數據何其多，但到底要怎麼看，又代表什麼意義，在前已有講述FanGraphs等資料庫，而本文主要針對大聯盟官方的Baseball Savant (點開就可進入)怎麼進入Baseball Savant 除了前面的連結，最簡單的便是在網頁上搜尋，建議要把Baseball Savant全部打出來，否則你只會看到Savant一詞的劍橋詞典；若是有下載大聯盟APP At Bat 的讀者，今年改版後可以直接在側邊資訊欄看到Savant。而進入之後，主頁會是許多文章，點選右上搜尋欄就可以進入球員頁面；後面的主頁一詞則是指稱球員主頁。又除了球員個人簡單資料外，只要出賽場次夠多，一定會看到百分量表，
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紅色的代表球員這項數據表現高於聯盟平均，高於平均越多顏色也會越深，白色則是聯盟平均左右，至於藍色則是低於平均的意思，顏色越深越糟糕，所以如果看到一片通紅，那這名球員應該是蠻優秀的，不過內部還包含很多項目，不能一概而論，以下本文將以打、投、守的順序大致解析重要數據背後的意涵與定位。
Savant的意義Savant一詞意為專家，而Baseball Savant相較於前面其他網站，也提供了更為深入更為精細的數據，尤其是球速轉速等觀測數據，以下本文將以整體頁面功能，以及打、投、守的順序逐一介紹。功能概論先看到Savant字樣下面那一排，手機用戶則會是旁邊的資訊欄，他們是除了介紹球員的主頁面外的功能列表，像是Gamefeed& Scoreboard& Propoble Pitcher都是賽事資訊，其中會比APP融入更多進階數據像是下面會介紹的初速與xBA等；至於illustrator&Visuals則是將下列許多數據的原始分布與統計用圖像方式呈現，前者是個別球員，後者則較多整體統計；Search則是提供相較於主頁面，更為精細的球員分析，你可以設定任何想要的日期、對手慣用手跟球種；Statistics就是主頁；Leaderboard就是提供明確的排名。再往下，在球員標準基本資料下會看到另一排功能欄，其中STATCAST是主頁，底下介紹以此為主；STANDARD則是類似BR的頁面，值得一提的是最下面還會附上該名球員的動態，包含被交易、升降大小聯盟與傷病情形；SPLIT則是區別該球員在對應不同慣用手不同時間不同壓力的投打表現，不過僅限於傳統數據，要更精細的需要去上面的SEARCH；至於Game Log則是可以讓你知道該名球員各個投打對決具體情狀，點開該頁面的Statcast，
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還可以看到擊球初速、仰角、投手球速與實戰影片！當然本文重點不僅是片面的陳述介紹，打擊擊球品質
選取一位打者，點選「Batting」就可以看到上表，亦即這名球員的擊球觀測數據，首先來看到擊球初速Exit Velocity（下稱EV）、最大EV、擊球仰角 Launch Angle等數據，這些透過Statcast系統觀測出來的數據，其核心理念便是挑戰「安打」比「出局」打更好的既成觀念，相信各位都有在比賽中看過強勁擊球進手套、鳥飛變成二壘安的畫面，故可知安打不等於優秀擊球，因此有了平均擊球初速這項指標，至於最大擊球初速主要是拿來看打者本身的Power。另外系統也定義超過95英哩的擊球是強勁擊球 Hard Hit%，避免打者力量過大或樣本誤差，進一步讓球迷能知曉到底有多少擊球是好的。然而光是擊球初速還不夠，滾地球、沖天炮也可以很快，但他們比起平飛球相對容易守備，因此這時就要使用擊球仰角篩選了，而Sweet Spot%便是類似強勁擊球的概念，找出落在容易形成安打的8～32度的擊球。又進一步將初速跟仰角兩個概念加起來的便是Barrel%，定義是初速超過98英哩的擊球，仰角介於26-30度者，隨著初速提高，仰角範圍也會拉高，而符合者有非常高的機會形成長打；從至少26度的仰角來看，背後也存在「長打比短程安打」有價值的現代概念。最終再以WOBA為基礎，將數值改為用以上仰角與初速去換算的預測結果，將使我們得到xWOBA，
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x是Expected也就是預期的意思，可作為對打者未來表現的評估，也可將之與WOBA比較，如果WOBA高於xWOBA，可能之後成績就要下降，反之亦然，在其欄位附近的xSLG跟xBA也是用現代測量結果套入傳統衡量公式的產物。至於Sprint Speed則是計算跑者的腳程，Leaderboard那邊有詳細排名，可以對照一下，會發現一些你以為很慢的其實很快；印象中很快的其實超慢；不過速度快不等於守備好，速度慢也不等於守備爛，像看Nolan Arenado跑步就很痛苦，可是看他防守很舒服。
