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https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9134447/ 2022年,在運動醫學骨科期刊上, 林口和高雄長庚醫院的醫師們發表了一篇論文, 探討2016~2017年間,144名台灣最頂尖的青棒投手們的肩膀、手肘傷病問題。 這144名參與研究的投手中,有76名在過去一年間有肩膀、手肘的傷勢, 投手們接受問卷調查,內容涵蓋身體條件、手臂用量、傷病史、休季時的訓練等等 試圖透過統計手段尋找可能造成運動傷害的潛在因素。 毫不意外的,過往的出賽量和傷病史,被發現與傷勢有顯著的正相關。 不過和它們同時並列的,還有一項性質非常不同的特徵,那就是 "會投滑球" 21世紀以來,由於投手肩膀和手肘傷勢的高發, 許多學者們投入對投球機制的研究。 不少研究者們仔細整理過往投手們留下的數據, 試圖從其中找出傷病的蛛絲馬跡。 本文開頭提到的論文也是其中之一,通過統計手段, 研究者們成功發現了某些球種(EX:滑球)和選手的傷病確實存在機率上的聯繫。 然而統計結果的水面下,沒有人知道兩者之間是否存在明確的因果關係 畢竟滑球是強勢球種,會投很多滑球的投手也很有可能是球隊倚重的投手, 說不定只是被操壞的投手們也更傾向於投滑球而已呢? 另外一邊,通過穿戴式設備和動作捕捉技術, 學者們確實發現了各球種對手臂造成的負擔並不相同。 典型的就是速球,學界很早就發現了投速球時,手肘和肩膀受到了極大的力和力矩, 但這是否意味著速球就一定更傷手呢? 也不一定,畢竟人天生就會丟速球,搞不好人體更適合速球的機制呢? 況且長年以來,球界都不推薦一定年齡前的小孩投變化球, 這難道不是說明了經驗上來說,變化球比速球更傷手嗎? 要成功論證某一球種是否更為傷手,統計學和運動力學的合作不可避免。 一、大數據 自從Statcast系統在2015年上線, MLB透過PITCHf/x、Trackman、Hawk-eye等系統,累積了大量關於投手的比賽數據。 如此巨量的數據,依靠人力來分析是十足的大工程, 但近年來人工智慧在模型趨勢預測上的大幅進步, 給予了現代的學者有效運用AI和大數據的技術可能性。 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11369970/ 這是一篇在2024年發表於運動醫學骨科期刊, 由美國梅奧診所、瑞典哥德堡大學、MLB明尼蘇達雙城隊、挪威奧斯陸運動傷害研究中心 共同參與的研究。 透過MLB提供的Stats API,學者們獲取了2017~2021年間的投手使用數據和傷病數據, 包含完整的背景資料、手臂用量、球種資料, 最終運用了3808投手-年的數據,其中有606投手-年由於肩膀或手肘傷勢進到傷兵名單。 (註:要是一個投手投了其中三年,那就是1x3投手-年) 如此巨量的數據,就靠這幾個學者顯然是分析不完的。 研究中使用了XGBoost機器學習模型, 他們看上了XGBoost處理複雜資料結構和非線性資料關係的能力, 而且還能在學習中篩選掉對預測有負面影響的特徵, 這對於有太多可能的預測特徵的投手數據來說非常重要。 投手數據的因果要素錯綜複雜,一個數據在一個投手身上與傷病有顯著的相關, 但當考慮到與其他要素的交互作用後,在另外一個投手身上卻可能出現負相關。 為此他們導入基於賽局理論的SHAP數據來評估各個要素對於模型預測的效果和交互作用, 搭配機器學習,可以理清各種數據間的關係。 https://i.imgur.com/0GLVSba.png 越上方的要素,對於預測選手受傷越重要。 他們的結果非常出人意料。 首先,和三級棒球的選手不同, MLB投手的投球量、出賽量並不太能用來預測選手的受傷機率。 這可能是因為存在倖存者偏差,比方說不耐操的投手早就在小聯盟中篩選掉絕大部分了, 即使僥倖升上了大聯盟,在大聯盟的出賽密度與比賽強度下也會早早的被操壞。 能在大聯盟留下大量局數和出賽的投手,都是已經受過千錘百鍊的猛者 自然不一定容易受傷。 第二,最能夠預測MLB投手的受傷的,就是球種數據。 https://i.imgur.com/x0Rl50M.png 越上方的要素對於模型預測越重要 越往右延伸的要素則對於預測選手受傷越有貢獻,往左則是對預測選手不會受傷有貢獻 模型中採計了FB(速球)、CB(曲球)、CH(變速球)、CT(卡特球)、SI(伸卡球)、SL(滑球)、 SP(叉指球/指叉球)等各式常見球種, 並錄入他們的%(使用頻率)、v(均速)、-X(水平位移)、-Z(垂直位移), 乃至於旋轉軸、轉速、放球點等等。 