《魔球》是小蝦米扳倒大鯨魚的故事，
《聰明看棒球》則教你成為「常勝」的大鯨魚！
ESPN資深棒球作家、《思維誤判》作者洛爾經典之作
挑戰現有的棒球教條，顛覆「老害」心中的棒球文化
教您如何運用「賽伯計量學」，更聰明地看棒球、打棒球、管理球隊
想成為「專業」的球迷、球評、球隊管理者前，你必須知道──
╳別再用打擊率、勝投、救援成功和守備率這些無用的垃圾數據了。
╳「關鍵時刻」可以開無雙的打者、後位打者可以保護前位打者，都是棒球文化中的迷思。
◎wOBA、wRC是評判一名打者好壞的最佳依據。
◎常「煮粥」不代表守備差，UZR、dRS是更好的判準。
◎「問天」不用怕，FIP會比防禦率更能看出投手的本事。
◎想戰誰是「薪水小偷」或「勞工之恥」，看WAR和WPA就對了。
麥可．路易士《魔球》問世至今已經過了二十年，被稱為「賽伯計量學」（sabermetrics）的進階數據，在美國職棒大聯盟（MLB）各球隊已是標準配備，哪支球隊還沒運用數據分析建軍，就會失去競爭優勢，被革命潮流淹沒。然而，儘管進階數據更聰明、更有用，球迷卻依舊感到困惑，因為棒球界的部分人仍然遵循舊傳統，用些過時的數據，例如說打擊率、勝投和守備率，或是無法言說的「靈性」，來評估球員的天賦、能力、貢獻及職業生涯。這群守舊的人士認為，棒球應該由人來管理，而不是由數據來管理。
ESPN資深棒球作家洛爾在這本「戰力十足」的書中，直言不諱地挑戰了現有的棒球教條，顛覆了一群棒球「老害」心中的棒球文化。洛爾先是指出傳統數據是如何影響到球團的管理思維、球探的選人模式、球迷的觀賽角度。又是哪些數據欺騙了球隊管理者，引起「思維誤判」，哪些數據讓球探挑人時看走了眼，哪些數據讓MVP、賽揚獎、名人堂的票選成為一場笑話。接下來，洛爾也跟我們介紹wOBA（加權上壘率）、wRC（加權得分創造值）、UZR（終極防區評等）、dRS（防守失分節省值）、FIP（投手獨立防禦率）等諸多更精進有效的數據，讓我們了解今天球團的制服組是如何運用這些數據去擬定決策，包括球員交易、球員養成和場上的戰術施行。
這是一本從球團管理層、球員、棒球從業人員、球迷都需要一讀的書，它會教你如何「更聰明地看棒球」，從中體會到不同的樂趣和啟示。此外，對關心產業革新、產業脈動的讀者而言，用大數據來經營球團、打造球隊，不僅對職業運動產生革命性的創新，也會對廣大商界帶來極大的啟示。
【國際好評推薦】
▸基斯．洛爾是美國棒球業界的新秀與數據權威，他所著的《聰明看棒球》是理解棒球數據的極佳入門書，筆鋒充滿他個人色彩，機智而且犀利。我特別喜歡他透過歷史切入來解釋產生數據的脈絡。這是一本台灣棒球界所有從業人員都應該讀的書，讀完之後，你會對台灣普遍評價球員的方式產生新的想法，以及更了解美國業界到底怎麼看待棒球數據。──王啟恩，Hito大聯盟主持人
▸《聰明看棒球》是一本深入淺出，帶領喜歡棒球的朋友打破諸多存在已久的迷思，並且導入許多當代先進棒球思維的好書。作者基斯．洛爾是美國棒球界知名的球探作家，過去也曾經任職過美職球團，筆鋒犀利，解釋道理毫不拖泥帶水，相信各位讀完此書，看棒球不只能更聰明，也會獲得更多樂趣！──李秉昇，緯來體育台賽事主播
▸棒球產業正歷經前所未有的質變，操縱一個打席、一場比賽、一回選秀會，甚至年度冠軍的不再是經驗或直覺，而是隱身其後的數據分析部門。而基斯．洛爾這本近二十萬字、獨具洞見卻深入淺出的大作，正是引領棒球步入新世紀、棒球迷必備的入門書。──張尤金，棒球作家