▲ Statcast Sprint Speed Leaderboard 順便讓大家看看排名表長什麼樣再往下滑，可以看到打者的擊球分布，讓你知道打者是拉打型還是推打為主，是滾地球打者還是飛球型打者，這邊FanGraphs上也有，不多贅述，值得注意的是網站會告訴你這名球員打得跟誰很類似，提供比較。
又以下有一塊是所謂的Run Value，這是一個累積性數據，標誌著該名打者面對到不同球種，對球隊得分期望值是增加還是減少。簡單來說以打者而言，數字越大，顏色越紅表示該名打者面對該球種表現越好。底下的Swing/ Take則是剖析打者在不同位置的表現，而位置的定義則是根據Statcast系統定義的由內到外分別是Heart、Shadow、Chase跟Waste，如果一個打者揮了很多Waste的球，便可以知道他的選球問題不小，可說進一步將選球區分。不過選球的部分還是交給下面的本壘板紀律比較好本壘板紀律相信這幾年看球的球迷，一定聽我一種說法：三振多不代表選球好。原因很簡單，因為選球看的是打者會不會分辨好壞球，然而揮空除了選球外，與打者的球棒控制力更有關係，因此本壘板紀律數據會區別打者對於好球（Zone）與壞球（Chase）的揮棒比例、擊中球比例，以下舉例 : Z-Contact% Chase% C- Contact% 揮空率 三振率 球員一 93 30.7 70 14.5 13.3 球員二 68.6 18.9 35.3 38.8 34.6 以上表格為2021的統計數據，第一位打者的被三振率排名聯盟前5%少，第二位打者三振率是全聯盟最慘，然而第一位打者其實Chase%追打壞球的比率比第二位高出不少，可發現後者真正的問題，其實是打不到球，連Z-Contact% 好球帶擊球率都低於平均，但其實他選球是比前者還好，因此得證光用三振看選球並不精確。另外兩位都是洋基球員，前者是Isiah Kiner-Falefa，後者是Joey Gallo，誰是比較優秀的打者不言自明。投手進入投手的部分，其實頁面跟打者很像，一開始你也會看到那些擊球數據，當然以投手來說是被擊球數據，打者沒有的xERA，其實也是用被xWOBA轉換而來的。接著繼續往下，可以看到這位投手的球種與投球熱區，下面則有各球路進一步的介紹，包含與逐年球種使用率的折線圖，讓你知道該投手是否有經歷巨大調整，像是Chris Martin年年都不一樣：
而下方則是表格，包含其使用率、球速，欄位後方還有揮空率、xWOBA跟轉速 Spin Rate。會提這幾項是因為其用處較多，尤其是揮空率，相信各位有聽過BABIP的概念，簡單來說就是只要碰進場內，就有一定可能形成安打，這也是為何現代棒球追求三振與揮空，就是因為這是最安全最有效率解決打者的方式；當然，不是每個球員都有這種能力，這時可以搭配底下的擊球分布，如果一位投手沒辦法取得三振，但還是擁有極高的滾地球率，那相信這位投手不會太差。然而需要注意的是，擊球數據在前面讓我們知曉打者的實力，但問題是對衡量一位投手來說，這反而是一種干擾，因為同樣一球面對到Mike Trout跟面對到Tim Locastro可能結果完全不一樣，更別提xWOBA還算入了打者跑速（Sprint Speed），應該沒有人認為，投手好壞會與打者是陳晨威還是Albert Pujols有關吧！位移因此底下我們將抽離打者影響，藉由位移與旋轉來探討球路本身的水準。首先從較為直觀的位移來看，Savant先分類為垂直位移與水平位移，並標註該投手各年分各球種的絕對位移量，並將之與平均比較，一樣超出平均越多的越紅，反之藍色亦然。需要注意的是位移量的平均會受到球速影響，所以Rich Hill 2020年滑球 59.8英吋的垂直位移，在系統眼中也只算是一般般。
▲ Rich Hill 的球路位移統計，黃底為2020滑球（至於Run Value跟打者相同，只是改個角度，變成負數比較好，其他差不多）球路的旋轉又接著往下看，會看到一個寫著Spin Direction的欄位，顧名思義，這是在說球路旋轉前進的方向，在解釋這欄位前，請各位球迷回想一下，這幾年來很多人說轉速能讓四縫線上飄，是因為旋轉帶動空氣往上後，沿著球面向下時，產生的反作用力（馬格努斯力）使該球相對平常下墜路徑有所上升。然而同受馬格努斯力的影響的曲球，球路反而會下墜，差異在於曲球的旋轉方向不同，而Spin Direction便是將旋轉方向投影在鐘面上的結果，採投手視角，Spin-Based是測量出手時，
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Observed則是進入本壘板時，以下我們以Gerrit Cole作為案例。