經過模型分析,各球種的均速、滑球的使用率、速球的轉速和速球的水平位移 都是最能有效預測選手肩膀、手肘受傷的要素。 有細心看圖的讀者可能會問,從上面的圖來看,vCH(變速球均速)和vCB(曲球均速) 排行都非常高,為什麼呢?難道說它們很傷手嗎? 其實不然,如果我們檢視它們和速球均速之間的關係的話: https://i.imgur.com/hBgTouT.png 每個點都是一個投手的數據 從圖B和圖C我們可以發現,變速球、曲球均速與速球均速之間存在非常明顯的正相關 速球均速越快的投手越容易受傷,而速球均速越快的投手,其他變化球也丟得快。 此外,以往的其他研究告訴我們,球速和轉速總體上來說呈現正相關, 轉速和位移總體上來說呈現正相關。 因此,各球種均速、速球的轉速、速球的水平位移, 背後真正的關鍵因素,很有可能都是速球均速。 那麼滑球的使用量呢? https://i.imgur.com/tO2zCGA.png 滑球使用量和速球均速沒有明顯的正相關,但是有一點很影響模型預測: "滑球使用多的投手,速球一快,就會比滑球使用少的速球投手容易受傷" 換言之,滑球並不無辜。 值得注意的是,這篇研究有採計叉指球, 而根據統計,雖然整體而言大家的叉指球用量都不多, 但是叉指球的用量和受傷存在顯著的負相關。 這可能有很多因素,比方說善用叉指球的投手,也許更不依賴速球與滑球來決勝負 但至少說明了,在MLB目前的樣本中來看,並沒有叉指球更傷手的證據。 ============================ 這篇文章我想要分兩次寫完, 不小心操作錯誤在半成品的情況下發出來了XD 本篇探討統計上的部分,下一篇就會探討運動力學上的根據了。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.232.102.81 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Baseball/M.1746073709.A.88E.html
bdgnrd0103: 嗯 跟我想的一樣 05/01 12:29
※ 編輯: OneSeam (118.232.102.81 臺灣), 05/01/2025 12:39:08
BraveCattle: 推,光翻譯、截圖,應該就花了原PO不少時間 05/01 12:34
petter07: 降速求健康 05/01 12:34
OneSeam: 啊這,其實我不小心操作錯誤提早了發了,我待會編輯一下 05/01 12:35
OneSeam: 收個尾XD 05/01 12:35
ke265379ke: 滑曲球比較傷吧? 滑球不一定吧 05/01 12:36
Scherzer31: 沒想到台灣有這樣的運科研究 05/01 12:37
OneSong: 幫推 05/01 12:38
BraveCattle: 文長,但就我理解以單一投手來看 05/01 12:38
BraveCattle: 球速可能是最主要的原因,但同樣球速下,變速球的因 05/01 12:39
BraveCattle: 素也是最大,是不是和過往想法不同?我以為變速不太傷 05/01 12:39
BraveCattle: 手耶 05/01 12:39
OneSeam: 文章裡面也有提到,速球越快的投手變速球越快,導致變速 05/01 12:40
OneSeam: 球很快的投手看起來很容易受傷 05/01 12:40
BraveCattle: 對啊,這就是和過往認為的不同,以前認為速球+變速比 05/01 12:41
BraveCattle: 較不傷手,但其實統計結果不是 05/01 12:41
BraveCattle: 是你球速快在歷史統計中就比較容易受傷 05/01 12:41
OneSeam: 畢竟丟變速也不會改變你速球就是快的事實,只是統計上會 05/01 12:42
OneSeam: 稍微高估變速球的影響力而已 05/01 12:42
tommy123310: 換言之 除了降速 根本無法減少受傷機率? 05/01 12:46
※ 編輯: OneSeam (118.232.102.81 臺灣), 05/01/2025 12:50:06
sdiaa: 球速快的人所有球路都快阿... 05/01 12:46
sdiaa: 刻意放慢變化球速度容易導致投球動作不同失去欺騙性~ 05/01 12:48
