今年美國(guó)MLB職棒大聯(lián)盟在10月底才剛落幕，舊金山巨人隊(duì)擊敗各州高手，奪下冠軍，引發(fā)當(dāng)?shù)孛癖娍駳g慶祝。

在明年春季訓(xùn)練開(kāi)始前，各職棒隊(duì)伍已開(kāi)始整軍訓(xùn)練，準(zhǔn)備應(yīng)付下一季的挑戰(zhàn)。其中有新球員加入，也有舊球員調(diào)度，誰(shuí)可以淪為先發(fā)球員，過(guò)去往往仰賴球探挖掘和教練的訓(xùn)練。但近7年以來(lái)，球探和教練早已不是美國(guó)MLB職棒的唯一選角標(biāo)準(zhǔn)。

美國(guó)媒體Sporttechie陸續(xù)披露，Big Data成為美國(guó)MLB職棒大聯(lián)盟的重要顯學(xué)，是美國(guó)棒球賽事的重要戰(zhàn)略分析工具，包括球賽的策略、教練如何管理球員、或甚至是改變球迷的看球經(jīng)驗(yàn)上，都造成巨大的影響。驗(yàn)證了知名作家Michael Lewis所撰寫(xiě)的小說(shuō)「魔球」（Money Ball）劇情。

（圖說(shuō)：美國(guó)MLB職棒透過(guò)Big Data改善棒球策略。圖片來(lái)源：Newsweek）

Datanami公司統(tǒng)計(jì)，2000年以來(lái)，美國(guó)棒球資料呈爆炸性的成長(zhǎng)。光是一場(chǎng)棒球比賽，就可以收集超過(guò)1TB的資料，相當(dāng)于30萬(wàn)張以上的高畫(huà)質(zhì)照片。以先發(fā)投手約100顆左右用球數(shù)來(lái)看，投出一顆球，就可以收集超過(guò)20種以上的數(shù)據(jù)，投球的進(jìn)球角度、軌跡和手臂運(yùn)動(dòng)速度等，都是棒球比賽可能會(huì)用到的資料。專家甚至預(yù)測(cè)，隨著感測(cè)裝置和各種科技的推陳出新，蒐集運(yùn)動(dòng)賽事的技術(shù)門(mén)檻會(huì)越來(lái)越低，未來(lái)一場(chǎng)棒球比賽收集到的資料量，更可能會(huì)爆炸到7TB。

透過(guò)系統(tǒng)資料，團(tuán)隊(duì)可以記錄球員的表現(xiàn)，改變判斷球員價(jià)值的方式，并決定哪些選手應(yīng)該先發(fā)、哪些又應(yīng)該下放到小聯(lián)盟。

另一個(gè)Big Data在美國(guó)MLB比賽中的重要影響，在于改變防守策略。

相較于攻擊，2000年以來(lái)，美國(guó)職棒採(cǎi)用「防守轉(zhuǎn)換」（defensive shifts）策略數(shù)明顯增加，關(guān)鍵在于內(nèi)野教練可以透過(guò)Big Data分析對(duì)手什幺時(shí)候可能會(huì)打安打，來(lái)決定場(chǎng)上球員防守的位置，是否應(yīng)該退后到外野，或趨前防守等。

大聯(lián)盟球隊(duì)改以防守代替進(jìn)攻，降低對(duì)手的安打率。2010年MLB防守轉(zhuǎn)換策略的次數(shù)約只有2,400次，但到了2013年，卻大增到8,000次。

（圖說(shuō)：CBC媒體報(bào)導(dǎo)，美國(guó)BIS雇員分析大量球員數(shù)據(jù)，提供MLB球隊(duì)改善比賽策略。提票來(lái)源：CBC）

Big Data改變美國(guó)職棒的另外一個(gè)重點(diǎn)，在于球迷的體驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)上。

美國(guó)最早從1939年開(kāi)始由紐約電視臺(tái)轉(zhuǎn)播棒球比賽，至今走入超過(guò)60年時(shí)光。雖然曾經(jīng)一度創(chuàng)造棒球轉(zhuǎn)播的榮景，但隨著智慧型手機(jī)等新裝置的崛起，消費(fèi)者的眼球目光也逐漸轉(zhuǎn)移。為了提供更多的消費(fèi)體驗(yàn)，美國(guó)體育媒體開(kāi)始透過(guò)云端收集消費(fèi)者的習(xí)慣，在手機(jī)網(wǎng)頁(yè)上提供即時(shí)的棒球分析等，抓緊用戶需求。

現(xiàn)在火熱的棒球比賽已經(jīng)不再只仰賴明星球員的加持，還包括著各種戰(zhàn)術(shù)與行銷策略的手法。Big Data全面改變美國(guó)的職棒生態(tài)，也引領(lǐng)各種運(yùn)動(dòng)賽事朝更多元的方向競(jìng)爭(zhēng)。

資料來(lái)源：Sporttechie、CBC、Newsweek、Datanami

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