閻大富／棒球比賽的鉅變 數據應用！
▲電影《魔球》中，布萊德彼特（Brad Pitt）飾演的大聯盟奧克蘭運動家總管比利比恩（Billy Beane）和特助狄波斯塔（Paul DePodesta），在2002年運用棒球統計分析球員，從一支不被看好的爛隊，最後創下美聯例行賽破紀錄的20連勝傳奇。（圖／《魔球》劇照）
●閻大富／文字工作者，政戰學校新聞系畢，曾任職國防部軍事新聞通訊社、漢聲電臺，6年中華職棒轉播經驗，退役後任中廣記者。
先說了，我並不是「棒球統計學派」的擁護者，卻也不能忽視數據帶來的鉅變。
喜歡棒球的人可能都看過麥可路易士的「魔球」（MONEY BALL）這本書或是同名的改編電影。片中所述布萊德彼特（Brad Pitt）飾演的大聯盟奧克蘭運動家總管比利比恩（Billy Beane）和特助狄波斯塔（Paul DePodesta），在2002年運用棒球統計分析球員，從一支不被看好的爛隊，最後創下美聯例行賽破紀錄的20連勝傳奇。於是「魔球理論」自此成爲大聯盟各球隊爭相效法的顯學，也是拿勝奪冠的利器。
2004年大聯盟史上最年輕的28歲總管艾普斯坦（Theo Epstein）在他上任第二年，就帶領波士頓紅襪奪得闊別86年的世界大賽冠軍，並在2007年再度登頂。2016年小艾更帶領芝加哥小熊隊上演驚奇大逆轉，終結從清末至今108年來的冠軍荒，拿到隊史第三枚冠軍戒。艾普斯坦是「魔球理論」的信徒之一，他更以實際的攻擊指數OPS（上壘率加長打率）、投手獨立指數FIP（去除守備、球場等無法掌控的數值）等進階數據，以及儀器所測量出球員的彈跳力、反應速度等身體素質做爲建軍準則，可說是「魔球」最棒的實踐者。
2017年休士頓太空人總管魯諾（Jeff Luhnow）則運用大數據，精準量化選手的價值，僅花五年就將球隊從百敗大爛隊一舉推上巔峰。魯諾結合科技數據加上人爲（球探）經驗的判斷方法，挑選球員打造冠軍隊伍，可稱爲「魔球理論2」先驅（『參閱第二波魔球革命』一書）。
棒球原本就是一項顯現機率的運動。打擊率、上壘率、長打率、自責分率、守備率、每局被上壘率…，數字多如牛毛。各項數據透過數學公式和電腦運算，所得到的結果能在比賽時作爲投球、攻擊、防守策略或是教練團下達戰術指令的參考。
加上現今大聯盟球場中高科技攝影分析設備，從投球的軌跡、轉速，到擊球的初速、仰角、距離，以及守備員的判斷、移動速度，接球困難度的百分比，幾乎沒有什麼能力不能從量化的數據得到。
投手依照數據進行手指握球位置和出手角度的改變，希望各種球路更有威力。打者則依數據修正揮棒軌跡和角度，尋找更好的擊球甜蜜點。防守站位則依據球員擊球習性分佈擺出最佳佈陣（Shift）。「小抄」不但出現在捕手的左手臂上，近年也出現在投手和內外野手的口袋或帽子裡。每名打者揮棒前，都會將參考資料拿出來惡補一下。只能說現在的職業選手很難爲，每場比賽除了體能技術的展現，腦袋思緒也要夠清晰才能裝下龐大的資訊。觀賽的球迷只能慶幸自己不是球員。
▲未來棒球比賽的可預測性，隨着科技精進、數據不斷深度應用將逐年提升。（示意圖／pixabay）
這樣的演變，來自大聯盟加入一羣不是傳統球員出身的人士，通常爲常春藤名校的經濟、統計、力學、物理...等學系的高材生，可能曾在華爾街或某管理顧問公司，甚至NASA任職過，部分人還是標準的「宅男」。共同點是對「數學」和電腦運算既熟悉且專精。他們穿梭在球團與球員間，將統計資料經過分析、解讀，化爲對選手有用的數據，進而提升選手的能力，改進缺點。但，並不是所有事情都辦得到。
首先，球隊中王牌或領導者產生的化學變化，模式就無法量化。「魔球1」時期奧克蘭運動家陣中指定打擊賈斯提斯（David Justice），「魔球2」時休士頓太空人的貝爾川（Carlos Beltran），都是球隊經理找來的領袖級人物。球隊願意花大錢請年事長、球技退化的老球員，看上是這兩人帶給年輕球員經驗，解析場上細微變化，並增強他們心理素質的能力，最後產生正向的化學效應。事後證明在運動家連勝與太空人奪冠的路上，這兩名老球員都扮演關鍵角色。
而太空人若沒有砸下超過2千萬美元，透過球季831最終交易來底特律老虎王牌投手韋蘭德（Justin Verlander），2017年說不定過不了美聯冠軍賽洋基這關。
再者，球員的受傷、人格特質對球隊的影響，以及球員的進化（投球技巧或打擊實力增強），這部分也尚無數據可預先發現。因爲統計分析畢竟是過去式，需要大量的樣本數，但比賽卻是現在進行或未來式，預測總有誤差。
大部分球迷對於比賽中大量數據資料的呈現，除了看得昏頭轉向之外，大概只有少數沈迷數字的人有興趣瞭解其中代表的意義和所造成的影響。舉個簡單例子。當「辦公室情人」大谷翔平轟出超大號全壘打時，你腦中會浮現這發全壘打的擊球初速、仰角、距離多少？還是看着球直衝天際、炸裂球場，振臂歡呼。辦公室小資女看着大谷帶着稚嫩臉孔優雅地跑壘而尖叫，初速、仰角這些冷冰數字應該對她們沒有任何意義。
未來棒球比賽的可預測性，隨着科技精進、數據不斷深度應用將逐年提升。但打棒球的畢竟還是「人」。球與棒子零點幾公分的差距，可能是揮棒落空或擊出安打。對戰投手從沒安打的打者，誰也不敢保證下一打席不會把球轟上看臺。棒球帶來的驚奇、激情和沮喪情緒，以及欣賞美技的讚歎、球賽戲劇般的轉折，這些豐富的元素，只要你愛棒球，就仍然可以感受得到。球賽內容不會因爲背後增加了多少科技與數據分析而變調（希望投手丘距離永遠不會改）。至於「魔球理論」如何運用得到最大效益，就交給球團和宅男們的「數據分析部門」去傷腦筋吧！
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