數據科技棒球的眉角

數據科技棒球的眉角

數據導向的棒球訓練方式(data-driven baseball)正如火如荼地發展中,其中不管是好萊塢電影「魔球」或2020年賽揚獎得主Trevor Bauer在球員正職下,斜槓棒球科學家都在網路上吸引了眾人目光,使眾多科技產品在浪潮中一同獲利,因為我們都希望透過科技產品的幫助獲得數據,讓我們了解自己的弱點,以促成我們日的運動表現進步,成為球場上最閃亮的那顆星,然而透過數據棒球要獲得成功,它的進行過程與執行架構是有些眉眉角角的,包括:

(一) 了解數據:

數據的背後都有它的定義、成因與作用,譬如在Trackman、Rapsodo等追蹤儀器中的「Spin Direction (Tilt)」便代表著投手視角下球的旋轉方向,可以透過放球點及握球方式改變之,並進一步改變球的移動模式,達到球路設計的效果。而如果不了解數據,便容易被風潮帶著走,但很快地便會因為數據無法提供實際影響,而使儀器被棄之一旁;但如果了解數據,便能解析複雜的整體,找出技術執行過程的弱點,進一步改善它。

(二) 正確的資料蒐集、整合與儲存方式

數據的取用過程其實是相當複雜的,需要設計良好測驗方式來幫助它的運行,相信不少人都有聽過「信度(reliability)」,又或者「一致性(consistency)」。舉個例子,如果一個選手在球速的測驗過程中,第一次投出50mph,但第二次投出75mph,這樣的數據似乎落差就太大,無法反映出選手的真實投球程度,造成這種狀況的原因有很多,包含: 測驗儀器出問題、沒有足夠熱身等等,而這些都要在測驗前去一一排除。

而在處理完數據後,更重要的是創建一個好的模板,方便我們能夠調用不同數據,進而比較不同的球員之間的差異、追蹤長期的訓練效果,甚至從中發現其他弱點。而為了以利教練、選手之間的溝通與閱讀,資料需要轉換成圖表,甚至簡化成方便了解的例子。

(三)  配合相對應的訓練方式

無論是科學驗證後的訓練方式,又或者是憑藉日積月累的教練經驗,所使用的方式都要能夠解決數據顯示出來的問題,而且可能得依賴不同專業的合作,如創建了Elite Baseball Performance的Mike Reinold,便將投手表現歸功於四項要素「好的手臂保養」、「身體素質」、「投球機制、方法」與「投手的身體發育階段」,可能分屬於投手教練、肌力體能訓練師以及醫療專業,且需要他們之間的良好整合,不然在無法對症下藥的情況下,數據顯現出來的弱點,可能是極難改善的。

希望本文能夠帶大家一同深入數據棒球背後的眉角,若有相關的問題,無論是針對「棒球數據了解」、「資料處理」以及最為重要的「訓練方式」,都可洽詢Basepara棒球學校,我們這邊已經整合了專業技術教練、肌力體能訓練師、物理治療師以及運科人員,準備好協助你解決上述問題。

By BasePara教練團

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