Man kan ha olika skäl till att föredra att spela på en viss sport. Man kanske gillar att utöva den sporten själv eller se den på tv. De som tar spel på allvar kanske föredrar just den sporten eftersom de kan identifiera flest lönsamma spelmöjligheter på den oddsmarknaden. Basebollens värld passar inte alla, men alla kan dra lärdom av den. Läs vidare så får du veta mer.
Du behöver inte titta – bara lära dig
Visst skadar det inte att bry dig om sporten du spelar på, men det betyder inte att du behöver lägga otaliga timmar på att titta på en sport som du inte nödvändigtvis är särskilt intresserad av eller vet mycket om. Anledningen till att du bör bry dig om baseboll är den datarevolution som sporten genomgått och som även påverkat de flesta andra stora sporter runt om i världen.Under de senaste 20 åren har sättet som sporten utövas, ses och spelas på förändrats dramatiskt. Visst har många andra sporter också utvecklats mycket på 20 år, men baseboll har förmodligen utvecklats allra mest tack vare nya former av dataanalys.
De flesta stora sporter har numera hunnit ikapp baseboll i fråga om empirisk analys, men det är alltid värt att påminna om hur denna "datarevolution" inleddes. På så sätt kan du lära dig hur och varför utvecklingen skett, och bättre förstå fördelarna med att släppa gamla föreställningar och acceptera nya metoder som kan leda till bättre resultat.
Starten på datarevolutionen
Under många årtionden var manuella matchrapporter den enda egentliga källan till statistik inom baseboll. En matchrapport har information om lagen, inningarna och antalet runs, hits och errors för varje lag såväl som individuella spelarprestationer vid batting och pitching.
Tidigare utgick både basebollagens scouter och folk som spelade på basebollodds i hög grad från egen erfarenhet, kunskap och magkänsla.
Den statistiken dög gott och väl för basebollvärlden i över 100 år (med vissa ändringar längs vägen). År 1971 bildades Society for American Baseball Research (SABR) med målet att forska och upplysa om basebollens historia och statistik. Ett år senare, 1972, publicerade SABR den första upplagan av Baseball Research Journal – en årlig publikation med information om nya forskningsrön inom baseboll.
År 1977 kom Bill James (medlem i SABR) för första gången ut med boken Baseball Abstract med en översikt över de insikter som statistisk basebollanalys lett fram till. Därefter skedde flera gradvisa förbättringar av datainsamlingen fram till att ett stort genombrott skedde 2002, när Billy Beane med hjälp av "sabermetrics" (termen är en ordlek baserad på SABR) lyckades ta ett otippat Oakland Athletics ända till American League Division Series.
Beanes framgång som General Manager för Oakland Athletics byggde på en insikt om att sabermetrics var ett mycket effektivare sätt att utvärdera spelare på än andra metoder, och att större medvetenhet om ett basebollslags enskilda komponenter kan hjälpa laget prestera maximalt. Berättelsen om Oakland Athletics framgångssaga 2002 (och hur viktigt detta datadrivna förhållningssätt verkligen var) spreds till allmänheten via Michael Lewis bok Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game år 2003. En filmversion av boken släpptes 2011.
Ett helt nytt spelsätt
Billy Beane och Oakland Athletics bevisade hur fördelaktigt det kan vara att använda sig av data ur ett lagperspektiv. Bara ett par år senare hade nästan alla lag i ligan ersatt sina traditionella scoutningssystem med dataanalytiker. Förmågan att destillera stora mängder data till tydliga handlingar (till exempel att köpa och sälja spelare eller välja vilka som ska få mest speltid) blev snabbt en mer eftertraktad egenskap än att ha personlig proffserfarenhet av baseboll (även om majoriteten av lagen fortfarande förlitade sig på båda).
Sabermetrics ledde också till att en ny siffervärld öppnades upp för fansen – de fick plötsligt mycket mer detaljerad information i matchrapporterna och tv-sändningarna. Men det viktigaste av allt (åtminstone för den här artikelns ändamål) är att lagens nya datadrivna förhållningssätt förändrade hur folk spelade på basebollodds.
