在下次比賽之前

讀懂數據關注科技 看好致勝篇 尋致勝秘笈創寬廣賽局

《魔球》掀起棒球界數據分析的熱潮，讓棒球統計學逐漸成為運動科學的重要一環。隨著科技的發展，數據分析不僅為球隊找出勝利方程式，更為球迷提供了全新的觀賽體驗。

文▓湯欣曄　圖▓台灣棒壘球科學研究會

《魔球》一書掀起了棒球界對數據的熱烈討論，並透過同名電影裡振奮人心的劇情和明星演員的加持，將棒球統計學（Sabermetrics）推廣至大眾。棒球統計學是現今運動科學的一環，在美國職棒大聯盟（MLB）已經盛行超過40 年，其對數據的解讀不斷演進， 不僅是MLB 官網，FanGraphs Baseball 和Baseball Reference等代表網站皆提供豐富數據，持續影響球隊戰術、人事調度，也成為球迷間津津樂道的話題。數據與科技的緊密結合，正推動全球運動產業邁入嶄新紀元。

根據市調公司SkyQuest 的預測，全球運動科技市場規模，包括棒球在內，2024 至2031 年期間複合成長率為20.1％，2031 年預估將達到794億3,000 萬美元。這波成長趨勢主要來自於體育產業對運動科技的廣泛應用，從穿戴式裝置、數據分析、虛擬實境到AI 技術，科技正全面提升運動員的訓練成效和精進表現，並為運動愛好者帶來更豐富的體驗。

在同一份市調報告中指出，即時資料分析需求的持續攀升，是驅動體育運動市場擴張的主要動力之一。資料分析技術的革新，深刻影響了教練、運動員和球隊管理階層對運動員表現、傷病預防及賽事規劃的觀點。

數據驅動棒球革新 分析人才燃燒棒球魂

在臺灣，棒球統計學與運動科學的應用可追溯至2003 年亞錦賽，當時已有學者與從業人員嘗試運用數據分析。然而，直到近十年，數據與科技才真正融入比賽與訓練，成為臺灣棒球產業的趨勢。棒球統計學逐漸從學術討論轉化為實務應用，相關運動數據公司應運而生，透過程式開發與影片分析，補足職棒較少揭露的數據，並進一步與職業球團合作。近期正在舉辦的「2024 台灣棒球數據分析競賽」，就是冀能搭建理論與實務、人才與球團之間的橋梁。

這項活動總共歷時半年，從組隊報名、題目確認、初賽簡報到決賽口頭發表，提供了一個讓棒球愛好者投入數據分析的絕佳平臺。參賽者不僅能展現對職業棒球的深刻洞察，更有機會被職業球團相中。這種競賽模式在日本早已行之有年，如今在臺灣也逐漸受到重視。數據競賽提供參考題目，分為「球員能力與表現分析」、「比賽數據分析與情蒐報告」、「職棒球隊陣容安排與經營管理」，以及「棒球數據預測模型與資料視覺化」等方向，參賽者的「守備範圍」則包括但不限於MLB、日職、韓職、中華職棒、業餘和學生棒球等。

透過競賽，參賽者之間能交流經驗，優勝者更將有機會進入棒球專業數據公司實習，也可能在未來進一步為職業球隊服務。藉此競賽發掘數據和展現應用成果，亦是臺灣逐漸能跟上國際比賽趨勢的方式。

▲「2024 台灣棒球數據分析競賽」，冀能搭建理論與實務、人才與球團之間的橋梁。

數據翻轉賽局 球迷看球新視角

球迷不再滿足於表面觀賽體驗，而是希望透過數據深入了解選手實力。以《魔球》中最具指標性的「上壘率」（OBP）可知，上壘是得分關鍵，無論用何種方式上壘，目的是快速累積得分。如今，更多進階數據讓我們能更全面評估球員價值。台灣棒壘球科學研究會秘書長陳書瑋介紹了幾項指標，幫助球迷了解入門數據與觀賽。隨著數據分析的深入，衍生出愈來愈多專有名詞，顯示這個領域的學問博大精深。分析方法和目標的不同，也造就了數據的多樣性。此外，數據分析不僅僅是事後的統計，更反過來影響球員的打擊方式。例如，「飛球革命」就是球隊透過數據分析，發現將球打高打遠能帶來更好的長期成績，因此鼓勵球員調整打擊策略。這個趨勢不僅在MLB 盛行，也逐漸影響了中華職棒。

