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다시봐도 좋은 양질의 글들을 모아놓는 게시판입니다.
Date 2013/10/17 17:29:37
Name 구밀복검
Subject 축구의 수량화가 가능할까?


1.
축구에서 수량화가 어려운 부분은 이거저거 많겠지만 아무래도 선수들의 플레이가 독립적이지 않다는 점이 단연 첫 손에 꼽히죠. 가령 야구 같은 경우에야 모든 플레이가 기본적으로는 타자와 투수의 일기토로 이루어지다보니 - 물론 구장 팩터라든가 팀 수비, 타선과 같은 요소들도 영향을 주긴 합니다만 - 옥석을 가리기가 쉽습니다. A선수가 홈런을 치건 안타를 치건 삼진을 당하건 볼넷을 골라나가 건, 그것들은 다른 누구의 영향을 받은 것이 아닌 오롯한 A선수의 실적이고 기량의 반영물로 볼 수 있죠.(물론 그렇지 않다고도 합니다만 논의를 간략히 하자면)

그런데 축구는 야구와 달리 일기토 형식이 아닌지라 경기 중에 보여주는 선수의 활약이란 게 독립성이 떨어지며, 팀원과 전술의 영향이 크다는 것이 문제가 됩니다. 가령 월콧이 드리블 돌파를 성공시켰다고 할 때, 이것이 순전히 월콧에 능력에 기인한 것인지를 알 수 없다는 겁니다. 아스날의 게임 스타일에 따라 월콧의 드리블 성공 횟수는 얼마든지 달라질 수 있는 부분이죠. 오픈 게임을 많이 한다면 더 늘어날 테고, 측면보다 중앙을 중시한다거나 하면 줄어들 테고. 혹은 주변 동료의 영향을 받을 수도 있습니다. 가령 전방에서 카솔라가 휘젓고 다녀 상대팀 수비진이 붕괴 일보 직전인 상황이라면 월콧의 드리블이 자신의 기량에 비해 통할 공산이 더 크겠죠. 월콧이 드리블을 성공하거나 말거나, 그게 순수한 월콧의 능력인지 어떤지는 판가름하기가 쉽지 않습니다.

다른 좋은 예로 세스크는 아스날에서 매 시즌 경기당 키패스(슈팅으로 이어진 패스)를 3개 가까이 찍었지만, 바르셀로나 이적 후인 11-12시즌에는 1.5개 정도에 그쳤습니다. 이를 기량의 감소로 볼 수도 있지만, 그보다는 팀 전술이나 주변 동료의 영향을 받았다고 해석하는 것이 타당하지 않냐는 거죠. 업 템포 운영을 하던 아스날에 있다가 다운 템포 운영을 하는 바르샤로 오니 키패스를 날릴 기회가 감소했고, 그에 따라 키패스 수치가 떨어졌다고 보는 것이 개인적으로는 맞지 않나 싶습니다. 어쨌거나, 선수의 기량과 결과물 사이에서 야구만큼 명증한 인과관계를 발견하기가 어렵다는 점은 명백합니다.

더불어 야구만큼 다수의 표본을 확보하기 어렵다는 점도 있고요. 일단 축구는 많아야 1년에 60경기지만 야구는 적어도 1년에 130경기죠. 데이터베이스의 <양>에서 비교가 안 됩니다. 그 뿐만 아니라, 수치를 집계하는 것 자체에서도 난이도 차이가 큽니다. 무엇이 스트라이크고 볼이고 내야안타이고 슬라이더인지를 분별하는 것은 어렵지 않지만, 무엇이 드리블이고 키핑이고 정확한 포지셔닝이고 빌드업 리드이고 오버래핑인지 하나하나 분별하는 것은 굉장히 어려운 작업입니다. 킬패스 하나만 해도 의미가 모호하죠. 득점으로 이어지면 킬패스일까요? 아니면 슈팅으로는 최소한 이어져야 할까요? 오프사이드 라인을 붕괴시키느냐 아니냐가 기준이 될 수 있을까요? 아니면 아예 문자 그대로 상대가 패스 보고 놀라서 심장마비에 걸려야만 킬패스일까요? (...) 그나마 킬패스의 경우는 패스라는 명확한 <액션>을 측정하는 것이니 눈에 보이기라도 하죠. 그런데 가령 위치선정이 좋다든가, 2인 플레이를 잘한다든가 하는 보다 비가시적인 것들, 눈에 보이는 액션이 아닌 것들은 어떻게 측정해야 할까요.

이렇듯 축구의 경우, 아직까지는 계량 방법이 충분히 발달하지 않은 이상 수치에 대한 의존이 지나쳐서는 헛점이 많이 발생할 수밖에 없지 않나 싶습니다. 한 1~20년 후에는 어떨지 모르지만 지금 수준으로는 만족하긴 어렵기는 하죠.



