![[六分鐘智慧看棒球] Statcast 美國職棒大聯盟常見的 8 種投球進階數據介紹，大谷翔平到底厲害在哪裡？不論是轉速、旋轉效率、球速，球迷觀賽必讀！](http://shop.jingletek.com/cdn/shop/articles/cc56e88f84ac897191a9a400440e8da6_1024x1024.png?v=1622733251)
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Statcast MLB 投球 8 種進階數據整理（中文懶人包），快速解析 baseball savant 的各項科學數據
目錄
- 美國職棒大聯盟 Statcast 系統緣起
- 投球環節 - Pitching
- 速度 Velocity (VELO, mph)
- 旋轉速度- 轉速或稱尾勁 Spin Rate (SR, rpm)
- 投球位移 Pitch Movement (inch)
- 延展距離 Extension (EXT)
- 偷好球 Catcher Framing
- 感知速度 Perceived Velocity (PV, mph)
- 兩好球三振率 Putaway Percentage (％)
- 預期防禦率 Expected ERA (xERA)
美國職棒大聯盟 Statcast 系統緣起
投手投球數據-球速 轉速
捕手阻殺數據-POPTIME
內野手傳接球數據-POPTIME
自從美國職棒大聯盟，棒球最高殿堂 MLB 於 2015 年在全美 30 座球場啟用 Statcast 系統後，球賽開始變得不一樣了。近幾年提起棒球比賽與球員表現時，大家討論的不只是球速，也開始提到轉速、共軌效益、Poptime、擊球仰角等等新一代的科學數據。而在棒球訓練與傷後恢復也加入了更多運動科學數據的協助，因此如何有效評估一個選手的能力已經變得越來越有趣，下面是滿滿乾貨。
Statcast (又譯 Statcast 系統) 是由 MLB 美國職業棒大聯盟透過比賽數據去制定出的一系列指標，作為主播與球評在報導，判定分析球員運動能力的數據。這樣的數據也讓比賽播報上多了更多的趣味性，也讓球迷不再是透過猜測，而是透過科學化數據來討論明星球員的表現。
baseball savant 網站 2021 年曲球投球位移分佈圖
美國職棒在擁有 Statcast 的今天，你可能會聽到主播說〝2018 年 Trevor Bauer 的曲球垂直掉落 64 英吋，比聯盟平均的曲球額外掉落 9.3 英吋，這大約是 17% 以上的幅度〞如此有趣的數據討論，都歸功於聯盟不斷的努力推進。也因此帶動了美國棒球數據的討論熱潮，知名的美國 Fansgraphs 棒球數據論壇每月有超過 379 萬的瀏覽次數，平均每次瀏覽超過 5 分鐘以上的時間。
美國知名數據論壇 Fansgraphs 每月瀏覽人次
MLB Network 記者兼評論員 Tom Verducci，曾說〝Statcast 改變了遊戲規則〞。Statcast 不僅僅使過去比賽中，無法衡量的球員表現，透過數據能讓球迷們感同身受，更為重要的是 MLB 美國職棒大聯盟球隊，將其應用於評估球員、選秀權。
MLB Statcast 數據定義列表
MLB 美國職棒大聯盟針對 Statcast 數據是採用比賽進行的環節來進行分類：投手投球過程、打者攻擊過程、球隊防守過程。以下 STRIKE 團隊將針對 Statcast 數據的三大分類，投球(pitching)、攻擊(offense)、防守(defense)分別進行介紹：
投球環節 - Pitching
投球過程是指投手從準備投球開始，透過捕手指示配球，並投出好球三振對手的比賽環節。因此投手與捕手在投球環節這部分是非常重要的角色。棒球迷都知道一個厲害的投手，有效壓制讓對手得分能力，對於比賽的勝率影響超過 3 成以上，但大家不知道的是一個優秀捕手的配球與偷好球的能力，與投手加乘可以影響比賽勝率超過一半以上。這也是為什麼棒球如此令人著迷的地方。
美國職業棒球聯盟投球環節進階數據大紀錄，STRIKE 團隊也為觀眾朋友整理出來了！！！
