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聰明看棒球:不只是打擊率,「賽伯計量學」如何改變棒球文化

2024/05/31 轉角選書

《聰明看棒球》的重點是一種面對棒球的嶄新思維,關乎球員身價與評估,並在過去15年...
《聰明看棒球》的重點是一種面對棒球的嶄新思維,關乎球員身價與評估,並在過去15年間從屬於瘋子的邊陲站到了主流思想C位的總體哲學。 圖/美聯社

▌本文為《聰明看棒球:賽伯計量學如何打破舊思維,改變棒球傳統文化》(八旗,2024)書摘

我在想,我應該跟很多正在看這本書的你們一樣,都從小在《歡樂谷》風格的棒球統計世界裡長大。在那個世界裡,你只要把棒球卡翻到背面,上面的表格就有你對那名球員想或不想知道的一切(直到卡片被你甩到磚牆上或插進腳踏車輪裡毀掉)。打者的全壘打數、打擊率與打點,統統一目瞭然,外加那些看似高大上,但也有點讓人霧煞煞的上壘率和長打率。

以上是打者,投手的話看得到勝敗紀錄、救援次數,還有防禦率(或稱自責分率),外加三振次數、投球局數,還有沒頭沒腦冒出來的GS,身為小學生的我有好幾年都只能想當然耳地以為那是Grand Slams,也就是滿貫全壘打,但那怎麼算都不對啊。(其實GS就是Games Started,也就是先發場數)。

對1973年出生的我而言,上世紀80年代是我作為球迷的養成期。而在那段歲月大部分的時間裡,我都壓根沒想到過關於棒球選手的表現,還會有什麼其他的資訊需要我去知曉,也從沒覺得這些數據是誕生自棒球統計的至聖所。卡背上的資料就是整個世界,而既然卡片公司Topps、紐約的《新聞日報》,還有也在紐約的WPIX電視台對這都沒意見,那我自然也沒有什麼好埋怨。

30多年來,棒球的媒體報導從面孔、聲音到看法都有了爆炸般的多元性。究其核心原因,...
30多年來,棒球的媒體報導從面孔、聲音到看法都有了爆炸般的多元性。究其核心原因,是統計分析在棒球產業內部與周圍的採用程度水漲船高。 圖/美聯社

當然終歸到了某個點上,我意識到這些數據並不能特別清楚地告訴我場上發生了什麼事,也無助於我預判球員們未來的表現。從高中四年級(1990年)到我進入多倫多藍鳥隊管理層(台灣俗稱為制服組)任職的第一年,我一共玩過13年的《夢幻棒球》,而在開始玩的前幾年,我表現得相當爛。明明是我創辦的聯盟,自己卻穩居爐主,也就是排名在最後。我原本以為數學好可以讓我有些優勢,但事實證明那不過是給了我一些不切實際的自信,如此而已。

最終,忍不住想在這個輸贏其實都無所謂的遊戲裡表現好點的虛榮心(我們的輸贏從來不牽涉到錢),推著我去尋找對棒球的觀察有更好的視角。具體來說,我先是加入了網路上一個小歸小但十分活躍的賽伯計量學社群,最後也去讀了如《棒球指南》(Baseball Prospectus,同名棒球網站每年改版的球員與觀賽指南)或比爾.詹姆斯(Bill James)跟艾迪.艾普斯坦(Eddie Epstein)等人的著作。

這些出版品都不是統計學的專書,但它們都換了個不同角度去看待棒球,且往往用上了嶄新的統計數據(詹姆斯有點像是棒球場上的發明家愛迪生,像呼吸一般地信手拈來各種嶄新的統計數據),讓讀者對某位球員產生新的認識。我愈往下讀,就愈欲罷不能。棒球向來是我最鍾情的運動,而那或許也是種家學淵源吧,畢竟我爸媽跟爺爺奶奶最喜歡的運動,也是棒球,不同的是現在的我不論是觀賞棒球或是追蹤棒球,都有了完全不同於以往的一雙眼睛。