Tidigare utgick både basebollagens scouter och folk som spelade på basebollodds i hög grad från egen erfarenhet, kunskap och magkänsla. Precis som de nya scouterna utgick från dataanalys vid spelarköp började oddsspelare ta mer och mer hjälp av data för att tippa matcher och komma fram till vilka odds som är värda att spela på.
Sedan dess har lagen bara fortsatt att använda data mer och mer, och nu kan de utvärdera tusentals enskilda spelsekvenser per match överallt på planen. Även om de flesta oddsspelare inte har tillgång till den typen av detaljerad information kan de ändå hitta användbara data på webbplatser som till exempel Baseball-Reference, FanGraphs och till och med den officiella MLB-webbplatsen.
Många anser att datarevolutionen inom baseboll var den väckarklocka som fick folk i allmänhet att börja inse hur användbart det kan vara att utgå från data. Det som började med "on-base percentage" (OBP) och "wins above replacement" (WAR) i baseboll har lett till saker som till exempel expected goals (xG) i fotboll och floor impact counter (FIC) i basket.
Sporten du spelar på är ändå viktigast
Samtidigt som det finns värdefulla lärdomar att dra av att analysera de tekniska framstegen inom baseboll bör själva sporten du spelar på fortfarande vara ditt huvudfokus.
Det finns otaliga skillnader mellan olika sporter, och om du väl har lyckats identifiera en edge i en viss sport bör du verkligen försöka maximera den edgen. Det så kallade "grönt timmer"-felslutet visar visserligen att en person med expertkunskap om en viss sport inte nödvändigtvis är bra på att spela på odds för den sporten, men det är ändå bra med nyanserad kunskap om det du spelar på. Därigenom kan du lättare hitta värdefulla spelmöjligheter (eller åtminstone sätta siffrorna i sitt sammanhang).
Tyvärr finns det alltid spelare som har mer resurser, bättre data och mer avancerade system än du.
En av de tydligaste skillnaderna mellan baseboll och många andra sporter är mängden tillgängliga data. De tidigare nämnda basebollwebbplatserna är bara en del av alla de datakällor som är tillgängliga för den som vill spela på basebollodds. Datakällor för andra sporter är inte lika lättillgängliga.
En annan viktig skillnad är att baseboll lämpar sig mycket bättre för statistisk analys än andra sporter (och det kanske är därför som sporten brutit ny mark på det området så många gånger). Få sporter är lika uppdelade i specifika matchmoment som baseboll.
Andra sporter som till exempel basket och fotboll har ett mycket friare upplägg där momenten flyter in i varandra. Och i till exempel amerikansk fotboll kan en match vända tvärt på bara ett par sekunder – en touchdown kan göras när som helst oavsett vilket lag som anfaller eller försvarar.
Medvetenhet leder till bättre beslut
Att vara medveten om varför utvecklingen inom baseboll varit så viktig ur ett spelperspektiv är en sak, men att omsätta den kunskapen i praktiken är något helt annat. Oakland Athletics oerhört lyckade 2002-säsong berodde på att laget använde en helt ny metod som ingen annan använde, och därför kunde de värva underskattade spelare som de andra lagen förbisåg.
Men nuförtiden är Oaklands tillvägagångssätt långt ifrån unikt i MLB, och med tanke på att storlagen har tillgång till mycket mer resurser än smålagen är det högst osannolikt att Oakland Athletics bedrift skulle kunna upprepas idag.
Samma sak gäller på oddsmarknaden. I oddsvärlden är det redan vanligt att förlita sig på data, och de flesta spelare försöker metodiskt identifiera spelmöjligheter med positivt väntevärde. Tyvärr finns det alltid spelare som har mer resurser, bättre data och mer avancerade system än du. Din uppgift blir inte bara att slå spelbolaget men även att slå andra skickliga spelare.
Det räcker inte med att bara vara medveten om den revolution som basebolldata ledde till för att bli en framgångsrik spelare. Men det hjälper dig inse varför vissa lyckas överträffa marknaden och varför det kan vara bra att se saker och ting ur ett annat perspektiv.