2021/06/10

歷經諸多變革的大聯盟,如今是怎麼挑選球員的?

大聯盟高層和球探指出,現今棒球的走向不外乎受到三個因素左右,分別是:對數據分析的重視、工具人的崛起,以及投手的球速越來越快。這些都深深地影響球探的觀察重點、數據的應用,連比賽本身都改變很多。而棒球界球風的改變是由上到下的,這意味著大聯盟怎麼打,小聯盟就會怎麼效法,並連帶影響到業餘棒球或更基層的棒球。

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本文編譯自《棒球美國》(Baseball America)的文章:

Baseball's New Realities Place New Emphasis On How Teams Scout Players

現今大聯盟的球風已經改變,投手的球速越來越快,而打者的長程火力也越來越強大,球團選人的標準漸漸落在球員的力量值上。

因此,這些都深深地影響球探的觀察重點、數據的應用,連比賽本身都改變很多。而棒球界球風的改變是由上到下的,這意味著大聯盟怎麼打,小聯盟就會怎麼效法,並連帶影響到業餘棒球或更基層的棒球。

大聯盟高層和球探指出,現今棒球的走向不外乎受到三個因素左右,分別是:對數據分析的重視、工具人的崛起,以及投手的球速越來越快。本篇將針對這三個因素,提出詳細的分析與評論。

一、數據分析的時代來臨

《魔球》(Moneyball)講述的是奧克蘭運動家在 2002 賽季利用數據分析來簽約球員,並藉此打出佳績的故事。靠著數據分析來判斷球員的價值,在當時非常前衛,而大部分球隊仍相信靠著傳統球探來尋找人才。然而,將近 20 年來,數據卻成為大聯盟非常重要的一環。有人認為,這單純就是數據派和球探派的對決,但事實並非如此。

對球隊來說,真正能成功的方法是兩者並重,同時靠著傳統球探的選才方法,加上數據來判斷球員的價值,進而達到贏球的最終目的。

而大聯盟也於 2015 年在所有球場設立 Statcast,並將這些進階數據公布給大眾查閱。由此可見,數據分析對現在的比賽影響很大。十幾年前的「魔球時代」,那時候才剛開始重視上壘率和一些被忽視的數據。到了現在,有越來越多的數據被提出,而以下三點特別顯著。

  1. 透過數據建立嚴密的守備佈陣,這讓一些守備範圍沒那麼廣的球員可以守在中線,像是守游擊的 Corey Seager 和 Carlos Correa。
  2. 嘗試盜壘次數創下歷史新低的年代中,卻有了歷史新高的盜壘成功率。
  3. 精準的投球追蹤科技使得投手更能夠微調他們的出手動作,使得三振率創下歷史新高。

數據分析對球探選人也有一個比較微妙的影響,那就是增進球探選人的信心。可能某些球員在傳統球探眼中,不符合他們的理想,因此是不可能被選中的。但透過數據分析,這些球員的能力就不會被埋沒。以下也舉出三個實例,說明這些球員更能夠比以往在較前面的順位被球隊選中。

(1) Nick Madrigal 在 2018 年被芝加哥白襪以第四順位選中。身為俄勒岡州大的二壘手,Madrigal 的身高只有 5 呎8(約172.7公分),與 Joey Cora 和 Mike Fontenot 並列第一輪被選中最矮的球員。不過 Madrigal 卻可以躋身到第四順位,相比之下,Cora 在 1985 年在第 23 順位被聖地牙哥教士選中,而 Fontenot 在 2001 則是第 19 順位被巴爾的摩金鶯選中。

(2) 在 2019 年,白襪以第三順位簽下加州大學一壘手 Andrew Vaughn。他的身高 6 呎(約 182.9 公分),是所有在前六順位被選中的一壘手中最矮的球員,而另外兩位跟他差不多高的一壘手 Jessie Reid 和 Prince Fielder 都是第七順位被挑走,Vaughn 甚至是所有在前 14 順位被選中的大學一壘手中最矮的。

(3) Max Meyer 在 2020 年被邁阿密馬林魚以第三輪選中,身高 6 呎的他是密尼蘇達大學的右投手。同樣的,這樣的身高對一個右投來說根本不夠,而他則是有史以來選秀順位最高卻只有 6 呎的右投手。其他這麼高的投手像是 1990 年的 Alex Fernandez、1998 年的 Jeff Austin 以及 2006 年的 Brad Lincoln,他們都至少在第四輪之後了。

以上的例子都說明,球探選人的標準從球員的身體素質和其限制,逐漸轉變為他的能力,而這也是拜數據分析所賜才能有的結果。

二、以工具人填補板凳缺口

大聯盟在 2020 賽季新增一條規則,規定後援投手登板時至少要面對 3 個人次。但即便如此,後援投手的數量卻越來越多,他們整體吃下的局數也一直在上升。

而在 26 人名單中,後援投手越多,就表示打擊的板凳深度會越來越淺。因此,球隊開始重視能夠守很多位置的工具人,這樣他們就可以減少打者的數量,並多放幾名投手在名單中。

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