Januar 21st, 2018 by Silversurger

Als Baseball- und Statistikfan habe ich mich schon mit einer großen Menge statistischer Kennzahlen über Schlag- und Pitchingleistungen, über Defensivqualitäten und über den Gesamtbeitrag eines Spielers zum Erfolg des Teams auseinandergesetzt. Viele davon habe ich auch in der entsprechenden Kategorie dieses Blogs erklärt und bewertet. Dennoch ist mir kürzlich aufgefallen, dass es einen Bereich des Spiels gibt, über den mir kaum handfestes Zahlenmaterial bekannt war: das Baserunning. Die Zahl der gestohlenen Bases ist das einzige, was mir dazu sofort eingefallen ist. Aber da muss es doch mehr geben, dachte ich mir, schließlich hat man nach dem Erreichen einer Base viel mehr zu tun als nur zu entscheiden, ob und wann man stiehlt. Also habe ich mich ein bisschen eingelesen und möchte mein neues Wissen hier teilen.

Stolen Bases (SB) / Caught Stealing (CS)
Fangen wir an mit der Statistik, die jeder kennt: Wenn es um herausragende Baserunner geht, wird fast immer mit der Anzahl gestohlener Bases argumentiert. Auch im Fantasy Baseball sind Stolen Bases (SB) in der Regel die einzige für das Scoring berücksichtigte Baserunning-Kategorie.

Die Spitze ist in dem Bereich recht schmal: In der Saison 2017 führte Dee Gordon (Miami) die Liste mit 60 gestohlenen Bases an, dicht gefolgt von Billy Hamilton (Cincinnati) mit 59. Zu Platz drei besteht dann schon eine deutliche Lücke, Whit Merrifield (Kansas City) steht dort mit „nur“ 34 Bases. Den Rekord hält Hugh Nicol mit 138 gestohlenen Bases im Jahr 1887 für die Cincinnati Reds. Den höchsten Wert der modernen Ära hat Rickey Henderson mit 130 im Jahr 1982 Oakland Athletics erzielt. Auf die gesamte Karriere hin betrachtet, ist Henderson mit großem Abstand Rekordhalter mit insgesamt 1.406 Steals.

Üblicherweise stehen die Spieler mit den meisten Steals auch in der Kategorie Caught Stealing (CS), also der Anzahl missglückter Steal-Versuche, weit vorne. Das ist logisch, weil Spieler wie sie es sehr viel öfter versuchen als andere und es dann eben auch ab und zu mal schief geht. Es überrascht daher nicht, dass 2017 auch hier Dee Gordon (16) und Billy Hamilton (13) die Liga anführten. Man könnte nun auf die Idee einer Nettobetrachtung gestohlener Bases kommen, also die missglückten Versuche von den gelungenen abzuziehen – tatsächlich habe ich so etwas schon in einer Fantasyliga erlebt. Der Haken an der Sache ist, dass – wie unmittelbar einleuchten dürfte – eine erfolgreich gestohlene Base dem Team zwar hilft, aber nicht so sehr wie ein Aus beim gescheiterten Versuch dem Team schadet. Als Faustregel kann man sagen, dass Steals sich nur dann lohnen, wenn sie mindestens doppelt so häufig gelingen wie sie scheitern. Informativer ist deshalb, nicht auf Absolut- oder Nettowerte zu schauen, sondern die Steals als Anteil an allen Steal-Versuchen darzustellen. Das ist dann die Stolen Base Percentage (SB%).

