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Estudio de datos Nº 3NBAActualización 2026 del estudio de 2023

¿Fama o
talento?

¿Qué pesa más en lo que gana un jugador de la NBA: lo que hace en la cancha o qué tan famoso es? En 2023 ganó el talento. Con contratos 2026-27, el talento de ocho temporadas y visitas a Wikipedia en 118 idiomas, el talento vuelve a ganar. Pero la fama se cobra aparte:

+24%Tiempo extra: con el mismo juego, el doble de fama vale eso más de sueldo.
+30%de salario por cada punto más de talento de carrera (VORP): lo que va de un jugador de rotación a un titular.
$3.9 Mcobra LeBron James, el más famoso de la liga: eligió el mínimo para irse a los 76ers.
$294 M“valdría” Nikola Jokić sin el salario máximo. Cobra $59 M.

Un calentamiento, cuatro cuartos, dos tiempos extra y la revisión de la jugada al final. Pasa a la cancha ↓

PRECalentamiento

Cómo se juega este partido

Antes del salto inicial, las reglas: qué medimos como sueldo, como talento y como fama, y qué quiere decir el marcador.

Lo que queremos explicar

El sueldo

Lo que cobra cada jugador en la temporada 2026-27, que empieza en octubre. Solo cuentan los contratos que se negocian: un novato de primera ronda cobra lo que dice una tabla según su lugar en el draft, y un veterano al mínimo, otra tabla según sus años en la liga. Ahí ni la fama ni el talento mueven nada.

    Equipo 1

    El talento: VORP de carrera

    VORP (valor sobre un jugador de reemplazo) resume en un número cuánto le aporta un jugador a su equipo por encima de uno que cualquier equipo podría firmar al mínimo. Junta lo que hace en la cancha (puntos, rebotes, asistencias, defensa) con cuántos minutos juega. Usamos su talento de carrera: el promedio de sus tres mejores temporadas desde 2018-19. Un contrato paga lo mejor que un jugador ha demostrado, no solo su último año.

      Equipo 2

      La fama: Wikipedia

      ¿Cuánta gente busca a un jugador? Contamos las visitas a su página de Wikipedia en un año (julio 2025 a junio 2026), sumando 118 idiomas: así también cuenta la fama fuera de Estados Unidos. No es Instagram ni TikTok, pero es abierta, comparable entre jugadores y difícil de inflar.

        El marcador

        Un pastel de 100 rebanadas

        El sueldo depende de mil cosas: el agente, el equipo, el año en que se firmó. Con solo tres datos (talento, fama y edad) el modelo explica el 50% de las diferencias entre jugadores. Piensa esa parte como un pastel de 100 rebanadas: el marcador dice cuántas rebanadas se come cada uno.

          1QEl marcador

          Gana el talento, pero la fama no se queda en la banca

          El modelo explica el 50% de las diferencias de salario entre los 227 jugadores con contrato negociado. Para repartir esa parte entre talento, fama y edad usamos una descomposición de Shapley. El talento se lleva 55% y la fama 39%. En 958 de 1,000 partidos simulados gana el talento.

          Reparto de lo que el modelo explica

          Las barras finas muestran el rango del 90% de 1,000 remuestras: por dónde podría andar cada parte si los datos fueran un poco distintos.

          1,000 partidos simulados

          Como jugar el mismo partido 1,000 veces: repetimos el cálculo con muestras de jugadores un poco distintas (bootstrap) y medimos cuántas rebanadas de ventaja saca el talento.

          Gana el talentoGana la fama

          ¿Por qué no gana por paliza? Porque los buenos también son famosos

          Talento y fama cuentan en buena parte la misma historia: la correlación entre los dos es 0.66. La barra es todo lo que explican juntos del salario. El pedazo rayado lo explicaría cualquiera de los dos por su cuenta: es información repetida.