以下數據是由 Statacast 系統統計 2015 年至 2021 年 6 月幾項最佳紀錄：
＊以下數據只統計累積超過1000球以上的數據
- 2020 年全年度快速球平均球速最快為 98.6 mph，總投球數累計 1135 球，由 2020年紐約大都會投手 Jacob deGrom 投出。
- 2021 年全年度快速球平均轉速最高為 2851 rpm，總投球數累計 1255 球，由 2021年洛杉磯道奇隊投手 Trevor Bauer 投出
- 2021年累積偷最多分的捕手，由任職於芝加哥白襪隊捕手 Grandal, Yasmani 從 18306 球中偷得共計 84 分
2015年至 2021年6月 快速球平均球速與平均轉速分佈圖
「工商時間」看完上述美國職棒的精彩表現，自己究竟跟這些明星球員差多遠呢？STRIKE 2.0 科學化訓練系統，可以測得球速、轉速與進階數據，也包含捕手所需數據。是您團隊科學化棒球的最佳工具，歡迎逛逛了解，如有任何問題也可以詢問粉絲頁。
以下將簡單介紹 Statcast 投球環節進階數據，也可透過搜尋直接找到有興趣的項目喔。
速度 Velocity (VELO, mph)
根據 MLB 美國大聯盟，速度定義為投擲點到本壘板的最大速度，在 MLB 美國大聯盟使用 Statcast前，MLB 球場皆是使用 PITCHf / x 測量球速。
兩者之間不同是測量位置，進而影響的速度定義，PITCHf / x 測量球飛行至本壘板後 50 英尺，也就是進壘速度。Statcast 則是認為應測量球飛行過程中的最大球速，因此測量投擲時的出手速度(Exit Velocity 簡稱 EV)。
旋轉速度- 轉速或稱尾勁 Spin Rate (SR, rpm)
旋轉速度是球從投手手中投擲時球的轉速，指標單位以每分鐘轉圈數 (RPM) 來衡量，日本棒球則較常以 RPS 每秒鐘轉圈數來表示。其中數值差別為60倍，如果轉速為每分鐘 1800轉 (RPM)的球相當於每秒鐘 30轉 (RPS)。
而轉速會在飛行過程中改變球的運動軌跡，一投手以相同速度投擲，卻會有不同的軌跡，這取決於球的轉速不同。如飛行軌跡向左右方移動的 卡特球、滑球與伸卡球等等。另外像是掉落幅度更大的曲球都是來自於轉速造成的影響。
多數人直覺認為，轉速越高對投球來說越好，但其實根據 MLB 美國職棒聯盟數據統計發現，一個旋轉速度很低的快速球，會比原本預期的落點下降更多，反而使打者措手不及，難以命中打擊。
而旋轉速度對於不同球種，有著不同作用。以曲球來說，轉速對曲球作用跟上述的快速球完全相反。
大家所認知是快速球高轉速，具有更高的上升動力能有效的對抗重力，使球保持飛行不下沉。但投擲曲球時則相反，較低的轉速下曲球才會減少下沉幅度，然而太快下沉的曲球會可能產生暴投或壞球的情形。
有效旋轉 Active Spin (%)
有助於球體運動產生位移的旋轉，依據球運動方向來簡單說明。
如下圖，分別是由上旋轉速(top spin) 影響球體上升或下降，而側旋轉速(side spin) 則是能促使球體產生左右偏移，在常見的科學棒球訓練工具中 STRIKE 及 Rapsodo 則使用旋轉效率 (Spin Efficiency)一詞。
另外螺旋轉速則是球體的旋轉方向類似美式足球與橄欖球投擲時，那種子彈螺旋的旋轉方式。而在棒球上只具有螺旋轉速的球種，則稱之為叫螺旋球。此種球種擅長的投手較少，大多是來自於投擲滑球時有效旋轉 (Active Spin) 低落造成的。
另外值得一提的是，台灣黑豹旗史上曾出現過一個被美國職棒媒體報導的”子彈魔球”，來自台南高工棒球隊的王柏淮投手，投出螺旋球那樣旋轉的直球，因為不具備上旋轉速，所以掉落幅度相當大。
有效旋轉，此指標高低不能直接說明投者表現的好壞，但有趣的是能用於解釋不同的球種，像下圖為 MLB 美國職棒大聯盟 baseball savant 資料庫，收集投手的投球紀錄所呈現的有效旋轉相對球速分布圖，能明顯看到不同球種，分布於不同區間中。
轉速怎麼影響球移動-球體運動產生位移解構圖
球種有效旋轉(Active Spin)、球速與球種分布圖