Wie jede Prozentzahl ist SB% natürlich nur aussagekräftig, wenn sie auch auf einer gewissen Anzahl basiert – eine Erfolgsquote von 100% bei nur einem Versuch verrät nicht viel. Deswegen stellt zum Beispiel baseball-reference diese Zahl nur für Spieler dar, die es in einer einzelnen Saison auf 0,1 Versuche pro Spiel ihres Teams (also 16,2 bei den üblichen 162 Spielen) bringen oder in ihrer Karriere auf 80 Versuche. Byron Buxton (Minnesota) führte 2017 mit 96,7% die MLB an, indem er sich bei 30 versuchten Steals nur einmal erwischen ließ. Zwölfmal gelang es in der Geschichte der MLB Spielern mit der entsprechenden Mindestzahl von Versuchen, eine Erfolgsquote von 100% zu erzielen, zuletzt Alcides Escobar (Kansas City) im Jahr 2013. Über die ganze Karriere betrachtet ist der zuverlässigste Base-Stealer aller Zeiten Alexi Casilla mit 87,9%. Trotz dieser Stärke brachte Casilla es in Minnesota und Baltimore nie über die Rolle eines Ergänzungsspielers hinaus – im Gegensatz zu Chase Utley und Carlos Beltran, die mit 87,6% bzw. 86,4% die Plätze zwei und drei der ewigen Rangliste einnehmen.

weighted Stolen Base Runs (wBS)
Eine sinnvolle Weiterentwicklung der Stolen-Bases-Statistik stellt der Indikator weighted Stolen Base Runs (wBS) dar. Er basiert auf linearen Gewichten und übersetzt den Beitrag, den ein Spieler durch Base-Stealing zum Erfolg seines Teams leistet, in die universelle „Währung“ des Balls: in Runs. Man bekommt durch wSB ein deutlich besseres Gefühl dafür, welche Kombinationen aus gelungenen und missglückten Stealing-Versuchen dem Team wie sehr weiterhelfen und welche mehr schaden als nützen. wSB ist auf Null normiert, das bedeutet dass man für einen durchschnittlichen Spieler von einem Beitrag von 0 Runs ausgeht. Dementsprechend erzielt ein überdurchschnittlicher Base-Stealer Werte über 0 und ein unterdurchschnittlicher Werte unter 0. Die Berechnung von Fangraphs basiert darauf, dass das Resultat jeder Steal-Möglichkeit eines Spielers mit dem durchschnittlichen Resultat einer solchen Möglichkeit in der gesamten Liga verglichen wird. Macht ein Spieler mehr aus der gegebenen Möglichkeit als der Durchschnitt (das heißt, er stiehlt die Base), steigt sein wSB-Wert; macht er weniger daraus (das heißt, er lässt sich erwischen oder probiert es trotz aussichtsreicher Gelegenheit gar nicht), sinkt der Wert.

Die übliche Spannweite, in der MLB-Spieler bei wSB landen, liegt ungefähr zwischen -3 und +6, nur selten werden zweistellige Werte erzielt. Teams insgesamt landen meistens zwischen -7 und +10 wSB pro Saison. Angesichts der Faustregel, dass ungefähr 9 bis 10 Runs einen Win wert sind, ist der Beitrag von Base-Stealing zum Gesamterfolg eines Teams somit relativ gering. 2017 war Billy Hamilton mit 5,9 wSB der wertvollste Base-Stealer der Liga, gefolgt von Byron Buxton mit 5,1 und Dee Gordon mit 4,7. Karriere-Rekordhalter mit 142,7 wSB ist auch hier wieder der oben schon erwähnte Rickey Henderson. Die erfolgreichste Einzelsaison hatte Vince Coleman  (St. Louis) mit 15,7 wSB im Jahr 1986.

Ultimate Base Running (UBR)
Mit Base Stealing haben wir uns nun ausführlich befasst, aber was ist mit dem Rest, den gutes Baserunning ausmacht? Dieser Bereich findet in Standardstatistiken leider wenig Beachtung, obwohl Fangraphs auch hierfür einen guten Indikator bereit hält: Ultimate Base Running (UBR). Der Name ist etwas irreführend, denn UBR ist kein Gesamtindikator für Base Running, sondern betrachtet „nur“ die Base-Running-Leistungen, die nichts mit Steals zu tun haben. Dazu zählen im Einzelnen:

  • Erreicht der Runner nach dem Hit eines Teamkollegen eine Extra-Base, erreicht er sie nicht oder wird er beim Versuch, sie zu holen, ausgeworfen?
  • Wird der Batter beim Versuch, nach eigenem Hit eine Extra-Base zu erreichen, ausgeworfen? (Wenn er sie holt, wird das in UBR nicht erfasst, weil nicht klar ist, ob dafür der Hit oder das Baserunning verantwortlich ist.)
  • Erreicht der Batter eine Extra-Base, erreicht er sie nicht oder wird ausgeworfen, während ein anderer Runner safe oder out wird beim Versuch, vorzurücken?
  • Gelingt es einem Runner, nach einem Flyout und Tagging Up vorzurücken?
  • Gelingt es einem Runner, während eines Groundballs von der ersten die zweite Base zu erreichen, ohne in ein Force-Out oder Double Play zu geraten?
  • Erreicht ein Runner von der zweiten Base bei einem Groundball Richtung SS oder 3B die dritte Base, erreicht er sie nicht oder wird er beim Versuch ausgeworfen?
  • Rückt ein Runner während eines Passed Balls oder Wild Pitches vor oder nicht oder wird er beim Versuch ausgeworfen?
  • Sicher kann man sich problemlos einige Baserunning-Beispiele überlegen, die in dieser Auflistung nicht berücksichtigt sind, aber UBR deckt schon ein großes Spektrum ab und leistet damit einen guten Beitrag zur vollständigeren statistischen Erfassung des Baserunnings. Praktischerweise ist auch UBR ein auf linearen Gewichten basierendes Maß mit Runs als Einheit. Das heißt, jedem der aufgeführten Ereignisse wird ein positiver oder negativer Wert in Form von Runs zugeordnet. Ein Wert von 0 stellt auch für UBR eine durchschnittliche Leistung im jeweiligen Jahr dar, übliche Werte liegen zwischen -6 und +6 je Spieler und zwischen -15 und +15 je Team insgesamt.

    Der beste Baserunner der Saison 2017 jenseits gestohlener Bases war Xander Bogaerts (Red Sox) mit 6,3 UBR. Die beste Einzelsaison hatte 2004 Juan Pierre (Marlins) mit 8,3 UBR. Dabei ist zu berücksichtigen ist, dass die ermittelte Zeitreihe bei Fangraphs nur bis 2002 zurück reicht und für frühere Zeiträume keine UBR-Werte zur Verfügung stehen. Pierre hat mit 47,8 UBR auch den höchsten Wert für eine Karriere insgesamt und das, obwohl seine beiden ersten Spielzeiten 2000 und 2001 nicht gezählt wurden.

    Base Running (BsR)
    Mit wSB für die Fähigkeit des Base-Stealings und UBR für die sonstigen Baserunning-Leistungen haben wir zwei sehr brauchbare Maße. Idealerweise bringt man nun noch beide zu einem umfassenden Indikator zusammen, der die Baserunning-Fähigkeiten insgesamt bewertet. Genau das ist das Ziel einer weiteren Fangraphs-Statistik, die sich schlicht Base Running (BsR) nennt und auch in die Berechnung von Fangraphs‘ WAR einfließt.

    BsR wird wie die beiden gerade vorgestellten Maße in Runs über oder unter dem Durchschnitt ausgedrückt. Gebildet wird BsR durch einfache Addition: UBR plus wSB plus wGDP. Moment mal, wGDP? Ja, tatsächlich zählt Fangraphs als dritte Komponente von BsR den Indikator weighted Grounded Into Double Play Runs (wGDP) hinzu. Das heißt, es wird berücksichtigt, inwiefern es dem Spieler gelingt, keine Double Plays zu verursachen, wenn er mit weniger als zwei Outs und einem Runner an der ersten Base am Schlag ist. An dieser Stelle muss ich sagen, dass ich den Einbezug von wGDP für einen Fehler der von mir sonst sehr geschätzten Kollegen von Fangraphs halte. Natürlich ist die mit wGDP gemessene Fähigkeit relevant, aber sie ist meiner Ansicht nach in erster Linie dem Batting zuzurechnen und nicht dem Baserunning. BsR wäre daher in meinen Augen aussagekräftiger, wenn man es auf die Addition von wSB und UBR beschränken würde.

