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二手徵求有驚喜
前言｜PLAY BALL！夏日晚風吹來，一場大戰正要上演
身為臺灣人，我們可能或多或少有過這樣的記憶：炎炎夏日午後，和家人或朋友走進球場，手裡拿的除了門票，可能還有用來接球的手套……
當然，一杯冰涼的啤酒也是不可少的。做足一切準備，接下來的事情就是棒球場上的事了。臺灣氣候溼熱，比賽時間通常安排在傍晚，隨著比賽進行，夜幕也逐漸低垂，從毒辣的太陽，轉變為愜意的夏日晚風。進場的當下，你不會知道這是一場熱血沸騰的打擊大戰，還是王牌投手之間的頂尖對決，一切都得「看了才知道」。當然，真正的球迷不會在意這些，無論是哪一種比賽，當比賽結束，我們依然收拾東西，開心地走出球場，期待再一次進場時刻的到來。
這是一場典型的棒球賽，簡單、純粹。許多人和棒球的初次接觸，就是源自於這種孩提時代所獲得的珍貴回憶。當然，隨著年紀漸長、理解棒球愈多，會發現棒球並非這麼簡單。我們之所以能日復一日地進場看球，是因為棒球本身早已是高度職業化的賽事，從它的發源地美國，一路到日本、韓國和臺灣，而職業化的聯盟意味著球賽由一套複雜、軍團式的管理模式來運行，就像一間又一間的大公司一樣。
換句話說，職業棒球其實就是一門生意，球團最大的目標在吸引觀眾、創造收益，而吸引觀眾的方式有很多，提升戰績可能是一個方式——畢竟誰不喜歡一支常勝軍呢？戰績好、明星球員多（現在可能還有啦啦隊多），就可能讓更多球迷進場看球。
問題來了，要怎麼提升戰績呢？認真練球、花大錢簽明星球員可能是一個方法。但有沒有更科學、更有效率的方法可以達成這個目標？如果有一種計算體系，可以量化棒球場上發生的事情，會怎麼樣呢？你可能已經猜到，棒球數據正是扮演了這種角色，數據的引入，向這種原本只發生在場內、屬於兩隊十八個人之間的遊戲，發起了一場革命，改變了我們看待棒球的視角。
棒球數據看似冰冷，但在比賽中它其實無所不在：投手在三十度角的出手點，投出一顆轉速二千五百轉、球速九十五英里的四縫線直球，被打者擊出一顆初速達到一百英里的深遠飛球，再花費四秒鐘快速跑上一壘。該場比賽費時三小時整、吸引三萬名觀眾入場……
這還只是場上本身的數字，為了評估一名選手的「價值」，我們還有五花八門、各式各樣的統計數據，如果將這些數據全部呈現在轉播畫面，可以將整個螢幕塞得滿滿的，看數據就好像股市看盤一般，眼花撩亂。
覺得這些數字和你沒關係？有些球迷可能玩過一種遊戲「夢幻總教練」（Fantasy Baseball），你需要挑選特定球員組成球隊，並依照這些球員在真實世界的表現，決定這支球隊的勝負。有些玩家玩夢幻總教練只是為了選擇自己喜愛的球員，也有些玩家勝負欲很強，在遊戲世界也要殺得你死我活。這時候，數據就是最好的工具了，透過數據，挑球員像在「貨比三家」，從廣闊的選手池中挑選出最合適的人選。即使你不是球員或球團人員，也可以從數據中得到遊戲的樂趣。夢幻總教練還是太遙遠？回歸到看球本身，每個人都有自己支持的選手，而比較哪位選手更優秀（或表現更差？）始終是爭論不休的話題，這時若能用數據佐證，這種茶餘飯後的話題也將變得更加有趣。
是不是覺得數據其實與看球日常並不遙遠呢？以上都是數據和球迷的關係，也是這本書的起點。但關於數據的故事還要再走遠一些，數據不會因為比賽的結束而就此塵封在電腦硬碟裡。還記得十二強臺灣隊奪冠的喜悅嗎？那張讓人印象深刻的「飲料單」……噢不，是情蒐單，其實就是數據應用的最佳範例。這次的奪冠經驗，也讓球迷看見情蒐數據的重要性。