2.
그렇다고 해서 축구는 수치로 보면 안 된다..는 주장에 동조하려는 건 아닙니다. 많은 경우 개인의 느낌이나 주관보다 통계와 수치가 가감없이 사실을 보여줄 때가 많다고 보고, 앞으로 발전하면 발전할수록 더욱 그럴 거라고 생각합니다. 즉, 객관적으로 실재하는 현실 속의 대상들은 모두 통계적으로 접근할 수 있으며, 그것이 직관에 의한 착시와 독단을 견제해줄 수 있을 거라고 봐요. 사실 통계학적 방법론으로 검토가 아예 불가능한 것은 형이상학적 대상 밖에 없겠죠. 다만 축구의 경우 아직은 그런 단계에 도달하지 않았을 뿐이라고 보고, 이런 흐름을 막아서는 안 된다고 생각합니다. 저 드넓은 은하계와 저 미소한 입자의 세계도 통계화 해서 연구하는데 축구가 복잡하면 얼마나 복잡하다고 통계적 접근이 불가능하겠습니까. 제한점이 있다거나 아직 연구가 불충분하다는 것은 몰라도 아예 통계화를 거부하는 것은 축구가 종교와 다를 바 없는 보이지않는 무언가라고 자인하는 격이라고 봅니다.



우리의 눈에는 전혀 그렇게 보이지 않지만 사실 A와 B는 같은 색입니다. 그림판 가지고 A와 B만 남기고 나머지 지워보면 알 수 있죠. 우리의 시각과 직관적 감각과 뇌란 게 얼마나 부정확하고 기만당하기 쉬운지를 잘 알려주는 사례입니다.

"이렇게 이야기 해보자. 우리는 눈으로 봐선 3할 타자와 2할 7분 5리의 타자의 차이를 절대 알아낼 수 없다. 그들의 차이는 2주마다 안타 하나를 더 치느냐 못 치느냐에 있다. 만약 기록이 없다면, 1년 내내 경기와 선수들의 플레이를 지켜보는 기자나 겨우 그 차이를 알아챌 수 있다. 하지만 그마저도 확실하지 않다. 당연히 10경기 중 고작 한 두 경기를 보는 일반인은 두 선수의 차이를 절대로 구별해낼 수 없다. 실제로 한 관중이 1년에 15경기를 본다고 할 때, 2할 7푼 5리 타자가 3할 타자보다 안타를 더 많이 치는 것을 그가 구경할 확률은 40% 가까이 된다. 즉, 좋은 타자와 평범한 타자의 차이는 눈에 보이는 것이 아니며 오로지 기록으로만 판단할 수 있다.

그래도 타자는 주목의 대상이 되기라도 한다. 우리는 타자의 플레이를 눈여겨보고, 득점표를 보며 점수를 낸 타자를 떠올린다. 그러나 타자가 3루 선상으로 강습 타구를 날렸을 때, 3루수가 다이빙 캐치를 해서 주자를 아웃시키면 그제서야 우리는 수비수에 관심을 가지고 그에게 박수를 보낸다. 하지만 3루로 공이 날아가지 않는다면, 누가 3루수를 관심있게 지켜보겠는가? 만약 3루수가 능동적으로 공이 날아올 방향을 미리 예측하고, 수비 위치를 두 걸음만 조정했다면 똑같은 강습 타구라도 평범하게 백핸드로 받아 처리했을 것이다. 하지만 그 경우 훨씬 더 좋은 수비 방식임에도 불구하고 아무도 그에게 박수를 보내지 않는다. 수비 능력은 육안으로 판단할 수 없다."

- 빌 제임스, <<1977년 야구 개요 : 18개 항목의 야구의 통계 독점 제공>>



관련해서, 실시간 스포츠라는 점에서 축구와 공통분모를 갖고 있는 농구에서 per이라든가 winshare같은 종합 지표들이 유행하는 것은 꽤나 고무적인 현상이라고 봅니다. 지난 시즌 르브론만 해도 역대 최고의 per을 기록한다 만다 이야기 되면서 이슈 몰이 많이 했고요. Mvp투표에서 몰표를 받은 것에도 영향을 주었죠. 이런 지표들 역시 지적할 부분이 꽤나 많지만, 어쨌거나 없던 시절과는 관점 자체가 크게 달라졌고, 팬들 사이에서 공신력을 인정받고 있습니다. NBA 관련 커뮤니티에서도 자주 거론되죠.

https://www.pgr21.com/?b=10&n=162836
일전에 PER 랭크를 PGR에 올린 바 있어 링크해봅니다.



3.
다음은 개인적으로 머리를 굴려서 생각해본 통계들입니다

1) 골키퍼 관련.
실시간 스포츠로서 11명이 서로서로 영향을 주고 받기 때문에 개인의 플레이를 독립적으로 판단하기 어려운, 그러니까 해당 개인의 플레이가 오롯이 개인 능력에 의한 것인지 아닌지를 분간하기 난감한 축구에서 그나마 분절적인 포지션이라면 골키퍼가 있을 겁니다.