透過上圖可以知道，有效旋轉(Active Spin) 低於60%的球種主要為滑球、小部分直球與曲球。這主要來自於滑球的投球方式較容易造成有效旋轉低落，但滑球主要是透過大量下移與側移來解決打者，因此有效旋轉較不影響滑球在比賽中使用的效果。而快速球與快速變化球的球種則相當重視有效旋轉，大多都有超過80%的有效旋轉。
我們雖然只是業餘打棒球，但要如何知道自己的有效旋轉(Active Spin)是多少呢？STRIKE 2.0 在新一代的版本上加入了旋轉效率 (Spin Efficiency)，可以輕鬆獲得你的 Active Spin。有了這個數據，相信你在看球時會更有感覺。
投球位移 Pitch Movement (inch)
投球位移 (Pitch Movement) 主要是投手投出球之後產生的偏移量，統稱叫做投球位移。
對美國職棒大聯盟來說，這個指標是一個相對值，需要比較對象作為基準，不同的基準，討論的重點也有所不同。下面依據國外常見的討論重點進行分類，來簡單解讀 MLB 美國大聯盟常出現三種圖表，分別在說明什麼吧！
- 比較投手之間差異：
MLB 美國大聯盟對投球位移的定義，投擲球落點是相對整體投球平均值的位移，以投手統計資料平均值作為基準點，依據偏移方向可分為水平位移(horizontal movement)、垂直位移(vertical movement)，皆以英吋為單位。
白話文來說，就是把全聯盟的選手平均拿來當中間點。而其他球則跟中間點的數字相減，只取變化量繪製成圖表。如此一來就可以很快地去知道聯盟投手彼此的狀況，相當有利於科學研究。但對於我們球迷來說就異常難懂了。
舉例來說：
全聯盟的快速球，平均比出手點下降了 6 公分，向右方移動了 3 公分。
而今天A選手投出一顆，下降 10 公分，向右 7 公分的快速球。
則會在圖表上標記在垂直方向 - 4 公分與向右 4 公分的位置上。
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比較球轉速之間差異：
由於當球開始離開投手手指尖之後，一直到捕手手套之前。全部飛行過程都會受到重力影響，因此此指標的主要目的是討論球飛行過程中除了重力影響之外的移動趨勢。每一次投球都會受重力影響，但為什麼每次投球球落點皆有不同呢？主要是來自球速、轉速與旋轉方向有很大的不一樣。
因此本指標是以無轉速作為基準，只考慮投球速度受重力而產生的落點，相對於真實投擲落點的數據位移，常見的測量工具 STRIKE 及 Rapsodo 皆是以此方式來計算〝投球位移〞，用語上則使用 Pitch break 一詞。
上圖為大谷翔平2007至2021年比賽平均投球位移，從圖上可以知道大谷翔平的四縫線快速球與卡特球，是高於基準點，因此可以產生有效的上升位移。而曲球則是產生相當大的下降與側向位移。
因此由數據可知道打者在面對大谷翔平時，由於各種球種之間差異較大較難預測，容易產生揮空打擊。
為了方便各位觀眾容易了解大谷翔平投球的厲害之處，小編特地使用 STRIKE 2.0 智慧棒球去投擲幾種不同的變化球種。
其中的位移量 pitch break 功能就是使用 0 轉速的球作為比較標準，來標示球種之間的位移量。但悲慘的是就像下圖顯示一樣，業餘球“迷”的變化球，就每顆都像是快速球一般犀利啊，完全沒有差異，全部糊在一坨。也難怪經常被轟出去，ERA也相當的慘呢！
大谷翔平投球球種分布圖與小編使用 STRIKE 2.0 顯示四縫線快速球與快速指叉球之間的投球位移圖
- 更貼近觀賽體驗：
投球位移球種分類圖
過往大家看球時都是從轉播視角去看比賽，並透過畫面判斷投手投的球種，因此此數據相對上述兩種方式可以給予更貼近觀賽角度的數據解讀。此指標是以投手投擲時放球位置作為基準，能清楚說明球飛行時起點至終點，在同一平面上的位移。此指標對於不同球種分析上更為精確，也能進一步比較投手在投同一種球種時，投手特點及優勢。
大家可能會好奇產生不同〝投球位移〞原因到底是什麼？又該如何提升投球表現？目前美國有許多間，使用科學數據的棒球訓練中心，會針對〝投球位移〞進行訓練解讀，說明投擲時握球的方式、手指出力的方向，會產生不同的有效旋轉(active spin)、球速(velocity)，進而影響〝投球位移〞。
