새로운 데이터의 등장. 기대 위협(xT)
- ‘기대 위협, xT(Expected Threat)’에 대하여.
■ 새로운 데이터의 등장. ‘기대 위협, xT(Expected Threat)’에 대하여.
‘축구’는 실력을 가리는 스포츠로, 승리하기 위해 다양한 방법을 강구하며 발전했습니다. 승부에서 ‘이기기 위한 높은 확률’을 선택하는 것은 당연지사로서 축구에서 떼려야 뗄 수 없는 상관 관계를 지니며 발전해왔습니다.
이러한 이유로 근래 기대 득점(이하 xG)과 같은 확률 지표가 등장하였고, 축구를 깊게 보고자 한다면 반드시 이해해야하는 영역으로까지 넘어오게 되었습니다.
요즘 기사 혹은 칼럼을 보면 쉽게 찾아볼 수 있는 xG는 이미 너무나도 대중화된 축구 지표입니다.
간단히 설명하면 ‘슈팅이 득점으로 기록될 확률’, 세부적으로 설명하면 ‘특정 위치 혹은 상황에서 만들어낸 슈팅이 얼마나 득점에 가까운가에 대해 점수 혹은 값을 매긴 통계’입니다.
xG의 등장 이후 ‘득점에 대한 퍼포먼스’ 정량화가 가능해짐에 따라, 추상적인 퍼포먼스가 숫자로 충분히 표기가 가능하다는 점을 깨닫게 되고 ‘득점까지 가는 과정’에 대한 정량화의 등장도 많은 기대를 받았습니다.
이에 데이터 분석가는 ‘공을 가지고 나아가는 과정’에서 발생하는 퍼포먼스를 xGChain(이하 xGC), xGBuildup(xGB)로 정량화하여 비교 및 평가가 가능하도록 만들었습니다.
하지만 이러한 xGC과 xGB에는 선수 개인의 기여도와 가치가 전혀 고려되지 않았다는 점에서 한계에 부딪혔습니다.
선수 개인이 빌드업 과정에 단지 ‘참여’한 것과 ‘주도’ 혹은 ‘결정적 시도’를 했을 때의 차이가 구별이 불가능하게 됨으로써 더욱 심도깊은 접근 및 분석의 필요성이 대두되었습니다.
기대 위협(이하 xT)은 그렇게 세상에 등장했습니다.
‘xT’와 ‘이전 빌드업 퍼포먼스를 정량화한 지표’의 가장 큰 차이는 당연히 ‘각각의 영향력에 따라 적절한 점수 혹은 값’을 부여 받는다는 점입니다. 각각에게 다른 값을 부여한다는 것은 쉽게 말해 ‘xG를 기록하는데 얼마나 큰 기여를 했는가’에 대해 점수를 할당한다는 의미로써, 이는 곧 선수 개별의 기여도 측정이 가능하고 선수에 대한 보다 세밀한 비교가 가능한 영역으로의 진출을 알렸습니다.
빌드업 과정에 참여만 했다면 모두 같은 정도로 취급했던 xGC, xGB와 달리 xG를 위치별로 정량화해 위협적인 정도를 적절히 부여한 xT는 그라운드 전지역에서 발생하는 위협 상황의 정도를 각 위치에 정량화하는 기준을 내보였습니다.
xG을 기반으로 수치가 형성되지만 볼을 소유한 상황의 결과가 슈팅 혹은 득점으로 이어지는 여부와 무관하게 값을 책정하며, 더 나아가 득점 혹은 슈팅으로 직접 연결되기 어렵더라도 xG가 높을 수 있는 상황 혹은 공간으로의 볼을 투입, 연결하는 행위 역시도 높은 위협 가치를 지닐 수 있도록 고려된 높은 수준의 지표입니다.
‘핵심’을 제공한 선수에 대한 기여도를 평가할 수 있으며, 선수가 내린 선택의 ‘질’이 얼마나 좋았는지 그리고 팀 적으로 보더라도 의도한 전술적 선택이 성공적으로 작용했는지 해석이 가능한 지표로 활용 가능합니다.
단순히 ‘결과’에만 초점을 맞춘 1차적 데이터(골, 어시스트)를 뛰어넘는, 2차적 데이터(기대 득점, 기대 승점)가 등장했음에도 불구하고 여전히 더 세분화되고 깊은 데이터의 등장의 요구가 xT를 만들어냈다고 생각합니다.
데이터에 대한 혁신과 발전은 끝도 없지만 결국 나아가는 과정이나 동작에 대한 갈증이 탄생시킨 지표입니다. 세상이 끊임 없이 발전해 나가고 축구도 마찬가지입니다.
더 넓고 깊은 이해를 위한 노력은 계속되어야합니다.
출처
Karun Singh 블로그
