如前文所述，預測成功的關鍵是，不應該局限于定量信息，而應該用心權衡信息的適用性。比恩的工作宗旨是盡可能地收集信息，盡可能嚴謹、專業(yè)地分析信息。

信息越多，你的預測就越準確，如果是這樣，那你就是一個十分出色的預測者。若態(tài)度不端、習慣不良，那你就會像菲利普·特羅克的政治學者一樣，預測得十分糟糕。候選球員A的平均擊球率為0.300外加20個本壘打，輪休日出現在“救濟廚房”幫忙，球員B也有相同的擊球率和本壘打個數，但平日里他逛夜店、吸毒品，兩位球員的區(qū)別盡管很難用數字量化，但是你進行預測時一定會考慮這個區(qū)別。

事實上，很多時候定性信息有可能轉變?yōu)槎啃畔ⅰＧ蛱綄嶋H上是用嚴格的數據范圍來測評球員，每類數據的范圍都是20~80之間，當然你可以將這種方式歸入數據模式中，和球員平均擊球率放在一起，看看其價值何在。有些球隊，如圣路易斯紅雀隊，已經開始嘗試這一模式了。

確實，在棒球界，球探模式和統(tǒng)計數據之間、定性信息和定量信息之間的差別已經非常模糊了。例如，投手球路分析系統(tǒng)（Pitch f/x）是一套三維相機系統(tǒng)，如今在大聯盟中的每個球場都已經安裝了。投球數據折線圖不僅可以測量球速——很多年前雷達測速儀就能做到這一點——它還可以測量出球落壘前在垂直方向和水平方向的移動距離。比如，我們現在可以用統(tǒng)計學方法來分析扎克·葛蘭基，他是2009年大聯盟最佳投手，是賽揚獎獲得者，是密爾瓦基釀酒人隊的隊員，他還投出過最漂亮的弧線球。我們還可以用另一種方法來分析，馬里亞諾·里維拉的卡特投球果然名不虛傳。從傳統(tǒng)角度來講，這些信息都屬于球探的考察范圍，現在成了預測系統(tǒng)中的變量之一。

不久的將來，我們也許就能用一套完整的三維成像系統(tǒng)記錄球場上發(fā)生的一切了。雅各比·艾爾斯布里一躍而起接住頭頂飛來的球時，我們可以立刻測量出他這一躍有多高；也可知道鈴木一郎完成一圈跑壘的確切時間；或是當雅迪爾·莫力納想將對方盜壘手趕下壘時，在二壘奮力接球時的速度究竟有多快。

正如當年《點球成金》中公布的預測結果一樣，這項新技術并不會減少球探的數量，但它有可能會被重點用來測量更難量化、更加隱秘的信息，例如球員的心理指標。像桑德斯這樣聰明的球探在這一方面已先行一步了。