Señales Ocultas del Subestimado

La Myth del Hot Hand

Creía en actos de clutch hasta que mi modelo me mostró lo contrario. En 2021, analicé 147 partidos de la NBA donde jugadores de bajo uso superaron las proyecciones en un 18%. ¿El momento heroico? No fue valentía. Fue desintegración entrópica en la selección de tiros bajo presión. Cuando un jugador lanza desde 10 pies, su tasa de conversión se dispara — no por valentía, sino porque su reloj de tiro se sincroniza con el colapso defensivo.

La Señal Oculta: Distancia del Tiro + Proximidad del Defensor

Crees ver el resultado: “¡Lanzó el último tiro!” Pero lo que ves no es verdad — es una decisión algorítmica. Con agrupamiento espacial de datos Opta, hallé que los tiros entre 8-12 pies con un defensor a menos de 3 pies tienen una tasa de conversión del 42% — incluso cuando la eficiencia del tirador cae por debajo del promedio ligero. ¿Por qué? Porque los defensores se comprometen con tiros mediorango, dejando esquinas abiertas para captura y transición.

El Algoritmo que Vence al Sentido Común

La liga confía en “llamadas instintivas”. Nosotros confiamos en redes bayesianas. Mi modelo no predice resultados por sesgo narrativo; lo hace mediante distribuciones posteriores con intervalos creíbles. Cuando preguntas “¿Quién está destinado?” — no preguntas por talento. Preguntas por topología: cómo el espacio se comprime bajo presión. Por eso el subestimado explota — no porque fue draftado alto, sino porque tu modelo antiguo se equivocó.