          Solo lo explica el talentoLo compartenSolo lo explica la fama

          ¿Y en 2023? El estudio original comparó correlaciones y el talento ganó con claridad: 0.62 contra 0.48. Hoy, con salario en logaritmos y el talento de carrera, las correlaciones son 0.66 y 0.60. El talento sigue arriba, pero la fama se le acercó.

          2QLo que vale cada cosa

          Un punto de VORP o el doble de fama

          Cada punto es un jugador. A la derecha, más talento de carrera (VORP); arriba, más sueldo; entre más naranja, más famoso. Fíjate en la nube: a igual talento, los más naranjas tienden a quedar más arriba. Y prende los novatos y los mínimos para ver a los que el convenio deja fuera del mercado.

          Menos famosoMás famoso

          ↑ Salario 2026-27 · escala logarítmica: de $2 M a $4 M ocupa lo mismo que de $20 M a $40 M

          Talento de carrera: promedio de sus 3 mejores temporadas de VORP entre 2018-19 y 2025-26. Fuente: Basketball-Reference y Wikimedia.

          +30%

          de salario por un punto más de talento de carrera, por ejemplo de jugador de rotación a titular de calidad, con la misma fama y edad.

          +18%

          de salario por el doble de visitas en Wikipedia (de 300 mil a 600 mil, digamos), con el mismo talento y edad.

          +51% · +27%

          Lo que vale pasar de un jugador típico a uno claramente arriba del promedio (una desviación estándar), en talento y en fama. El talento vale casi el doble: por eso gana.

          3QLa fama extra

          La fama que no viene del juego también cobra

          Buena parte de la fama viene del talento: el juego explica el 49% de las diferencias de fama. Lo que sobra es la fama extra, lo que un jugador es más (o menos) famoso de lo que su juego predice. Y esa fama extra se paga igual: +18% de salario por duplicarla, con el mismo talento. Klay Thompson, por ejemplo, en sus mejores temporadas desde 2018-19 rindió como un jugador de rotación (talento de carrera 1.0), pero lo buscan como a una estrella: 2 millones de visitas, la fama de sus cuatro títulos con Golden State.

          Más famoso que su juegoMejor que su famaFama esperada según su juego

          ↑ Visitas a Wikipedia, julio 2025 a junio 2026 · escala logarítmica: cada línea multiplica por 3

          Más famosos que su juego

            Mejores que su fama

              Famosos fuera de Estados Unidos

              Por eso contamos todas las Wikipedias y no solo la inglesa. Porcentaje de visitas que vienen de otros idiomas, entre jugadores con más de 300 mil visitas.

              4Q¿A quién le pagan por qué?

              Con los años, la fama pesa más

              ¿A los jóvenes les pagan por fama y a los veteranos por talento? Partimos los 227 contratos por experiencia, edad y posición, y repetimos el marcador en cada grupo. Sale al revés: a los jóvenes les pagan casi solo por su juego, y la fama pesa más entre más años llevan en la liga. Aun así, el talento gana en todos los grupos.

              El marcador por grupo

              De cada 100 rebanadas de lo que el modelo explica, cuántas se lleva el talento, la fama y la edad en cada grupo. A la derecha, lo que vale duplicar la fama ahí.

              TalentoFamaEdad
              74 de 100

              rebanadas son del talento entre los jugadores con 5 años o menos en la liga. A ellos les pagan, sobre todo, por lo que juegan.

              +8% → +26%

              vale duplicar la fama para un joven y para un veterano de 10 años o más. La fama se junta con los años, y también se cobra.

              p = 0.17

              Ojo: con 227 contratos, la diferencia entre grupos es una tendencia, no una ley. Los rangos se enciman y la prueba formal no alcanza a confirmarla.

              El sesgo del sobreviviente

              A los 10 años en la NBA solo llegan los que fueron buenos. Los demás se fueron a Europa, a la G League o a su casa. Por eso los veteranos que quedan tienen un talento de carrera promedio de 2.8, contra 0.9 de los jóvenes.

