如果你讀過〈他的動作變好看了，成績卻退步了〉，大概會有一個沒被回答的疑問：
既然把選手調得更接近頂尖選手的動作，結果反而更差——那我們量那些角度、看那些查核點，到底還有什麼意義？
這篇想把那個問題背後的證據鏈攤開來講。內容偏硬，會直接談研究方法與數據，適合想往下鑽的人。
一、傳統訓練的核心假設
過去幾十年的動作教學，底層假設其實只有一句話：優秀的動作是可重複的動作。
於是訓練目標變成「減少變異」——把每一次揮棒、每一次投球，練得越像越好。看到選手這一球跟上一球不一樣，直覺反應是「他不穩定」。
這個假設在封閉性動作上大致成立。但打擊與投球都不是封閉的，而一旦動作發生在變動的環境裡，這個假設就開始出問題。
近十幾年的研究方向相當一致：動作中的變異不是雜訊，它是功能性的（functional）。
下面五個研究，是我認為最值得知道的。
二、Matsuo (2020)：如果各關節各自亂動，變異會是實際的九倍
先講一個設計很漂亮的研究。
Matsuo 等人（2020）找了 12 位半職業投手，每人投十顆全力速球，測量手肘、肩、骨盆、膝、踝的關節角度。接著用這些角度去重建動作，計算放球瞬間手的方向與角度。
放球參數的變異當然是越低越好——手每次都朝同一個方向出去，球才容易進到同一個位置。
問題是：穩定的放球，是不是來自穩定的身體動作？
他們用了一個叫置換法（permutation）的作法來回答。做兩種重建：
- 同一球：所有關節角度都取自同一次投球
- 不同球：每個關節的角度從不同次投球隨機抽出來組合
如果投手每一球真的都用同一個手肘角度，那我從第一球拿還是第五球拿，結果應該差不多。
結果不是。用「不同球」重建出來的放球手部角度，變異是「同一球」的九倍。
這說明兩件事。第一，關節角度確實每球都在變。第二，這個變化不是隨機的——當我們把同一次投球的肩與肘角度放在一起看，得到的放球結果明顯比較好，代表這些關節是一起在變、互相搭配。
伯恩斯坦（Nikolai Bernstein）把這種現象叫做運動協同（motor synergy）。
我們在動作捕捉畫面上看到的那些「不一致」，大部分不是失誤，而是協同的產物。
三、Glanzer (2021)：一個很有意思的矛盾
如果變異是有組織的，下一個問題就很自然：那到底哪些地方的變異真的會影響結果？
Glanzer 等人（2021）找了 47 位不同層級的投手，每人投十顆全力速球，用動作追蹤系統測了 20 個動作參數——幾乎是投球動作能測的都測了。表現指標則是球落點的標準差（球散布在目標周圍的程度）。
他們用逐步多元回歸，找出哪些參數的變異能預測落點的變異。
最後留下五個：上軀幹傾斜、肩外展、肩水平外展、最大肩外旋、最大肩水平內收。
作者自己的結論是很傳統的：
投手把球穩定送到本壘板同一個位置的能力，直接取決於他用一致的運動學投球的能力。投手應該追求肩部動作與上軀幹傾斜的一致性。
表面上看，這完全支持「可重複的動作」那套。但往下挖有兩件事。
第一件：這個模型只解釋了 58% 的變異量。
用上 20 個運動學指標，還有 42% 沒被解釋。如果一致的結果真的只取決於一致的動作，這個數字不應該這麼低。
第二件：其中一個參數的關係是反過來的。
前腳觸地瞬間的肩水平外展，它的變異與球落點的變異呈負相關。
也就是說——這個肩膀角度越多變的投手，球落點反而越集中。
這一項跟「可重複的投球動作」的想法完全不相容。
Gray 與 Sullivan 對這個研究的總結是：要當一個有效的投手，動作裡有些部分確實需要一致、需要低變異；但另外一些部分（大約那 42%）需要的正是變異。
四、Gray (2020)：打者用後段補前段
前兩個研究都在投手身上。打擊呢？
Gray（2020）在打擊區周圍架設測力板，量測打者在虛擬環境中揮擊時各階段的時間。他把兩個東西畫在一起：
- 前腳跨步後落地的時間點
- 從落地到球棒開始移動之間的時間
圖上每一個點代表一次揮擊。結果有三件事值得看：
第一，打者顯然沒有在執行「同一個可重複的揮棒」——前腳落地的時機在每一次揮擊之間變動得相當明顯。
第二，可以清楚看到運動協同。當打者落地比平常早一點，他就多等一下才開始揮；落地晚了，就早一點開始揮。這兩個自由度在互相補償，把最終結果穩住——讓球棒在對的時間到對的位置。
第三，訓練之後這個協同變得更緊密、更強。
最後這點特別值得注意：協同不是天生的，它是練出來的。而傳統上我們把「動作不一致」當成要消除的問題，等於是在消除這個能力。
五、James (2004)：受傷的跑者，動作變異比健康跑者「更低」
前面談的都是表現。變異跟受傷有沒有關係？
James（2004）提出變異性過度使用假說（variability-overuse hypothesis）。這個假說的前半段跟傳統看法一樣：反覆的負荷會造成組織的機械性損傷，最後導致傷害。但它加了一個條件——這件事只有在動作變異不足、身體沒有空間去適應的時候才會發生。
換句話說：過度使用之所以有害，前提是動作的變異性很低。變異高的時候，身體有調整的餘地，受傷機率反而下降。
而低變異——也就是可重複性——正是傳統教學一直在追求的東西。
棒球領域目前還沒有直接的研究，但其他運動的證據正在累積。
髕股疼痛症候群（patellofemoral pain, PFP，俗稱跑者膝）的研究發現：測量跑者踝、膝、髖的關節角度，有 PFP 的跑者，關節動作的變異比健康跑者低。
更有說服力的是後續的介入。Bonacci 等人（2020）讓這些 PFP 跑者在跑步機上跟著節拍器提高步頻，結果關節變異上升，而且膝痛的評分顯著下降。
這不只是相關性了——改變變異，疼痛跟著改變。
六、Orangi (2021)：把變異加進練習，受傷風險因子下降
最後這個研究直接測試了訓練方法。
Orangi 等人（2021）找了 66 位新手足球員，分成三組訓練 12 週：
- 傳統指令組：反覆、糾正式的練習，教「正確」的射門與傳球技術——也就是盡量減少動作變異
- 限制引導（CLA）組：用限制操弄鼓勵探索不同的動作解，包含小場地比賽與條件式比賽
- 差異化學習組：練習條件隨機擾動，例如換腳的哪個部位踢、手的位置、球的種類