    Nichtsdestotrotz ein kurzer Blick auf die 2017 erzielten BsR-Werte: Die meisten Spieler liegen im Bereich zwischen -6 und +6 BsR. Das ist interessant, denn wenn man sich im Vergleich dazu die Werte von UBR und wSB anschaut, fallen diese ähnlich hoch aus. Es kommt also selten vor, dass Spieler in beiden Bereichen so gut sind, dass sich starke Effekte durch die Addition der Werte ergeben. Die große Ausnahme davon ist Byron Buxton: Der Outfielder der Twins führt die Rangliste der Saison 2017 mit 11,7 BsR mit großem Abstand an. Ohne den Einbezug von wGDP brächte Buxton es übrigens auf einen Wert von 9,4 und wäre auch damit einsame Spitze in der MLB.

    Geschwindigkeitsmessung mit Statcast
    Eine weitere Baserunning-Statistik liegt im Prinzip auf der Hand, ist aber erst seit kurzem zuverlässig und umfangreich messbar: die Schnelligkeit der Spieler. Erfolgreiches Baserunning lässt sich im Wesentlichen auf die zwei Komponenten Geschwindigkeit und Spielintelligenz reduzieren. Den Beitrag der Spielintelligenz kann man wohl nur durch Maße wie die oben vorgestellten Sabermetrics sinnvoll berücksichtigen. Den anderen der beiden Faktoren kann man seit der letzten Saison direkt erfassen – die MLB-weite Einführung der Statcast-Technologie macht es möglich.

    Dank Statcast wissen wir nun, dass der durchschnittliche MLB-Spieler es auf eine Baserunning-Geschwindigkeit von 27 Fuß pro Sekunde (29,6 km/h) bringt und dass Byron Buxton auch in dieser Rangliste die Liga anführt – mit 30,2 Fuß pro Sekunde (33,1 km/h), dicht gefolgt von Billy Hamilton mit 30,1 Fuß pro Sekunde (33,0 km/h). Der langsamste Spieler der MLB ist übrigens Albert Pujols (Angels) mit 23,0 Fuß pro Sekunde (25,2 km/h). Pitcher werden dabei allerdings nicht berücksichtigt, sonst hätten Bartolo Colon und CC Sabathia sicher gute Chancen, Pujols diesen Titel streitig zu machen. Dargestellt wird in der Tabelle die Geschwindigkeit, die der jeweilige Spieler im seinem schnellsten Eine-Sekunde-Zeitfenster erzielt hat.

    Ein neuer Indikator für Spielintelligenz?
    Nur so als Idee: Will man den anderen Faktor erfolgreichen Baserunnings, die Spielintelligenz, isoliert beziffern, so könnte man versuchen, BsR (bevorzugt allerdings ohne wGDP) um den Beitrag der mit Statcast gemessenen Geschwindigkeit eines Spielers zu bereinigen. Vereinfacht ausgedrückt heißt das, wer unterdurchschnittlich schnell ist und trotzdem gute BsR-Werte erzielt, der verfügt offenbar über eine besonders hohe Spielintelligenz in Bezug auf Baserunning. Geben wir der Sache noch einen schönen Namen – wie wäre es mit Smart Base Running (SBR)? – und schon haben wir eine neue Statistik erfunden. Ich muss noch mal ausführlicher recherchieren, ob es so eine Zahl bereits gibt oder ob die Idee wirklich neu ist und es sich lohnt, sie weiterzuverfolgen.

    Posted in MLB, Statistik Tagged with: , , , , , , , ,