Moneyball e a Ciência de Dados

Moneyball e a Ciência de Dados

Um exemplo real de aplicação de data science em um dos esportes mais populares dos Estados Unidos está no filme O homem que mudou o jogo, estrelado por Brad Pitt. A obra é baseada no livro Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game, escrito por Michael Lewis.

O filme mostra como o gerente geral de um pequeno time de baseball da Major League Baseball, o Oakland Athletics, desafiou o conhecimento convencional no esporte por meio de data science. Ao ser forçado a reconstruir sua equipe com poucos recursos financeiros, Billy Beane monta um time totalmente novo, valendo-se de uma sofisticada análise estatística de um cientista de dados.

 

O começo de tudo

Depois de perder para o time do Yankees, na pós temporada de 2001, e com a iminente saída de seus principais jogadores, Billy busca alternativas para conseguir montar um time competitivo. Em uma visita ao Cleveland Indians, ele conhece Peter Brand, um jovem recém formado em economia pela Universidade de Yale e que possuía ideias nada ortodoxas sobre avaliação de jogadores.

 

A estratégia Moneyball

Brand notou que existia uma discrepância entre o investimento realizado pelos times nos jogadores e as suas estatísticas de desempenho. Ao realizar uma avaliação baseada no custo-benefício pela porcentagem de vezes que os jogadores chegavam à base, o cientista de dados sugeriu uma lista de jogadores que em teoria trariam mais vitórias por dólar investido.

Apesar dos números altos nesse quesito, os jogadores escolhidos por ele possuíam algumas deficiências e estilos de jogo que faziam com que fossem desprezados pelos principais times.

 

O começo difícil e a estratégia vitoriosa

Mesmo com a oposição dos olheiros, Beane apoiou a teoria do jovem e reuniu um time que os dados mostravam que tinha um potencial muito maior do que aparentava. Entretanto, o caminho não foi nada fácil.

No início, o projeto foi boicotado sobretudo pelo técnico do time, que não aceitava as ideias modernas e as previsões geradas pelos modelos matemáticos desenvolvidas pelo cientista de dados. Para forçar o técnico a adotar a nova estratégia e a escalar os novos jogadores, o gerente geral decide então trocar a única estrela do time, Carlos Peña.

Com o boicote do técnico e um início de temporada muito ruim para o time de Oakland, críticos internos e externos definiram a estratégia como um verdadeiro desastre. No entanto, apesar dos tropeços iniciais, o time com um dos menores orçamentos da liga conseguiu se recuperar e chegar aos playoffs sob a liderança de um gerente que acreditou que a ciência de dados poderia ser aplicada ao esporte.

E isso definitivamente mudou o jogo, pois a estratégia foi adotada posteriormente por todos os times da liga. Além do feito da classificação para os playoffs, o time de Oakland estabeleceu um recorde de 20 vitórias seguidas, quebrando o anterior que durava desde 1927.

Ao final, o filme salienta que Beane recusou a oportunidade de se tornar o gerente geral do Boston Red Sox, apesar de uma oferta de US$ 12,5 milhões, que o teria feito o mais bem pago gerente geral da história do baseball. Em 2004 o Boston foi campeão usando as teorias introduzidas por Beane e Brand

Por meio de data science, os insights dos dados de todo time previu uma equipe altamente competitiva a um baixo investimento. E isso de fato aconteceu, modificando o esporte para sempre.

 

O que é data science?

Data Science é um conjunto de técnicas e processos que utiliza método científico para extrair conhecimento, ou o que é chamada insight. Os insights são as conclusões reveladas pelos dados.

Esse conjunto de processos pode ser aprendido por qualquer um e aplicado em diferentes áreas para obter percepções de fenômenos representados pelos dados. Assim como aconteceu com o time de Oakland aplicando a estratégia moneyball.

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About the Author: Pedro César Tebaldi Gomes

Trabalho há 10 anos no mercado B2B de tecnologia da informação e hoje atuo como líder de um time de Business Intelligence. Já escrevi mais de 500 artigos sobre tecnologia durante esse período. Estudo ciência de dados, machine learning e estatística para atingir melhores resultados nos diferentes projetos que atuo.

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