愈頂尖的籃球員，在場上的動作強度愈低。

研究人員給兩支球隊的每名球員穿上一件緊身背心，背心夾層裡藏著一個大拇指大小的感測器。一支球隊打歐冠聯賽（EuroLeague），另一支打西班牙第四級業餘聯賽。感測器記錄了整場比賽三個方向的加速度，每秒一百次。

研究人員心裡有個預設：職業球員應該打得更激烈，數字也應該更高。

數據交出來之後，結論剛好相反。

PlayerLoad 與滾動時間窗口：為什麼不用平均值。

PlayerLoad（PL）是一個由 Catapult 開發的指標，計算方式是把三個軸向的加速度變化量取平方和後積分，代表球員在活動中動用的整體身體負荷。它同時納入水平、垂直、側向三個維度的所有移動，是目前室內運動研究中使用最廣泛的外部負荷指標之一。

光看一場比賽的平均值，很容易錯過那些短暫的高強度瞬間。研究因此改用「滾動時間窗口」：設定一個固定長度的時間框，讓它在整場比賽的數據上不斷前進，每次計算這段時間內的 PL，最後取最高值。這個最高值就是球員在這場比賽中承受的「尖峰負荷」。

這篇發表於 2025 年《Sports》期刊的研究，選擇了 30 秒、1 分鐘、3 分鐘三個窗口。

誰跟誰比？

研究對象是兩支男子球隊。菁英隊有 10 名球員，效力於 EuroLeague 和西班牙甲級聯賽（ACB），平均年齡 25.9 歲。非菁英隊有 11 名球員，打的是西班牙第四級業餘聯賽，平均年齡 20.7 歲。菁英隊被監測了 8 場比賽，非菁英隊被監測了 29 場。

感測器放在上背部、兩肩胛骨之間，每名球員在整段研究期間都用同一顆設備。統計時控制了年齡和比賽性質（友誼賽或正式賽）的影響。

窗口愈長，差距愈大。

主要分析的結果如下。

30 秒窗口，菁英隊的平均尖峰 PL 為 13.59，非菁英隊為 19.39。效應量（Cohen's d）= -0.41，屬於「小」等級。

1 分鐘窗口，菁英隊 22.38，非菁英隊 42.71。效應量 = -1.47，屬於「大」等級。

3 分鐘窗口，菁英隊 43.54，非菁英隊 62.80。效應量 = -2.11，屬於「極大」等級。

三個窗口的差異都達到統計顯著（p < 0.001），且效應量的 95% 信賴區間都不包含零。窗口愈長，兩組之間的差距愈顯著。30 秒窗口的效應量只有 -0.41，到了 3 分鐘窗口，效應量擴大到 -2.11。

這個趨勢有其邏輯。籃球是間歇性運動，每隔一段時間就有暫停、換人、罰球，任何球員都可能在某個短暫的瞬間達到高強度。但在較長的時間跨度裡，能否維持更經濟的動作強度，取決於判斷力而非體力。

只看友誼賽，效應量暴增。

因為研究監測的菁英隊比賽全為友誼賽，而非菁英隊同時有正式賽和友誼賽，研究者進行了第二輪分析，只取友誼賽做比較（菁英 8 場，非菁英 3 場）。

結果效應量大幅跳升：30 秒窗口從 -0.41 變成 -2.68，1 分鐘窗口從 -1.47 變成 -5.06，3 分鐘窗口從 -2.11 變成 -3.36。

1 分鐘窗口的效應量 -5.06，超出了一般運動科學研究的常見範圍，分類為「極端大」。研究者的解讀是：正式賽場景下，非菁英球員或許會因為比賽氣氛和競爭壓力而提高投入感，縮小了部分差距；在較低壓力的友誼賽環境裡，兩組球員的習慣動作模式更清晰地浮現。

動得更少，為什麼是優勢。

這個發現讓習慣的直覺碰壁。我們傾向用身體強度來衡量競技能力，認為「打得更拼」等於「打得更好」。

研究者引用了 Marteniuk 的運動技能模型：一項運動的表現，由感知能力、決策能力、動作執行三個部分共同決定。體能只是執行層面的一部分。

Sampaio 等研究者在 2015 年分析 NBA 球員追蹤數據，發現全明星球員的跑動速度和動作強度比一般 NBA 球員更低，效率卻更高。他們不靠身體跑贏對手，而是用判斷力選擇最有效的位置和時機，讓同樣的體能消耗產生更多效果。

對應這篇研究：3 分鐘窗口的差距大於 30 秒窗口，說明菁英球員並非在每個短暫爆發上都更保守，而是在更長的時間跨度裡，更精準地選擇了何時需要高強度、何時可以省力。非菁英球員缺乏這個篩選機制，每個時刻都用同樣高的強度撐著。

訓練的方向

研究者認為，同時要求身體和認知投入的訓練方式，比單純提高訓練量更有意義。具體手段包括縮小場地的小場比賽（small-sided games），或是加入視覺、聽覺刺激的變向練習。這類訓練要求球員在高強度中快速決策，而不只是訓練純體能指標。

從傷害預防的角度來看，研究者指出，外部尖峰負荷愈高，肌骨系統的累積壓力就愈大，與運動傷害風險有直接關聯。如果動作經濟性的差距可以被訓練縮小，受傷風險可能也會隨之降低。

菁英與非菁英之間的那條線，或許不只畫在體能數據上，而是畫在對體能的使用方式上。