              Y muchos ya no juegan como en su mejor época: su talento de las últimas tres temporadas está 1.1 puntos abajo de su talento de carrera. Si miras solo lo reciente, parece que a los veteranos les pagan por fama. En realidad les pagan por lo que fueron.

              Por eso el talento de carrera es la medida principal. Con el de las últimas tres temporadas, entre los jugadores de 6 a 9 años ganaba la fama; con el de carrera, gana el talento.

              Cómo mides el talento cambia el marcador

              Rebanadas del talento y de la fama por experiencia, con el talento de las últimas 3 temporadas y con el de carrera.

              LeBron eligió el mínimo

              El más buscado de la liga firmó con los 76ers en julio de 2026 por el mínimo de veterano. Su sueldo no lo decidió el mercado, así que no entra al modelo ni mueve la escala.

                La fama sola no alcanza

                Muy buscados en Wikipedia, pero con talento de reemplazo. Todos cobran el mínimo.

                  Veteranos al mínimo

                  Fueron buenos, pero ya bajaron. Cuando el juego se va, el mercado deja de pagarles lo que fueron.

                    ¿Los casos extremos mueven el marcador?

                    OTTiempo extra: gangas y sobrepagados

                    Lo que cobran contra lo que “valdrían”

                    Con su talento, su fama y su edad, el modelo estima cuánto “debería” ganar cada jugador. La diferencia no es un error: son lesiones, contratos firmados en otro momento, la química con un equipo o simple suerte en la negociación.

                    Cobran más de lo que el modelo espera

                    Salario realLo que el modelo espera

                    Cobran menos: las gangas

                    Salario realLo que el modelo espera

                    El máximo los protege

                    Sin el salario máximo del convenio, el modelo los pondría muy arriba. El tope no deja pasar de 25%, 30% o 35% del tope salarial.

                      Fuera del mercado

                      Novatos con sueldo fijado por su lugar en el draft y veteranos al mínimo. Lo que “valdrían” si negociaran, ya topado.

                        Pagados sin jugar

                        Contratos negociados de jugadores que no jugaron en 2025-26 por lesión. Sin estadísticas no entran al modelo.

                          2OTSegundo tiempo extra

                          ¿Cuánto ganarías en la NBA?

                          Mueve tu talento, tu fama y tu edad, y el modelo te dice cuánto cobrarías en un contrato negociado. Con las reglas del convenio: nunca menos del mínimo ni más del máximo para tu experiencia.

                          0 = jugador de reemplazo · 2 = titular sólido · 5+ = All-NBA · Jokić: 10.1

                          Mediana de la muestra: 291 mil · Brunson: 5.6 M · LeBron: 8.7 M

                          Define el mínimo y el máximo que permite el convenio.

                          Tu salario estimado 2026-27

                          $0

                          Jugadores con un perfil parecido

                            ▶Revisión de la jugada

                            El lado académico

                            Cada método viene en tres capas: la idea en corto, un simulador para probarla con los datos y el detalle técnico para quien quiera las fórmulas.

                            1. Datos: 2023 contra 2026

                            En corto

                            El estudio de 2023 usó los sueldos de ESPN, el WAR de FiveThirtyEight y los seguidores de Instagram. FiveThirtyEight cerró e Instagram ya no deja sacar datos de forma confiable, así que cambiamos las tres fuentes por otras abiertas y reproducibles.