b99202071: 不管啦 這版只覺得指叉球最傷手 05/01 12:49
bonbon315: 推推 05/01 12:51
OneSeam: 這篇研究中,雖然沒有著重,但是他們實際上統計到了叉指 05/01 12:52
OneSeam: 球用的多反而更不容易受傷的數據 05/01 12:52
OneSeam: 背後的具體原因還有待探索,比方說是不是速球和滑球偏弱 05/01 12:52
OneSeam: 的投手更愛叉指球,但至少沒有叉指球傷手的證據 05/01 12:52
cnconnhc: 滑球傷手(x)投球傷手(o) 05/01 12:52
shifa: 一般球迷說指叉球傷手的原因在於投球機制反人體工學吧 05/01 12:55
smartwe: 速球傷手,但沒有速球很難上場(當然也有例外) 05/01 12:55
xephon: 應該去研究投球動作跟受傷的關聯性 05/01 12:56
aotom: 樓上其實也沒錯XD 人類的手臂本來就不是用來密集投擲 05/01 12:58
aotom: 29樓 05/01 12:58
Earthpeace: 太有趣了!這個些圖表感覺還有很多資訊可以挖掘,像是 05/01 12:59
Earthpeace: 曲球、變速球球速有一個大幅提高受傷的閥值,速球慢、 05/01 12:59
Earthpeace: 曲球慢的投手受傷機率也很高,看起來反而是變化球越快 05/01 12:59
Earthpeace: 越容易受傷,速球球速不是原罪 05/01 12:59
qweraakk: 所以有哪個投手不會丟滑球?這篇怎麼感覺跟多喝水的人 05/01 13:00
qweraakk: 百年內必死一樣 05/01 13:00
lookers: 找幾個完全不投滑球的來佐證看看數據 05/01 13:02
OneSeam: 滑球使用少的投手當然是有的,這篇研究就是指出了滑球用 05/01 13:02
OneSeam: 的多,確實對受傷有影響 05/01 13:02
aotom: 會丟滑球和頻繁使用是2回事 05/01 13:04
letgoofcow: 長文推一下好了 05/01 13:05
pikaholo33: 好文推 05/01 13:07
gemboy: 期刊引用的是美國研究 台灣沒有Statcast系統不知怎麼做 05/01 13:09
Ryan23: 可以繼續發展成論文了! 05/01 13:10
ArthurLee: 謝謝分享。 05/01 13:10
ss77995ss: 推整理翻譯 05/01 13:11
jerryhd921: 有料 05/01 13:14
OneSeam: 不過模型確實也指出了一條路,如果刻意降低曲球和變速球 05/01 13:14
OneSeam: 的球速,相對於高速的曲球和變速球,確實也能降低受傷機 05/01 13:14
OneSeam: 率 05/01 13:14
cowbaya: 好文 05/01 13:14
OneSeam: 只是在現代,高速的曲球和變速球都是顯學 05/01 13:15
alsk1566: 好文~感謝原先整理 05/01 13:18
davidwawa: 有趣 05/01 13:21
aotom: 高速曲球還沒到顯學吧?高速變速倒是很多 05/01 13:24
fan0226: 應該是指滑曲球?高速橫向位移的? 05/01 13:25
OneSeam: MLB現在常見的那種強力曲球(常常砸到地上的)速度都不 05/01 13:26
OneSeam: 慢 05/01 13:26
OneSeam: 比方說Glasnow的曲球均速有81邁,對照文中的B圖,可以說 05/01 13:28
OneSeam: 是非常快 05/01 13:28
OneSeam: 再考慮他速球均速有95邁,在B圖是非常靠右上的,玻璃也 05/01 13:31
OneSeam: 不意外了 05/01 13:31
ZaneTrout: 推 05/01 13:33
Vram: 先推再看 05/01 13:36
vick6339: 丟得越快 越容易受傷 05/01 13:39
pimachu: 還是那個結論 球速與受傷機率成正相關 05/01 13:41
OneSeam: 而且在越頂尖的層級可能越關鍵,因為會被操壞的都在低層 05/01 13:43
OneSeam: 級被刷掉了 05/01 13:43
Illenium: 推整理 05/01 13:44
OneSeam: 當然三級棒球也很難有超出韌帶極限的球速,因此長庚的那 05/01 13:44