進階數據受到重視，棒球轉播已能呈現精細的球路資訊，如電子好球帶。透過畫面，觀眾能清晰地看到球的進壘位置、轉速和轉軸等詳細數據。這不僅滿足了觀眾的好奇心，更成為判決佐證與賽事數據庫。國外球團早已將完善的數據分析融入球隊營運，透過不斷發展創新數據，以較低成本發掘潛力新秀，謀求更有利的調度與交易。相較之下，中華職棒因球隊數較少，目前仍聚焦於資料庫建立與個別數據比較，以支援戰術情蒐。

▲2023年亞錦賽大巨蛋情蒐，拍攝比賽進行情況。

科技解析球賽細節 國家隊備戰更精準

高速攝影機、Trackman（利用都卜勒雷達彈道分析系統追蹤）與鷹眼（Hawk-eye）等先進儀器的發展，讓數據的精確度與全面性大幅提升，在紀錄上也更細節和具體。Trackman主要用於分析球速等投球參數，而近2 年剛引進MLB 的鷹眼，能更全面追蹤場上所有動態，特別是選手的位置，使得防守方能獲得更多進階數據。目前臺灣已引進Trackman，但因成本昂貴，所以多是結合本土的高速攝影機，以更經濟的方式進行數據追蹤。

眼見國外棒球先進儀器能為比賽增添助益，國內相關技術的研發亦正持續發展中，尤以在影像追蹤上，利用AI 模型主動判別局數、好壞球和球種，尚能精準記錄進壘點和剪取精華片段，再結合情蒐軟體，這種方法能夠大幅節省時間，並達成最大效益。

談及目前臺灣國家隊的情蒐模式，陳書瑋表示仍以任務編組為主：總教練提出需求後，由召集人結合教練組、資訊組、影片組的成員組成，並由數位副召集人分工進行。因應2024 年世界棒球12 強賽即將到來，台灣棒壘球科學研究會成員陸續加入情蒐，科技應用勢在必行。然而，陳書瑋也提到，尋找對手資料仍有挑戰。特別是中南美洲、3A 和2A 等小聯盟選手，情蒐小組需先釐清60 至80 個陌生選手的身分，把握集訓或比賽時機，派員觀看錄影，或是賽程緊迫時拍攝預賽表現，以掌握對手球路與打擊姿勢等訊息。

對於臺灣較熟悉的對手，通常能找到轉播管道。累積足夠的影片資料後，情蒐小組便能建立完善的數據資料庫，為教練團與選手提供詳盡的對手資訊，協助他們做出更精準的判斷和決策。陳書瑋強調，「場上選手必須清楚自己的強項和弱點，並思考如何應對和進攻。我們的任務是幫助國家隊快速掌握對手資訊，提供最完整的數據，這才是數據分析的真正目的。」

展望未來，陳書瑋對數據分析在棒球比賽中的角色抱持樂觀態度。他認為，從球迷的角度來看，更豐富的數據能讓他們更深入，也更客觀了解選手表現，提升觀賽樂趣；對球隊而言，數據能幫助球隊更透澈地分析比賽，找出提升勝率的關鍵。

因此，數據分析現已改變棒球運動的面貌。不僅球隊在比賽策略與經營上更加精準，科技輔助和科學化也深入到球員的日常訓練中。數據分析專才和科技團隊的積極投入，為棒球運動注入了創新活力，期能找出致勝先機，為國球的發展找到新的突破口。 閱讀完整內容