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棒球数据辞典:这些击球员的高阶数据,你知道是啥意思吗?

之前介绍过棒球比赛中击球员与投手常见的普通数据,下面从击球员开始,来介绍一些高阶数据,希望大家能够对这些数据以及它的产生方式更有印象。

离棒速率(Exit Velo)

对于击球员来说,打击率、上垒率等数据能够将他们的表现更为明显地体现出来。但是归根究底,他们在打击方面的主要技术体现便是挥棒,而离棒速率便是考量击球员挥棒质量的重要指标。

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图源:fantrax

简单来说,离棒速率越高,代表击球越强劲,平均离棒速率如果能够超过90英里,代表这位击球员能够击出强有力的击球。而在这项数据之下,还有强击球率(hard hit%)这样的数据能够进一步考量击球员的击球质量。

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2021赛季最大离棒速率高达117.1英里的米格尔-萨诺(Miguel Sano)

挥棒仰角(Launch Angle)

棒球运动如今已经发展成为大数据和技术密不可分的状态,那么在理想状态下,击球员能够找到最适合自己发力方式的挥棒技巧。此时挥棒仰角的细微调整,便能够对打击效果产生质的影响。所以挥棒角度与离棒速率代表着打击的两个维度,是对击球员技术方面的考量数据。

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图源:washingtonpost.com

进场内安打率(BABIP)

进场内安打率,即击球员所有完成的打击中,排除三振、保送和本垒打之外,其余的打击状况的安打概率。简单来说,就是(安打数-本垒打数)除以(打数-本垒打数-三振数+牺牲打)的总和。这个数据的意义在于,考察击球员打击真正造成影响的概率,比如很多盲炮型击球员,本垒打数据很漂亮,但是进场内安打率便不是很高;相反的,那种注重于把球打进场内的击球员,就会有着较高的BABIP值。这个数据没有高低之分,更多地代表打击形态的不同。

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2021赛季BABIP高达.367的勇士三垒手奥斯廷-莱利(Austin Riley)

从另一个方面来说,BABIP值也可以查看一段时间内击球员的运气如何。若是击球员在某段时间内明明其他数据差不多,但整体数据突然特别好/特别差,就可以查看他这一段时间内的BABIP值是不是偏离了他个人的生涯平均许多。

加权攻击指数(OPS+)

加权攻击指数是在攻击指数的基础上进行加权运算的,用来衡量一位选手攻击指数的平均水准。攻击指数是上垒率+长打率之和,而加权攻击指数则用球员的攻击指数除以联盟平均攻击指数,经过球场系数的修正后再乘以100。而100便是加权攻击指数的基准值,而如果加权攻击指数达到120,就代表该击球员的打击能力高于联盟平均水准20%。

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2021赛季OPS+最高的布莱斯-哈珀(Bryce Harper)

垒上贡献值(wOBA)

加权攻击指数在计算方面的弱点是无法准确权衡上垒率与长打率的权重:在比赛中,上垒的贡献值几乎是长打的1.8倍,然而在加权攻击指数中,两项数据的占比为1:1。

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生涯wOBA高达.411的胡安-索托(Juan Soto)

基于这一弱点,便有了垒上贡献值这一算法,它把安打、二垒安打、三垒安打、本垒打和保送等所有上垒方式对于进攻的贡献进行加权运算,得出综合数值。一般来说,垒上贡献值达到0.370就是非常不错的表现。

得分贡献值(wRAA)

这是一项基于垒上贡献值的进阶数据,用来衡量一位击球员对于球队的贡献度。它的算法便是(垒上贡献值-联盟平均垒上贡献值)除以指数乘以打席次数。

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拥有2021赛季最高的wRAA(60.4)的小弗拉迪米尔-格雷罗(Vladimir Guerrero Jr.)

这一数值的表现两极分化非常严重,联盟最优秀的击球员得分贡献值能超越70分以上,但是最差的击球员这一数值便会沦为负数。

加权得分贡献值(wRC+)

相比于得分贡献值,加权得分贡献值更加能够衡量选手的得分贡献,它的算法非常复杂,因为要尽可能地排除外在环境对于选手的表现影响,而真实地考量击球员的全方位数据。

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2021赛季打出155wRC+的小费尔南多-塔蒂斯(Fernando Tatis Jr.)

与加权攻击指数一样,加权得分贡献值也是以100为基准,得分越高便代表着高于联盟平均水平越多。通常联盟最优秀的击球员单赛季的加权得分贡献值能够高达160。

胜利贡献值(WAR)

这是一项综合衡量球员对于球队胜利贡献的指标,无论是击球员还是投手都能够用这一标准进行衡量。

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WAR保持超高水平的“二刀流”大谷翔平

这一数据的意义是衡量一名球员的整体价值而非真正为球队带来几场胜利,从打击、防守、投球等内容中全面的评价一名球员所带来的价值。一般来说,WAR值=0意味着这名球员是可替代的,而一名普通的首发球员大概有2WAR,全明星等级的球员则是5WAR左右,MVP级别的球员则应该有接近8左右的WAR值。

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阅读了这么多评价击球员水平的数值与计算方式?你觉得哪个最“靠谱”呢?你评价击球员时,最看重的是什么呢?欢迎在评论区留言!

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