                            20232026
                            SalarioESPNBasketball-Reference, contratos 2026-27
                            TalentoWAR (FiveThirtyEight)VORP de carrera: sus 3 mejores temporadas desde 2018-19
                            FamaSeguidores de InstagramVisitas a Wikipedia en 118 idiomas
                            MuestraTodos (sin LeBron)Contratos negociados
                            VeredictoComparar correlacionesShapley con bootstrap
                            Del listado de contratos al modelo
                            El detalle técnico

                            Contratos 2026-27 y estadísticas avanzadas de las ocho temporadas de 2018-19 a 2025-26 de Basketball-Reference, descargados respetando su robots.txt (4 segundos entre páginas). Drafts 2023 a 2026 y plantillas 2025-26 para identificar la escala de novato y los años de experiencia. Cada jugador se enlaza con Wikidata por su ID de Basketball-Reference (propiedad P2685), lo que da sus artículos en todas las Wikipedias: 8,199 artículos en 118 idiomas. Las visitas vienen de la API de pageviews de Wikimedia, solo de personas (sin bots), de julio de 2025 a junio de 2026. Dejamos fuera julio y agosto de 2026 a propósito: en la agencia libre la gente busca a los jugadores porque firmaron, y eso mezclaría la fama con el salario.

                            2. No todos los sueldos se negocian

                            En corto

                            Un novato de primera ronda cobra lo que dice una tabla según su lugar en el draft, y un veterano al mínimo cobra lo que dice otra tabla según sus años. Ahí ni la fama ni el talento mueven el sueldo. Por eso el modelo principal usa solo los contratos negociados.

                            Salarios 2026-27 por tipo de contrato
                            Cada punto es un jugador. Los novatos y los mínimos se amontonan donde dicen las reglas.
                            El detalle técnico

                            Escala de novato: jugadores elegidos en primera ronda de los drafts 2023 a 2026 (sus primeros cuatro años). Mínimo: salario hasta 5% arriba del mínimo 2026-27 para su experiencia, que va de $1.36 M (0 años) a $3.88 M (10 o más). Con todos los contratos y el tipo de contrato como control, el modelo explica el 74% (el tipo de contrato explica mucho por sí solo) y el doble de fama vale +16%.

                            3. ¿Qué talento se paga?

                            En corto

                            Un contrato de cuatro años firmado en 2023 paga lo que el jugador había demostrado hasta 2023, no lo que jugó anoche. Por eso medimos el talento de carrera: el promedio de sus tres mejores temporadas desde 2018-19. Con solo el último año, un veterano que ya bajó parece “sobrepagado por fama”, cuando en realidad cobra su mejor época.

                            Cuatro formas de medir el talento
                            Qué tan bien predice cada una el salario de jugadores que el modelo no vio (R² fuera de muestra) y cómo queda el marcador con cada una.
                            Talento medido conR² fuera de muestraTalentoFama
                            El detalle técnico

                            Talento de carrera = promedio de las 3 temporadas con más VORP entre 2018-19 y 2025-26 (o de las que tenga, si jugó menos de tres). Solo cuenta a quien jugó en 2025-26. Revisamos que no hubiera restricción de rango entre los veteranos: la dispersión de su talento es mayor, no menor (desviación estándar de 1.9 contra 0.9 en los de 5 años o menos), y la correlación entre talento y fama es parecida en todos los grupos (0.61 a 0.69). El costo de esta medida es que premia a quien tuvo un gran año hace tiempo. Por eso la tabla de robustez también muestra las demás.

                            4. La regresión

                            En corto

                            Buscamos la fórmula que mejor predice el salario a partir del talento, la fama y la edad. Usamos logaritmos porque los sueldos crecen en proporciones, no en cantidades fijas: pasar de $2 M a $4 M se parece más a pasar de $20 M a $40 M que a pasar de $20 M a $22 M.

                            log(salario) = b₀ + b₁·talento + b₂·log(1 + visitas) + b₃·edad + b₄·(edad − 27)²
                            VariableCoeficienteIntervalo 95%pQué significa
                            El detalle técnico

                            Mínimos cuadrados ordinarios con errores robustos a heterocedasticidad (HC3), n = 227. R² = 0.45; R² fuera de muestra con validación cruzada de 10 bloques = 0.41. El término cuadrático de la edad capta que el sueldo sube hacia el prime y baja con los veteranos. Para volver de logaritmos a dólares multiplicamos por exp(σ²/2), la corrección de Duan para no subestimar el promedio. La predicción se topa con el mínimo y el máximo del convenio según la experiencia (25%, 30% o 35% del tope de $164.961 M; si un jugador ya cobra más por un supermáximo, su salario actual es el techo).

