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2003年赛季结束时我们发现，PECOTA 系统确实比其他商业预测系统的效果要好一些。事实上，2003~2008年这几年，无论在我们自己还是别人的测试中，PECOTA 系统的预测准确度总是与其他系统相当或高于其他系统，同时还推翻了拉斯韦加斯赌场惯用的台词。一些意外的成功使 PECOTA 名声大振，比如，芝加哥白袜队在2005年加冕世界联赛冠军，但2007年赛季 PECOTA 却预测该队只能获得72场胜利，惨淡结束赛程。这一预测必然招致芝加哥媒体和白袜队决策人员的一片骂声。但是，这个预测结果却惊人地准确：白袜队最终以72场胜利、90场失利的成绩结束该赛季。
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然而，在2009年前后，PECOTA 预测系统却被其他系统追上甚至赶超了。正如当年我借鉴詹姆斯和赫卡贝系统的优点一样，其他系统的研发人员也汲取了 PECOTA 系统的长处，并创建出自己的预测系统，而且有些系统非常棒。各个系统都会对大联盟球员的表现进行预测，如果每年都对这些系统的最佳预测结果做个排序，你会发现，那些最棒的预测系统彼此之间的差距不过一两个百分点。
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但我当时之所以创立 PECOTA，还有另外一个目的：对那些像佩德罗亚一样的小联盟球员的表现进行预测，这项任务可能要困难许多。因为当时鲜有预测系统对小联盟进行预测，直到最近才出现类似的系统，所以当时 PECOTA 系统唯一的竞争对手就是球探。
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2006年，我首次公布了 PECOTA 系统预测出的100名最具前景的球员名单，和同时期《美国棒球》刊登的球探所列的名单形成对比。PECOTA 系统依据这些球员入选大联盟后的前6个赛季中为球队做出的贡献对他们进行排名。
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2011年赛季，也是预测结果发布的第6个年头，此时的我终于可以打开“时间胶囊”，看看这些预测是否准确。虽然名单中的球员如今都还相当年轻，但他们中谁是明星球员，谁是替补球员，谁已江郎才尽，已经一目了然。
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在最具发展前景的棒球球员名单中，佩德罗亚排在第4位，这是 PECOTA 系统的成功案例之一。当然，PECOTA 的成功案例可不止这一桩，该系统当年对伊恩·金德尔的职业前景也很看好，而《美国棒球》并没有把他列入名单。事实上，金德尔自2006年以来两次入选全明星队，还成了得克萨斯流浪者队的主攻手之一。PECOTA 系统还看准了麦特·坎普，道奇队的超级明星，2011年麦特·坎普曾十分遗憾地与棒球“三冠王”失之交臂。PECOTA 系统当年的这个判断也比《美国棒球》高明。
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上面几位也许你还有所耳闻，但你听说过乔尔·古兹曼、唐纳德·莫菲，还有约塞米蒂·佩蒂特这些人吗？若非资深棒球迷，很可能根本不知道这些人。但 PECOTA 系统也将他们列入了那份名单。
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《美国棒球》难免会看走眼：球探们对布兰登·伍德、拉斯汀·米利奇以及马克·罗杰斯的职业前景十分看好，但他们此后的表现不尽如人意。球探们还认定红袜队的明星投手乔恩·李斯特、洛杉矶道奇队的游击手特洛伊·图洛维茨基以及巴尔的摩金莺队的外野手尼克·马卡提斯会有不俗表现，但他们在小联盟时一直表现平平，PECOTA 系统并未将其列入名单。
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现在，我们有充足的数据可以对两个预测系统进行统计学分析。具体来说，我们可以查看每份名单上的球员为自己所在的大联盟球队带来的胜场数，这些胜场数以 WARP（超过替补球员的胜场数）的数据形式呈现，这就意味着要收集每一位球员为整场棒球比赛贡献的价值，包括击球、投球及防守。
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PECOTA 系统所列名单里的球员在2011年大联盟赛季贡献的胜场数总计为546场（见图3–3），而《美国棒球》所选球员的贡献更大，胜场数总计为630场。尽管球探们的判断有时会出现失误，但他们的工作还是具有非常大的价值的：他们预测的准确度比单纯靠数据分析进行的预测高出15%。这个差距听起来也许不算大，但带来的收益可不小。每赢得一场胜利，棒球队都愿意向球探支付400万美元。这样算来，在过去的6个赛季中，那些球探预测名单上多出来的84次正确预测，会为他们带来总计达3.36亿美元的收益。
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图3 系统和《美国棒球》列出位最具前景球员年赛季贡献的胜场数
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球探和数据怪才的偏见
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如果 PECOTA 系统的预测结果能比球探们的预测结果更准确，那自然很好，可我并不期待出现这样的结果。就像我在 PECOTA 预测名单公布后不久所写的那样 ：