事實上，中華職棒的賽場上各隊都有配置情蒐團隊，甚至是分析師，透過數據分析幫助球員提升訓練和比賽表現；也幫助教練在面對比賽關鍵時刻時，制定陣容、戰術和攻守策略，這方面日本職棒或美國職棒都已行之有年。而在媒體圈，近幾年在臺灣的體育新聞中，許多記者與編輯們也常引用更加進階的數據（OPS＋、ERA＋、FIP等），來解釋選手的能力價值與比賽成績。媒體除了提供資訊，也必須跟著群眾的喜好來調整製播內容，進階數據在媒體內容（特別是傳統媒體）中的出現，也反映著進階數據觀念的不斷革新。
國外職棒聯盟進階數據很容易查詢，打開Baseball Reference、FanGraphs各種數據指標應有盡有，而回到中華職棒的環境，近年來有野球革命彙整並統整每場比賽的進階數據，提供深度的投打熱區、勝率波動等相關指標，時間再往前一點會有CPBL Stats、臺灣棒球資訊網、中華職棒觀眾人數分析等網站會提供整理好的投打進階數據。這些網站有其獨特的發展脈絡，從自主性的數據統計，再逐漸發展為具規模、業界權威的數據中心，在比賽之外，數據的產出、解讀與應用其實像永不停歇的馬達一樣，不斷地運轉著。
知名畫作《清明上河圖》描繪了北宋汴京城的人物群像，這本書的規模雖無法與其比擬，但某種程度來說，我們也在嘗試做類似的事情：描繪一幅以數據為主題的角色群像。架構是圍繞一個循環和三類角色開始的，一個循環指的是「比賽開始——比賽中——比賽結束——賽前準備——比賽開始」，如此往復循環的過程，也是棒球體系最基礎的模式。三類角色則是球迷、球團和媒體，數據是貫穿三者的主角。如果用一句話形容這三類角色的話，球迷是看棒球的人、球團是打棒球的人、媒體則是介紹棒球的人。
這當然是非常簡略的說法，實際上三者是職棒生態圈中缺一不可的存在。球迷討論話題、支持球員而看比賽及周邊媒體作品；球員需要有人付費看他們打球；而媒體則依靠著球員、球賽製造話題來獲取關注與利潤。三者的互動關係是有趣的研究主題，不過本書的主要還是放在三者如何運用數據上。之所以使用比賽的無限循環做為時間軸，是因為數據本身就是依著比賽而「發明」的，三類角色則是穿梭其中、讓比賽變得更加有趣的人物。
希望讀這本書的你想像自己正在觀賞一場棒球比賽、進入「比賽迴圈」，當你看完書，也完整的經歷了比賽與比賽之間的旅程。這趟旅程從比賽的第一顆球開始，以下場比賽的第一顆球做為收尾。
第一章的篇幅裡，我們以「球迷」做為主角。身為球迷，我們在看比賽時一定也被球場和電視轉播上的各種「術語」給迷惑過。從計分板上的R、H、E，再到轉播圖卡的AVG、ERA，這些術語經常出現，可是他們究竟代表什麼？再遠一點推，我們對這些名詞已經司空見慣，可是棒球數據的起點是從何而來？從手寫的球賽記錄到需要運用電腦才能完成的進階數據計算，數據的歷史是如何演變的、如果把數據想成一個大家庭，裡面會有哪些成員？
當然，球迷是愛看熱鬧的，尤其是關鍵時刻的好表現，除了讓球迷情緒沸騰，對球員來說也是值得說嘴一輩子的豐功偉業。而如果這種關鍵一擊可以用數據呈現，是不是更使人眼睛為之一亮呢？數據可以做到的事情不只紀錄，也可以量化這種看似抽象的敘述。例如得點圈打擊、天生的投打剋星，還有默默在場上守下每一顆球的五星級守備。在第一章，讓我們像是看比賽一樣一一盤點這些把球賽故事具象化的數據和他們的前世今生。
比賽結束，第二章把目光放向球團和球員。他們是數據的產生者，也是比賽的主角。前面已經提過球團與數據的關係，包含球團如何利用數據以及科技儀器檢討比賽過程和提升球員能力、球員如何評估自己的數據等，除了他們之外，數據的應用還包含了球探這個特別的部門。這三類角色中，球團端和「比賽迴圈」的關係最為密切，在不斷重複的循環中，幾乎每個階段都需要有球團端做支撐。雖然這個章節的故事往往是商業機密，但野球革命嘗試透過我們的經驗，帶領讀者認識數據是如何被「當事人」所使用的。
