專欄 中華職棒大聯盟-直覺與數據拉鋸的戰場

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名人堂 winbeing | 2018/01/10

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棒球大數據

棒球大數據是一門顯學。大數據在商業、經濟及其他領域中,重要決策根據資料和分析而作出,而並非基於經驗和直覺,但如此本質與概念卻存在著在快速演進時代中、容易被取代的危機。數據科學 (data science),必須先觀察資料,提出假設,進行驗證結果。關鍵因素在於是怎麼樣的領域知識 (domain know-how),不論身處何種產業或狀況,都必須先掌握該產業的關鍵知識,然後提出假設,只有對的問題與假設,才會得到正確的答案。數據科學逐漸受到各領域重視之際,如何將數據科學的概念結合應用到運動的訓練與發展上,亦逐漸受到研究人員的關注;到底數據科學或者大數據適用於棒球運動嗎?美國職棒大聯盟強調數據分析的「魔球」、破除「貝比魯斯魔咒」與「山羊魔咒」等已提供明顯例證 (註一)。

大數據棒球的妙用」提及,從Henry Chadwick到Bill James的賽博計量學 (Sabermetrics);到運動家隊總經理Billy Beane的Money Ball棒球大數據的充分應用;再到海盜隊總經理Neal Huntington在無法灑錢、改變球隊體質情況下,只好轉向「魔球」策略,驅使海盜以漸進、人和的方式,透過簡單圖表、鼓勵挖掘問題、再由數據分析部門提出解答,減少傳統派對抗大數據的抗拒,重要的是,球員、教練不會覺得分析師只是坐辦公室的,而是球隊的一份子,為球隊勝利貢獻心力。

 

棒球場的直覺

這幾天,兩個中華職棒大聯盟 (CPBL) 退休球員轉任教練個案,優異的球員退休、轉任教練,無論從中職現況、從直覺、從經驗法則來看,除非球員另有其他想法意願,否則不但理所當然、更是一種必然。案例一「富邦教練團調動 陳連宏、克魯茲正式入團」陳連宏在去年赴美進修,加入美國職棒聖地牙哥教士隊小聯盟的教練團,並在季末返台,富邦隨後與他接洽,確定讓他成為職棒29年富邦二軍的總教練。案例二「教練生涯第一天 林岳平不投球不留遺憾」35歲就退休會不會太早?林岳平說:「是有人這麼問我,說真的我要投也還是可以,但現在球隊需要我的是教練角色。」但是真正要從選手身份退下去,大餅還是猶豫了一下,他說:「球團在去年秋訓前一天就告訴我,教練也跟我提過,但我還是考慮了兩個禮拜,大概在秋訓後段才確定,就跟著他們 (鄭博壬、高建三) 看怎麼做,其實現在也是一樣,畢竟我還不熟悉。」。可以確定的是,棒球人的直覺與經驗法則,一直是球場內外制定決策的重要資產與依據。

陳連宏
陳連宏/ 統一球團提供

CPBL Money Ball

兩位優秀教練的聘任決策、如何而來?又或者中職教練的聘任依據是甚麼?是執教成績?教練年資?專業進修?外籍教練?原住民身分?直覺與數據的拉扯,能不能夠取得適當的平衡點呢?若欲師法MLB,怎樣的形式適合CPBL (中職money ball)?如何能夠「制定決策基於資料與分析、而非經驗與直覺」?數據分析過程中,如何像海盜隊一樣「減少傳統派對抗大數據的抗拒」?

事實上,近十年多來國內運動管理領域學者對於中職議題研究投入甚深,絕對具有值得參考應用之處。從學術研究轉換成科普角度來談,105年科技部專題研究計畫結案報告「退休職棒球員轉任教練效率探討-以中華職棒大聯盟為例」(註二、目前投稿中) 指出,職棒環境競爭激烈,每年皆有為數不少的退役球員面臨轉職問題,轉任職棒教練位置算是大部分球員的首選,如何轉任教練?甚麼條件與資格可以轉任教練?建構適當的條件與具體圖像,對於管理階層、現任教練、以及即將面臨退役球員,創造可以依循的目標與方向,可謂至關重要。

計畫鎖定2014年至2016年中華職棒大聯盟例行賽四個球團共計168位教練人次,經求算球團勝場與效率值後,尋求影響球團效率之教練關鍵因素,探討教練的年紀、教練年資、球團經驗、前職業球員經歷、專業進修、本土教練身分、學歷、原住民身分等八項指標是否為主要影響因素。結果發現,「團隊經驗」、「前職業球員」兩項指標呈現顯著。


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我用我的方式愛棒球。 國立臺北藝術大學體育園丁。 前文化大學棒球隊隊員、前養樂多棒球隊隊員。

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專題探討

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