一個飛撲接球有多難,大聯盟用「數據」秀給你看

一個飛撲接球有多難,大聯盟用「數據」秀給你看
Photo Credit:Reuters / 達志影像

我們想讓你知道的是

這種如電玩般夢幻的概念是怎麼在現實生活做到的?而這些統計資料和精彩動畫,除了讓觀眾看球有趣之外,究竟有什麼意義?

對於運動迷或者2K、MVP等運動遊戲的忠實玩家來說,球員能力值這件事情似乎是常掛在嘴邊的話題,例如:鈴木一朗是MLB「起動」最快的跑者嗎?LBJ的「彈性」其實比Jordan好吧?……之類的爭論,往往令人津津樂道,但卻又沒有一個定論。原因無非是以下兩點:一、每個人對「起動」、「彈性」之類的名詞定義模糊;二、沒有實際的數據佐證。

但這類爭論好像即將隨著科技,慢慢劃下句點了。

如果你是大聯盟棒球的忠實粉絲,最近關心世界大賽影片時或許已發現了「Statcast」這個新類別,例如下面這支Brandon Belt在第五戰偷點的影片:

偷點上壘的Brandon Belt。Photo Credit: AP / 達志影像

偷點上壘的Brandon Belt。Photo Credit: AP / 達志影像

再看看這支美聯冠軍戰的飛撲影片:

演出精彩飛撲的Cain。Photo Credit: AP / 達志影像

演出精彩飛撲的Cain。Photo Credit: AP / 達志影像

在這些影片的概念中,把「偷點上壘」、「飛撲接球」這些連續性的動作,拆解成為多個能獨立衡量的指標,如:防守球員站得多遠、跑者或守備員的極速等等,同時將名詞定義和數據佐證兩件事情解決了。然而,這種如電玩般夢幻的概念是怎麼在現實生活做到的?而這些統計資料和精彩動畫,除了讓觀眾看球有趣之外,究竟有什麼意義?

這是怎麼做到的?

其實追蹤動作的概念在棒球中並不是新鮮事,早在2006年季後賽,MLB便推出「PITCHf/x」這個用來追蹤投球軌跡的系統,供球迷在「gameday」這個即時更新比賽數據的官方系統中盯著每一顆球看。SportTechie報導,MLB從2014年季中便在Citi Field、Miller Park、Target Field等球場 ,針對Statcast這套新系統進行測試,如明星賽中Mike Trout的片段等等,而從兩聯盟冠軍戰開始更在四個出賽場地都安裝了這套系統。

根據與MLB合作之Amazon Web Sevice資訊,這套系統是以高解析度的相機搭配雷達來追蹤場上的球員和每一球,系統能對每顆球捕捉每秒2萬次定位測量,針對每位球員則也有每秒30次。SportTechie報導,此技術預計將於15年球季安裝於每個球場,也讓擁有先進媒體部門(MLB Advanced Media,簡稱MLBAM)的大聯盟繼續走在職業運動的科技尖端。

可能發生的事?

看過小說或改編成的電影《魔球》(Money Ball)的人,可能會覺得「找出關鍵動作」的概念似曾相似吧?

故事中的運動家隊總經理Billy Beane以統計手法(近年被稱為BigData或Data Mining/Analytics),將評估棒球員的KPI中,被過分高估的項目(如傳統的5-tool、球員身材和動作優美程度等等)或低估的項目(如:選到四壞保送的能力)做出適當的調整,因此以有限的經費獲得了極高報酬(球隊戰績極佳),也因此在近十年的棒球界、甚至全美四大職業運動開啟了「魔球時代」的數據分析浪潮,如NHLNBA的球隊也應用了相當多的類似管理手法。

其中,發明著名棒球預測系統的Nate Silver是相當著名的一位。在他的著作《精準預測》(The Signal and The Noise)中,就提到了職業棒球中,在數據分析迅速發展後,好的預測模型已經同時包含傳統球探和統計專家的優點。也預言到了如同Statcast這樣能打破質化(Qualitative)、量化(Quantitative)資料界線的創新系統很快會出現,並讓預測專家能透過系統把模型精確度更加提高。而2014的今天,隨著物聯網應用、球場追蹤系統等科技的發展,職業運動賽事究竟將往哪裡、走的多快、多遠,相當令人期待。

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責任編輯:楊士範
核稿編輯:翁世航