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

1. 新聞來源：

Fox Sports Asia

2. 新聞標題：

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

3. 新聞內容：

MLB美國職棒大聯盟 | 昨日下午 12:55

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。

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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。

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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。

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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.，低到只有鹣澥

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（撰文：李秉昇）

4. 新聞連結：

https://www.foxsports.com.tw/baseball/913720/mlb

5. 備註：

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