【大聯盟小百科】出局製造值（Outs Above Average, OAA）

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防守能力一向是棒球運動最難被有效量化的項目。

大家都知道「守備率」（Fielding Percentage）、「失誤」（Error）的參考價值皆不高，因為它們摻雜了非常多記錄員的主觀評判因素，且無法反映選手的防守範圍（防守範圍小的球員反而失誤率較低）。

魔球革命之後，許多數據專家、資訊網站相繼開發出各式進階守備數據，但每個數據都各有其瑕疵、弱點，而且公式大多十分複雜、概念艱澀，因此實在難以找到一個容易普及的客觀防守數據。

Statcast發明啟用後，由於能有效追蹤球員在場上的移動，並進行量化，所以提供數據專家更多材料來設計出改良的防守數據。

在此背景下，概念淺顯易懂的「出局製造值」（Outs Above Average, OAA）誕生了。OAA有區分「外野OAA」和「內野OAA」。

外野OAA能顯示，一名外野手比一般平均的外野手多接殺幾球。不只考量到外野手完成和沒完成多少接殺，也考量到每個接殺事件的難度。

外野OAA的基礎是「接殺形成率」（catch probability）。接殺形成率的計算方式是，依據長時間的數據累積，蒐集每個飛球，外野手從起點到落點的距離、跑動時間、還有球飛的方向，去算出每種飛球的平均接殺率是多少。

舉例來說，如果外野手甲先生他接到了一顆接殺形成率只有25％的飛球，他就能獲得0.75的OAA，如果他沒接到那顆接殺形成率25％的飛球，那他就要被扣掉0.25的OAA。等於是，在有被接殺可能的飛球中，甲先生完成接殺的話，OAA就會增加，沒接殺的話，OAA就會減少。最後在多個飛球事件後，統計出外野手甲先生的外野OAA值。

給各位一個脈絡，2019年外野OAA最高的球員是國民的Victor Robles，達到＋23，而最差的則是雙城隊的Eddie Rosario，數字為−17。

至於內野OAA的運算，則考量到以下四個因素：

• 野手到攔截球所需移動的距離

• 野手移動到攔截點所需的時間

• 野手攔截點跟跑者目標壘包之間的距離

• 如果是封殺狀態，還會考慮到跑者的平均跑壘極速，校正守備事件的難度

用OAA作為評量內野防守的數據有一個好處，就是可以把守備佈陣和選手特殊站位等因素考量進去。無論選手是否站在傳統的站位，Statcast都能有效追蹤，記錄下野手花多少時間移動到攔截點。也因為如此，OAA除了可以依選手「傳統的守備位置身份」做數據分類，也能依照選手「實際的站位」去做防守評價。

舉例來說，2019年，Nolan Arenado全年的守備身份都是三壘手，而他以三壘手這個身份的內野OAA數值為＋17。然而，這不代表他2019年全都待在傳統的三壘站位，進行防守。由於守備佈陣的關係，Arenado ＋17的OAA當中，有＋14是在三壘手的站位獲得，而另外＋3則是在游擊區的站位獲得。

2019年內野OAA最高的野手是Javier Baez，數值達到＋19，其中有＋17是他在游擊區防守時爭取到的，而另外的＋2則是在二壘防區獲得。至於內野OAA最差者，則是Vladimir Guerrero Jr.，低到只有−16。

（撰文：李秉昇）

原文刊登於 FOX 體育台官網