. El último latino en lograrlo fue otro cubano, Kendrys Morales, cuando bateó 30 bambinazos en 2016.

¿No crees que Jorge Soler puede superar esa marca este año?

 

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