評估方式是變換方向測試：全速跑向標記後做 45 度切入。過程用動作追蹤與測力板量測已知的前十字韌帶（ACL）受傷風險因子——軀幹、髖、膝的屈曲角度，以及地面反作用力峰值。
結果：CLA 組與差異化學習組的所有指標都往好的方向改變，而且幅度顯著大於傳統訓練組。例如訓練前後膝屈曲角度增加、地面反作用力峰值下降。
在練習裡加入變異與探索，會降低受傷的風險因子。
七、那為什麼還是有「該穩」的東西
講到這裡容易走到另一個極端：既然變異是好的，那是不是什麼都不用管？
不是。Glanzer 那 58% 就在提醒我們，確實有東西該穩。
伯恩斯坦很早就描述過這個平衡，他的說法是重複而不重複（repetition without repetition）：一個熟練的動作，重複的是結果，不是過程。打者重複的是把球扎實地送出去，不是重複同一個揮棒。
而「結果要重複」這件事，本身就需要某些東西是穩的。
在協調訓練的框架裡（Bosch, 2015），一個動作可以拆成兩層：
- 吸引子（attractor）：動作會穩定回到的模式，相對固定的骨架
- 浮動因子（fluctuator）：同一個模式底下，每一次可以不一樣的部分——幅度、時機
吸引子存在的理由很具體，有兩個：抗擾動（面對風、不同球路、場地差異這些雜訊，把干擾的影響縮到最小），以及在毫秒級的時間壓力下仍能可靠運作、並降低受傷風險。
而越開放的運動，吸引子越少、浮動因子越多。打擊是相當開放的項目——球路、球速、情境每一球都在變——所以打擊的吸引子本來就不多，大部分東西本來就該是浮動的。
八、「標準動作」的問題出在哪
回到最初。
文獻裡那些關節角度的範圍，是「統計上頂尖選手多半落在這裡」的描述。它是分布，不是處方。
把一個分布的平均值設成每個人的目標，會有三個問題：
1. 每個人的活動度與身體結構不同，同一個角度對不同人的意義不一樣
2. 同一個人面對不同球路、不同的攻擊意圖，合理的角度本來就該不同
3. 把浮動因子鎖死，等於拿掉系統補償的能力——那正是 Matsuo 與 Gray 的研究在講的東西
所以真正的問題不是「要不要看數據」，而是看到數據之後，怎麼判斷這個差異該不該動。
那是另一個題目，我們之後會專門寫一篇。
參考文獻
- Bernstein, N. A., Latash, M. L., & Turvey, M. T. (2014). Dexterity and Its Development. London: Psychology Press.
- Bonacci, J., Fox, A., Hall, M., Fuller, J. T., & Vicenzino, B. (2020). Effect of gait retraining on segment coordination and joint variability in individuals with patellofemoral pain. Clinical Biomechanics, 80, 105179.
- Bosch, F. (2015). Strength Training and Coordination: An Integrative Approach. 2010 Publishers.
- Glanzer, J. A., Diffendaffer, A. Z., Slowik, J. S., Drogosz, M., Lo, N. J., & Fleisig, G. S. (2021). The relationship between variability in baseball pitching kinematics and consistency in pitch location. Sports Biomechanics, 20(7), 879–886.
- Gray, R. (2020). Changes in movement coordination associated with skill acquisition in baseball batting: Freezing/freeing degrees of freedom and functional variability. Frontiers in Psychology, 11, 1295.
- James, C. R. (2004). Considerations of movement variability in biomechanics research. Innovative Analyses of Human Movement, 29–62.
- Matsuo, T., Jinji, T., Hirayama, D., Nasu, D., Katsumata, Y., & Morishita, Y. (2020). Consistent hand dynamics are achieved by controlling variabilities among joint movements during fastball pitching. Frontiers in Sports and Active Living, 2, 159.
- Orangi, B. M., Yaali, R., Bahram, A., Aghdasi, M. T., van der Kamp, J., Vanrenterghem, J., & Jones, P. A. (2021). Motor learning methods that induce high practice variability reduce kinematic and kinetic risk factors of non-contact ACL injury. Human Movement Science, 78, 102805.
本文整合自 Gray, R. & Sullivan, R.《A Constraints-Led Approach to Baseball Coaching》(Routledge, 2023) 第一章，以及 Basepara 打擊訓練系統資料與國內外文獻期刊。