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【大聯盟小百科】出局製造值(Outs Above Average, OAA) - FOX體育台

防守能力一向是棒球運動最難被有效量化的項目。

大家都知道「守備率」(Fielding Percentage)、「失誤」(Error)的參考價值皆不高,因為它們摻雜了非常多記錄員的主觀評判因素,且無法反映選手的防守範圍(防守範圍小的球員反而失誤率較低)。

魔球革命之後,許多數據專家、資訊網站相繼開發出各式進階守備數據,但每個數據都各有其瑕疵、弱點,而且公式大多十分複雜、概念艱澀,因此實在難以找到一個容易普及的客觀防守數據。

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Statcast發明啟用後,由於能有效追蹤球員在場上的移動,並進行量化,所以提供數據專家更多材料來設計出改良的防守數據。

在此背景下,概念淺顯易懂的「出局製造值」(Outs Above Average, OAA)誕生了。OAA有區分「外野OAA」和「內野OAA」。

外野OAA能顯示,一名外野手比一般平均的外野手多接殺幾球。不只考量到外野手完成和沒完成多少接殺,也考量到每個接殺事件的難度。

外野OAA的基礎是「接殺形成率」(catch probability)。接殺形成率的計算方式是,依據長時間的數據累積,蒐集每個飛球,外野手從起點到落點的距離、跑動時間、還有球飛的方向,去算出每種飛球的平均接殺率是多少。

舉例來說,如果外野手甲先生他接到了一顆接殺形成率只有25%的飛球,他就能獲得0.75的OAA,如果他沒接到那顆接殺形成率25%的飛球,那他就要被扣掉0.25的OAA。等於是,在有被接殺可能的飛球中,甲先生完成接殺的話,OAA就會增加,沒接殺的話,OAA就會減少。最後在多個飛球事件後,統計出外野手甲先生的外野OAA值。

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給各位一個脈絡,2019年外野OAA最高的球員是國民的Victor Robles,達到+23,而最差的則是雙城隊的Eddie Rosario,數字為−17。

至於內野OAA的運算,則考量到以下四個因素:

  • 野手到攔截球所需移動的距離
  • 野手移動到攔截點所需的時間
  • 野手攔截點跟跑者目標壘包之間的距離
  • 如果是封殺狀態,還會考慮到跑者的平均跑壘極速,校正守備事件的難度

用OAA作為評量內野防守的數據有一個好處,就是可以把守備佈陣和選手特殊站位等因素考量進去。無論選手是否站在傳統的站位,Statcast都能有效追蹤,記錄下野手花多少時間移動到攔截點。也因為如此,OAA除了可以依選手「傳統的守備位置身份」做數據分類,也能依照選手「實際的站位」去做防守評價。

舉例來說,2019年,Nolan Arenado全年的守備身份都是三壘手,而他以三壘手這個身份的內野OAA數值為+17。然而,這不代表他2019年全都待在傳統的三壘站位,進行防守。由於守備佈陣的關係,Arenado +17的OAA當中,有+14是在三壘手的站位獲得,而另外+3則是在游擊區的站位獲得。

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2019年內野OAA最高的野手是Javier Baez,數值達到+19,其中有+17是他在游擊區防守時爭取到的,而另外的+2則是在二壘防區獲得。至於內野OAA最差者,則是Vladimir Guerrero Jr.,低到只有−16。

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(撰文:李秉昇)

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