專欄 從Sale/Kluber的賽揚爭霸論戰、Porcello的兩極評價,談評估投手的貢獻度

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對於某些不排斥使用進階數據來評估球員貢獻度、或場上價值的球迷而言,有一件事可能正困擾著他們 — 類型完全相同、但結論不一致的數據,到底哪個比較可信?稍有涉略棒球進階統計的讀者或許都知道,當今最能統合球員所有方面的貢獻、價值的數據,應該就是嘗試回答「比起隨處可見的免洗球員,選手一季能多替球隊帶來幾勝」的「WAR值」。野手方面,WAR整合了球員分別在打、跑、守累積的分數貢獻;並在經過守備位置、球場及聯盟校正後,估算他們一年能貢獻多少勝利。不過,在投手WAR值的計算上,就比較有各種需要思量的爭議問題。

 

目前最具公信力、也最常被使用的WAR計算版本,分別來自兩家數據統計資料網站:FanGraphs、Baseball Reference。無論是哪一家網站計算出的WAR,回答的問題都是一致的 — 估算球員一年能比免洗選手多替球隊打下幾場勝利。然而兩版本的WAR值公式不太相同,尤其又以投手的計算方式最為分歧。在野手WAR值的計算上,FG和BR的公式雖然包含的統計數據不一樣,但概念完全一致 — 算出他們在打、跑、守三方面攢積的分數價值、考量守位及球場/聯盟校正後,再換算成勝場數。算法一樣但會得出不同結論,原因在於兩家網站使用的跑壘、防守數據不太相同。

 

防守數據上,FanGraphs網站用的是球員的UZR、BR用的是DRS;兩項守備數據都有一樣的意涵:相較同守位的平均值,球員一季能替球隊多守下幾分。但兩者間算法略有不同,UZR不會考量場上情況、DRS會 — 比方說,在滿壘或壘上無人同樣守下一顆飛球,選手會得到一樣的UZR分數、但DRS會給前者比較多的功勞。兩者間雖有認知不同,但並沒有對錯之分 — 同打擊數據,你可以選擇參考無關場上情況的OPS(無論在空壘或是滿壘打全壘打,獲得的OPS都是一致的)、或檢視會考慮場上情況的打點、RE24等成績。這只是選擇上的差異,並沒有對錯之分。

 

雖然在防守和跑壘的計算方式不同,但通常來說,兩家網站的守備/跑壘數據回答的問題都是一樣的、只是用了不同方式;況且,絕大多數球員在兩家網站的防守/跑壘成績並不會有巨大的差異。最讓球迷抓頭的,恐怕還是兩家計算投手WAR值的方式差異。舉例來說,今年的美聯賽揚獎票選可能就會遇上相關的爭議 — 根據FG的WAR,Chris Sale這季投出的7.8勝在MLB根本毫無對手;排聯盟第二、第三的Corey Kluber、Max Scherzer分別僅有6.1、5.2WAR,和Sale完全不是同一個水平。但根據BR的計算,Sale、Kluber、Scherzer今年貢獻給球隊的勝場數分別為5.8、6.7、6.8。

 

也就是說,根據FG的WAR,Sale今年帶給球隊的價值遙遙領先Kluber/Scherzer;但BR的WAR卻有完全相反的結論 — Sale在他們版本的計算上,評價明顯較為落後。為何試圖回答同一個問題的數據,會有這麼大的差異?誰是對的誰是錯的?談到賽揚獎,去年的美聯得主Rick Porcello這季遭遇嚴重的低潮 — 根據BR的WAR,他這季的貢獻是 -0.2勝 — 不只差勁、甚至還稍微不如免洗等級的球員。但根據FG的WAR,他本季仍被評估能帶給紅襪2WAR的貢獻 — 當然比上季遜色很多,但這依舊是聯盟平均等級的成績、而非免洗選手水準。這個議題近期甚至被帶進國內論壇引起論戰交鋒

 

究竟Sale和Kluber誰才是今年美聯最有價值的投手?Porcello到底是聯盟平均水準的投手、還是免洗等級的球員?首先,我們要來大致了解FG、BR網站的投手WAR值算法。事實上,兩邊最大的不同在於前者的WAR是採用投手的FIP值作為計算依據、BR則是以「投手實際失分數」(包括投手非自責分)來評估投手貢獻。舉Porcello為例,他本季的FIP為每九局丟掉4.55分;但他的實際失分數卻是每九局丟掉5.55分。先不談FG/BR的WAR值的其他差異,光是分別使用投手的FIP、RA9做為計算依據,得出的結論就會完全不一樣。

 

FIP是一個只考慮三振、保送、全壘打三項投手能全權控制的數據的成績。此外,製造內野飛球也被認為是投手的能力,因此FG的投手WAR值也會將其納入考量 — 也就是說,該模型涵括了投手三振/保送/全壘打/內野飛球四項投手較有控制權、較不會被其他因素干擾的數據。但除此之外,所有場內擊球一概被忽略 — 投手無論被打出強勁的射牆二壘安打、或軟弱的內野滾地球,只要擊球落在場內而且不是內野飛球,這些擊球的結果完全不會被納入FIP或FG的WAR值計算。原因在於,比起三振/保送/全壘打/內野飛球等投手能全權掌控的因素,被擊球結果通常會牽涉球運、隊友守備等其他複雜的干擾;而當我們想算入投手無法全權控制的因素,就很可能會錯估其價值。


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