今年美国 MLB 职棒大联盟在 10 月底才刚落幕，旧金山巨人队击败各州高手，夺下冠军，引发当地民众狂欢庆祝。
在明年春季训练开始前，各职棒队伍已开始整军训练，准备应付下一季的挑战。其中有新球员加入，也有旧球员调度，谁可以沦为先发球员，过去往往仰赖球探挖掘和教练的训练。但近 7 年以来，球探和教练早已不是美国 MLB 职棒的唯一选角标准。
美国媒体 Sporttechie 陆续披露，Big Data 成为美国 MLB 职棒大联盟的重要显学，是美国棒球赛事的重要战略分析工具，包括球赛的策略、教练如何管理球员、或甚至是改变球迷的看球经验上，都造成巨大的影响。验证了知名作家 Michael Lewis 所撰写的小说“魔球”（Money Ball）剧情。
一场球赛收集 1TB 资料，未来更可能爆炸到 7TB
Datanami 公司统计，2000 年以来，美国棒球资料呈爆炸性的成长。光是一场棒球比赛，就可以收集超过 1TB 的资料，相当于 30 万张以上的高清照片。以先发投手约 100 颗左右用球数来看，投出一颗球，就可以收集超过 20 种以上的数据，投球的进球角度、轨迹和手臂运动速度等，都是棒球比赛可能会用到的资料。专家甚至预测，随着感测装置和各种科技的推陈出新，搜集运动赛事的技术门槛会越来越低，未来一场棒球比赛收集到的资料量，更可能会爆炸到 7TB。
透过系统资料，团队可以记录球员的表现，改变判断球员价值的方式，并决定哪些选手应该先发、哪些又应该下放到小联盟。
防守策略应用大幅增加
另一个 Big Data 在美国 MLB 比赛中的重要影响，在于改变防守策略。
相较于攻击，2000 年以来，美国职棒采用“防守转换”（defensive shifts）策略数明显增加，关键在于内野教练可以透过 Big Data 分析对手什么时候可能会打安打，来决定场上球员防守的位置，是否应该退后到外野，或趋前防守等。
大联盟球队改以防守代替进攻，降低对手的安打率。2010 年 MLB 防守转换策略的次数约只有 2,400 次，但到了 2013 年，却大增到 8,000 次。
▲ CBC 媒体报导，美国 BIS 雇员分析大量球员数据，提供 MLB 球队改善比赛策略。（图片来源：CBC）
球迷体验因此更加多元
Big Data 改变美国职棒的另外一个重点，在于球迷的体验经验上。
美国最早从 1939 年开始由纽约电视台转播棒球比赛，至今走入超过 60 年时光。虽然曾经一度创造棒球转播的荣景，但随着智能手机等新装置的崛起，消费者的眼球目光也逐渐转移。为了提供更多的消费体验，美国体育媒体开始透过云端收集消费者的习惯，在手机网页上提供即时的棒球分析等，抓紧用户需求。
现在火热的棒球比赛已经不再只仰赖明星球员的加持，还包括著各种战术与行销策略的手法。Big Data 全面改变美国的职棒生态，也引领各种运动赛事朝更多元的方向竞争。
（首图图片来源：Newsweek；本文由 数位时代 授权转载）