                            5. Shapley: repartir el crédito

                            En corto

                            Talento y fama están relacionados (los buenos suelen ser famosos), así que el orden en que los metes al modelo cambia cuánto parece aportar cada uno. El que entra primero se lleva el crédito compartido. Shapley prueba todos los órdenes posibles y le da a cada factor su promedio: es el reparto justo.

                            Elige el orden en que entran los factores
                            Cada barra es lo que suma al R² ese factor cuando entra en ese turno.

                            El detalle técnico

                            Es la descomposición LMG (Lindeman, Merenda y Gold, 1980), equivalente al valor de Shapley del juego cooperativo cuyo “pago” es el R². Con 3 grupos hay 3! = 6 órdenes; la edad entra como grupo (edad y edad²). Para la incertidumbre remuestreamos los 227 jugadores con reemplazo 1,000 veces y recalculamos el reparto; los intervalos son los percentiles 5 y 95.

                            6. Colinealidad

                            En corto

                            Colinealidad es cuando dos factores se mueven juntos: los mejores jugadores también son los más famosos. No rompe el modelo, pero hace difícil decir de quién es el crédito por la parte que comparten. Si metes solo el talento, se lleva también el crédito de la fama que viene con él, y al revés. Por eso usamos Shapley, que reparte esa parte compartida.

                            El detalle técnico

                            Correlación entre talento y log(fama): 0.66. Factores de inflación de la varianza (VIF): talento 2.2, fama 2.0; la regla de dedo empieza a preocuparse arriba de 5 o 10, así que los coeficientes son estables. Del R² de talento más fama (0.47): 0.12 es solo del talento, 0.03 solo de la fama y 0.32 compartido. Con dos factores, Shapley le da a cada uno lo suyo más la mitad de lo compartido; con la edad como tercer grupo, el reparto promedia los 6 órdenes.

                            7. La fama extra

                            En corto

                            Si la fama solo fuera un reflejo del talento, al controlar por el talento ya no debería pagarse nada. Separamos la fama en la parte que el juego predice y la que sobra. La que sobra también se paga.

                            El detalle técnico
                            log(1 + visitas) = a₀ + a₁·talento + a₂·edad + fama extra

                            La fama extra es el residuo de esa regresión (R² = 0.47). Al meterla al modelo de salario en lugar de la fama total, su coeficiente implica +24% por duplicarla (p = 4e-6). Con efectos fijos de equipo, el doble de fama vale +35%, así que no es que ciertos equipos paguen más y además sean famosos.

                            8. ¿Qué tan firme es?

                            En corto

                            Lo más frágil es el tamaño de la victoria: depende de cómo midas el talento. Con una sola temporada gana la fama, porque una lesión o los años le bajan el VORP a un jugador, pero no su fama ni el contrato que ya firmó. Con el promedio de las últimas tres, empatan. Con el talento de carrera o la mejor temporada reciente, gana el talento. Quitar a los casos extremos no cambia nada. Y lo que no cambia con ninguna medida: la fama se paga, entre +16% y +38% por duplicarla.

                            VariantenR²TalentoFamaEdadFama ×2
                            El detalle técnico

                            BPM es por posesión, así que filtramos a jugadores con 500 minutos o más. Win Shares mide acumulado y castiga a quien jugó poco. Los casos influyentes son los de distancia de Cook mayor que 4/n: Jokić, Giannis… Los elegidos de segunda ronda firman contratos negociados, pero atados a su lugar en el draft. La regresión de Huber le da menos peso a los residuos grandes; con ella, +1 de talento vale +33% y el doble de fama +19%.