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这次球探对战数据怪才的戏码引发诸多趣闻，但我并不期待 PECOTA 系统给出的排名能与《美国棒球》的排名同样准确。
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预测系统的工作原料是信息。能够同时将球探的推断和统计信息收入囊中，就意味着你拥有更多原料。单纯依靠数据的预测想要打败依靠综合分析的预测，只有一个途径，那就是综合分析的过程中掺杂了过多偏见，若偏见太强，就会削减掉这种分析手段的优势。
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换句话说，那些球探用的是综合分析的方法，他们得到的信息并不局限于统计数据。球探和 PECOTA 系统都会观察球员的平均击球率和防御率，PECOTA 系统毫无主观偏好，也善于从数据中排除部分噪声，并将这些数据排列好。而球探则可以了解到很多信息，这是 PECOTA 系统做不到的。比如说，球探并非只能依据投手三振出局数推断球员的表现，他们还能够拿出雷达测速仪测定投手投出的快速球的速度，或者用秒表测定他的跑垒时间。
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这一类型的信息更接近我们进行棒球比赛结果预测的根本目标。在美国棒球小联盟中，投手即使投出一个无力快速球也可得分，只要投到好球区，或几种投球混合使用，都可以让不少击球手三振出局，因为大多数击球手实力平平，很容易被战胜。但是在美国棒球大联盟中，击球手甚至能将时速将近158公里（98英里）的快速球击出场外，此时投手只能依靠软抛球谋得胜算。结果是，PECOTA 系统很容易被这些伪正数欺骗，但是球探却能够辨别哪些球员具有大联盟水平，哪些球员还需要修炼。
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当然，任何的人为判断都有可能掺杂个人偏见。就像本书前文中提到的那样，对预测持错误态度的人，常以信息过多为借口提出一个不公正的理论，用来描绘世界应该是什么样的，而不是体现客观事实，故而他们获得的信息越多，情况就越糟。
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也许在前“点球成金”时代，球探们带有更多偏见。他们倾向于从美学的角度评判球员，比如球员的球衣合不合身，而不是看这个球员是否具有天赋。若说近些年来位列《美国棒球》预测名单中的那些球员都有不俗表现，那么20世纪90年代，该刊力荐的那些球员的表现就平平了，像托德·范·波佩尔、鲁本·里维拉和奥布莱恩·泰勒等球员的职业前景明显被夸大了。
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数据怪才们也有自己的偏见，其中最致命的一个偏见：若某项因素很难量化，那它就被视为无关紧要。例如，在棒球运动中，很长时期内防守质量要比击球率或投球质量更难测量。20世纪90年代中期，比恩率领的奥克兰竞技队忽视防守，常让马特·斯特尔这类庞大笨拙的球员防守外野，而马特·斯特尔是一个天生的击球好手，却总被安排去防守外野。随着防守技术研究的不断推进，奥克兰竞技队无可避免地为其薄弱的防线付出了巨大代价，每个赛季奥克兰竞技队得多输8~10场比赛。在这种情况下，不管球队的安打表现多好，都不可能跻身热门球队之列了。比恩从中吸取了教训，最近由他带领的球队防守得都不错。
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在预测美国棒球小联盟球员的表现时，这些盲点带来的失误会造成更大的损失。对于一个颇有成就的美国棒球大联盟球员来说，关键是预测他能否续写辉煌。一个聪明的系统可能会预测，球员的发展走势会上下浮动几个百分点。但如果只是简单地假设这个球员下个赛季的表现与前几个赛季相仿，你也不会错得太离谱。通常情况下，球员日后的实力与现在的表现不会有天壤之别。
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然而，在主要的职业运动中，棒球属于比较特殊的，因为这项运动中包含着极其复杂的小联盟系统。美国橄榄球联盟很少批准小联盟赛事，美国第一大职业篮球赛事的小联盟数量也不多，但在棒球界，每个大联盟下附有8个小联盟，共有240个小联盟。另外，足球和篮球队员可以从大学甚至高中直接进入职业联赛，变身为球星，这种情况在棒球界却很少见，即使是最有天赋的新秀，也必须在比利斯特、贝克斯菲尔德或宾厄姆顿苦苦地等待进入美国棒球大联盟的机会。
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对这些棒球手的表现进行预测是非常具有挑战性的，因为我们一直在期待这些球员最终能做到他们现在无法做到的事情：参与高水平的赛事，成为大联盟球星。美国棒球大联盟选秀赛非常残酷，就连全美高中时期表现最棒的击球手布莱斯·哈珀，在面对大联盟（选秀）投球时都可能惨遭淘汰。要知道大联盟是勤奋和运气结合的地方，新秀们必须变得更强、更壮、更聪明、更守纪律，才能在大联盟打比赛。假设你来到一所普通高中的课堂上，你应该对那些学生留心地观察几天，然后预测他们当中谁将来会是医生、谁会是律师、谁会是企业家、谁又只能勉强度日。我猜你一定会参考这些学生的成绩和学术能力评估测试分数，再看看谁的人缘更好，但你还必须进行一些大胆的猜测才行。
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