▸《聰明看棒球》是一部經典之作，洛爾深入淺出地解釋，為何傳統數據會在職業棒球體系中，漸漸的失去影響力。台灣棒球的數據革命已然來臨，就連各大討論區上的球迷都引用了很多新數據，要想知道這些指標是如何誕生的，這本書千萬不能錯過！──鄭凱駿，「野球革命Rebas」營運長
▸棒球找到了它的維根斯坦。或是說得更精確一點，棒球找到它的又一名維根斯坦。洛爾做為ESPN的資深棒球記者兼分析師，屬於一群義憤填膺且快速成長中的棒球分析師群體，他們雄辯地放聲反對讓早已過時或漏洞百出的計量法去對棒球運動的各種資訊施法……想讓看棒球變得更有趣的球迷，洛爾先生的書是你不可錯過的作品。──喬治．威爾（George Will），《華爾街日報》
▸《聰明看棒球》最厲害的一點是……你任何時候都不會看得霧煞煞，不知道書裡在說啥。洛爾能做到這一點，靠的是一種引人入勝而且酸勁兒十足的風格，你會有種棒球迷朋友拿雷根糖在跟你解釋事情的感覺。──《華盛頓郵報》
▸《聰明看棒球》引人入勝地描述了棒球計量學的演化沿革。洛爾的經驗與洞見使他獨具資格可以回答大聯盟今天的當紅問題：我們如何才能把發生在場上的各種事情交代清楚。對於實事求是的球迷而言，這本書不容錯過。──比利．比恩（Billy Beane），前奧克蘭運動家隊棒球事務執行副總裁
▸《聰明看棒球》有助於所有棒球的追隨者與這項運動一起成長。書中提供了各種深入淺出的分析，讓我們明瞭棒球這項偉大運動的今天是什麼模樣，未來又會是什麼模樣。對每一位棒球迷來講，這都是本不可或缺的讀物。──A．J．辛區（A. J. Hinch）
，底特律老虎隊總教練
▸洛爾深入分析了球團的前台是如何評估新秀。任何人想了解資料分析是如何形塑棒球這項美國國民消遣的當前模樣與未來走向，《聰明看棒球》都是老少咸宜的必備入門之作。──尚恩．杜立德（Sean Dolittle），前奧克蘭運動家隊投手
▸你身邊還有人覺得所謂的毅力、狠勁與衝勁要重於上壘率與WHIP嗎？把這本書給他，讓他少廢話。──麥可．舒爾（Mike Schur），電視製作人
▸任何有缺陷的數據都逃不過洛爾的法眼，這點在這本明察秋毫且由資料推動的棒球書中盡顯無遺。《聰明看棒球》讓我們窺見了未來，也為我們引薦了那些真正重要，並能提升球迷觀賽樂趣的數據。──席格．梅達爾（Sig Mejdal），巴爾的摩金鶯隊總經理特助
▸在《聰明看棒球》裡，洛爾巧妙地回答了你對賽伯計量學一直想問又不敢問的各種事情。本書的最後三章或許都可以自成一本專論，希望洛爾哪天可以想不開一下。我會經常想起『喬伊．一包甜甜圈』的（詳見本書）。──莫莉．奈特（Molly Knight），《錢所能買到最好的球隊》（The Best Team Money Can Buy）作者
▸洛爾以妙手拆解了棒球比賽中一些最神聖不可侵犯跟最誤導人的統計數據……風格堪稱是慧黠多於攻訐……洛爾使出了激將法，讓老球迷以不同的角度去看待這項運動，畢竟他說棒球已經被欠缺效率的傳統給耽誤了太久。──《出版者週刊》
▸關於我們如何能準確測量棒球選手能力，（洛爾）打破了種種迷思，並介紹許多能提供更好結果的現代標準……（他）對數據所進行的各種充滿激情的探索，肯定會在死忠的球迷間點燃論辯的火花……他對棒球運動的博學與熱愛，在這本書中完美地融為了一體。──《科克斯書評》
▸以令人感激涕零的平易用語，洛爾說明了新穎的統計工具可以如何回答此前讓棒球專家一頭霧水的問題。只要你曾帶著好奇心與一腔熱血去看球，你就必須要讀這本書。──《書目雜誌》
