NC가 뽑는 외국인, 왜 항상 대박일까
NC가 뽑는 외국인, 왜 항상 대박일까
[스포츠 연구소] NC 외국인선수 선발의 비밀
선수출신 스카우트가 뽑지 않고 통계전문가가 데이터 분석 영입
올해도 맨쉽·스크럭스 대박
- 데이터팀 4명은 '성공한 야구 덕후'
배트 안 잡아봤지만 야구 즐겨
NC는 프로야구 10개 구단 중에서 외국인 영입 '미다스의 손'으로 꼽힌다. 2012시즌부터 KBO리그 무대를 밟은 NC가 지금껏 데려온 외국인 8명 가운데 6명이 '대박'을 터뜨렸기 때문이다. 에릭 테임즈, 에릭 해커, 찰리 쉬렉은 물론이고 올 시즌 NC에 합류한 제프 맨쉽은 다승 공동 1위(7승) 재비어 스크럭스는 홈런 3위(10개)로 활약 중이다. 그야말로 '외국인 성공 신화'의 연속이다. 차명석 MBC스포츠플러스 해설위원은 "외국인 선수 가운데 폭발적인 활약을 보여주는 '대박'은 10명 중 1명 정도에 불과하다"며 "NC의 외국인 스카우트 능력은 탁월하다"고 평가했다.
대부분의 구단은 선수 출신 스카우트들이 자기 경험을 바탕으로 관찰과 직감에 의존해 외국인을 뽑는다. 이와 달리 NC는 비(非)선수 출신인 야구 통계 전문가들이 모여 데이터를 보고 외국인을 데려온다. 이를 위한 별도의 '데이터팀'도 두고 있다.
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10일 경기도 성남 NC소프트 본사에서 만난 임선남(39) 데이터팀 팀장이 설명한 외국인 선수 선발 과정은 간단했다. 마이너리그 트리플A를 경험한 선수 3000여 명의 3~5년간 데이터를 100가지 항목으로 나눠 분석한다. 임 팀장은 "100개 중 20여 개 항목을 중점 평가해 어느 것 하나 처지지 않는 선수를 택한다"고 했다. 이런 과정을 거쳐 필요한 선수 후보군을 추린 뒤엔 데이터팀 소속 스카우트 박찬훈(38) 차장이 직접 선수를 보고 평가한다. 박 차장은 1년에 3~5개월을 미국에 머물며 전국 각지에서 50명에 달하는 선수를 관찰한다.
선수의 데이터와 현장 평가가 좋다고 해도 무조건 데려오지 않는다. 인성도 중요시한다. 이 때문에 더그아웃에서 하는 행동, 필드 위의 매너까지 파악해 아무리 기량이 출중한 선수라도 문제가 있으면 탈락시킨다. 데이터팀은 선수들의 SNS는 물론 구단 프런트와 동료의 평판까지 수집해 다면 평가를 한다.
이런 방식이 처음부터 구단에서 환영받은 건 아니었다. 데이터 기반으로 외국인 선수를 선발하겠다는 이들에게 주변에선 '글러브 한 번 안 껴본 사람들이 뭘 안다고 나대느냐'며 눈총을 주기도 했다. 임 팀장은 "10개 구단 가운데 가장 먼저 데이터로 외국인을 뽑아보자고 나선 거였으니 선수 출신도 아닌 내 말이 잘 먹히진 않았다"며 "그래서 처음 뽑았던 외국인 선수들의 성공이 더욱 간절했다"고 했다.
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NC 데이터팀 직원들. 왼쪽부터 박찬훈 차장, 임선남 팀장, 송민구 과장, 패트릭 버고 코디네이터. /이진한 기자
데이터팀에 근무하는 4명 모두 '성공한 야구 덕후'들이다. '덕후'란 한 분야에 열중하는 사람(일본어로 '오타쿠')을 빗대 쓰는 신조어다. 임 팀장은 서울대 미학과, 박 차장은 고려대 사회학과, 투구추적시스템 전문가인 송민구(35) 과장은 연세대 토목과 출신으로 야구 방망이 한 번 휘둘러 본 적이 없다.
