Ця стаття заглиблюється в історію бейсбольної аналітики, розробку передових метрик та те, як ці інструменти переробляли те, як гра грає, керується та насолоджується фанатами. Ми також вивчимо вплив технології на аналіз бейсболу, зростання шабери та майбутнє прийняття рішень, орієнтованих на дані у спорті.

Традиційна епоха статистики

Для більшої частини історії бейсболу традиційна статистика була основним засобом оцінки ефективності гравця. Ці статистичні дані, такі як середній показник, домашні пробіжки та пробіги, були відносно простими та легкими для розуміння. Вони допомагали шанувальникам, тренерам та аналітикам оцінювати здібності та внесок гравців у гру. Наприклад, середній показник вважався визначальною метрикою для успіху нападника, а ERA була орієнтиром для глечиків.

Незважаючи на свою простоту, традиційна статистика часто не змогла зафіксувати повну складність гри. Гравець із середнім рівнем ватин не обов'язково може бути цінним наступальним учасником, а глечик з низькою епохою може бути не найкращим у запобіганні пробіжок. Ці статистичні дані були обмеженими, оскільки вони не враховують різних факторів, таких як відсоток на основі базової роботи, оборонні навички чи ситуаційні показники. У міру розвитку спорту стало зрозуміло, що необхідний більш всебічний підхід до аналізу бейсболу.

Народження SaberMetrics

Поворотний момент для бейсбольної аналітики прийшов у 1970 -х роках, коли дослідник і письменник з бейсболу Білл Джеймс почав кидати виклик звичайній мудрості традиційної статистики. Джеймс, який не проходив офіційної підготовки зі статистики, розробив новий підхід до аналізу бейсболу, який прагнув кількісно оцінити справжній внесок гравця в гру. Він створив термін SaberMetrics (Портманто "Товариства американських досліджень з бейсболу" та "Показники") та представив кілька нових статистичних даних, спрямованих на більш повну картину ефективності гравця.

Одним з найбільш значущих внесків SaberMetrics було введення на основі відсотків (OBP) , що вимірює, як часто гравець досягає бази на вигляд пластини. OBP вважається більш точним показником наступальної вартості гравця, ніж середній показник, оскільки він припадає на прогулянки та ударні кроки, а не лише хіти. Ще одна важлива метрика, введена SaberMetrics, була відсотком відкладання (SLG) , який вимірює потужність нападника, обчислюючи загальні основи, які він заробляє на бат.

У роки після піонерської роботи Джеймса Саберметрія набула популярності серед дослідників та аналітиків з бейсболу. До кінця 1990 -х саберметрія почала впливати на рішення команд вищої ліги, зокрема Athletics Oakland , чий генеральний менеджер Біллі Бін відомі сприйняв ці показники на початку 2000 -х. Використання Beane SaberMetrics, зафіксованого в книзі та фільмі Moneyball , допомогло легкій атлетиці змагатися з командами більшого ринку, визначивши недооцінених гравців, які могли сприяти успіху команди за меншими витратами.

Advanced Metrics та епоха Statcast

У 2010-х роках бейсбольна аналітика зазнала чергового драматичного зсуву з появою Statcast , високотехнологічною системою відстеження, яка використовує радіолокаційні та камери для зйомки даних у режимі реального часу щодо рухів гравців та продуктивності. STATCAST надає безліч інформації про кожен аспект гри, від швидкості та траєкторії розбитого м'яча на відстань, який гравець біжить на мухомор. Ця технологія відкрила нові можливості для розуміння гри на рівні деталей, який раніше був немислимий.

Деякі з ключових вдосконалених показників, отриманих із даних про статистику, включають швидкість виходу (швидкість, з якою куля залишає кажан), кут запуску (кут, з яким куля залишає кажан), і ймовірність вилову (ймовірність того, що філер ловить мухоловку). Ці показники стали найважливішими інструментами для оцінки нападників, глечиків та польових способів, що виходять за рамки традиційної статистики.

Наприклад, швидкість виходу та кут запуску тепер є ключовими показниками здатності тіста вдарити на живлення. Висока швидкість виходу в поєднанні зі сприятливим кутом запуску часто корелює з додатковими хітами та домашніми пробіжками. Ці показники змістили фокус оцінювання гравців від традиційних статистичних даних, таких як середній показник та RBI та до більш всебічного аналізу того, наскільки добре гравець контактує з м'ячем і наскільки важко він його вдарив.