OneSeam: 篇研究雖然也有統計到速球的問題,但是不夠顯著 05/01 13:44
OneSeam: MLB現在的曲球均速80邁,統計上是受傷風險非常高的速度 05/01 13:48
OneSeam: ,變速球均速86也很危險 05/01 13:48
orze04: 有關聯性不等於有因果關係 05/01 13:49
KasugaMirai: 期待下集 05/01 13:55
terminator3: 讚 05/01 14:01
YongBurger: 感謝分享~然後想問一下「從圖B&C可以發現變速&曲球 05/01 14:05
YongBurger: 均速與速球均速之間存在非常明顯的正相關」 05/01 14:05
YongBurger: 不過我看Y軸好像不是速球均速 而是該球種的SHAP值」 05/01 14:05
YongBurger: 不確定是不是我理解錯誤了>< 05/01 14:05
knuckball: 什麼球都會傷手 就使用頻率 而已 05/01 14:05
ailio: 快還要更快,超負荷投球自然傷手 05/01 14:06
b11223456789: 用心推 05/01 14:10
justdoit: U沒U可能是球速慢的不會被重用,所以受傷少 05/01 14:13
kira925: 指叉球的問題是 大小叉(Fork & Splitter)其實不太一樣 05/01 14:15
bigbigcc: 感謝分享 05/01 14:16
kira925: 另外MLB好像20年來都不喜歡指叉系球種 05/01 14:16
kira925: 所以會丟得少 丟的量也就更少 05/01 14:16
kira925: 會不會還要分析 是因為丟指叉的丟不到受傷就被丟了... 05/01 14:18
OneSeam: 回81樓,圖B和圖C都是用顏色表現速球均速,越往右的點往 05/01 14:22
OneSeam: 往越紅就是和速球均速正相關了 05/01 14:22
OneSeam: Y軸確實是SHAP值,所以呈現右上趨勢就代表該球種的均速和 05/01 14:23
OneSeam: 受傷機率有正向聯繫 05/01 14:23
OneSeam: 也可以這樣解讀滑球那一張圖,也就是當速球均速高時,滑 05/01 14:26
OneSeam: 球使用率高會大大增加受傷機會 05/01 14:26
CHRush: 推 05/01 14:27
shenmue1001: 自己用兩根手指把球夾住就可以感受到手肘肌肉的變化 05/01 14:28
OneSeam: 回88樓,他們的模型中並沒有發現在MLB這個層級,投球量和 05/01 14:28
OneSeam: 受傷機率有很顯著的關係,所以比較難做這個推論 05/01 14:28
shenmue1001: 要在職棒水準長期投指叉球 說指叉球傷手是完全合理 05/01 14:29
lawenwen: 推 05/01 14:30
zephyr105: 我以為指叉球傷手是常識 05/01 14:34
solomon55987: 推 05/01 14:44
jumperman: 滑球和指叉球傷手這就過去很常聽到的 05/01 14:47
Maniacs: 推 好文 05/01 14:47
terry955048: 有研究支持的話真可以考慮15歲以下禁止滑球之類的 05/01 14:49
terry955048: 但聯盟優先採用球速更快的選手,不就也就等於想職業 05/01 14:52
terry955048: 必定受傷,麥狗火箭那種都是蹷艣鴩 05/01 14:52
tweence: 05/01 14:54
kira925: 不是 我的意思是 球種量會因為訓練的bias偏差掉 05/01 14:54
YongBurger: 我是81樓 有看懂意思了 感謝解說! 05/01 14:55
kira925: 如果丟指叉的球員太少 那要拿來建立模型可能會因為bias 05/01 14:55
kira925: 所以沒辦法確認 就好像蝴蝶球一樣 05/01 14:56
OneSeam: 在他們統計的那幾年中,聯盟的指叉使用率大概在1%~2%,占 05/01 14:58
OneSeam: 比確實比較少,所以確實是還有待以後驗證的地方 05/01 14:58
godrainbow: 推推 05/01 15:04

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