물론 골키퍼 역시 팀 수비의 영향을 받습니다. 팀 수비가 좋은 팀의 골키퍼는 기록이 기량을 웃돌기 마련일 테고, 반대로 팀 수비가 나쁜 팀의 골키퍼는 기록이 기량을 밑돌겠지요. 5:0 경기에서 팀 내 mom으로 선정된 기븐 같은 경우가 좋은 예일 겁니다. 선방률이나 평균 실점 같은 것이 골키퍼의 기량을 판단하는 데에 한참 미흡한 이유도 여기에 있습니다. 팀 수비가 좋아 위험한 슈팅을 내주는 빈도가 적은 팀의 골키퍼는 대부분의 슈팅이 처리하기 쉬운 것일 테며, 슈팅의 숫자 자체도 적을 테니, 선방률도 상대적으로 높을 테고, 평균 실점도 비교적 낮을 겁니다. 하지만 여기서 뒤집어 생각하는 것이 가능하죠. 팀 수비의 영향을 받기 때문에 골키퍼의 능력을 정확히 판단하기 어렵다면, 팀 수비의 영향을 받지 않는 상황만을 표본으로 삼으면 될 겁니다.

여기서 <팀 수비의 영향을 받지 않는 상황>을 <팀 수비가 실패하여 골키퍼가 단독으로 슈팅을 방어해야 하는 상황>이라고 말해도 무방할 겁니다. 저는 이를 <바이탈 존에서의 유효 슈팅 상황>으로 잠정적으로 간주할 수 있다고 생각합니다. 왜 바이탈 존이냐-하면 간단합니다. 바이탈 존, 그러니까 페널티 에어리어 지역에서 골라인 근처의 무각 지역을 제외한 이 공간에서는, 그 어떤 선수라도 득점이 가능합니다. 다시 말해 득점권이라고 말할 수 있겠지요. 그리고 이 지역 내에서 슈팅을 허용했다는 것 자체가, 팀 수비가 실패했다는 것을 의미합니다. 이미 공격자가 바이탈 존에서 슈팅을 하게끔 여유와 공간을 내준 시점에서, 수비는 모두 허물어진 것이고, 이 중, 골문 밖으로 나가는 슈팅들을 제외한 골문 안으로 향하는 유효 슈팅은 골키퍼가 오롯이 혼자 힘으로 처리해야 합니다. 요컨대, 해당 상황은 수비수들의 능력에 영향을 받지 아니한 채 공격자와 골키퍼의 일기토와 비슷한 상황이 되는 셈이지요.

물론 이런 방법에도 헛점은 여럿 있을 겁니다. 개인적으로 가장 주된 문제는 둘 정도가 아닐까 싶습니다.
- 바이탈 존 밖, 곧 중거리 슈팅이라도 수비 전술의 실패 상황에서 나올 수 있다. 바이탈 존 내의 상황만이 전부가 아니다.
그렇습니다. 다만, 중거리 슈팅을 막아내는 데에 요구되는 능력과, 지근거리 슈팅을 막아내는 데에 요구되는 능력이 별개의 것이 아니라 공통적인 것이라고 가정한다면, 혹은 완전히 일치하는 능력은 아닐지라도 비례 관계가 성립한다면, 큰 문제는 없을 겁니다.

- 골키퍼의 수비진 리드 능력을 알 수 없으므로, 애초에 팀 수비 실패 상황을 만들지 않게끔 잘 하는 골키퍼들의 미덕이 무시된다.
아쉬운 부분입니다만, 최소한 <수비진의 영향을 받지 않는 상황에서의 골키퍼의 순수한 선방력>만을 알 수 있더라도 만족스러운 것이 아닐까 합니다.

해서, 바이탈 존, 곧 득점 유력권 내에서의 유효 슈팅 선방률을 계량해보면, 골키퍼의 선방 능력을 비교적 정확하게 알 수 있게 되지 않을까 싶습니다.



2) 스트라이커 관련
여기서 또 하나의 전환이 가능해집니다. 바이탈 존에서의 유효 슈팅 선방률을 가지고 골키퍼의 선방율을 판단할 수 있다면, 바이탈 존에서의 슈팅 당 득점률을 가지고 공격수의 골 결정력 내지 슈팅 정확성을 판단할 수 있다는 것입니다. 왜냐하면, 앞서 말했듯이 바이탈 존에서의 유효 슈팅은, 팀 수비의 영향을 받지 않는 (그야 당연히 전혀 안 받지는 않지만, 상대적인 의미에서) , 골키퍼와 공격수 간의 일기토 상황이라고 할 수 있기 때문입니다. 다시 말해, 공격수 개인의 골 결정력과 골키퍼 개인의 선방 능력 이외의 요소는 개입하지 않는다는 것이지요.

이런 방법에 의해 적절하게 능력이 표현될만한 선수가 날두입니다. 날두는 분명 많은 이들에게 골결정력이 높다는 평가를 받고 있습니다만, 정작 슈팅 당 득점률은 낮은 편입니다. 왜냐하면 골키퍼가 상대 팀 수비의 가드를 받는 상황에서 날리는 슈팅이 많기 때문입니다. 하지만, 이렇게 팀 수비의 영향을 받는 상황을 제외한, 자신이 상대의 수비를 수포로 돌아가게 만들고서 골키퍼와 정면 승부를 하는 상황에서의 슈팅만을 추려서 득점률을 낸다면, 호날두가 결정적인 찬스에서 어느 정도의 정교함을 보여주는지 명확하게 알 수 있게 될 겁니다.



