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[其他] 难得看到本棒球有关的中文书,读下来还不错


作为一个关注棒球年数有限的爱好者,感觉看完还是挺有启发的(但有些翻译错译的无法直视,使得在阅读中总有种粗糙感存在,得扣一分)。

原来如今那些理所当然的概念,就在2013年还是那么陌生,遭受非议,比如:

- 捕手Framing的能力
俗称捕手“偷好球”,通过接捕球技巧把掠过好球带边缘的球“接进”好球带,为投手争取到好球数。“偷”到三个好球,就是整整多获得一个出局数呢!

以前,甚至现在,都还没有一项明确的数据能直观表现捕手此项能力的高低(貌似至今都还是靠推算的)。

匹兹堡海盗队当时(2013年)也是因为率先发现Framing的重要性,才能以2年1500万的厚道价签到Russell Martin(当时还被球迷骂花钱签个打击率才2成的渣渣……),并在两年里发扬光大,制造出一群“伪ACE”(一离开Martin的接捕,三振纷纷变保送)为球队守下分数。

随后他也被多伦多蓝鸟队以5年8200万,这个海盗队根本出不起的高价签走,而海盗队也无法复制另一个Russell Martin,因为球队和球员都已知道Framing的价值,没便宜可赚了……

- 移防布阵
在大数据的分析下,对打者击球落点有提前判断的针对性移动布防。

现在看针对拉打型或者推打型球员,采取不一样的防守站位简直天经地义,没想到在当时是一种棒球文化的冲击!

该信没有比赛经验的数据人员?还是该信没有数据只凭经验的棒球圈内人?这对球队管理层是一大挑战,以及如何把这两派融合成一个团队,从而把数据结论有效地灌输给执行者,让战术能够顺利执行,也是一大挑战。

- 用活球制造大量出局
因为,三振型投手实在太贵了,海盗队签不起……

多用二缝线或者伸卡球这类带下坠的球种去让打者出棒,击出滚不出内野的出局球,这个概念其实不新鲜,某雪山队从建队开始就一直以此为宗旨。但结合以上概念一起,才能真正发挥效力,每次防守都以同一个目标,把投手、捕手、野手紧密地联系在了一起。投手投出打者很难敲出全力的下坠球,捕手接捕偷好球让打者不得不对角度刁钻的“疑似好球”出棒,野手移防站好位接杀,从而全队能够省力的获得出局数。

另外光从书中看,某雪山队连数据部门都没有,等于是把制造滚地球出局这活就光扔给投手去干了……


所以一直有个说法是:海盗队能 “修复投手”。远到几年前依靠这些改变连续打入季后赛,一扫20年分区连败的尴尬史,近到能出现Cole上赛季0三振的完投,以及把美东发球机变身成国联ACE投手(Arrieta:阿嚏!),不得不说海盗队管理层确实有一套(也确实没钱,穷则生变……)。

当然了,既然都知道这么做有效,那所有球队必然也会做出改变应对。MLB这两年打击最明显的特质就是变得更极端:一方面打者会选择高风险高回报的打击方式,要么长打要么被三振,这两项数据都是十几年来最高;另一方面让人意想不到的是,坏球追打率却连年下降,不会轻易出棒追打好球带以外的球,保送率步步高升。

这不正是对“用下沉球型投手+移防布阵制造滚地出局”的防守方式的反击?也正是“逼迫”从业人员继续开发深挖新的数据维度的动力。(听汤总正好提到光芒队可能在尝试一个理论:在看是不是Three True Outcome【或者应该说保送和全垒打为主的Two True Outcome】球员有性价比优势,陆续正在收集此类球员)

另外当时的海盗队能做到这些,也离不开技术发展的外因。PITCHf/x的空前问世,让数据不再只能靠记录,而是能做到追踪球的运动、位置、速度的准确度量,才推动了以上这些分析和改变。

而且数据的开发仍在进化, PITCHf/x之后,又诞生了Statcast,从研究每颗球的轨迹,进化到追踪球场上所发生的一切运动!

以后可以能更精准地衡量防守球员的价值;以及预防球员受伤的数据(投手球型?投球时的场面压力?投球总量?),甚至包括软性科学的可能性,比如球员竞争欲望,球员改进球技能动性,球员受球队氛围影响等。

从奥克兰的魔球到匹兹堡的打破20年连败魔咒,本质上是信息时代从数据化到大数据的不断进化,下一次进化是什么?无人可知,但可知的是,这条探寻玄机之路一定没有终点。

棒球,真是太有趣了。
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