從我在1996年公開發表的第一篇棒球文章起算,已經過了20年。棒球分析領域在這20年間歷經了量子態的質變,從原本區區一兩名顧問提供統計見解給為數不多感興趣的球隊,演變成如今美國職棒大聯盟30支球隊都設立了由全職量化分析師組成的部門。棒球的媒體報導從1990年代的人跟內容都具有高度的同質性,變成了如今從面孔、聲音到看法都有了爆炸般的多元性。這種革新究其核心,是統計分析在棒球的內部與周圍獲得了水漲船高的採用程度。你要是在1996年說出上壘率優於打擊率這種話,別人會覺得你有點奇怪;但要是你今天也這麼說,旁人會問你為什麼不看wOBA(加權上壘率)或wRC+(標準化加權得分創造值)。

使用的度量錯誤,做出的決策自然也會錯誤,而這影響所及不論是選手合約的簽訂、上場時...
使用的度量錯誤,做出的決策自然也會錯誤,而這影響所及不論是選手合約的簽訂、上場時間的配置、球員交易的進行跟選秀策略的擬定,都會產生偏差。 圖/美聯社

為什麼棒球做為一個產業,也包含報導棒球的媒體跟與棒球亦步亦趨的球迷,會遲遲不肯放掉這些過時的統計數據呢?這個問題,主要可以歸咎於傳統的巨大吸引力,而那背後又是種很普遍的謬誤主張:既然我們是一路這麼做過來的,那我們就應該一路繼續做下去。棒球一直有股慣性纏身。不論那是關於比賽的規則,還是球員行為上的不成文規定,都很難請走觀念界裡的各種老屁股。我們堅信不疑早就該放下的老派數字跟各種統計,正是因為它們資格夠老;這些數字是棒球諸神在許多年前賜予我們的恩典,所以我們必須追隨,即便外頭已經有確實更好用的數字在排隊。一項橫跨一個半世紀歷史的運動,就是如此難以掙脫過往的引力拉扯。

棒球會如此不理性地倚賴傳統、直覺與有缺陷的統計,而且在更好的數據唾手可及的今天仍樂此不疲,其造成的並非只是一種學術層面的疑慮。由於棒球圈並不是出於其準確性或成功率,才對這些老數據忠心耿耿,所以結果就是圈內人即便已經一而再、再而三地在自己的工作上弄巧成拙,卻往往還是能得到更多的機會一錯再錯。使用的度量錯誤,做出的決策自然也會錯誤,而這影響所及不論是選手合約的簽訂、上場時間的配置、球員交易的進行跟選秀策略的擬定,都會產生偏差。

事實上正是因為如此,美國棒球作家協會(Baseball Writers’ Association of America,簡稱BBWAA)才會選錯人得到年度最有價值球員,選錯人得到賽揚獎(Cy Young,全年例行賽最佳投手),也選錯人得到新人王,甚至這還常讓該協會搞砸一些理應是送分題的事情,比方說該選誰進入棒球名人堂(Hall of Fame,終生成就獎)。

錯誤的度量讓各種關於球隊與球員的討論打不到點上,甚至會讓這些討論直接摔落懸崖。明明現在都21世紀了,你還是會聽到主播引用或根據過時的,乃至於完全無用的統計數據,去分析場上的動態,去鼓吹欠佳的戰術,或是吹捧某個球員其實不是十分理想的臨場表現。但這其實並不是一個專屬於大聯盟的問題,而是一個遍布於棒球各個層級的問題。不信你可以去找場大學棒球或高中棒球的比賽瞧瞧,你會看到板凳清空,只因為隊友出來恭賀某個打者用短打或一個出局數推進跑者成功。「耶!我們搬石頭砸自己的腳啦!好棒啊!」

唯不論評論員、總教練、作家與名嘴們是如何抗拒上一個10年的統計進化浪潮,聯盟中大部分球隊的管理層,都老早就認可了各式各樣的新數據確實位處棒球比賽的核心,畢竟新數據用起來的效果就是拔群。新數據描述起比賽中發生的各種事件,就是比較明確,同時它們預測起球員將來的表現良窳,就是比較精準。棒球或許是種懷舊的運動,或許有其剪不斷、理還亂的舊日時光,但沒有哪支球隊會想回到一個輸多贏少的過往。

各支球隊都已改弦易轍,開始用迥異於2000年的方式評估球員的表現,記者、部落客與...
各支球隊都已改弦易轍,開始用迥異於2000年的方式評估球員的表現,記者、部落客與棒球迷,也到了應該與時俱進的時候了。 圖/報系資料圖庫

