[新聞] 評選標準不同 金手套獎爭議依舊

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評選標準不同　金手套獎爭議依舊

作者：賴意文 ‧ 2020年11月13日 19:07

美國職棒大聯盟金手套獎年年頒發年年被罵。過去常有的批評是印象派看名氣投票，今年
因為疫情影響賽制，主辦的羅林斯運動用品公司也宣布改變評選規則，變成史上第1次只
看進階守備數據的評選，結果還是被罵，問題出在哪裡呢？

首先有許多批評者其實沒有弄清楚金手套獎的評選方式。過去金手套獎有很長一段時間是
只給各隊總教練針對各自所屬聯盟的其他球隊球員進行投票，理由就是總教練本身是專家
，由他們從平常的對戰觀察所得到的資訊選擇得獎者。

這種評選方式，往往引來投票者是以球員過去的名聲來投票的批評，最惡名昭彰最常被提
到的例子就是1999年Rafael Palmeiro，當年他以指定打擊身份出賽128場，只以一壘手身
份出賽28場，但最後卻贏得連續第3年的美聯一壘金手套獎。

2013年起，羅林斯公司開始在評選中加計由美國棒球研究學會SABR開發的進階守備數據
SDI防守指數，採總教練票選佔75%、SDI防守指數佔25%的方式，選出最終得獎者。而今年
大聯盟賽制因疫情影響，改成只有同區球隊對戰，總教練無法在現場看到同聯盟其他2分
區球員表現，羅林斯公司決定取消總教練投票，出現了史上第1次純看進階守備數據的金
手套獎評選。

但純看數據的評選同樣引發爭議，最受到關注的就是過去不管是一般的觀察還是看進階數
據，都被認為是當今防守最佳中外野手之一的Kevin Kiermaier，今年連美聯中外野手前3
名都擠不進去，讓許多人相當意外，他自己也公開表示失望，同時表示：「如果是只基於
電腦與數字，我不知道電腦看的是什麼數字，但我相信他們弄錯了。這是我的意見，但我
想還有很多人同意我的看法。」

那電腦看的是什麼數字呢？在此先簡單介紹一下進階守備數據。所謂進階，是跟傳統守備
率相比。只有計算在所有防守機會中出現失誤比率的守備率，常會出現懲罰守備範圍大、
守備機會多的球員的現象。因為野手試圖去處理的球愈多，失誤增加的可能性也愈高。後
來棒球數據大師Bill James發明的Range Factor這個數據，也只是指出球員獲得守備機會
的比例，仍有會受到打者擊球傾向、投手三振能力等因素影響的盲點。

James與另1位早期知名的數據大師Pete Palmer，都試圖開發能顯示單一野手阻止失分能
力的單一數據，但成果都有限。主要的原因就是受限於原始紀錄資料，在紀錄時難以紀錄
擊球落點等更有用的細節資訊，因此James從1970年代末期開始，就持續呼籲應該要開始
紀錄這些資料，以評估防守表現。

終於在1989年，STATS這間數據公司開始紀錄更詳細的擊球落點資料，同時開發出Zone
Rating這個數據，中文或許可以翻成防區評價。這個數據將整個棒球場劃分為數十個區域
，每個野手負責其中幾個區域，而藉由跟該區域中的平均出局機率做比較，可以算出該野
手比平均水準的守備多／少製造多少出局數，再將出局數換算成分數。

Zone Rating成為現在幾個主要進階守備數據計算的基礎，例如UZR（Ultimate Zone
Rating，終極防區評價）、RZR（Revised Zone Rating，修正版防區評價）、DRS（
Defensive Runs Saved，防守守分）等數據都以類似方式計算。這些數據的差別，包括原
始紀錄資料的不同，其中RZR是採用STATS紀錄的原始資料，UZR、DRS則是採用另1間數據
公司BIS紀錄的原始資料。

不同的原始資料，對於球落點的判斷、區域的劃分等可能會有所不同。此外，這些數據的
實際計算方式，以及如何處理某些細節，例如如何處理野手接到負責防區外的球、界外飛
球、內野飛球等等，也都會有所不同，這些都造成這些數據最後可能出現不同的結果。

以Kiermaier的狀況來說，今年美聯有13個守備局數達金手套獎標準的中外野手，而他的
UZR在13個人中高居第1且遙遙領先，DRS名列第2，可是RZR只有名列第7。從DRS的資料可
以看出來，他今年守下的分數主要是靠臂力，靠守備範圍守下的分數其實是他生涯最差，
而這個缺點可能在其他的進階守備數據中被放大了。

除了這類以紀錄落點的原始資料做成的守備數據之外，另外還有以文字紀錄資料做成的守
備數據。所謂的文字紀錄，就是在《Baseball-Reference》這類網站上可以查到的Play
by Play紀錄，會有包括當時比賽狀況、投打選手、擊球結果等資料。

這派數據的優點是，在1989年之前不存在前述防區評價的資料，但仍有文字紀錄，雖然愈
早期可能愈精簡，但還是可以提供不同時期的比較。而從2003年開始，Retrosheet、BIS
等公司開始紀錄更精確的文字紀錄，包括擊球強弱、落點深淺（如深右外野、淺左外野等
分別）等資料，讓這類數據能準確。