我們可以看到圖片中1:00處有很大的紅條，那便是Cole的四縫線速球的旋轉方向，顯然的，旋轉前進方向與球路前進方向（12 : 00）存在偏差，故會產生不同方向的分力，Spin Direction 顯示的是垂直與水平，通常越靠近12 : 00、6 : 00，其垂直位移越大；越靠近3 : 00跟9 : 00，水平位移會更多，以四縫線/ 曲球為例，通常會希望多一點垂直位移，所以就可以透過出手點、手腕扣球方式來調整。Active Spin 但存於現實的球路旋轉，必然是處於3D的狀態，因此旋轉會產生三個面向上的分力，為了方便測量，研究者將之區分為Top/Back Spin、Side Spin與Gyro Spin，而前面兩者便是前面所提過分別造成垂直與水平位移者，至於後者其Axis與球路前進方向平行，故無助於球路位移，但如果你只計算轉速，便會將三者都納入，所以才有僅計算前兩者的Active Spin%。
▲黃底為Garrett Richards 去年的四縫線速球又與最開頭的命題連結，為何僅說轉速不夠精確呢？便是因為旋轉並不一定全部有幫助到理想的位移，像是Garrett Richards，其去年轉速高達2458轉，但Active Spin只有50%，故其擁有平均以上的球速與頂級轉速，垂直位移卻普普通通。因此Spin Direction欄位，就是比起單純轉速，更細緻的去探討球路旋轉的方向，使我們能更了解每一位投手的差異，進一步言，旋轉方向也可用在配球上，亦即筆者舊文與諸多寫手都有提過的Spin-Mirroring效果，或是從Axis的變化來看伸卡球、卡特球的SSW效果，當然這些非本文範圍，不多贅述。本壘板紀律與其他這部分類似於談論揮空，不過揮空比較偏向Stuff，這部分可以利用區別Zone跟Chase來讓你知道投手的控球，而底下的Expected Home Run則是用來看投手運氣與球場差異，運氣部分可從Expected跟Actual的不同看出，系統還有區別投手被打得究竟是毫無懸念的No-Doubt還是剛好過牆的全壘打；另外球場差異則是計算相同擊球，在不同球場的區別，最經典的就是洋基球場右外野，很多在其他29座球場都不會出牆的球，在這邊卻會出牆，然而全壘打牆遠近顯然不可歸責於投手，故這邊也是基於相同道理做出調整。守備前篇介紹了UZR&DRS等數據，不過本篇介紹的則是另一款 : OAA，意思是守備員多守住了幾個出局數，有出現在最前面的百分圖表上，同樣數值為正為佳，數字越大越紅越好，想要細看的話，請到基本帳面數據下方點「Fielding」，首先看到的大圖表如下 : 最左邊是總體不同守位的OAA，右邊則是區分野手對於不同方向的守備能力，IN就是往前、Toward 3B便是往右，野手可以藉由這項分類來調整站位與守位，像知名金手套三壘手Nolan Arenado，去年其往三壘方向的OAA其實是負的，但三壘手重視的是往一壘方向，因此無損他頂級三壘手的名譽。
▲ Arenado 的OAA，黃底為去年守三壘的成績至於捕手還會有Pop Time與Framing，
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外野手的Jump則是量化該名選手的判斷能力，各位讀者也可藉由Savant來取得。結語過去幾年，傳統數據與進階數據的糾紛逐漸歇息，進階數據獲得越來越多的關注，中華職棒也開始有進階數據網站，球評也開始提及轉速等進階概念，然而筆者不是要宣示什麼進階數據大勝利，而是想說傳統數據跟進階數據其實不是對立關係，反而是秉持相同精神的薪火相傳，目標都是找出最客觀的評價方式。以防禦率為例，設計者的本意便是希望以投手投球表現為評價，故自責失分除了排除守備失誤，連投手本身失誤也不算；而FIP或後續的xERA，其實也是相同理念，只是後人發現了更精確的評價方式罷了。更何況本文的Baseball Savant也非最先進，許多訓練機構也有自己更精細的數據與概念，像是前幾年曾出現在中職轉播的進壘角度（VAA），或是Driveline的Stuff+等，都是為了獲得更確切的視角，為了更理解我們鍾愛的棒球世界。…………………………………………………………………………………………本文數據參考FanGraphs與Baseball Savant如有任何意見或錯誤煩請不吝賜教，喜歡的話請支持 劍花Charlie- 棒球隨筆與 大聯盟角落 MLB Corner IF想看更多紅鳥事，也可前往▼聖路易紅雀臺灣粉絲團& 紅鳥瞎扯蛋 &聖路易紅雀隊臺灣球迷粉絲團想參與更多運動議題討論？也歡迎到大將軍豪洨專區－什麼都聊廢文區、運動狂人 Sports Maniαc！…………………………………………………………………………………………..延伸閱讀MLB入坑導覽-大聯盟數據怎麼看？Fangraphs、BR和BP數據資料庫導覽球路旋轉、轉軸，共軌效應的下一步 —旋轉鏡像Spin Mirroring2022 MLB美國職棒國聯中區開季分析— 酒雀爭雄，
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