看Big Data如何改变美国职棒MLB？

今年美国MLB职棒大联盟在10月底才刚落幕，旧金山巨人队击败各州高手，夺下冠军，引发当地民众狂欢庆祝。

在明年春季训练开始前，各职棒队伍已开始整军训练，準备应付下一季的挑战。其中有新球员加入，也有旧球员调度，谁可以沦为先发球员，过去往往仰赖球探挖掘和教练的训练。但近7年以来，球探和教练早已不是美国MLB职棒的唯一选角标準。

美国媒体Sporttechie陆续披露，Big Data成为美国MLB职棒大联盟的重要显学，是美国棒球赛事的重要战略分析工具，包括球赛的策略、教练如何管理球员、或甚至是改变球迷的看球经验上，都造成巨大的影响。验证了知名作家Michael Lewis所撰写的小说「魔球」（Money Ball）剧情。

（图说：美国MLB职棒透过Big Data改善棒球策略。图片来源：Newsweek）

Datanami公司统计，2000年以来，美国棒球资料呈爆炸性的成长。光是一场棒球比赛，就可以收集超过1TB的资料，相当于30万张以上的高画质照片。以先发投手约100颗左右用球数来看，投出一颗球，就可以收集超过20种以上的数据，投球的进球角度、轨迹和手臂运动速度等，都是棒球比赛可能会用到的资料。专家甚至预测，随着感测装置和各种科技的推陈出新，蒐集运动赛事的技术门槛会越来越低，未来一场棒球比赛收集到的资料量，更可能会爆炸到7TB。

透过系统资料，团队可以记录球员的表现，改变判断球员价值的方式，并决定哪些选手应该先发、哪些又应该下放到小联盟。

另一个Big Data在美国MLB比赛中的重要影响，在于改变防守策略。

相较于攻击，2000年以来，美国职棒採用「防守转换」（defensive shifts）策略数明显增加，关键在于内野教练可以透过Big Data分析对手什幺时候可能会打安打，来决定场上球员防守的位置，是否应该退后到外野，或趋前防守等。

大联盟球队改以防守代替进攻，降低对手的安打率。2010年MLB防守转换策略的次数约只有2,400次，但到了2013年，却大增到8,000次。

（图说：CBC媒体报导，美国BIS雇员分析大量球员数据，提供MLB球队改善比赛策略。提票来源：CBC）

Big Data改变美国职棒的另外一个重点，在于球迷的体验经验上。

美国最早从1939年开始由纽约电视台转播棒球比赛，至今走入超过60年时光。虽然曾经一度创造棒球转播的荣景，但随着智慧型手机等新装置的崛起，消费者的眼球目光也逐渐转移。为了提供更多的消费体验，美国体育媒体开始透过云端收集消费者的习惯，在手机网页上提供即时的棒球分析等，抓紧用户需求。

现在火热的棒球比赛已经不再只仰赖明星球员的加持，还包括着各种战术与行销策略的手法。Big Data全面改变美国的职棒生态，也引领各种运动赛事朝更多元的方向竞争。

资料来源：Sporttechie、CBC、Newsweek、Datanami

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