由《BaseballProjection》網站的Sean Smith開發出來的Total Zone，被認為是這類守備
數據的佼佼者，也是目前《Baseball-Reference》網站在計算球員價值時使用的守備數據
。當然由於原始資料的不同，這類數據可能也會有與前述防區評價類型數據不同的結果。
以Kiermaier來說，Total Zone認為他今年守下的分數雖然比平均多，但還是只名列13名
局數達金手套標準的中外野手中的第9名。

值得一提的是，近年各隊都盛行針對不同打者採用不同防守佈陣的策略，這也對守備數據
造成影響。DRS、UZR等數據，BIS公司在原始資料上就已經排除較大規模的防守佈陣結果
，只以較不明顯的防守佈陣下的守備結果來做計算。但Total Zone無法從原始文字紀錄中
排除防守佈陣，因此兩者在這部分會有較大的差別。

既然這些數據之間會有差異，那金手套獎要怎麼選呢？很簡單，通通考慮進去。金手套獎
採用的SDI指數，就是累計5種進階防守數據的結果，這5種數據包括UZR、DRS、Total
Zone，以及另外2種SABR會員自行開發的數據，這2種數據分別以STATS公司的防區評價，
以及文字紀錄為基礎。這或許是在沒有辦法的情況下所能做的最好的妥協方式。

也因此最終美聯的得獎者不是各種數據有天差地遠結果的Kiermaier，極好跟極差抵銷後
，他在最終SDI防守指數名列美聯中外野第4。而獲獎的Luis Robert，守備局數為美聯中
外野手最多，比Kiermaier多守了132.1局，Total Zone為美聯第4、DRS、UZR都是美聯第3
。

當然今年還面臨另1個問題，就是賽程縮短到每隊只打60場，只有原本的37%。金手套獎局
數標準，也從原本的要在該隊第142場比賽時達到713局，降到今年265局。而守備數據與
其他數據一樣，樣本愈小愈會有較大的波動，加上守備本來就會有高低潮，都是守備數據
可能與一般印象不同之處。

至於捕手的守備數據，則又是另1個故事。

綜上所述，我們知道進階守備數據本身也不是完美的，各有優缺點。不過本文的目的只是
在解釋今年金手套獎會有如此結果的原因，而不是討論印象派、名氣派、數據派哪個更好
，或者有什麼其他更好的評選方式。

當然，像聖路易紅雀名捕手Yadier Molina認為自己是因為大聯盟不想要他這個波多黎各
人追平、甚至未來有機會超越Johnny Bench的國聯捕手紀錄，所以沒有名列前3名，或者
部分網友認為休士頓太空人游擊手Carlos Correa是大聯盟主席Rob Manfred的乾兒子，所
以能入選前3名，就純粹都是因為不理解評選方式而產生的無稽之談了。



心得:

今年金手套獎改成全數據評比 即使如此仍造成很多爭議

看之前的推文 也有不少人在質疑金手套獎到底看的是什麼數據

偶然看到這篇中文新聞 我認為整理得蠻好的

所以和各位分享一下


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推 todd7622: 這就Anakin啊~大聯盟規章跟統計數據都超強~
推 edhuang: 推
噓 Qidu: 小tatis都可以偷銀棒了 這又沒啥
→ mirrorlee: 其實重點只有一個 所有搞數據的都知道 資料庫數據越少
→ mirrorlee: 這些數據的準確度就越低 在今年只有60場的情形下 還完
→ mirrorlee: 全採用數據來評比金手套 真是腦子壞了
推 dudu5566: 這篇超專業 推推
推 e920528: 優質給推
推 Sulstan: 原來Tribe Fan in Taiwan的博主已經成為記者了啊!!
推 MedEngineer: 這篇有寫今年採取全數據的原因阿！就是因為都打同區
→ MedEngineer: 對選手觀察不易 所以放棄教練投票 並不是腦子壞了
→ MedEngineer: 今年基本上賽制短又都打同區 很多獎項本來就無法跟以
→ MedEngineer: 往一樣客觀 但Kevin Kiermaier今年在幾項進階數據表
→ MedEngineer: 現不佳也是事實 整體而言是不夠客觀但也沒有這麼嚴
→ MedEngineer: 重
推 abc12812: 其實現在大家對球員防守的看法 很大部分都被所謂
→ abc12812: 進階數據給汙染了
推 catsondbs: 外野最喜歡Statcast的Catch Probability 簡單又直觀
推 whhw: 好詳細
推 saiulbb: 我不管這篇寫得多客觀多專業 KK沒進就是零分 就這麼簡單
→ saiulbb: (反串要註明 不然被認真
推 genie2: Nice!
推 WilMyersSD: 還有人在崩潰銀棒 呵呵呵
推 waiting0801: 激情四射開戰了!
→ Sulstan: Keith Hernandez:These numbers result in paralysis!呵
推 loveandy58: 呢
→ loveandy58: 推
推 mygoing: 怎麼評都沒差 反正球員因得獎/入圍多拿的錢也不會進我口
→ mygoing: 袋 反正數據就在那邊 至少比人為影響少多了
推 f0857785: 好文推推
→ mirrorlee: 防守數據難以準確的最大原因在於樣本數不夠多 先有這個
→ mirrorlee: 概念後才談得下去 一個基準點不準的數據跟印象分數一樣
→ mirrorlee: 是不準的好嗎
推 andy880036s: 推好文 可惜沒著墨太多Correa部分 應該很多人想知道
推 amen123: 優文
推 lgagirm: 學NBA選出防守123隊，讓開心的人變多一點
推 qlz: 守備本來就會有高低潮=>???
推 ComboDayCH: 專業推