▸洛爾的分析師背景給了他知識與經驗去把各種不同的統計數據放進脈絡……如果你不確定新數據的運行是怎麼回事，或是想知道老方法為什麼被罵到臭頭，這本書就是寫給你的。──《圖書館雜誌》
▸洛爾在書中的分析，就跟書名所顯示的一樣充滿傲氣，但他用數字跟在棒球界的經驗，讓這些分析獲得了底氣……棒球計量學的沿革在他的描繪與記錄下……顯得一目瞭然，以至於傳統派的人士想要反駁，也往往只是徒然。──密爾瓦基《哨兵週刊》
推薦人
【強力推薦】
˙王啟恩｜Hito大聯盟主持人
˙台南Josh｜棒球YouTuber
˙李秉昇｜緯來體育台賽事主播
˙張尤金｜棒球作家
˙曾文誠｜資深球評
˙馮勃翰｜《影視幕後同學會》主持人
˙鄭凱駿｜中華職棒進階數據網站「野球革命Rebas」營運長
˙謝長亨｜中華職棒百勝投手、球評
（依姓名筆劃排列）
基斯．洛爾（Keith Law）
畢業於哈佛學院（Harvard College），美國知名運動網站「運動員」（The Athletic）資深棒球作家。曾擔任「ESPN知情者」（ESPN Insider）專區的資深棒球作家、為棒球分析網站「棒球指南」（Baseball Prospectus）撰寫專欄。在加入ESPN之前，洛爾曾任職於多倫多藍鳥隊，擔任總經理特助，為期四年半，負責數據分析工作。洛爾現與妻女居於美國德拉瓦州，在台灣目前有《聰明看棒球》、《思維誤判》（The Inside Game，堡壘文化）兩本書翻譯出版。
鄭煥昇
右投左打以速度見長，喜歡用棒球配飯的雜食性譯者，兄弟永遠都有象的非一日球迷，為八旗譯有《國家的品格》。賜教信箱：huansheng.cheng@gmail.com
引言
PART 1 「蔥冥」看棒球
1. 打擊率：棒球比賽中最沒用的數據
2. 勝投：大家忙了半天，一個人歸碗捧走
3. 打點：不老實的棒球說書人
4. 救援成功：毀了棒球的愚蠢規則
5. 盜壘：犯罪值得的前提是，你永遠不會被逮
6. 守備率：衡量守備能力最爛的辦法，沒有之一
7. 關鍵時刻打者、打線保護，還有其他並不存在的東西
PART 2 聰明看棒球
8. 上壘率是命：為什麼上壘率是好打者的指標
9. 大力出榮光：長打率與整體攻擊指數
10. 打者的終極衡量指標：加權上壘率與標準化加權得分創造值
11. 投手防禦率與投和守之謎
12. 期望勝率增加值：關鍵時刻的表現指標
13. 黑箱作業：今日的球隊如何衡量守備表現
14. 沒錯，WAR就是戰爭：球員整體表現的評估之戰
PART 3 真．聰明看棒球
15. 應用數學：用新的統計數據去看名人堂選舉
16. 非《人生決勝球》：球探在做什麼，統計革命後的球探又在做什麼
17. 下一個大物已到，革命腳步近了：美國職棒大聯盟的Statcast系統
18. 明日的邊界：未來的統計可能帶我們到哪裡
結語
後記
謝詞
附錄：本書重要數據列表
第一章 打擊率：棒球比賽中最沒用的數據
這段歷史讀來或許讓人嘖嘖稱奇，但我們真正該聚焦的是打擊率究竟告訴了我們什麼東西。打擊率是國小三年級水準的數學，把打者的安打數調出來，除以該打者的打數，然後四捨五入到小數點後面三位數，這就是打擊率。而雖然在小樣本裡打擊率可以低到0.000，高到1.000，但在現代棒球裡，典型的打擊率一般會落在0.200到0.400區間。在從二○一一到二○一五的五年當中，沒有哪個有資格獲得打擊王的球員打擊率高過三成五，甚至突破三成四的人也只有兩個（荷西．奧圖維﹝Jose Altuve﹞一回，米格爾．卡布雷拉﹝Miguel Cabrera﹞兩回）。