也正因為如此,各支球隊都已改弦易轍,開始用迥異於2000年的方式評估球員的表現,同時我們身為記者、部落客與棒球迷,也到了應該與時俱進的時候了。而要讓這樣的改變得到落實,相關的對話就必須要達到一定高度,就不能只是指著打擊率跟投手勝場的鼻子說:你們不好。

我們必須要跨進一種討論是哪些統計數據更好,才能讓我們討論球員表現時,塑造一個新的框架。向讀者傳達這點,是我寫這本書的主要目標(當然也是順便賣書賺錢,但那是次要目標)。棒球的世界是個正在改變的世界,而且已經改變了一段時日,但關於這項運動的主流探討與報導仍落後在大聯盟球隊運作的改變步伐之後。翻開你所在地的地方報紙,你還是會讀到有人撰文緬懷投手的勝場數,會有人讚揚某某人是金手套的防守者,只因為他們紀錄上不太會失誤,也會有人拜倒在某名「點總」的神機妙算,但其實他們的「小球戰術」反而讓球隊的得分減少。

但只要是球迷,就沒有誰有理由抱殘守缺地巴著上述這些老舊、過時或被證偽的觀念不放。我在幾年前首創一個推特標籤叫#smrtbaseball,這是在致敬《辛普森家庭》裡的一個笑話,主要是在該卡通裡,但凡管理層的操盤或高階主管的發言一點也不聰明的時候,smart就會被拿掉一個a而變成smrt。我在書名裡把a加了回去,是因為這本書的宗旨是要嘗試幫讀者上一堂課,讓他們了解時至今日,職業球團的管理層是以什麼樣的眼光在看待球員的數據與評價,乃至於他們的思維未來會朝什麼方向發展。

隨著2016年來到尾聲,美國職棒大聯盟也揮別其有史以來最精采的一次季後賽,當中滿是戲劇張力、滿是各種敘事,也滿是平步青雲的璀璨新星,並且結局是由芝加哥小熊隊歷經波折,中止了美國職業運動史上最漫長的冠軍乾旱期,而他們能做到這點,在相當程度上是因為他們在統計部門中從陪榜的傢伙,變成了名列前茅的排頭。

芝加哥小熊隊在2016年奪得世界大賽冠軍,打破108年未曾奪冠的「魔咒」。 圖/...
芝加哥小熊隊在2016年奪得世界大賽冠軍,打破108年未曾奪冠的「魔咒」。 圖/美聯社

只要看過、追過2016年的美國職棒季後賽,你就一定會注意到、讀到、聽到一種東西叫統計革命,像是選手的勝場貢獻值(Wins Above Replacement,簡稱WAR)、防守站位(防守布陣),進階守備指標如終極防區評等(Ultimate Zone Rating,簡稱UZR),以及使用關鍵性指數(Leverage Index,簡稱LI)去判斷該在何時使用你最強的救援投手。這在20歲出頭的我開始玩票做棒球分析的初期,是想都不敢想的事情。但如今這已經屬於常規操作,任何一支還沒上車的大聯盟球隊老闆都在看著近幾季表現拔尖的對手,心想自己要是再不在內部建立起這樣的能力,那他們相比直接競爭者的落後幅度只會愈來愈大。

就算你不懂什麼是投手獨立防禦率(Fielding Independent Pitching,簡稱FIP)或防守失分節省值(Defensive Runs Saved,簡稱DRS)或打者的擊球初速(exit velocity),也不妨礙你享受棒球或追隨球隊。確實,外頭有些人會讓你感覺自己好像不知道這些東西就落伍了(我承認,我也幹過幾回這種事情),但事實是你不需要上天下地什麼都懂。知道這些會讓你成為一名更內行的球迷,而對我來說,內行可以讓我從棒球中獲得更大的樂趣。

內行的好處是聽聞你支持的球隊進行一筆猛然讓人丈二金剛摸不著頭緒的交易,或簽下天外飛來的某個球員,你有辦法去了解箇中的緣由。內行會讓你明白何以某個點上要換投手,或是為什麼要短打或縮小內野的守備(或是也許讓你反過來質疑這些調度)。而隨著棒球這項運動的各方面報導,從比賽內容到球員交易再到季後獎項跟名人堂選舉,如今都賽伯計量學的術語滿天飛,內行可以方便你時時掌握各種書面與口語的精采內容,讓你更了解這項我們美國人最鍾愛的運動。