當然，有看戲者和做戲者，自然也有戲劇的推廣者，媒體就是這樣的角色。第三章中，我們從棒球媒體的角度出發，但層次不限傳統媒體，而是嘗試以更大的視野，看球迷與數據之間的橋梁，是如何搭上的。
橋梁主要有兩種，一是精心搭建的，包含像野球革命這樣的自媒體，或在業界早有聲名的傳統媒體等，除了將數據觀念普及給觀眾，也設計專題研究和視覺呈現，讓聽眾無需自行整理，只要點開網站或打開電視，就能吸收到最新的資訊；另一種橋梁像是前行的開拓者，搭建了一條可走但路線需自己探索的橋梁。數據網站就是這種橋梁。隨著網路時代的到來，數據的提供不再倚靠官方資料庫，無論國內外，都有越來越多自發整理數據的平臺，提供球迷數據入門的管道。
最後，比賽迴圈的旅程來到了最後一站。新一場比賽即將開始，在資訊爆炸的年代，數據的發展也愈趨極致。但還記得你當初是為什麼開始研究數據的嗎？走到當代，棒球數據已經變成繁複的學科，更有甚者在鮮少觀看比賽的情況下，光靠研究數據就能對棒球員做出長篇大論的分析（或價值估算）。那麼，對於棒球的未來而言，數據的下一步是什麼？我們和數據的距離，應該如何保持？
最後一站，讓我們重新回到球場，或許答案會迎刃而解。這本書的最後，我們除了討論數據的未來展望，也希望讓讀者重新思考棒球比賽的本質，人們因為喜歡看比賽而成為球迷，比賽本身則是人與人的爭鬥，最終的結果只有人能夠控制。人為因素的不可控性，是棒球乃至所有運動賽事最迷人的地方。那數據呢，數據的角色到底是什麼？「人們（包含各類角色）為什麼需要數據？」是我們希望看完這本書的你，能夠反覆咀嚼思考的問題。
現在，比賽馬上要開始了，千萬別錯過嘍！
第一章：球場上的鬥智遊戲：棒球比賽中無所不在的的數據
2024年11月24日，這是所有台灣棒球迷永生難忘的一天，台灣隊在東京巨蛋擊敗了日本隊，以4:0拿下世界棒球十二強賽（Premier 12）的冠軍。這是開放職業球員參與國際賽以來，台灣首次擊敗日本隊，也是台灣首次拿下一級國際賽（世界棒球經典賽、世界棒球十二強賽以及奧運）的冠軍。
這場比賽之所以難得，除了對手是「國際賽之鬼」的日本武士隊，也因為比賽是在東京巨蛋舉行，這座世界上最大的棒球場之一是武士隊的主場，也是他們絕對不想輸球的場館。比賽當天湧入41287名觀眾，歷時2小時57分，台灣打出了一場漂亮的勝仗，野手群敲出11支安打、投手群送出8次三振，完美且徹底地封鎖了日本隊，贏得勝利。
你或許注意到了，在上面那段敘述中，我們使用了許多「數字」。這些數字乍看是瑣碎的資訊，背後卻是解讀一場比賽的重要因素。2小時57分，可以說是一場乾淨、簡潔的比賽，一般而言「一小時三局」可能會是一個重要的指標，低於這個數字，那你看的是一場快節奏的比賽、高於這個數字，則可能代表比賽時間稍長了。因此9局2小時57分，略略低於一小時三局的速度，是相當使人過癮、絕無冷場的比賽節湊。野手群敲出11支安打，代表團隊的打擊表現算是出色，因為中職過去一年每隊平均每場比賽能夠敲出8支安打；投手群送出的8次三振，同樣也高於過去一年每場能送出的6次三振。當然，對戰對手的差異，也會大大影響數據解讀的標準，但從這些簡單的比較，我們就能看出，台灣確實在比賽中發揮得更好、更具優勢。
這就是「數據」，雖然它是如此令人難以察覺，但當你踏進棒球場的那一刻，數據已經無所不在。你還能想到哪些呢？同樣是十二強期間，由於「四爺」陳傑憲驚人的高檔表現，媒體也大幅報導他那高達「六成二五」的打擊率。投手端大放「奕」彩的張奕，整屆賽會自責分率是「完美的零」，同樣引發熱議。打擊率是什麼？自責分率又是什麼？初次看球的你，可能也被密密麻麻的數字搞得暈頭轉向，事實上它們都是評價選手的重要指標，即使有著一定程度的偏差，但若能正確解讀，我們也可以對選手的能力有一個最粗淺的認識。