你是否注意到了上面這句話裡，有個地方怪怪的─什麼叫「有資格」獲得打擊王？這話要從打擊率是一種比率說起，比率的意思就是要有分子跟分母（以打擊率而言分子是安打數，分母則是打數），大聯盟為個人獎項的得獎者都設定了競爭資格的門檻，以打擊率而言，門檻就是所屬球隊出賽一場，你平均要獲得算是很合理的三．一個打席數。由於大部分球隊整季都會打一百六十二場比賽，所以打者必須累積到五百零三個打席數，才能在打擊王競逐中榜上有名，不管是不是第一名。
好喔，但我們剛剛一直聊的不是打數嗎？怎麼這會兒又冒出來一個打席數？的確，這種掛羊頭賣狗肉的做法暴露出了打擊率的第一個重大瑕疵。打擊率無法告訴你打者多久能打出一支安打，它只能告訴你打者在排除掉他「選到保送、挨觸身球、打出高飛犧牲打、犧牲觸擊成功，或是因為捕手妨礙打擊而上壘」以外的時候，多久能打出一支安打。以上這些狀況都不計打數，但要計打席數。（其中前三樣會納入上壘率的計算，而上壘率作為一項極具價值的數據，本書會在後頭專章討論。）
所以打擊率為什麼要無視這些不是安打或不是單純出局的事件呢？要知道在極端的狀況下，這些事件可以占到一名選手超過三分之一的打席數。（貝瑞．邦茲﹝Barry Bonds﹞就曾兩度締造這種紀錄，二○○二到二○○四年各一次，同時他也是史上唯一一個打席數比打數高出過百分之五十以上的大聯盟球員。）關於這個問題的答案……嗯，滿分的解釋還真不存在。我前面已經提到過了最可能的理論，那就是當查德維克創造出打擊率的時候，這些被排除的事件都還非常罕見，或是單純不被認為會涉及打者的技術或努力，所以查德維克便索性選擇忽視這些事件。光是這點，就可以讓你了解何以純用打擊率，或甚至以打擊率為主去評估打者的表現，會疏漏太多關鍵的資訊。把打者用重要的選球能力拗到的保送排除在分子外（讓分子只有安打數），也排除在分母外（讓分母只有打數），將讓你看不到打者全季表現的完整面貌。
不過打擊率的罪過還不只是選擇性忽視而已。打擊率的分子部分還有你所不知的缺陷，主要是這個完全由安打數構成的分子對所有的安打都一視同仁，不論你是一壘安打還是全壘打，在打擊率的計算中都有著一樣的權重，即使我們都知道一壘安打跟全壘打在比賽中的分量有多麼不同。
所以關於打者在某段時間內的表現，打擊率實際上告訴了我們什麼？它告訴了我們打者在沒被四壞保送、沒被觸身保送、沒打出高飛犧牲打或犧牲短打，乃至於沒發生其他不計打數的罕見狀況時，其剩下的打席數有多常打出安打；它只告訴了我們打者打出了一些安打，但沒告訴我們他都打了些什麼樣的安打。（所以才會有那句，當打者靠著軟弱內野安打上到一壘後聽到的棒球金句：「鳥安也是安打。」）這明明是個不好的傳統，但卻在糾纏我們長達一百多年後，仍舊在我們討論跟評價打者時帶有其不該帶有的重要性，尤其是我們會因此高估聯盟打擊率的領先者，只因為我們會說他們「贏得了」某種頭銜。我們容易受到混淆，是因為高打擊率的打者普遍來講也是好打者，這點無庸置疑；我們從打擊率處獲得的並不都是假訊息，但我們會受到打擊率之假精度的誤導，我們會以為打擊率精準到小數點後面三位數，就足以讓我們總結出對某個球員的判斷。而想完整了解打擊率的缺陷大到什麼程度，我們可以將之拿來跟其他更完備的數據比較。
