详解“捕手传送时间” MLB推广新型数据统计

腾讯体育讯 （文/ Sam Miller ESPN撰稿人）3月初，MLB官网开始推广一项新型数据：捕手传送时间。这项数据包括两项内容（臂力-传球速度mph和从接到球到传出球的时间），传送时间以Statcast为基石，来评估捕手从接到球到传球牵制盗二垒的时间。新数据！在繁杂的各种棒球数据组合里又加了一个，击球角度、平均应得分数、预估加权上垒率、接杀球几率、旋转轴等等几十种10年前甚至5年前根本不存在的玩意，也就是说你十年八年前看球根本不需要去弄懂的东西。上一代的棒球迷都喜欢研究球员的数据。而我们新一代的棒球迷还要学习更多的数据，是什么东西、表达什么意思、为什么要研发这个数据以及如何正确发音（不能像个傻瓜一样被人笑话）。每年都有新的数据产生、更好的分析方法、更好的解读方式，不管你是否接受和怀疑，总之是有大量的数据。有时候这些数据挺令人兴奋的，但是也很唬人，更有些时候令人非常困惑。这并不是棒球迷所必需的。当有一个新的数据产生，我们可以通过一个流程去判断为什么它是一个好的数据，如何理解它的用途，以及它的局限性，如何能用好这个数据而不是被数据所束缚。数据的表象数据的表象上个赛季，教士队的年轻守备明星奥斯廷-赫奇斯拥有联盟最佳的捕手传送时间，平均1.86秒，费城人队的新秀赫尔治-阿尔法罗投球速度最快，89.8mph，本赛季达到了90.1mph，J.T.瑞欧姆托投球速度为87.6mph，排名第2。即使捕手臂力不足，如果转传时间短也能传送的非常快。克里斯-斯图亚特的传球速度不足80mph，但他1.96秒的传送时间在上个赛季是前10名。雅迪-莫里纳和萨尔瓦多-佩雷兹比平均值快，加利-桑切斯比他俩还要快。曾公开指责自己的投手要承担被盗垒责任的捕手米高-蒙特罗的行动时间是最慢的之一，而泰勒-弗劳尔斯是最慢的。然而快和慢的差别也就是0.15秒，一眨眼的功夫。数据的意义数据的意义官方的解释是 ：“传送时间评估了从投球进入捕手手套至到达目的地垒包的时间。”也就是说，从捕手接到球并传到二垒野手手上所需的全部时间。MLB官网把这个数据拆分了：捕手接到球并传出的时间和传送到二垒的球速，这个数据同样拆分成两大类别：牵制成功的和牵制失败的。盗垒尝试是跑垒者和投手/捕手/野手的竞赛，传送时间告诉我们捕手需要多快的速度可以击败跑垒者，很多时候都是以毫秒计算的时刻。捕手的目的不是比快，而是要把盗垒者牵制出局，所以有些人可能认为这个数据并没能体现目标是否实现。数据并不是问题的答案，所有的数据都有弱点。数据的疏漏数据的疏漏至少有三个方面，关乎到对捕手绩效的评价。一是投球位置的精确度，不管速度多快，投偏了是无法让跑垒者出局的。传送时间无法回答这个问题，而且速度越快越容易影响精确度。速度和质量往往是冲突的。二是捕手到底需要多少时间牵制跑者出局。大联盟平均传送时间是2秒。假设一个低于平均速度的捕手每次都刚好比跑垒者快了那么一丢丢，我们可以推断出他也许并不是慢，而是有一个强大的生物钟告诉他正确的做法。因为减速可以令他投的更精确。上个赛季，三分之二的捕手成功抓盗垒的时间都慢于盗垒成功。看起来慢速的投球比快速的更加有效。这有可能是捕手发现跑垒者速度较快就会比较急于投球牵制而牺牲了投球质量，而速度较慢的跑垒者则会让他们更好的计算时间。比如拉塞尔-马丁，一次传送时间1.93秒，联盟速度前3了，但是拉贾伊-戴维斯的速度更快并盗垒成功，另一次2.36秒，看起来像是高中生水平，但是时间绰绰有余并牵制成功。三是投球的位置。瑞欧姆托接了个高球，并以88mph传出，转传时间仅为0.54秒，整个传送时间是1.80秒非常惊人。而康特雷拉斯接到了一个触地球，转传速度1.01秒，80mph传出，传送时间2.33秒也同样将耶利奇牵制出局，是不是同样的精彩？有时候我们会想“这项数据是不是还有哪些疏漏？”而不是去想“为啥这个数据如此糟糕”或者“为什么数据会出错”，我们更应该思考的是“如何用好这项数据而不被导入误区”。即使是希望包罗万象的胜利贡献值也都是有成堆的考虑不周的问题，因为有些事情确实是无法完全用数据覆盖和衡量的。捕手传送时间属于哪类数据捕手传送时间属于哪类数据棒球数据是一个很宽广的范围，有多种目的、用途和级别，大多分成三种：1、统计数据：安打数、三振数、外野助杀2、平均数据：打击率、自责分率、守备率3、激励数据：救援、胜投、胜场打点还有少量的数据我们虽然知道但是却少有机会接触：4、球探数据：投手球速、跑垒时间5、分拆数据：根据统计或者平均数据分拆，如针对某一个投手的打者数据，主客场数据、针对左打者等等。数据分析的专家和网站有比尔-詹姆斯（Bill James）、皮特-帕尔默（Pete Palmer）、Project Scoresheet、online hobbyists、Baseball Prospectus、The Book 以及Baseball-Reference.com sabermetrics。他们在传统的数据基础上开发了更加复杂的版本，比如wOBA就是在一个复杂的统计数据上升级的一个更加复杂的平均数据，UZR是运用了一个更加复杂的分母算出的复杂的守备率数据，胜利贡献值是一个更加复杂的激励数据。同时他们还开发了新的数据：6、加权数据：比如OPS+ 或者wRC+，不仅仅体现了统计数值，而且根据难易程度和环境因素（球场、年代、竞争）等进行了调整。7、预测数据：如xBABIP、独立投球环境9局跑垒数、可接杀球几率以及投球重击率等 ，这些都是从已发生的数据中得出的预测。8、球员价值数据：如胜利贡献值，将各种食材掺杂一起做成了一碗鸡汤。Statcast、 PITCHf/x 和商业球探服务让我们从各个角度去观察球员。9、中立描述数据：如变速球比例等等以往的球探可以观察到但没有系统统计的数字。10、半中立描述数据：如水平投球尾劲、非速球球速等。11、或许非中立描述数据：如球转速、离棒速度，这些数据更加复杂也有点接近第4项球探数据。捕手的传送时间属于第4项球探数据。基于传统的球探观察，以前的数十年都是用秒表来计时。Statcast用现代科技取代了球探的秒表而且更加精确，而且覆盖范围更广。同时这项数据也属于第10和11类。捕手传送时间能证明最佳捕手是谁吗？捕手传送时间能证明最佳捕手是谁吗？捕手传送时间可以描述一个捕手的反应速度但无法完全表达效率。就好像说一个野手的奔跑速度并不能说明他更适合盗