不少球迷都對這個畫面印象深刻——台灣對決澳洲時，打擊教練彭政閔拿出A4大小的情蒐資料，與打者討論打擊策略，被網友笑稱在「訂飲料」。其實，這張紙來自情蒐小組，他們花了數個月、不斷蒐集與分析各隊數據，並讓球員思考對策，提早減少投打的陌生感，最終提升打擊或守備成功率。
情蒐小組做了哪些事？運用哪些數據？本次未來城市邀請灼見運動數據的共同創辦人徐樂、技術開發陳以洵與數據分析員林厚傑，分享他們的觀察及經驗。
未來城市Podcast EP.94
▹ 未來主持人：未來城市頻道資深總監陳芳毓、未來城市資深記者許鈺屏
▹ 未來大來賓：灼見運動數據創辦人徐樂、技術開發陳以洵、數據分析員林厚傑
▹ 訪談精華一次收藏：
問：三位是因為哪些契機加入棒球與情蒐產業的？你們分別負責哪些工作內容？
徐樂（以下簡稱徐）：我曾是棒球選手，後來我思考轉型時，剛好有機會來做情報蒐集。我發現，這項工作需要系統化、大量導入電腦程式去收集數據、整理影像，最後再彙整到系統，所以我們才想要創業開發工具和平台。我從2019年就參與中華職棒的情蒐小組，2023年經典賽時，中職聯盟便找我們合作——這也是初次正式的合作。團隊持續銜接到12強比賽，更希望透過情蒐系統，讓情報蒐集更進步。
林厚傑（以下簡稱林）：我的工作是寫程式，並快速產生球員表現報告——因為棒球場上瞬息萬變，這一局的資料，下一局開始前就要馬上知道；因此，我們不像過去依靠手繪記錄，且球員或教練可以藉由程式，了解上一局發生的事情。目前，我們開發一套電子記錄系統，並加入各國球員與聯盟的比賽，再由分析員觀看影像資料、記錄數十萬顆球，可以快速且有系統性地整理內容，也是屬於前端的情報蒐集。
陳以洵（以下簡稱陳）：「要不要為台灣棒球數據做一個很大的夢想？」這是三年前、我還在念應用數學碩士時，樂哥（徐樂）問我的問題。
身為棒球迷，聽到這句話非常熱血，便加入情蒐工作。我負責系統開發與球場的鷹眼系統，包含在球場架設攝影機、3D重建影像，最終算出球的進壘點、軌跡、轉速等資料，提供更精細的數據，讓這套系統發揮更大價值。
台灣勇奪世界棒球12強賽冠軍，幕後的運動數據分析與情報蒐集提供許多幫助。圖片來源：中華民國棒球協會臉書
問：情蒐分析員必須觀察許多比賽細節，但你們如何轉換成球員想了解的重點？情蒐如何影響比賽？
陳：我們並不會設定哪些數據是重要的，反而是先不斷跟教練群、專家與選手討論他們想掌握的資訊，再完成客製化分析。所以我認為，雖然我們雖然了解數據的意義，但必須轉換成棒球語言跟實際經驗，才能成為球員理解的語言，這時，就需要有經驗的教練作為媒介。
徐：我認為，情報蒐集大約只能影響5%獲勝機率。情蒐可以幫助球員掌握大方向，例如，首席兼捕手教練高志綱會找捕手群與我們開會，我們會提供每位球員的優缺點，再思考如何配球、搶好球等策略。
但是，情搜不可能給出每一顆球的指示，它只是幫助選手掌握當下感覺、即時評估配球。
換句話說，我們是提供資料的角色，幫助他們掌握資訊、減少場上的陌生感。而真正實戰跟執行戰術策略的人是教練團跟選手，他們的溝通才能創造所謂的致勝一擊。當然，若比賽打成五五波時，情蒐的5%影響力會很重要。
問：完整的情蒐過程需要哪些步驟？選手又如何接收到情蒐內容？
徐：2019年，我們主要使用中職聯盟記錄系統，但它並不是為了分析而開發，所以記錄資料較碎片化。所以，我們開發系統時，就希望整合資料及功能。
情報蒐集有哪些步驟？
第一步：建立大量球員名單——就算比賽只有28名選手，我們仍要建立60到80人名單，以防對方更換選手；
第二步：蒐集球員比賽影片，每位選手要有上百個打席的數據，避免僅蒐集小樣本而造成誤差；
第三步：蒐集比賽數據後，人員負責記錄到系統裡、跑數據分析與剪影片；
第四步：先把影片交給擁有總教練資歷的情蒐教練團，以專家看球、教球的經驗完成技術報告，一但整合了技術端與數據端資料後，我們才會再與教練團討論；
第五步：我們試著平衡數據端跟技術端教練的經驗，並與教練團溝通、確認這份資料是否適合向選手報告，最後才整理與選手報告的影片。
陳：選手接收的內容，是情蒐分析員與教練討論出的應戰策略和數據報告。具體來說，若打者面對投手的外角滑球時，會經常揮空，分析員會透過比賽畫面呈現弱點、釐清表現，並幫助了解對手習慣。
情蒐分析員與教練團合作，讓選手了解對方的數據，提高打守成功率。圖片來源：中華民國棒球協會臉書
問：在情蒐數據上，分析員以肉眼判斷影像、找出球種時，如何知道自己的判斷是正確的？這是AI影像判讀可以做的事情嗎？
陳：這需要經驗或有人帶領，像我是由老闆帶我去看每一顆球，我再試著記錄一遍；我有經驗後，再去帶更多的人，並透過更完善的系統建立分析員訓練。
徐：現在有很多科技設備，例如鷹眼系統可自動判讀球種， 但許多球場沒有這些資料，我們只能觀看比賽影片，再以肉眼判定球種——這是需要大量人工的工作。
目前，AI較難協助判讀球種，因為影像轉播格式、攝影角度都可能造成判斷失誤，導致我們必須暫停影片，再去看細節、手部動作、幅度與速度區間的細節，所以「工人智慧」比人工智慧更快一點。但除了分析球種，AI可以幫助我們完成鷹眼系統的人體骨架模型、生物力學分析，讓我們的判斷更精準。
問：若台灣要建置完整的棒球情蒐系統，我們還要完成哪些部分？
徐：我們可以參考美國職業棒球大聯盟（MLB）的公開數據平台「StatCast」，他們會在球場裝置攝影機，並即時追蹤數據，也讓球場設備與情蒐數據快速對應——這也是我們公司的一大重點。此外，國外較大的運動數據公司，會整合棒球數據、提供職業球隊選才；在這方面，Statcast也提供球隊數據分析平台，讓民眾體驗有趣的數據。
未來十年，影像設備將變成球場的基本硬體設備，因為國家隊選訓依賴職棒球隊的情蒐、年輕選手養成時更倚賴情蒐數據、情蒐資料也能幫助基層球隊完成選秀。我認為，棒球情蒐的發展應朝向這個方向，我們應先整合零碎的資訊，並打造更完善的系統，讓所有運動科學與數據專家可以應用，產業才會更成熟。
聽懂未來：關於數據分析，我還想知道更多⋯
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