玩轉大數據 球場新科技

記者 高睿鴻、謝一謙、邱靖傑、王佐宏／採訪報導

從工業革命到本世紀的網際網路、智慧手機，用突飛猛進形容人類文明及科技水平，可能還稍嫌謙遜。「大數據」、「科技化」這些時髦的詞彙更是緊接在後，迫不及待地接掌近代歷史的主流地位。

科技對人們的影響力隨處可見，先由科技器材蒐集或編排海量資料、再透過分析得出足以改變行為模式的結論，像這樣的畫面正在世界各個角落上演。而這股科技熱潮也沒放過運動領域。拜精密的技術工具所賜，如今運動員在賽場上的一舉一動，都早已能成為一筆又一筆有價值的資訊。

舉棒球場為例，最著名的例子莫過於美國職棒大聯盟（MLB）在2015年時，正式對外界公開由一部名為「Statcast」的「球場動態追蹤系統」採集的進階數據。不僅於當時震撼球界，更大幅改變往後球迷及評論員評價選手的方式和觀點。

Statcast提供的數據琳瑯滿目，其中獲得最多關注焦點的包括投手球路轉速、打者擊球噴發速度、防守者移動範圍、擊球仰角等等。不過，一次拿到如此豐富得的資訊，如何整理、分析、利用都是大難題。大聯盟各球團近年也爭相砸下重金，聘用專業人才解析這些資料，試圖從中獲取競爭優勢，讓球隊成為常勝軍。

在各方努力下，這些資訊逐漸已被整理得越來越有脈絡。例如大聯盟官網可以查到用擊球仰角、噴發速度推算出的成績期望值，藉此評估各選手的真實貢獻。事實上，臺灣也有引進型態類似的機具，名為「Trackman」，中華職棒的富邦悍將球團便是使用者之一。

曾擔任臺灣棒球數據協會（SABR）演講者的王大洋表示，國立臺灣體育大學（以下簡稱臺體大）有和私立逢甲大學合作，在臺體大棒球場上加裝「Trackman」，主要用途是追蹤球路轉速、進壘點、球速、辨識好壞球等。而臺體大球場的Trackman系統，也是全臺最先被引進的相關機具。

 

科技為球場內外帶來客觀

即使Statcast或Trackman這種球場動態追蹤系統越來越普及，能蒐羅的資訊也很多，但對我國球界能否帶來實際好處？資料價值又會如何作用？《運動視界》網站專欄作家張尤金說，「把這種系統引進國內實有必要。大數據讓球員能從資訊面獲得提升績效的方法，也可增加比賽資訊的豐富性與討論熱度，且有助於蒐集國際比賽情資。」

他接著補充，這些資料也能讓職棒球團的經營階層，做為分析球隊勝敗的決定因素，進而成為交易補強的參考。

關於資料的客觀助益，《Yahoo運動》的專欄寫手陳冠廷則說：「科技最主要的功勞，是可以幫球界創造一個客觀精準的評量系統。能幫球隊節省很多人力觀察的成本，也可避免球探一年只能看某些選手打幾場比賽，導致因樣本數小而錯估球員能力的風險。」

就讀臺灣大學機械系的許棕垣更直率地指出，能有越多像這樣的客觀數據提供參考，越可以縮減「印象派」看球的機會。「很多人評估球員的球技，都還是用『我覺得怎樣』在討論，可能某位選手打擊很棒，就會連帶認為他的守備也不錯。但如果能有數據參考、多提供一項線索，就不用都只憑印象評價球員」。

此外，王大洋也提出其他層面的見解，他認為，動態追蹤系統可以讓運動員能用不同於傳統的訓練方式提升球技。舉例來說，美國職棒的資深二壘手莫菲（Daniel Murphy），生涯前期以高打擊率、低長打率的型態為主；但自2015年下半季，莫菲決定依循數據資料，校正揮棒軌跡、提升擊球仰角，試圖讓打出去的球更有長打威脅性。

結果，莫非近三年的長打產能果真爆發，平均每發全壘打的間隔時間從14.6場銳減到6.3場，長打率也從0.424暴增到0.542。在此之前，他的攻擊數據只略優於聯盟平均8%、在這之後卻上升到37%，改變幅度可謂一鳴驚人。

臺體大學生鍾承良也說：「像這種動態追蹤系統提供的資料，許多球隊可能會在休賽季拿出來重新檢視、甚至做出評估總結報告。並且會從數據中挖掘出，球員哪些部分可能還有精進空間、要做什麼調整。目的無非就是為了增加贏球機率。」許棕垣則表示，若他能接近使用類似的科技，他最希望拿這些資料研究數據與球員傷勢的關係，例如試著幫選手找出可能降低受傷機率的打球模式。

 

國內運動景氣始終低迷不振

雖然有關Statcast的知識在美國職棒圈已經相當普及、日本職棒的Trackman也有辦法提供豐富資料，但在臺灣，此類系統目前仍難以獲得重視或廣泛採用，「錢」仍是最根源的問題。

陳冠廷則說，「畢竟中華職棒只有四隊，SBL（臺灣籃球聯賽）甚至是一個半職業聯盟，所以我覺得在缺乏市場的情況下，我們很難讓企業找到誘因投資、引進這些新科技。」

他也認為，臺灣的職業運動還不是一個很賺錢的行業，必須先想其他方法調高營收、改善球迷在參與比賽時的體驗，等球隊賺錢才會有閒置資金升級技術或資訊。

許棕垣表示，臺灣推廣此類系統的最大阻礙，無疑是球團本身就已經沒有賺錢，自然更不會花成本經營這塊。不如先努力推廣這項運動、拉攏更多球迷入場比較實際。

針對國內運動景氣始終低迷不振，王大洋更詳細的指出，「以中華職棒來講，一個很嚴重的問題是我們只有四隊、僅有六個對戰組合，打者投手之間都很熟悉，是不是真的還需要這些數據資訊？而且球員的流動性也很低（大部分選手皆長期受雇於同一隊），自然更不會有開發更多分析資料的需求。」

人才不足也是一大難題

然而，發展這項技術，不僅購買機具設備需要成本，培養相關人才、找來充足的運作人力又是一筆開銷，且臺灣目前還沒有專門學術單位，因此在訓練上有著斷層。此外，中華職棒早期的數據資料、比賽畫面多半已流失而無法回溯，重新建立起樣本數夠廣的資料庫也並非一蹴可及。張尤金表示，要搭上這股潮流，硬體配套措施、人力問題、資料庫的建立都應同步到位。

除了資源問題，解析資料、以及能和運動員建立溝通的人才也待培養。陳冠廷提到，臺灣跟美國不一樣，體育在我國不算專門的學術領域。沒有人研究這些資訊該怎麼正確使用，也缺乏溝通人才，扮演科技資料與職業運動員之間的對話橋樑。

「我覺得未來球界應該試著去培養一群有能力解讀這些資訊的人，然後他們必須具備良好的溝通能力，這樣才能達成讓資訊與運動員之間接軌的效果。」陳冠廷指出，精密科技及大數據資料的確能帶來很多肉體無法辦到的優勢，但在獲得甜美的成果前，得先具備充足的客觀條件、以及完善的前置作業才行。