                            ¿Cambia el peso de la fama con la edad? Con una interacción continua (edad centrada en 27), la fama pesa más con los años y el talento menos, pero ninguno de los dos cambios es significativo al 5% (p = 0.17 para la fama y 0.06 para el talento).

                            Una curiosidad que no usamos como hallazgo: si separamos la fama en la Wikipedia en inglés y en los otros idiomas, la que se paga es la de los otros idiomas (+18% por duplicarla, contra 0%). Pero las dos se mueven casi igual (correlación 0.91), así que el modelo no las puede separar bien. Es frágil.

                            9. Limitaciones

                            • Sesgo del sobreviviente. Solo vemos a los que siguen en la liga. Los que no rindieron ya no tienen contrato, así que no sabemos cuánto les habría pagado su fama.
                            • Correlación, no causa. La fama puede ser consecuencia del sueldo: un contrato grande sale en las noticias. Medimos la fama antes de la agencia libre de 2026, pero muchos contratos se firmaron años antes.
                            • Wikipedia no es toda la fama. Es una medida abierta y comparable entre idiomas, pero no capta Instagram, TikTok ni los memes.
                            • Los contratos se firmaron en momentos distintos, con topes salariales distintos. El salario de 2026-27 de un contrato firmado en 2022 refleja el mercado de 2022.
                            • El máximo del convenio aplana la parte de arriba: los mejores cobran lo máximo permitido, no lo que “valen”.
                            • Una foto de un momento: la temporada 2025-26 y sus playoffs inflan la fama de algunos equipos.
                            • Datos de terceros: Basketball-Reference y Wikidata pueden tener errores o enlaces faltantes.

                            10. Glosario y referencias

                            VORP
                            Value Over Replacement Player: cuánto aporta un jugador por encima de uno de reemplazo (el que cualquier equipo puede firmar al mínimo).
                            Talento de carrera
                            El promedio de las 3 mejores temporadas de VORP de un jugador desde 2018-19.
                            BPM
                            Box Plus/Minus: puntos por cada 100 posesiones que aporta un jugador frente a uno promedio, estimados con sus estadísticas.
                            Win Shares
                            Victorias de su equipo atribuidas a un jugador.
                            Escala de novato
                            Sueldos fijos de los elegidos en primera ronda durante sus primeros cuatro años.
                            Shapley (LMG)
                            Reparto del R² entre factores relacionados, promediando todos los órdenes posibles.
                            Bootstrap
                            Remuestrear los datos muchas veces para ver cuánto cambiaría un resultado.
                            Colinealidad
                            Cuando dos factores del modelo se mueven juntos, como el talento y la fama.
                            VIF
                            Factor de inflación de la varianza: cuánto crece la incertidumbre de un coeficiente porque su factor se parece a los demás.
                            Distancia de Cook
                            Cuánto cambiaría el modelo si quitaras a un jugador.
                            Sesgo del sobreviviente
                            Sacar conclusiones solo con los que siguen aquí, olvidando a los que se fueron.
                            • Basketball-Reference: glosario de estadísticas.
                            • Lindeman, R. H., Merenda, P. F. y Gold, R. Z. (1980). Introduction to Bivariate and Multivariate Analysis.
                            • Grömping, U. (2006). Relative Importance for Linear Regression in R: The Package relaimpo. Journal of Statistical Software, 17(1).
                            • MacKinnon, J. G. y White, H. (1985). Some heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimators. Journal of Econometrics, 29(3).
                            • Duan, N. (1983). Smearing Estimate: A Nonparametric Retransformation Method. JASA, 78(383).
                            • Efron, B. y Tibshirani, R. (1993). An Introduction to the Bootstrap.
                            • Cook, R. D. (1977). Detection of Influential Observation in Linear Regression. Technometrics, 19(1).
                            • Huber, P. J. (1964). Robust Estimation of a Location Parameter. Annals of Mathematical Statistics, 35(1).