베넷 밀러 감독의 ‘머니볼’, <정형과 비정형의 균형>
영화로 보는 빅데이터 - 비플라이소프트
빅데이터와 AI인공지능의 시대입니다. 최근 들어서는 어떤 산업분야든 딥러닝과 머신러닝 등 AI인공지능과의 결합으로 한 단계 더 높은 수준으로의 진일보를 추진하고 있죠. 그런데 무려 11년 전, 데이터 사이언스*를 통해 빅데이터가 스포츠 분야에서도 큰 힘을 발휘할 수 있다는 것을 캐치한 영화가 있습니다. 베넷 밀러 감독의 <머니 볼>입니다.
* 데이터 사이언스 – 데이터 마이닝과 유사하게 정형, 비정형 형태를 포함한 다양한 데이터로부터 지식과 인사이트를 추출하는 데 과학적 방법론과 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합 분야
승리를 하려면 데이터를 분석하라
영화는 메이저리그 최하위권 구단인 오클랜드 애슬레틱스의 단장 ‘빌리 빈’의 이야기로 출발합니다. 자금이 부족해 팀 내 간판 스타를 다른 팀에 뺏길 수 밖에 없는 구단 사정에 스트레스를 받고 있는 빌리 빈은 쓸만한 선수를 트레이드하기 위해 클리블랜드 인디언스의 단장을 찾아갑니다.
그는 여러 선수에 대한 이야기를 나누며 트레이드를 시도하죠. 그리고 클리블랜드 인디언스의 단 장 옆에서 귓속말로 트레이드에 대해 거절하라고 조언을 하는 ‘피터 브랜드’를 만나게 됩니다.
잔뜩 화가 난 상태에서 단장실을 빠져 나와 피터를 찾아가는 빌리는, 다짜고짜 당신은 누구인지, 또 트레이드를 거절한 이유가 무엇인지를 묻게 되죠. 상기되어 있는 빌리에게 피터는 말합니다. “다들 야구라는 스포츠에 대해 제대로 이해하지 못하고 있어요. 중요한 건 선수가 아니라 승리를 사는 것입니다. 승리를 하려면 득점을 할 선수를 사야죠.”
그의 이야기에 감명을 받은 빌리는 피터를 부단장으로 영입하고, 기존의 야구팀을 꾸려가던 방식에서 완전히 벗어나 오로지 데이터에 입각한 ‘머니볼’ 정책을 추진하게 됩니다. 그리고 피터는 자신의 영입 정책을 성공으로 이끌기 위해 영입 대상 선수들의 과거 기록을 모두 수치화하고 분석하는 작업을 진행합니다. 빅데이터 분석을 야구라는 스포츠에 접목시킨 것입니다.
적재적소에 선수를 투입하는 근거, 빅데이터
빌리는 이 분석 자료를 기반으로 타율이 좋지는 않지만 출루율이 높은 타자, 삼진을 잡지 못하더라고 땅볼 아웃 유도가 높은 투수 등을 찾아내 적재적소에 필요한 선수를 영입하게 됩니다.
이렇게 빅데이터를 기반으로 새롭게 태어난 오클랜드 애슬레틱스는 정규리그에서 ‘20연승’이라는 좋은 성적을 내는 데 성공하고, 만년 최하위 팀에서 벗어나 포스트 시즌에 진출하는 쾌거를 거둡니다. 안타깝게도 포스트 시즌에서 성공을 거두진 못하지만 말입니다.
하지만 빌리는 경기장 밖에서 라디오 생중계로 패배 소식을 접한 뒤에도 실망하지 않고 미소를 짓습니다. 예산 부족이라는 구단 사정 때문에 오직 정형화된 수치에만 의존해 값싸고 효율 좋은 선수만을 영입할 수밖에 없었던 오클랜드. 야구 선수 출신이었던 빌리 빈은 아마 단순히 수치만으로 말하기 어려운, 십수년 간 현장에서 체득한 비정형 데이터를 통해 우승을 향한 마지막 퍼즐이 부족하다는 사실을 알기 때문에 미소를 지은 것이 아닐까요?
어쨌든 데이터를 분석해 팀의 기틀을 닦아 놓았으니 그 마지막 퍼즐을 맞추면 더 좋은 결과를 얻을 수 있으리란 걸 알고 있었을지도 모릅니다. 영화의 마지막 부분에서 타 구단의 스카우트 제의를 고민 끝에 거절하고 오클랜드의 단장직을 이어나가겠다는 결정을 내리는 것을 보면 말이죠.
지금까지 데이터를 다루는 사람들에게도 묵직한 교훈을 줄 수 있는 영화, <머니볼>에 대한 이야기였습니다. 다음에는 재미 있는 영화 이야기로 돌아올게요!
