專欄 防守端評價的限制(另附潛力水手隊新秀Tyler O'neill分析)

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小聯盟 王大麥 | 2016/11/25

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MLB NETWOK旗下節目的STATCAST帶給棒球統計圈子更為客觀的禮贊!其拋開傳統的球探著重的數據三拍子抑或五拍子球員(註:打跑守肩臉)的一般理解,進而更上層樓。以球場上球員展現出來的*速度條件作為評價的主體(揮棒速度、跑壘速度、傳球速度、防守初度)請參如下官網影片

自Bill James首本出版的1977 Baseball Abstract以來,守備的科學量化部分一直是個難題。最基本的防守指標是守備率(Defense Average),但其相當不可靠,守備率的算法就是將製造的出局數除以守備機會,因此失誤越多的人DA就會越難看。而且這裡存在一個守備上根本的悖論:一個要避免失誤的最好方法,就是根本不要去接球,讓球從身旁掠過。

 其後衍生的另一指標Range Fator的算法是PO+A-E/G,意思相當於每場球這個防守球員能貢獻的出局數扣掉送掉的出局數,也就是一場球下來守備員能「實際」讓多少人出局。其後STAT棒球統計公司所發明的Zone Rating,ZR的計算方式是對於每個不同球員給予他們不同的「責任區域」(zone),在責任區域內接不到要被扣分,在責任區域外接到就加分。“Zone”要多大?如何劃分?就是另一個門學問了。

一直到了最近十五年來,因為歸功MLB在運動科學領域發展暨球場的高速攝影機以及球場矩陣資料庫等硬體設備建構完成後,則有了新突破,諸如:BsR、DRS等數據的呈現。也就是把球場劃分成許多(26個區域ZONE)細小的等分點,開始可以較明確地劃分每個守備位置的範圍。當然依照守備位置的不同中線的防守球員擁有較高的加權,另外一壘手跟捕手的衡量方式又略有不同。不過以上大抵上可以用VORP的概念去衡量每個守位的守備貢獻值。(即換成一般球員來守會多掉多少分數)。

前紅襪隊總管Theo Epstein,其為Bill James的瘋狂追隨者。(現為小熊隊執行GM) 自魔球的成功蔚為風潮之後,近幾年(2002~2011)嘗試將重心放在防守好的球員身上,就是因為防守在近年這股高上壘率進攻端顯學中,逐漸被低估。而紅襪評估的結果如下:砸在防守上的C/P值會高於砸在攻擊上的C/P值。又例如針對救援投手(RP與CP)的品評,即在好的Closer普遍要價甚高的情況下,用低很多的代價得到相去不遠的效果。其亦認為一般傳統數據救援成功率(SV/SO)或是WHIP,來評價Closer是過時的。

 

承上我認為評價好的終結者Closer的要素有三:三振保送比(K/BB%)、高揮空率(SwingStr%)與高殘壘率(LOB%)。因為相較於先發投手要有效率地吃局數,後援投手尤其佈局投手與Closer的任務則會擺在盡量讓打者不要把球打進場內。因為BABIP數據終究以打擊結果來說, 還是比較有利打者方的。只要打進場內就必須考量到Ballpark Factor(BPF),例如:洛磯隊球場是著名的投手墳場(海拔高,空氣稀薄),而舊金山巨人隊球場則是投手天堂。(請參Fangraph網站去年2015年的球場因素數據如下附:http://www.fangraphs.com/guts.aspx?type=pf&season=2015&teamid=0&sort=13,d

另外,我想強調的是*速度是一切運動科學紀錄的根本要素,這也是球員身體素質的展現。(亦如財報分析中的本業營收品質良莠與否)大樹法則數大便是美的選才方式已不合時宜。針對GM制服組要球的是精準的投資眼光,與收成農作物的效率。花最少的時間成本與撒最少的銀彈取得勝利(最多勝場以及世界冠軍頭銜)。

 

接著另一篇章,我想討論一名加拿大小聯盟新秀Tyler O’neill以下是他在minor的數據資料,因為之前在 P12十二強見識到這位小鋼砲,開始注意他。沒想到這仁兄又入選秋季聯盟(AFL)明星賽代表水手隊出賽。所以我才想說研究他的數據一下,沒想到一看下去不得了。他在高階1A與2A都是全壘打怪物(去年更榮膺高階1A聯盟全壘打王與MVP)。ISO 純場打率與BB%率更顯著提升,且被三振率K%逐年下降。唯BABIP離均值0.290~0.310還是有點遠。

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