외국인 선수의 한국 생활 적응을 돕는 패트릭 버고(39) 코디네이터도 크레이튼대 철학과 출신으로 고교 시절 취미로 잠시 야구를 해본 게 전부다. 어렸을 적부터 야구를 보고 분석하는 걸 즐겼던 이들은 "다시 태어나도 야구 선수가 되기보다 멋진 경기를 감상하고 좋은 선수를 데려오는 지금의 일을 하고 싶다"고 입을 모았다.
http://news.chosun.com/site/data/html_dir/2017/05/11/2017051100062.html
인간의 행동은 거짓말을 하지 않는다.
미국의 영화중 머니볼이라는 영화가 있었다.
브래드 피트가 주연을 한 영화다.
오클랜드 애슬레틱스의 단장 빌리 빈의 명문구단 만드는 과정을 영화로 만들었다.
시간 나면 보시라.
핵심은 못하는 선수가 아니라 가려진 선수를 찾아내는 과정이다.
어느 식당에서 단골손님에게 서비스를 하기 위해서 분석을 했다.
지금까지는 감으로 했다.
손님이 떨어지니 체계적으로 손님을 파악해보자는 의도였다.
그래서 손님에게 명함을 놓고 가면 서비스를 주고 손님의 연락처를 데이터베이스화 하는 작업을 거쳤다.
쿠폰으로 유혹해서 몇 번 사람들이 왔다 갔는지에 대한 파악을 했다.
그리고 결과를 보고 깜짝 놀랐다.
자신이 알고 있던 단골 손님은 단골 손님이 아니었다.
소위 자신이 알고 있던 단골 손님은 크게 인사하고 웃고 아는 척 하는 사람이었다.
그런데 데이터를 살펴보니 그런 사람은 몇일 오지 않았다.
다만 크게 인사하고 아는 척 하는 임팩트가 커서 단골손님이라 착각했을 뿐이었다.
그런데 제일 자주 오는 손님이 있었는데 도장을 찍어주면서 알게 된 사실은 그 손님을 자신은 전혀 모르고 있었던 것이었다.
조용히 식당에서 밥을 먹고 갔기 때문이다.
그래서 주인은 그 데이터베이스를 바탕으로 마케팅을 진짜 단골손님에게 더 정성스럽게 했고 가게는 날로 번창했다는 것이다.
데이터는 거짓말을 하지 않는다.
이번에도 구글신은 누가 대통령 될지 알고 있었다.
내가 알기로는 틀린적이 없다.
어떤 사람의 인성이 궁금하면 그 사람의 친구를 만나보면 된다.
그 사람의 친구는 오랜 데이터베이스가 쌓여 그 친구를 알고 있다.
물론 거짓말 할 가능성은 있다.
그러니 지나가듯 돌려 말하고 직접적 보다는 간접적으로 알아내야 한다.
사람들은 거짓말 할 필요 없는 것에 대해서는 자신의 본성을 드러내는 경우가 많다.
그것이 데이터다.
화장실에서 손 씻는 사람들에 대한 설문조사를 했더니 97%가 설문에서 화장실에서 손을 씻었다고 했다.
그런데 CCTV를 달아서 체크해보니 남자는 50%, 여자는 60%만이 손을 씻었다.
앞으로 1조개의 센서 시대가 온다.
누가 손씻는지에 대한 것은 CCTV를 달지 않아도 알 수 있고 개개인의 정보가 컴퓨터로 넘어간다.
AI가 모든 정보를 가지고 있는 세상이 올 것이다.
정형데이터를 가지고 잇는 사람은 많다.
예를 들어 웨어러블 기기를 차고 있는 사람이 어디에서 어디로 움직이는지는 다 안다.
그러나 그런 데이터가 아닌 CCTV나 그림의 데이터는 훨씬 많지만 알아내기가 쉽지 않다.
그래서 정형데이터 뿐 아니라 비정형 데이터를 알아낼 수 있는 업체가 더 주목을 받게 될 것이다.
JD 부자연구소
소장 조던
http://cafe.daum.net/jordan777
