Die Berechnung der Zukunft: Warum die meisten Prognosen falsch sind und manche trotzdem zutreffen - Der New York Times Bestseller (German Edition)

entscheiden, gebe ich dieser den Code 0. Für Lean Democrat steht + 1 und so weiter. Diese Informationen zu kombinieren führt zu besseren Ergebnissen, als beide nur für sich zu betrachten.) Scouts erstellen ein Ranking für die Spieler, indem sie unterschiedliche Kategorien von 20 bis 80 bewerten. Es gibt keinen Grund, es nicht in einem statistischen Modell parallel zum Schlagdurchschnitt 43 eines Spielers zu verwenden und zu sehen, wo es von Wert ist. Einige Teams, wie die Cardinals, arbeiten bereits mit einer Version dieses Modells.
    Die Grenze zwischen Statistik und Scouting verschwimmt in der Tat beim Baseball immer mehr. Beispielsweise die Einführung von Pitch f/x, einem System dreidimensionaler Kameras, die es jetzt in allen Stadien der Major League gibt. Mit Pitch f/x lässt sich nicht nur die Geschwindigkeit eines Wurfs messen, das konnte man mit Laserpistolen schon seit Jahren, sondern auch seine Bewegung in der Horizontalen und Vertikalen, ehe der Ball die Home Plate erreicht. Wir könnten jetzt beispielsweise statistisch feststellen, dass Zack Greinke, ein junger Werfer der Milwaukee Brewers, der 2009 den Cy Young Award als bester Pitcher seiner Liga gewann, die besten »slider« im Baseball wirft 44 oder dass Mariano Riveras angeschnittener Fastball wirklich so gut ist wie sein Ruf. 45 Traditionell gehörten diese Fragen in den Bereich des Scouting, jetzt gibt es eine weitere Variable, die man einem Prognosesystem hinzufügen kann.
    Wir sind nicht mehr weit von dem Punkt entfernt, an dem sich alles, was auf einem Baseballspielfeld stattfindet, dreidimensional aufzeichnen lässt. Wir werden bald messen können, wie gut Jacoby Ellbury springt, wenn ein Flyball über seinen Kopf hinwegpfeift. Wir werden genau wissen, wie schnell Ichiro Suzuki um die Bases rennt oder wie schnell Yadier Molina den Ball zur Second Base wirft, wenn er versucht, ein Stolen Base zu verhindern.
    Diese neue Technik wird zwar genauso wenig den Untergang des Scouting bedeuten wie seinerzeit Moneyball , aber sie könnte dessen Aufmerksamkeit auf Erscheinungen richten, die sich noch schlechter quantifizieren lassen und die noch schlechter in Erfahrung zu bringen sind wie beispielsweise die Mental Tools eines Spielers. Clevere Scouts wie Sanders haben diesbezüglich bereits wieder die Nase vorn.
    Warum die Prognose Pedroia scheitern ließ …
    Aber warum irrten sich die Scouts im Fall von Dustin Pedroia so sehr?
    Alle Scouts waren sich hinsichtlich der grundlegenden Fakten über seine Person einig. Alle wussten, dass Pedroia einen sehr guten Schlagdurchschnitt aufwies, dass er sich an der Home Plate klug verhielt und dass seine Mental Toolbox nicht besser hätte sein können. Alle wussten, dass er weit ausholte und dass er in der Verteidigung solide, aber unspektakulär war. Sein Tempo als Läufer war nur durchschnittlich, er war klein und auch nicht sonderlich kräftig.
    Das war für einen jungen Spieler jedoch ein widersprüchliches Profil, und eine Menge Scouts wussten nicht, was sie damit anfangen sollten. »Scouts wissen bei der Präsentation eines Spielers genau, was sie sehen wollen«, sagt Sanders. »Prototypische Standards. Dustin entsprach diesen in gewissen Punkten, wie beispielsweise der Größe, ganz und gar nicht.«
    Wenn wir einen eckigen Bolzen nicht in ein rundes Loch bekommen, dann geben wir normalerweise dem Bolzen die Schuld – obwohl gelegentlich unsere starre Denkweise für das Versagen verantwortlich ist. Unser erster Instinkt ist immer, Informationen in Kategorien einzuordnen, und zwar in eine kleine Zahl von Kategorien, weil man dann leichter den Überblick behält. (Man muss nur daran denken, dass das Census Bureau bei Volkszählungen Menschen aus Hunderten ethnischer Gruppen in sechs Farben unterteilt und dass Tausende von Musikern einigen wenigen Musikstilen zugeordnet werden.)
    Meistens funktioniert das auch recht passabel. Aber wenn es uns schwerfällt, Dinge zu kategorisieren, dann sehen wir oft über sie hinweg oder beurteilen sie falsch. Deswegen vermeidet Beane auch gefühlsmäßige Entscheidungen. Wenn er sich zu sehr auf seine ersten Eindrücke verlässt, dann übersieht er womöglich einen wertvollen Nachwuchsspieler, und das kann er sich bei den begrenzten Finanzen von Oakland nicht erlauben.
    Ein System wie PECOTA, das die Daten von Tausenden von Spielern auswertet, um gewisse Profile aufzuspüren, geht bei der Kategorisierung von Spielern noch rigoroser vor. Es wäre dazu in der Lage, die