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 ：

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。

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。

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。

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。

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。

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。