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