3) 찬스메이킹 관련.
바이탈 존 내에서의 슈팅이 수비 실패 상황이라고 한다면, 꼭 수비진을 한 번에 허무는 킬패스가 아니더라도, <바이탈 존 내에서의 슈팅 상황을 만들어주는 패스>를 많이 해주는 선수는 공격 성공 상황을 많이 만들어낸다고 할 수 있을 것이며, 찬스메이킹에 능하다고 할 수 있을 겁니다. 공격수와 골키퍼의 일기토 상황을 많이 만들어준다는 의미니까요. 농구의 엔트리 패스 개념과 통하리라 봅니다. 물론 이 통계와 같은 경우에는, 위의 둘의 경우와 달리 팀 전력이나 동료 선수, 전술 차 등의 영향을 받을 것이라고 봐서 독립적인 개인의 능력을 판단하는 수치가 나오기는 어렵지 않을까 합니다. 가령 카솔라 같은 경우에는 아스날의 전력이 개선될 경우 좀 더 찬스메이킹을 해주는 숫자가 많아질 거라 예상할 수 있겠죠.

뭐 중요한 건 이런 아이디어보다는 표본의 수집인데...누가 할런지 모르겠네요. 뭐 해외의 수많은 통계 덕후들이 알아서 하겠지 싶네요!



4.
축구 통계 관련 논의가 발달되어 있는 사이트들을 제가 아는대로 한 번 정리해보겠습니다.
http://www.whoscored.com/
경기 스탯에 관한한 현재로서는 축구판의 수도의 위치를 점하고 봐도 무방합니다. 물론 아주 초보적인 1차 스텟 집계가 전부긴 하지만, 일단 1차 스텟이 집계되고 있다는 것 자체가 긍정적이죠. 이런 자료들이 한 50년 후에 빛을 볼 수 있을 수도 있으니까요.
샘플로서 최근 3시즌의 챔피언스리그 결승전 페이지를 올려봅니다. Match report와 Match centre 항목을 참조하시면 됩니다.
http://www.whoscored.com/Matches/500493/Live
http://www.whoscored.com/Matches/594789/Live
http://www.whoscored.com/Matches/712515/Live

http://stretford.egloos.com/
많은 분들이 알고 계실 겁니다. 축구 일반을 다루고 있으며, 그 중에서도 통계와 관련된 해외의 논의들이 잘 소개되어 있는 블로그입니다.


http://www.castrolfootball.com/
2010월드컵과 2012유로로 일반인들에게도 알려진 캐스트롤 인덱스입니다.

다음은 캐스트롤 인덱스의 2010월드컵과 2012유로 평점 페이지입니다. 추산 방법론은 잘 모르겠네요;
http://www.castrolfootball.com/legends/greatest11/year.php?year=2010

http://web.archive.org/web/20130217034301/http://www.uefa.com/uefaeuro/season=2012/statistics/castroledge/ranking/index.html

이건 역대 월드컵 대회별 베스트입니다.
http://www.castrolfootball.com/legends/greatest11/year.php

* 라벤더님에 의해서 자유 게시판으로부터 게시물 복사되었습니다 (2013-11-15 13:12)
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항즐이
13/10/17 17:32
수정 아이콘
이런 글은 일단 추천하는 겁니다.

데이터의 정량화는 모든 분석의 첫걸음이죠!
레지엔
13/10/17 17:33
수정 아이콘
사실 축구같은 다이나믹한 스포츠는 육안적 계측보다는, 선수와 공에 표지자를 붙이고 경기 자체를 시뮬레이팅 한 후에 다시 재계측하는 방식을 써야하지 않나 생각합니다. FM의 놀라울 정도의 정확성(..)이 결국 그 시뮬레이팅을 하는 방법에 있지 않나 싶기도 하고요.
구밀복검
13/10/17 17:35
수정 아이콘
옙. 근데 그를 위해서는 노력과 열정과 에너지와 돈이 '많이'라고 형용하는 것으로는 이물감이 느껴질만큼 막대하게 들어가겠죠 -0-;;
레지엔
13/10/17 17:37
수정 아이콘
만수르형같은 사람이 축구의 세이버 매트릭션이 된다면야 얼마든지(..)
멜라니남편월콧
13/10/17 19:04
수정 아이콘
실제로 맨시티 쪽에서 통계 쪽에 관심을 가지고 관련 인력을 영입했던걸로 기억합니다. 결과물을 찍어내는지는 잘 모르겠지만(...)
azurespace
13/10/17 17:40
수정 아이콘
캐스트롤 랭킹이 그런 식으로 구해집니다. 정확히는 경기장에 카메라가 여러 군데에서 입체적으로 바라보고 있으므로 이 영상 데이터를 바탕으로 선수와 공의 움직임을 추적하는 것이죠.
azurespace
13/10/17 17:37
수정 아이콘
제가 개인적으로 시도하고 있는 프로젝트와도 연관이 있는데요
메이메이킹 시스템인 trueskill 랭킹 시스템을 축구에 도입하는 겁니다.

