Baseball Concrete Blog

主にプロ野球について、セイバーメトリクス的な考えを交えながら好きなことを書いています。

Getting defensive (THT)


Getting defensive (THT)

最近THTの新しい記事を追えていなかったのですが
Tangotigerがwell-writtenと評しているので読んでみると本当にwell-written。

打撃の評価は簡単で、投手の評価も比較的簡単なのに、守備の評価はやたらに難しい。
これはなんなんだ、ということで、学説史的にさまざまな指標を紹介しつつ要点をサマライズしています。
守備率を除いて最初に出てきたのはRange Factorなど個別の要素を踏まえない総計のデータ(補殺とかが該当)による指標で、その後ひとつひとつの打球の内容を集計するというZone Ratingが出てきた、というところまではまぁお馴染みの説明。
そしてそこからUZRなどの指標にも疑問はあるんじゃないのかということを掘り下げ、興味深いことにUZR以後に開発された守備指標のいくつかはデータの細かさという意味では後退している(あえてそういうものを開発している)、ということに注目しています。
集められた「詳細なデータ」に問題が含まれていることが考えられるならむしろ、長期的にデータを扱うことを覚悟すれば一般的な総計データのほうが客観的で有用なのではないかという観点でしょう。
しかしまた、そうは言ってもそれってどうなん、ということでさらに上の次元としてFieldf/xがもたらす革新の可能性に言及しています。


ちなみに冒頭のあたりに「私たちが本当に知りたいことは、(守備の)機会に対して誰が最も多くのプレーを成立させたかということだけである。問題は、いくつの守備プレーを成立させたかはわかるのに選手個々の機会の正確な測定ができないことだ」みたいなことが書いてあるのですがこれは本当に守備指標について語るときにまず認識しておくべき問いだと思います。打率の計算に喩えて言えば、安打数はわかるのに打数がわからないという状況に置かれている。

この前Baseball Labに守備指標の記事を書いたとき、指標の説明に関して「BIPを使用するとRFの欠点が改善される、ゴロ/フライも考慮することでさらに精度アップ」といった「RFからの改善」の視点に重点を置いて書こうかとも考えたのですが、結局のところそれは手段の問題であり、より根本的に重要なのは守備において利得が生まれる構造だと考えてどちらかと言えばそちらを尊重する書き方にしました。
その意味をわかりやすく説明できたとは言い難いし、結果として、完成した指標によってRFの問題点がどのように解決したのかという部分もわかりにくくなってしまったのですが、まぁこれはこれでひとつの筋なのではないかと考えております。

なお一応言っておくと、守備機会の推定でBIP(インプレー打球)をベースとすることによって「投手の奪三振能力に左右される」という欠点を埋め、被安打の概念も導入。さらに内野手はゴロ・外野手はフライに対象打球を絞ることによりゴロ/フライ傾向の偏りに対応、かつそれは直接集計されたデータなので推定をして計算するRRFよりも精度が高いはずだし何より筋道が通ります。右/左補正に関しては本質的にはRRFと相違なし。
そんなこんなで全体的にはRRFよりもすっきりして良いのではないかと考えておりますがまぁその辺の最終的な判断は指標を利用するみなさんにお任せします。

THTの記事の話に戻りますが、引用も豊富で勉強になりますよね。保存版の記事かもしれません。
こんなこと言及する必要もないんでしょうが、出している情報の少なくとも3倍や5倍は知識を持ってないとこれだけ書けないだろうから素直に尊敬するなぁと思ったり。

コメント

23・24日の文章を拝見しました。
私的には完全な5つ星で、仲間内で星をつけにくいのが残念です。
過去にもセイバー本が出ていたんですが、
読む人は皆さん指標を「スポーツ新聞の打撃30傑の項目を増やして表を横に広げただけ」
「だから?」「ただの新しい打率の羅列だよね」みたいな感想を持たれる可能性が強かったと思っています。
で、もし出版してある程度の広がりを持って共感してもらううには
足りないのは今回出たような文章ではないかと思っていたわけでして。
私、最近読んだ野球関係の本の記述と比べても、ノンフィクションは別にして
おせじ抜きに最も共感できた文章の1つです。

というわけで、この1年とても面白かったです。
岡田さん以外ではクロスケさんが一番時間も労力も使っていたのかもしれませんね。
また来年もよろしくお願いします。

>道作さん

いやぁ、今回の記事の意味を理解していただけると物凄く嬉しいですね。それが道作さんだというのも。コメントがじーんときました。
正直、わかりやすく面白い解析結果が出るという類のものではないため
岡田さんに送るときにも「無視されるか批判されるかだと思います」くらいのことを言っていたんですよ。
そういう意味では書くのに気が重いところもあったのですが
どうせBaseball Labのような試みをやるのであれば
ああいう話を書かなければ意味がないという想いは強かったんです。
まだあの手の話で言いたいことは色々あるんですけどね。
単純に見た目にも面白いセイバーメトリクスのセオリーや評価結果などの「成果」と合わせて
両輪で出していければ好ましいのではないかと思います。

今年どれほど貢献できたかはわかりませんが
色々勉強になりましたし私としても純粋に楽しいことがいっぱいでした。
来年スタミナ切れしないように頑張りたいと思います。こちらこそよろしくお願いします。

本当に開設前からクロスケさんにはお世話になりました。
感謝のしっぱなしですね・・・
来年もお二人にお世話になりそうです。

お休み期間に今回の記事を多くの人に読んでもらえると良いです。
ああいう話はどんどん出していきたいですね。

>岡田さん

私のやってきたことが役に立てたというのはとても幸運でした(誰かの役に立とうとかいうつもりでやってきたことではないので)。
むしろ声をかけていただけてこちらこそ感謝です。
来年もよろしくお願いします。

現在のところ、指標を見ても印象と違えば「なんなんだこの指標は?」と反発してしまう面は根強くありそうですね。印象で測れないことがわかるから指標は有用なのに。
認知科学の問題ではないですがそのあたりのことも書けたら望ましいと思います。
印象で見れればそれでいいという方を説得するつもりは毛頭ありませんが見方の転換が面白いという方に向けて。

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野球全般好きで、プロ野球をよく見ますが特定の球団のファンではありません。
セイバーメトリクス(野球の統計的分析)の話題が多く、馴染みのない方にはわかりにくい内容があるかもしれませんがサイトに体系的にまとめています。

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