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Oct 16. 2019
NBA 기사 속 복잡한 스탯들, 이게 다 무슨 말인데!
NBA 시즌 개막 D-50 '느바 맛보기' DAY 43
머니볼이라는 영화를 아는가?실화 기반 스포츠 영화인데, 스포츠 내 통계학적 접근의 중요성을 부각시켜준 작품이었다. 오로지 통계에 기반해 선수들을 영입하고 구성한 선택이 좋은 성적으로 이어지는 스토리라인. 실제로 현대 스포츠에서 이런 통계적 분석을 너무도 중요한 영향을 미치기에 팀마다 데이터 분석가들을 다수 배치하여 선수 분석에 엄청난 시간적 투자를 하고 있다.
현대 스포츠에서 통계학적 접근이 가장 발달한 스포츠가 야구와 농구라고 한다. 야구는 세이버 매트릭스를 통한 통계 분석이 널리 알려져 있는데, 농구의 세계에도 선수 평가에 더욱 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위한 수많은 2차 스탯들이 존재한다.
1차 스탯으로 불리는 지표들은 소위 '기록지에 적히는 지표'들이다. 출전시간부터 득점, 리바운드, 어시스트, 스틸, 블락의 개수, 필드골 성공률, 자유튜 성공률, 3점 성공률, 필드골 성공 개수, 턴오버 등등
그럼 2차 스탯은 무엇이냐 하면
이 1차 스탯들을 통계적으로 적절히 가공하여 더욱 유의미한 정보들을 도출해내는 가공된 지표들이다.
가장 잘 알려진 PER (Player Efficiency Rating 분당 생산 기여도), WS (Win Share) 부터 현대 NBA에서 각광받는 BPM (Box Plus Minus. )이나 VORP (Value Over Replacement Player. 대체선수 대비 기여도) 까지 굉장히 다양하다.
한 미국대학강의에 등장한 화면, 스탯의 유의미성 정도를 시각적으로 나타냈다.스포츠로의 통계적 접근이 급격히 발전한 3~4년 전부터는 이러한 지표들에 더해 더욱 심화된 선수 스탯 분석도 NBA에서 이뤄지고 있다. 선수들의 조합에 따른 생산성 수치라든지, 선수들 개개인의 상성 관계를 분석한 통계라든지.
몇년 된 자료이지만 선수 매치업을 분석한 것이 상당히 흥미롭다실제로 위 통계자료처럼 선수들 간 매치업에 따른 공격/수비 생산성을 기록한 통계도 있다. 이런 통계들은 NBA에서 상대팀을 분석하고 우리 팀의 전술을 구상함에 있어 절대적인 역할을 담당한다. 일반인들에게 심화된 스탯들은 이해하기 어려운 경우도 있을 뿐더러, 재미로 보는 정도인 경우가 많기 때문에 오늘은 주로 NBA 기사에서 자주 접할 수 있는 메인 스탯들을 소개하려 한다. 다음 시즌 매일 기사를 접할 때, 단순히 기사를 읽는 것만으로도 그 날 있었던 경기들의 선수별 기록을 더 잘 이해하기 위함이다!
1. PER (Player Efficiency Rating)
선수의 분당 생산 기여도인 PER이다. 가장 기본이 되는 지표인 만큼 팀의 분석적 차원에서는 사용 빈도가 굉장히 낮지만, 가장 무난하게 선수 간 비교용으로 활용된다는 점에서 의의가 있다. 득점, 리바운드, 어시스트 등 1차 스탯 중 긍정적인 지표들은 +값으로, 턴오버, 슛 실패, 파울 등 부정적 지표들은 -값으로 계산해 특정 계산식으로 가중치를 부여해 합산한 뒤, 출전시간으로 나눠서 얻어진 값이다.
보통 MVP 레벨의 선수들이 PER 30 이상을 기록하고, 올스타 레벨의 선수들이 20~25 정도를, 준수한 선수들이 13~18 정도를 기록한다.
포지션 별 차이가 크게 나지 않아 "누가누가 더 좋은 선수인가"와 같은 심심풀이 선수 비교 논쟁에 자주 활용되고, 1차스탯들을 가장 단순하게, 전부 반영한 스탯이라 볼 수 있다. 하지만 시간 대비 효율에 대해서는 고려하고 있지 않기에, 짧게 나와 적은 슛을 성공시킨 선수가 압도적인 PER를 기록하기도 한다.
2. WS (Win Share)
윈셰어는 각 선수가 팀의 승리에 얼마나 기여했는지를 느타내는 지표로 합산이 가능한 지표이다. 따라서 평균적으로 비교하는 PER와 다르게 합산된 지표로 과거 선수와 현대 선수의 커리어 전체 비교를 할 수 있다는 강점이 있는 지표이다. OWS와 DWS, 즉 공격과 수비 윈셰어를 따로 구분지어 계산하기도 하는데, 개인보다 팀이 더 중요하다는 관점 하에서는 WS가 PER보다 훨씬 유의미한 지표로 활용되곤 한다. (하지만 2차 스탯의 사용은 어디까지나 개인의 선택이다. 개인이 어떤 스탯을 더 중요시 여기고, 유의미하다 느끼느냐에 따라 2차 스탯의 가치는 천차만별이다.)선수들의 시즌 WS를 합치면 대략 그 팀의 시즌 승수와 비슷하게 형성이 되는데, 한편으로는 팀 성적에 많이 좌우된다는 한계점도 이에서 도출할 수 있다.
WS의 계산식은 너무 복잡해서 일반적인 레퍼런스 사이트에서 공개하지 않고 있다. 궁금해서 한참 검색해본 적이 있었는데, 산식을 본 이후로는 ESPN과 NBA공식 사이트 등에서 주어진 결과값만 보기로 마음먹었다.
3. BPM (Box Plus-Minus)
현대 NBA에서 가장 널리 활용되고 있는 2차 스탯, BPM이다. BPM 역시 +/-에 기반한 지표에, 윈셰어처럼 OBPM, DBPM을 나누어 계산한다. BPM은 100포제션당 해당 선수가 팀에 미친 기여를 공격, 수비로 나누어 나타내는 스탯이다. 계산식이 BPM 역시 상당히 복잡한데 이를 뜯어 보면 PER, Win Share와 같이 박스 스코어 기반이지만, 단순한 1차 스탯이 아닌 %형 스탯들을 사용하고 있다. 그리고 그 기저에는 Play By Play 스탯이 있다는 데서 차이를 갖는다. Play By Play 스탯이란 흔히 알고 있는 1차 스탯인 박스 스코어와 달리 선수별 온오프 마진에 기반한 지표이다.
계산식은 이러하다.
Raw BPM = a*ReMPG + b*ORB% + c*DRB% + d*STL% + e*BLK% + f*AST% - g*USG%*TO% + h*USG%*(1-TO%)*[2*(TS% - TmTS%) + i*AST% + j*(3PAr - Lg3PAr) - k] + l*sqrt(AST%*TRB%)
NBA REFERENCE 사이트에 나와있는 raw BPM계산 관련 통계자료