데이터가 축적되면 어떤 두 팀이 맞붙을 때 각자 승리확률이 얼마나 되는지 상당히 정확하게 구할 수 있겠죠.
저는 이걸 조금 수정하면 가장 가능성이 높은 점수차 같은 것도 계산할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

... 프로토야 기다려야 하핫
be manner player
13/10/17 21:25
수정 아이콘
상성의 문제라던가, 강팀에게 강하고 약팀에게 약한 의적풀 같은 팀의 존재나, 각 대회별 동기부여의 차이라던가, 전력에 변화가 왔을 때 그게 랭킹에 적용되는 속도의 문제가 있기는 하겠습니다만 흥미롭네요
azurespace
13/10/17 21:28
수정 아이콘
그런 거는 그냥 그 팀이 uncertainty가 높게 되겠죠.

대회별 동기부여 차이는 솔직히 선수들의 경기력에 큰 영향을 주지 않으리라고 봅니다. 엔트리에는 영향을 주겠지만 그렇다고 선수들이 설렁설렁 뛰지 않으니까요.

그래서 trueskill을 선수를 unit으로 돌리면 될 것 같다는 생각입니다.
13/10/17 17:38
수정 아이콘
1:1, 턴 베이스, 많은 부분이 디지털 (아웃 카운트, 루)이자 순차적인 야구 에 비해서 축구는 다대 다, 리얼타임에다 아날로그적이고.. 랜덤 억세스에 가까우니 어렵긴 하지만 결국 발전하겠죠.. 저도 레지엔님 말씀대로 일단 공에 RF 태깅이라도 해야... 태깅 안해도 카메라로도 되긴 하겠습니다만.
패닉상태
13/10/17 17:40
수정 아이콘
음..일단 선추천 꾸~~~욱 누르고..
음...
....
그냥 축구는 축구로 보면 안되나요??? ㅠㅠ;;
구밀복검
13/10/17 17:50
수정 아이콘
저는 더 정밀한 통계적 분석이 될수록 축구를 축구로 볼 수 있게 될 거라고 생각합니다. 흐흐.
패닉상태
13/10/17 17:53
수정 아이콘
이미 숱한 팀 전술과 개인 전술에 대한 접근만으로도 충분하다고 봅니.....

는 농담이고 이러한 접근 방식은 개인적으로 첨 접해서 열심히 본문과 링크글 숙독중입니다.
감사합니다~
구밀복검
13/10/17 17:54
수정 아이콘
예 사실 개인전술과 부분전술, 2-3인 플레이, 팀전술 각각 노하우가 무궁무진하고 그것만으로도 머리에서 소화하기 힘들죠 흐흐.
Lainworks
13/10/17 17:41
수정 아이콘
일부 프로구단들은 연습 혹은 비공식 경기에서 선수들이 센서를 달고 뛰거나... 아니면 카메라로 경기장 전체가 한 눈에 보이게 경기를 촬영한 다음 선수들 하나하나 트래킹해서 데이터화 한 다음 전술 짜기도 하더군요.
관련한 전문 회사가 있습니다. 외국 회사인데 아마 영국회사였고 럭비 전술분석회사였는데 요즘은 축구, 하키, 농구도 다루더군요. 이름을 까먹었은데...어쨌든 해당 솔루션을 K리그에서도 몇군데 사용하고 있을겁니다. 외국은 말할것도 없고요.
Lainworks
13/10/17 17:48
수정 아이콘
http://treer.net/bbs/board.php?bo_table=freeboard&wr_id=25772