從比賽內容到球員交易再到季後獎項跟名人堂選舉,如今都賽伯計量學的術語滿天飛,內行...
從比賽內容到球員交易再到季後獎項跟名人堂選舉,如今都賽伯計量學的術語滿天飛,內行可以方便時時掌握各種書面與口語的精采內容。 圖/美聯社

《聰明看棒球》說到底,是本為了讀者而生的著作。如果今天我們在球賽正酣的觀眾席上比肩而坐(這些年我確實跟一些球迷有過這樣的機緣),而你問我為什麼救援成功的統計亂到像是某種山寨版的《外國人與煽動法案》,或是我如果以球探的身分現場測試一名球員,我看的點會是什麼,那這本書能讓你看到的,就會是我們之間對話的獨白版。

我會試著從零開始建立整個架構,為此我會假設翻開這本書的你是進階統計的一張白紙,或是對統計數據有好有壞一事略知一二,但會想要有人理性地向你說明「其所以然」。在第一部分裡,我會幫大家大致梳理說一套、做一套的傳統數據。打點、打擊率、勝投、救援成功─它們是群不要臉的騙子,我們已經被騙了幾十年。

在第二部分裡,我會以上壘率等相對好的傳統數據當起點來進行探討,然後延伸到全新的統計數據,讓大家知道球團與分析師是如何利用這些新數據來評估選手的貢獻度。想花錢請球員,首先你得知道球員值多少錢,而要做到這點,你必須知道他創造出了多少棒球價值。

在第三部分,我把上述的概念套用到了名人堂的辯論中,解釋球探傳統上是怎麼工作,有了新資料可用之後又是如何工作,並且討論了美國職棒大聯盟的Statcast產品,讓大家了解何以其所代表的全新資料流,可以讓各球團此前使用過的各種工具都顯得小巫見大巫。棒球分析的未來將圍繞在Statcast打轉,由此我們不是不能期待球隊開始用全新的眼光,去看待從球員合約、球探工作、選手養成,再到保持球員健康(特別是投手)在內,關於棒球的一切。

賽伯計量學是關於棒球的數學,但我選擇在這本書中只提及必要的數學。這本書並不是教學手冊,不是要指導你去打造你專屬、好用的賽伯計量學捕鼠夾,但我也樂見想這麼試試看的你。這本書重點想講的,是種面對棒球的嶄新思維,是種關乎球員身價與評估,並在過去15年間從屬於瘋子的邊陲站到了主流思想C位的總體哲學。沒有一支大聯盟球隊不是已經讓統計分析變成其棒球決策過程的核心,就是正在這麼做。

而在整個2016年的季後賽,不論是克里夫蘭印第安人隊對終結者安德魯.米勒(Andrew Miller)不按牌理出牌的超常用法,還是世界大賽冠軍芝加哥小熊隊利用新資料變出的守備魔法,這場革命的效應都已經展現得淋漓盡致。即便你只是想要聽懂棒球話題裡的門道,知曉我們來自何處跟棒球世界正在去往何方,對你也會有所裨益。而這本書,就會帶你朝著未來而去。

2016年季後賽,不論是克里夫蘭印第安人隊對終結者安德魯.米勒(Andrew M...
2016年季後賽,不論是克里夫蘭印第安人隊對終結者安德魯.米勒(Andrew Miller)的超常用法,還是世界大賽冠軍芝加哥小熊隊利用新資料變出的守備魔法,統計革命的效應已展現得淋漓盡致。 圖/美聯社

 圖/八旗文化
圖/八旗文化


《聰明看棒球:賽伯計量學如何打破舊思維,改變棒球傳統文化》

作者:基斯.洛爾(Keith Law)

譯者:鄭煥昇

出版社:八旗文化

出版日期:2024/05/08

內容簡介:《魔球》是小蝦米扳倒大鯨魚的故事,《聰明看棒球》則教你成為「常勝」的大鯨魚!ESPN資深棒球作家、《思維誤判》作者洛爾經典之作,挑戰現有的棒球教條,顛覆「老害」心中的棒球文化,教您如何運用「賽伯計量學」,更聰明地看棒球、打棒球、管理球隊。

責任編輯/王穎芝


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