Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game, \u00e9 o t\u00edtulo do best-seller de Michael Lewis publicado em 2003. Para escrev\u00ea-lo, Lewis acompanhou o Oakland Athletics, time da liga de basquete profissional dos Estados Unidos. O livro tamb\u00e9m serviu de base para O Homem que Mudou o Jogo, aclamado filme de 2011 estrelado por Brad Pitt. Independentemente do sucesso do filme, o livro alcan\u00e7ou o status de best-seller por seus pr\u00f3prios m\u00e9ritos. Mas o que o tornou t\u00e3o popular? N\u00e3o se tratava de um t\u00edpico livro sobre esportes. Com poucos jogadores famosos, o protagonista tamb\u00e9m n\u00e3o era um time de uma grande cidade desse esporte. O livro trata do Athletics, um time pequeno e com baixo or\u00e7amento, e de seu iconocl\u00e1stico gerente geral, Billy Beane. Em 2002, o Oakland Athletics tinha um problema. Durante o campeonato, eles perceberam que estavam em um jogo injusto. Oakland era um time \u201cpobre\u201d, com uma folha de pagamento de US$ 40 milh\u00f5es ao ano. O New York Yankees, outro time da liga profissional, ostentava uma folha de pagamento de US$ 126 milh\u00f5es, dificultando a competi\u00e7\u00e3o. O Yankees podia comprar os melhores jogadores do mercado. A disparidade era t\u00e3o grande, que Beane, ex-jogador da liga profissional, sabia que precisava procurar uma sa\u00edda para nivelar a competi\u00e7\u00e3o. Foi ent\u00e3o que ele descobriu o sabermetrics, um tipo de an\u00e1lise estat\u00edstica. O sabermetrics mostrou que muitos indicadores do beisebol eram mais complicados e espec\u00edficos do que se pensava antes. Por exemplo, se um rebatedor tivesse uma elevada m\u00e9dia de cerca de trezentas (.300) rebatidas, o gerente de uma equipe de beisebol concluiria que esse seria o melhor jogador para iniciar a partida sempre que poss\u00edvel. A m\u00e9dia, em si, tornava-se um indicador importante. O sabermetrics, por sua vez, determinava que a import\u00e2ncia de um jogador era medida pelo modo como ele contribu\u00eda para as vit\u00f3rias e n\u00e3o apenas por seus n\u00fameros estat\u00edsticos brutos. Os resultados \u2014 geralmente expressos pelo OPS m\u00e9dio (ou seja, o total de vezes que um jogador foi \u00e0s bases somados \u00e0s bases que o jogador percorreu) \u2014 consistiam na principal m\u00e9trica. O que importava era a capacidade do jogador em percorrer as bases e ter pot\u00eancia na rebatida. O sabermetrics reconhecia que s\u00f3 as m\u00e9dias de ataques n\u00e3o significariam nada se o rebatedor n\u00e3o pontuasse. Com o sabermetrics, quase tudo o que afeta o resultado de um jogo de beisebol importa. Segundo a l\u00f3gica por tr\u00e1s do sabermetrics, se o gerente entender os padr\u00f5es e tend\u00eancias, por mais obscuros que sejam, ele conseguir\u00e1 otimizar os jogadores no time e prever o resultado de uma determinada situa\u00e7\u00e3o no beisebol. Segundo a l\u00f3gica por tr\u00e1s do sabermetrics, se o gerente entender os padr\u00f5es e tend\u00eancias, por mais obscuros que sejam, ele conseguir\u00e1 otimizar os jogadores no time e prever o resultado de uma determinada situa\u00e7\u00e3o no beisebol.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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