프로존이었나보네요. 참고할만한 글입니다.
구밀복검
13/10/17 17:52
수정 아이콘
아 프로존이군요. 잘 읽어보겠습니다.
구밀복검
13/10/17 17:49
수정 아이콘
옵타스포츠를 말씀하시는 게 아닌가 싶네요. 본문에서 링크한 후스코어드 닷컴이 옵타스포츠에서 운영하는 사이트입니다.
13/10/17 17:42
수정 아이콘
그런데 월드컵 베스트11에 펠레가 없네요??
구밀복검
13/10/17 17:48
수정 아이콘
저 월드컵 베스트는 단일 대회 평점을 기준으로 선별되었기 때문에 그렇다고 봅니다. 월드컵에서의 <누적 활약>으로 놓고 보면 펠레가 당연히 들어가야겠지만, 단일 대회 활약으로 놓고 보면 펠레보다 위라고 할 선수가 꽤나 많거든요. 펠레가 잘한 월드컵이라면 58월드컵과 70월드컵인데, 58월드컵 때는 3경기 밖에 못 뛰어서 아무래도 평점에서는 많이 불리할 테고, 70월드컵 때는 브라질이 누구 한 명에게 의존하는 팀이 아니라 한 명 한 명(자이르지뉴, 히베우리뉴, 지르송, 펠레, 또스따우, 카를루스 아우베르투, 클루두아우두 모두 하나하나 비중이 일정 수준 이상이었죠.)이 에이스 급인 팀이었기 때문에 펠레가 독보적인 고평점을 기록하긴 어려웠을 것 같습니다. 2012-13 시즌 최고의 팀은 바이언이지만, 리베리/로벤/람/슈바인슈타이거/뮐러/크로스/만주키치/알라바/단테 등이 고루고루 잘해서 두드러진 The man이 없던 것과 비슷합니다.
EndLEss_MAy
13/10/17 17:45
수정 아이콘
나중에 수치화 작업이 많이 발전한다고 해도 '축구는 스탯으로 나타낼 수 있는 것이 아니다' 라는 말은 여전히 유효할 듯 싶습니다. 축구는 전술적 이론이 너무나도 복잡하고, 비가 오나 눈이 오나 폭염으로 잔디가죽나 언제나 진행되는 경기인만큼 변수가 많기 때문이지요. 선수의 능력과 감독의 지시 이외에도 순전히 운으로 이루어지는 경우도 많구요.
제 느낌입니다만 먼 훗날에도 '임팩트'와 '포스'가 입에 오르내릴 듯 합니다.
항즐이
13/10/17 20:21
수정 아이콘
그건 뭐 세이버가 가장 많이 발달된 야구에서도 아직 나오는 이야기니까 당연하구요.

그래도 없는 것돠는 천지차이죠. 축구에도 빌리 빈이 나올거라고 봅니다. 패러다임은 거부할 수 없을거라고 봐요.
EndLEss_MAy
13/10/17 17:53
수정 아이콘
제가 선수생활을 했던 종목 등의 개인종목은 대부분 이론은 쉽고 명확한데 몸으로 그것을 구현해 내기가어렵습니다. 그런데 축구는 이론도 어렵고 복잡하고 그것을 실행에 옮기기도 복잡하며 팀 케미스트리가 매우중요한 스포츠이고 감독과 선수의 관계 또한 변수가 매우 많은 스포츠라서..글쎄요. 분석이 잘 이루어진다면 팬의 입장에서는 좋겠지만..
항즐이
13/10/17 20:22
수정 아이콘
팬은 물론이고 선수와 코치에게 모두 좋을 겁니다. 야구로 치면 클래식 스탯 안좋았던 선수에게 계속 클래식 스탯 올리라고 주문할 게 아니라, 세이버 상의 특장점을 찾아내서 활용도를 발견하게 되죠.

음... 반대로 클래식 스탯만 좋던 선수는 연봉 먹튀를 못하게 되겠지만.. -_-;;
Manchester United
13/10/17 17:57
수정 아이콘
선수 평가의 한 종류로는 사용가능하겠지만, 야구처럼 스탯을 통해 선수를 평가할 수 있을 것 같지는 않습니다. 변수도 워낙 많고, 실시간으로 변화하기 때문에요.
최근에는 여러 곳에서 이와 같은 움직임을 보여주고 있어서 어떤 선수인지 간략히 알고싶을 때 참고하기는 참 좋네요.
양념게장
13/10/17 18:18
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링크 감사합니다. 요즘 제가 하고 있는 일이랑 비슷해서 재밌네요.
작년인가 재작년부터 맨시티와 함께 하는 옵타프로에서 1경기 축구 선수들 데이터를 전부 (매 초 단위 위치까지) 공개해서 data science를 중흥시키려는 노력 때문에 리서치 하는 쪽에서도 관심이 많습니다. 패스 네트웍을 만들고 각 네트웍 특성을 연구하는 것부터 선수들의 퍼포먼스를 그로부터 계산하는 등 다양한 시도들이 많네요. mit sloan sports conference나 이번에 영국에서 축구 관련 사람들만 모아서 invitation으로 웍샵 하나한다고 하던데 :) 가게 되면 정보 공유 해볼께요 흐흐
구밀복검
13/10/17 18:20
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오 말씀만 들어도 흥미롭네요. 기대하겠습니다.
사실 요즘 생각해본 게 과거 선수들에 대한 초단위 액션 분석이었거든요. 가령 1996-97 시즌 CWC 결승전을 보고서 호나우두의 볼터치, 패스, 드리블 등을 집계해본다거나, 1982년 월드컵 4강전에서의 플라티니의 킬패스 숫자를 추려본다거나...생각만 하고 귀찮고 바빠서 아직 안 하고 있습니다만.;
양념게장
13/12/18 03:04
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구밀복검
13/12/18 08:10
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오오 축하드립니다 ^^ 링크 보니 주제들 중에 재미있는 게 많을 것 같네요.
13/10/17 18:22
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요즘 야구에서 수비실력을 수치화 하기 위해 필드에 나온 10댓명의 사람과 공을 트랙하는 카메라를 설치해 이것저것 해보고 있습니다.
그 수가 두배이긴 하지만 축구도 어므정도까지는 수치화가 가는할것같네요..
다만 돈이.. 무지하게 깨지겠죠?
13/10/17 18:26
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메시는 저기에 끼지 못하는 건가요?
구밀복검
13/10/17 18:32
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2010년 월드컵에서의 메시의 캐스트롤 인덱스 평점은 8.75입니다.
멜라니남편월콧
13/10/17 19:16
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천조국의 MLS에서 아디다스와 손잡고 훈련 및 경기에 대해서 스마트 사커 시스템을 도입해서 활용하고 있는걸로 기억합니다. 이것도 안찾아봐서 어떻게 굴러가고 있는지는 모르겠지만 마이코치였던거 같은데... 심장박동이랑 기타 여려가지를 측정해서 산책하는지 오버페이스인지도 알아낼 수 있다는 뉘앙스의 소개가 인상 깊었습니다(...) 이런 데이터가 공개될지는 모르겠지만 트래킹 거리 등 기본적인 몇가지(현재 스탯존이나 Squawka에서 제공되는거 이상의=_=;;)만 풀어줘도 축구를 보는데 도움이 되지 않을까 싶네요.