我會常在這本書裡用上的一個基本統計工具，名為相關分析（correlation analysis），意思是我會把兩欄資料放在一起對比，然後得出一個數字在零與一之間，重點是這個數字會讓我們知道這兩欄資料的相關性強弱，而讀者可以將之理解為這兩欄資料亦步亦趨的程度高低，零代表兩欄資料毫無相關性，一則代表兩欄資料完美相關。基本上這個數字愈大，兩組數據的相關性就愈強，意即當A數據變動時，B數據也會跟著變動。但這並不代表A造成了B或B引發了A；你應該聽人說過「相關性並不能證明因果關係」，因為相關分析能夠告訴我們的，只是兩組統計數據間看不看得出某種關係。兩組數據之間的相關性背後可能是直接的因果，也可能純屬巧合，但總之這項工具能讓我們知道的，就只有兩個數據亦步亦趨的程度高低。在本書裡，我會經常在提及兩組數據的相關性時表示是其中一個數據「預測」了另外一個。
在下表中，我使用了大聯盟球隊在二○一一到二○一五年這五個球季中的統計數據來展示兩樣東西的相關性，一樣是整隊的四種常用打者比率數據，另一樣則是這些球隊的單場平均得分。
與團隊單場平均得分的相關性
打擊率（0.749）
上壘率（0.833）
長打率（0.903）
整體攻擊指數（0.936）
打擊率與團隊得分的相關性不算低，大概有0.750。雖然這不能顯示因果關係，但我們仍可以合理期待當一支球隊在其（沒什麼邏輯的狹義）打數中累積愈多安打，其團隊得分就會愈高。但凡事都是相對的，打擊率並不算差的表現還是輸給了另外兩種常用的打者評價數據：上壘率與長打率。
上壘率（On-base percentage，簡稱OBP），顧名思義地採計了打者安全上壘的次數，然後將之除以犧牲觸擊與妨礙打擊上壘以外的所有打席數，藉此給出了打者能夠成功上壘的頻率。一個上壘率四成的打者除了代表他可以在聯盟裡傲視群雄，也代表他有四成的打席數可以上壘，其他六成的打席數會出局。放眼所有基本的打擊數據，也就是那些你可以在棒球卡背面或比賽秩序冊裡看到的數據，上壘率應該會是裡頭最重要的一個，因為它最可以告訴你一個打者的產出能力。
長打率（Slugging percentage，簡稱SLG）的計算近似打擊率，但它不以齊頭式的平等去對待每支安打。長打率的分母（就是下面那個）仍舊是打數，但分子從安打數變成了壘打數。壘打數的計算很簡單，一壘安打就是一，二壘安打是二，三壘安打是三，全壘打是四。這倒也沒辦法百分之百地反映每一支安打的相對價值；對於攻方而言，一支全壘打並不等於四支一壘安打，而是約當於兩支，但這確實在某種程度上滿足了我們把各種安打區分開的需求，而你也可以看出長打率確實與團隊得分能力有著非常好的相關性。你追求長打，你就能拿到更多分數。（事實上在這個樣本裡，光是每打席平均全壘打數本身與團隊得分的相關係數，就有0.623。即便完全不看球隊所做的其他任何事情，全壘打還是能為團隊貢獻一大塊的得分能力。）
整體攻擊指數的縮寫是OPS，展開就是On-base Plus Slugging，也就是把上壘率加上長打率，是個湊出來的數據。像這樣簡單粗暴地把上壘率與長打率送作堆，就數學論數學其實有不小的問題，但它卻在近年來的棒球圈內，不斷地累積著討論者間的人氣，連帶著媒體報導也愈來愈多，主要是這東西，好像還挺好用的。你可以看到整體攻擊指數與團隊得分能力的相關性左打上壘率，右踢長打率。整體攻擊指數不論是受歡迎的地方，還是有問題的地方，都多到我們得在這本書的後面另外開個房間詳談，但在此它可以先秀一手，讓我們看到打擊率少告訴了我們多少事。如果這些其他的比率都可以提供與團隊得分更好的相關性，而且又都輕輕鬆鬆就可以在個別球員的層次上取得，那打擊率跟它們比起來究竟有什麼競爭力呢？