如果使用投球位移這項數據，主要是要比較許多選手之間的狀況，則第一種分類方式較為合適。而如果是作為投手訓練與研發個人專屬球種絕招，則第二種分類與第三種分類方式會有比較好的幫助。
對於投球位移如何幫助投球訓練：請參考
延展距離 Extension (EXT)
Statcast進階數據延伸距離示意圖
延展距離是投手進行投擲動作中，球投出的位置（手延伸的最遠位置）至投手板的直線距離，如下示意圖所標示，此數值目的是將投手的投擲點至本壘板的距離被精準量化。
一般來說根據規定，投手必須站在距離本壘距離 18.44 公尺的投手板上，開始投球動作，慮投球時投手的延展動作手，手臂伸展跟跨步動作，原本規定 18.44 公尺並不是球投出位置的到本壘距離的精準距離。
事實上對於投手來說，足夠長的延展距離是很大的優勢，有效縮短了投手自己與對方打者之間的距離。一位有高延展距離的投手，可以讓原本 93 英里/小時的速球看起來像 96 英里/小時的速球，這也是影響打者感知速度Perceived Velocity (PV) 的重要關鍵。
通常高個子的投手往往有更長的延伸距離，因為他們在投擲時有更大跨度。
偷好球 Catcher Framing
剛剛一系列都是針對投手表現得衡量指標，接下來這個〝偷好球〞(Catcher Framing) 是一個針對捕手的數據，捕手接球時，透過轉動手腕轉動加上手套遮蓋，製造主審視覺盲點，巧妙的誤導主審，讓原本可落在好球帶邊緣或外緣的球，被判為好球。
要從拿裡偷偷呢？用圖示來簡單說明，好球帶邊緣，含蓋範圍是好球帶內外分別各一顆球的距離，英文為shadow zone，為了方便理解小編就叫它灰色地帶。
Statcast棒球進階數據偷好球範圍說明
大家可不要小看這〝偷好球〞的能力，在美國設有專門的補手學校 The Catching Academy，將此指標作為捕手評量的重點，那〝偷好球〞怎麼用數據來討論呢？根據 MLB 美國職棒大聯盟，savant 數據庫，可以分為三種數據，好球率(strike rate)、好球的附加得分(runs from extra strikes)、灰色地帶(shadow zone)來評估捕手的具體表現:
- a. 好球率(strike rate)：落在灰色地帶的球有多少機率，能成功偷成好球。
- b. 好球的附加得分(runs from extra strikes)：此指標是在體現偷好球對比賽的附加價值，將偷好球，轉換成可估量的分數。
- c. 灰色地帶(shadow zone)：將灰色地帶劃分成 11 區至 19 區，從這八個區偷球成功的機率，可以評估捕手擅長在那個落點區域中偷好球。
感知速度 Perceived Velocity (PV, mph)
感知速度顧名就是，打者視覺感受到的球速，如果投手能透過投擲時的延展距離，促使感知速度更高，就能以此震撼打者。
感知速度(Perceived Velocity)跟上面講的延展距離(extension)是相對的關係，因此 MLB 美國職棒大聯盟指標定義，是依據投手延展距離(extension)平均值進行計算，高於平均值就代表，投手能投出遠比實際速度上更加快速的感知速度。
兩好球三振率 Putaway Percentage (％)
在打者兩次好球後，導致三振出局的機率，這是一個很有趣的指標，作為衡量投手表現的重要指標，可以用來觀察投手用何種方式來終結打者，是否奏效？
以 2018 年滑球數據舉例，Ryan Pressly 兩好球三振率是第一名，高達 38.8%。
預期防禦率 Expected ERA (xERA)
算是 ERA 的進化版，主要一樣屏除掉不可控因素，僅以三振、保送、觸身球等投手可控制的因素進行計算，並再加入擊球品質等相關指標（如初速、仰角）。xERA 並非必要數據，但可與傳統 ERA 進行對照，如果一位投手的 ERA 很低、但 xERA 很高，那就可能必須好好重新評價這位投手的壓制力了。
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