어쨌건 결론은 돈(...)
13/10/17 19:16
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2002 월드컵 베스트 일레븐에 이운재선수와 최진철선수가 있네요
로쏘네리
13/10/17 19:30
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이젠 제목만 봐도 구밀복검님 글이라는것을 느낄(?) 수 있게 된 것 같습니다. 추천!
13/10/17 19:31
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예전에는 축구에서도 본격적인 스탯질이 시작되면 축구의 출루율은 점유율이 되고 차비 에르난데스는 스캇 해티버그, 자니 데이먼은 화려한 개인기를 가졌지만 크로스, 슛, 패스 성공률이 떨어지는 어느 공격수가 되지 않을까 라고 생각 했었습니다. 그러다가 안전지역에서의 점유, 위험지역에서의 점유의 가치가 구해지고 하면서 어느정도 조정이 들어가고 하는 상상을 했었는데 NBA 스탯 발전 과정을 보면서 이제는 완성되어서 가공된 자료로 처음부터 배포되겠구나 싶네요.
그리고 야구야 스탯질해도 이젠 완전 비주류는 아니니 미국 세이버 유료 사이트들 돈내서 보고 하는데 농구는 스탯 얘기 하면 기록지만 보고 아는채 하려는 재수없는 인간 취급이 너무 심하고 축구도 그럴까봐 아직까지 돈내고 볼 열정은 안생기네요. 물론 어느정도 자료가 쌓이기 시작하면 또 냉큼 호갱질 하겠지만요.
13/10/17 22:38
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빌리빈이 머니볼 하면서 찐따취급받던 세이버매트릭스를 주류로 올리기 전까지, 근 30년을 말씀하신 농구같은 취급을 받았죠.
누군가 농구에서 그걸로 패러다임을 바꾸면, 흐름에 뒤쳐지지 않기 위해 따라오고, 그때부터 시작일겁니다. 보스턴 레드삭스같은 돈많고 명문팀이 우승한번 하려고 빌 제임스를 자리에 앉히는것 처럼 말이죠.
be manner player
13/10/17 20:30
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최근에 하루웬종일 롤하고 롤보고 롤생각하는 생활을 하면서, 또 어머님이 구기종목에서 지역대표~국가대표 백업을 왔다갔다 한 입장에서는,
스포츠에서의 통계는 보는 눈이 없는 사람이 실제 평가에 근접할 수 있게 도와주는 것일뿐 실제 평가용으로 쓰여서는 안되는 것이라고 봅니다.
학술에서의 위키백과와 같은 위치라고 해야할까요.
구밀복검
13/10/17 20:47
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그야 통계적인 접근이 완벽하지는 않고, 이런저런 제한점이 있는 것이야 불문가지겠습니다만, 야구 같은 경우 이미 실제 평가용 - 통계를 통해 선수 가치를 측량하고 선수 영입 전략을 짜고 연봉 협상에도 반영하고 하니까요 - 으로 쓰고 있다는 점에서 여러 모로 귀감이 된다고 봅니다. 이스트우드의 <내 인생의 마지막 변화구> 같은 영화에서도 통계적 방법에 밀려나는 스카우터들의 어려움을 이야기 한 바 있고..
be manner player
13/10/17 21:23
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연봉 협상이든 선수 영입이든 결국에는 종목을 모르는 사람(프로 기준)에게까지 보고를 해야하니 할 수 없이 통계가 도입되는 걸로 저는 생각합니다만.. 뭐 통계가 자리를 넓히는 현상은 앞으로 더 늘어나겠지요
Legend0fProToss
13/11/15 15:33
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저는 보는눈이 있는사람또한 통계의 도움을받아
더 편견을 배제하고 선수를 평가할수있을거라고 봅니다
사람의 눈이란 좀더 멋져보이는것 잘생긴것에도 쉽게 영향을 받지요
보는 눈이 있는사람들도 쉽게 빠질수있는 함정들이죠
그들의 경험도 통계치를 참조하며 충분히 더 정확하고 발전적인 방향으로 사용이 가능할거라고 생각합니다.
13/10/17 22:28
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제목의 답이라면 일단 가능할거라 봅니다.