Аналогічно, Statcast здійснив революцію в оборонному аналізі з такими показниками, як аутами вище середнього (OAA) , який вимірює здатність бойовика перетворювати п'єси в порівнянні із середнім бойовиком на їхньому положенні. OAA враховує такі фактори, як труднощі п'єси та швидкість бойовика, що дозволяє аналітикам оцінювати оборонні показники більш об'єктивним способом.

Вплив розширеної аналітики на командну стратегію

Зростання аналітики не тільки змінило те, як оцінюються гравці, але й те, як команди підходять до стратегії. Зараз команди використовують дані, керовані даними, щоб інформувати рішення про все, від побудови ліній до тактики гри.

Однією з найбільш значущих зрушень у командній стратегії було посилення акценту на кут запуску та Fly Ball удари. У минулому нападників часто навчали зосереджуватися на контакті з м'ячем та вкладенню його в гру. Сьогодні багатьом нападникам рекомендується прагнути до вищих кутів запуску, щоб максимізувати шанси вразити домашні пробіги. Ця зміна філософії призвела до сплеску в домашніх умовах у бейсболі вищої ліги, і багато команд зараз оцінюють владу, ніж будь -коли раніше.

Стратегія пітчінгу також була трансформована аналітикою. Зараз команди використовують розширені показники для оптимізації використання глечиків, з більшою увагою до матчів та ігрових ситуацій. Наприклад, Використання КПЗ стало більш орієнтованим на дані, командами покладаються на спеціалізовані рельєфи, які виступили в ситуаціях з високим вмістом. Ця стратегія призвела до розповсюдження Відкривача , тактики, в якій полегшений глечик починає гру, а за ним слідує інші звільнення, а не покладаються на традиційний стартовий глечик.

Крім того, оборонні зрушення стали загальною стратегією в останні роки, а команди позиціонували польові, засновані на тенденціях тіста. Цей підхід, керований даними, допоміг командам підвищити свою оборонну ефективність та зменшити кількість дозволених звернень.

Роль технологій та даних у залученні фанів

Розширена аналітика не тільки вплинула на гравців та команди, але і на те, як шанувальники переживають гру. В останні роки команди та мовники охопили нові технології, які дозволяють шанувальникам отримувати доступ до даних у реальному часі під час ігор. Тепер шанувальники можуть переглядати розширену статистику, як швидкість виходу , кут запуску та ймовірність хітів під час трансляцій та на стадійних дисплеях.

Зростання бейсболу фантазії також підживлюється зростаючою доступністю вдосконалених показників. Фантастичні бейсбольні гравці зараз використовують статистику, як війна (виграють вище заміни) та BABIP (середній показник на м'ячі в грі) , щоб оцінити потенційних гравців для своїх фантазійних команд. Це створило новий шар залучення шанувальників, оскільки шанувальники використовують дані для прийняття обґрунтованих рішень та більш глибоко займаються спортом.

майбутнє бейсбольної аналітики

По мірі того, як технологія продовжує розвиватися, бейсбольна аналітика буде продовжувати просуватися. Майбутні розробки в системах відстеження, таких як Hawk-eye та Trackman нададуть ще більш детальні дані про продуктивність гравця, тоді як штучний інтелект та машинне навчання можуть допомогти командам зробити більш точні прогнози щодо розвитку гравців та результатів ігор.

Роль аналітики в бейсболі також продовжить розширюватися. Ми можемо побачити ще більшу спеціалізацію в типах аналітики, якими користуються команди, причому кожна команда зосереджується на конкретних областях гри (наприклад, оборони, базовики чи удару), щоб отримати конкурентну перевагу. Більше того, аналітика, ймовірно, стане більш інтегрованою в досвід фанів, з новими способами для шанувальників взаємодії з грою за допомогою даних та технологій.

Висновок

Еволюція бейсбольної аналітики принципово перетворила те, як гра грає, керує та досвідчене. Від традиційної статистики до розширених показників, аналітика надала більш глибоку інформацію про ефективність роботи гравців та перероблені командні стратегії. По мірі того, як технологія продовжує розвиватися, ми можемо очікувати ще більш складних інструментів, які допоможуть командам та шанувальникам краще зрозуміти гру. Незважаючи на те, що традиційна статистика завжди матиме місце в бейсболі, зростання аналітики ввів у нову епоху бейсболу, яка є більш керованою даними, більш точними та більш захоплюючими, ніж будь-коли раніше.