스포츠의 과학화, 계량화.
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통계와 데이터 분석이 중요한 이유.
21세기 초만 해도 축구에 통계와 데이터를 적극적으로 도입한다는 개념이 메이저가 되진 못했습니다. 축구는 동적인 스포츠고, 절대 스탯으로 나타낼 수 없다는 그런 인식이 팽배했습니다. 당연하게도, 당시에 우리가 알고 있는 스탯이란 ‘골/어시스트/슈팅/파울’ 이게 전부였기 때문입니다.
하지만 기술이 발달되어 장비가 좋아지면서 경기의 모든 것을 담아낼 수 있게 되었습니다. 언제 누가 어느 방향으로 패스를 했고, 이게 얼마나 긴가, 누구에게 주었는가, 성공했는가. 크로스인가? 쓰루패스인가? 등의 것까지 기계가 인식하고 기록할 수 있는 수준까지 이르렀습니다.
그 후로 사람이 축구 경기를 보는 눈은 완전히 달라졌습니다. 적어도 사람을 ‘전문가’로 한정짓더라도 말이죠. 샘 앨러다이스 감독은 빈약한 스쿼드로 EPL 중위권에서 살아남았습니다. 아르센 벵거는 플라미니를 데이터 분석으로 발굴해냅니다. 그리고 독일은 SAP의 경기 데이터 분석을 통해 약점을 보완하고 월드컵 우승을 합니다. 그게 불과 2년 전의 이야기입니다.
그래서 지금 대부분의 강팀들은 이 솔루션을 사용하고 있습니다. EPL 팀들부터, 레알 마드리드, 뮌헨에 이르기까지 모든 팀들이 이걸 사용하고 있는 정도가 아니라, 적극적으로 활용하고 있습니다. 한 예로 11-12시즌 맨시티 수비수들은 매주 데이터 분석관들과 모여서 경기력을 검토합니다. 그 시즌 맨체스터 시티는 리그 최소 실점을 기록했습니다.
아직 ‘내가 봤는데 이렇더라’라는 주장을 신봉하시는 분들이 많습니다. 하지만 한 가지 분명한 사실은, 데이터는 사람의 눈보다 훨씬 정확하고 객관적이라는 겁니다. 알파고 vs 이세돌 대결에서 알파고가 두는 몇가지 수들이 기존 전문가들의 관점에서는 이해가 되지 않는 경우가 있었습니다. 하지만 나중에 다시 분석을 해보니 그게 위험을 사전에 방지한 움직임이었다는 평가를 받았지요. 알파고는 데이터를 통한 학습으로 그런 움직임을 터득했습니다.
축구는 단순히 보면 골을 넣어야 이기는 스포츠입니다. 골을 넣기 위해서는 찬스를 잡아야 합니다. 많은 찬스를 잡을수록 골이 들어갈 확률이 더 높지요. 점유율이니, 패스&무브, 역습 이런 것들은 단순한 수학적 관점에서는 찬스를 많이 잡아 골을 넣을 확률을 올리는 방법론에 불과합니다. 벤제마가 패널티 박스 안에서 슈팅 100회를 날리던, 호날두가 하프라인에서 슈팅 100회를 날리던, 골문을 위협하면 같은 찬스일 뿐이라는 겁니다. 팀의 입장에서는 후자가 더 성공확률이 높다면 후자를 해야 하는거고, 기존의 관점으로는 이상한 것으로 보일 수도 있는 법이고요.
잠깐 삼천포로 빠졌지만, 데이터 분석이 필요한건 지금 팀의 입장에서 더 효율적으로 이기기 위한 방법을 찾기 위해서입니다. 제가 글에 데이터 분석을 적극적으로 활용하는 것 역시 마찬가지입니다. 최소한 지금은 전문가들에게도 신뢰성을 입증받은 지표들을 병행해서 분석하는 것과, 내가 보니까 그렇다, 너도 그렇네? 그러면 이게 맞는거야 라고 단정짓는건 큰 차이가 있습니다.
경기를 보지 말고 데이터만 보라는 말이 아닙니다. 하지만 적어도 내가 경기를 보면서 데이터를 통해 내 관점을 강화하거나 입증하는 것과, 그렇지 않는 것은 신뢰성에서 큰 차이가 난다는 이야기입니다. 데이터는 계량할 수 있고, 왜곡되지 않습니다. 사람의 눈은 그렇지 않고요.
https://www.youtube.com/watch?v=G3jNAAG4azA
<농구의 격렬한 동작 속에 숨은 수학 - 라지브 매헤스워렌>
비교적 최근의 연구인데, 동적인 스포츠는 숫자로 나타낼 수 없다는 명제도 깨진 지 오래입니다.
새로운 것, 기술적이고 과학적인 것을 인위적이고 기계적인 것으로 치부하고 경시하는 선수나 지도자들이 항상 도태되어 왔습니다. 스타크래프트, 종합격투기, 야구, 농구 다 그래왔고, 축구에도 예외는 없습니다.
아래의 내용을 참고했습니다.
https://www.kfootball.org/best/3446983
http://www.wired.co.uk/magazine/archive/2014/01/features/the-winning-formula