역시 이부분의 갑은 야구겠죠. 세이버매트리션들은 본문에 언급된 투수와 타자의 1:1 일기토를 넘어 직관의 영역인 수비까지 어느정도 수치화하는데 성공합니다. 최초 단순히 야수에게 오는 공을 얼마나 처리하냐로 시작한 레인지팩터(축구 골키퍼의 선방률에 근접한 개념이죠). 레인지팩터의 오류를 개정한 ZR, ZR의 오차를 더 개정한 UZR까지. 수비관련 세이버매트릭스는 오늘도 한단계씩 발달하고 있습니다.

UZR을 구하는법은, 야구장을 64파트로 세분화하여 나누고 야수의 커버범위를 정량화 하는겁니다. 많은 카메라와 많은 인력이 그것을 가능하게 했습니다. 하지만, 위에서도 말했듯 투수-타자의 깔끔한 일기토가 아닌 직관의 영역에 도전하는 부분이기 때문에, 아직도 완벽한 정확성까지는 도달하지 못했습니다. 그래도 과거 ZR, 더 과거 RF 시절보단 나아졌다 볼 수 있죠.

이런 관점을 축구에도 가져올 수 있을겁니다. 그래서 가능하다 봅니다. 다만 축구는 태생적인 한계. 1년에 몇경기 치뤄지지 않는다는 특징이 있습니다. 야구가 통계의 스포츠인건, 많은 샘플을 추출할 수 있기 때문입니다. 샘플이 많으면 하나의 값으로 회귀시킬 수 있고, 세이버매트릭스처럼 다양한 시각의 결과값을 도출할 수 있는 반면, 샘플이 적으면 Linear 한 데이터를 뽑을 수 없고, 값의 하나하나가 오차가 크게 작용합니다.

이를 어떻게 극복하냐가 얼마나 빠른시기에 축구를 수량화 할 수 있을까의 답이라 봅니다. 불가능하진 않지만, 매우 오래걸릴것이다. 가 저의 답입니다.
구밀복검
13/10/17 22:44
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그죠. 일단 축구는 한 선수가 1년에 경기를 정말 혹사수준으로 많이 해봐야 80경기 이하고, 그나마도 국가단위 리그/국가 단위 컵/대륙단위 클럽 대항전/국가대항전으로 파편화 되어 있다보니 바이아스가 많이 개입하죠. 메이져리그나 NBA처럼 단일리그가 구축되고, 1년에 수십 경기가 가능해질 정도로 축구가 덜 힘들어지지 않는 한은 영원한 장애요소긴 할 겁니다.
파리베가스
13/10/18 00:58
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좋은 글 감사합니다.
최근 통계 축구에 대해 어렴풋이 관심이 생겼는데 공교롭게도 이런 좋은 글이 올라와서 반가운 마음으로
읽었네요 흐흐
꽃보다할배
13/10/18 14:06
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그나저나 맨위의 스쿼드는 후덜덜 하군요...
Legend0fProToss
13/11/15 15:27
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축구가 통계분석하기가 다른 스포츠보다 힘든건 분명하지만(공/수/포제션 나누기 불명확)
스포츠적특징뿐만아니라 축구가 미국에서 인기가 없는것도 한목하지 않나싶어요
통계의 왕국인 미국이 관심이없는 종목이다보니 확실히 더딘건 분명한거같아요
돈과 시간을 때려박는다면 축구또한 분석의 수준이 상당히 세밀해질수있겠죠
인간흑인대머리남캐
13/11/15 18:36
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그러고보니 미국 최고의 스포츠인 아메리칸 풋볼은 스탯이나 통계 분석이 상당히 자세한편이네요
13/11/15 16:32
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야구의 수비도 비슷한 맥락에서 통계를 잡기 어렵지만, 신뢰성이 공격스텟에 비해서 떨어지건말건 어찌됬든 끊임없이 계량화하려는 노력을 하고 있죠.
이건 야구가 공격에서 통계가 나오다보니 수비로도 자연스럽게 시선이 돌아간 결과가 아닌가 싶긴 합니다만..

마찬가지로 축구에서도 OPS처럼 최소한의 공신력은 있으면서 구하기도 짱 쉬운 통계가 하나 나와준다면 그것을 바탕으로 다른 통계들이 우후죽순 쏟아질수도 있겠죠.
류화영
13/11/16 01:08
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공격쪽은 그렇다쳐도 수비쪽에서 표현하기 힘들지 않을까요?
김신욱
13/11/19 09:36
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축덕으로써 너무 좋은 글이네요.
13/12/03 15:59
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와. 어렵지만 재밌게 봤습니다.
2002년 월드컵, Best 11에 한국 선수가 두명이네요.
골키퍼에서 칸을 제치고, 이운재!!!!
그리고 수비수에 최진철!!!!
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