在第一章，我們就要從數據的根本開始說起。距離奧克蘭運動家的「魔球」傳奇，已經過去20年的時間，現在正在讀這本書的你，可能也早已習慣用數據來評價或分析球員／球隊近況。但你可能也知道，棒球擁有一百多年的歷史，早在十九世紀晚期，美國便出現了最早的職棒球隊，在這麼漫長的時間長河中，數據分析不可能從一開始就佔據重要地位。那麼問題來了，數據怎麼誕生的？從什麼時候開始，運用數據變成一種常態，甚至成為職棒球團的一整個專業的部門，負責為球團提供精密的分析呢？
主審開球的話音剛落，對於數據的認識從進場、坐下那刻，抬頭仰望位於球場中間的計分板起，就已經開始了。在這章裡，我們介紹數據的起源，以及數據誕生之初，哪些數據最早得到人們的青睞？走過一百年的歲月，數據從最早的打擊率、自責分率，再到稍晚出現的OPS、WHIP，以及改變數據發展史的賽博計量學（Sabermetircs），我們觀看數據的角度從最早的比賽層次（Game Level）到打席層次（PA Level），再到微觀的投球層次（Pitch Level），其視角並不只是紀錄內容的差異，而是觀念上的差異。在第一章的篇幅中，我們嘗試拉出這條軸線，簡介數據發展的簡史，以及身為一個球迷，我們可以如何應用這些數據。
棒球比賽的節奏看似緩慢，但投打對決之間的每一個瞬間，其實都是兩方較量的智慧比拼，從球員到教練，你不會看到有任何人大聲叫囂（當然，特殊的情緒沸騰時刻就除外了），這些戰術、暗號和細微的人員調配，都在選手與教練的心中完成。坦白說，這樣的時刻雖然讓人拍案叫絕，但身為球迷，有時卻也霧裏看花，只能「通靈」猜測教練心中的算盤。這時，如果有數據的輔助，我們或許也能大致猜到調度的邏輯。情境分析和投打對決，就是過往長期數據匯聚而成的結晶。媒體上常常聽到的「得點圈之鬼」、「拆彈專家」、「XXX剋星」，都可以在這兩項分析中找到。雖然同樣的數據，在教練眼中的意義不見得與你我相同，但隨著資訊的公開透明，球迷也能從數據中掌握鬥智戲碼的箇中奧妙。
在第一章的尾聲，我們將會介紹守備數據。「守備數據」這四個字聽起來非常簡單好懂，但他卻是棒球場上量化難度最高的項目。守備率或許是一個直觀的公式，將失誤次數／守備次數，越高越好。可是失誤與守備次數這兩件事情，本身都完全是人為定義的統計，只要紀錄的邏輯上有一點點的偏差，就可能造成守備率嚴重失真，再者棒球場上的守備員並非像稻草人那樣傻傻的站著，而是隨著場上不同的情境而靈活移動，因此光是「守備次數」這件事情，就難有明確的定義。這些都加劇了守備數據的計算難度，不過隨著科技的進步以及多年來研究者努力不懈的試錯，我們終於有了一些更為客觀的量化指標，當然以肉眼評估守備動作仍然是重要的技術，但有了數據的輔助，衡量能力這件事情少了許多人為的偏差，也定是更為客觀的。
最後，在進入正式的介紹段落前，我們還有一個觀念想帶給球迷朋友。也就是：認識數據最重要的，是知道數據的定義／公式由來，以及數據的量尺與單位。這兩件事情乍聽基本，但卻是數據蓬勃發展的年代，人們熱衷使用數據、用數據來品評球員甚至球團時，容易忽視的面向。數據的定義以及公式的由來，反應了數據為何而生、設計的邏輯為何，例如整體攻擊指數（OPS）是將上壘率加上長打率，旨在創造一個綜合上壘與長打這兩項不同的能力的數據。OPS的優點是兼容兩者，缺點卻也是絕對的兼容，忽略了上壘與長打對於球隊的貢獻並不相同，因此才有了加權上壘率（Weighted On Base Average，縮寫為wOBA）這種將不同的上壘方式加權計算而成的數據。每一項公式因為設計的初衷，都或多或少有一定程度的缺陷，這是我們在使用時，一定得注意的地方…(未完)
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