숫자 게임이 유일한 게임이다

스카우트들이 *알고* 있던 때를 기억하십니까? 코치의 직감이 진리였던 때를? 그런 시대는 대부분 사라지고, 데이터에 대한 끊임없는 추구, 즉 모든 바운스, 모든 패스, 모든 스윙을 정량화하려는 탐구로 대체되었습니다. 이것은 단순한 트렌드가 아니라, 이제는 챔피언십이 만들어지는 방식입니다.

예를 들어 축구와 기대 득점(xG)의 부상을 살펴보십시오. 간단히 말해, xG는 슛 위치, 사용된 신체 부위(머리 또는 발), 어시스트 유형, 심지어 수비 압력과 같은 요소를 기반으로 슛이 골로 이어질 확률을 측정합니다. 예를 들어, 페널티킥은 일반적으로 xG가 약 0.76인데, 이는 약 76%의 확률로 골이 된다는 의미입니다. 팀은 더 이상 골만 세는 것이 아니라 *기대* 골을 세는 것입니다. 분석적 접근 방식으로 자주 칭찬받는 클럽인 Brighton & Hove Albion은 2019년에 스트라이커 Neal Maupay를 영입했는데, Brentford에서의 그의 xG 수치가 실제 골 수치를 꾸준히 앞질러 그가 좋은 위치에 있었지만 약간의 마무리 개선이 필요하다는 것을 시사했습니다. 그는 Seagulls에서 첫 프리미어리그 시즌에 10골을 넣었습니다.

클럽은 xG를 사용하여 현재 성과를 평가할 뿐만 아니라 이적 시장에서도 사용합니다. 그들은 골 수가 적더라도 기본 xG 수치가 높은 품질의 기회를 만들고 있음을 시사하는 선수를 찾고 있습니다. 반대로, 골 수가 많지만 xG가 낮은 스트라이커는 과도하게 활약하고 있으며, 회귀 후보로 간주될 수 있습니다. 이것이 또 다른 분석 개척자인 Brentford와 같은 클럽이 더 적은 예산에도 불구하고 꾸준히 경쟁할 수 있는 이유입니다. 그들은 2020년에 Peterborough United에서 Ivan Toney를 식별했는데, 그의 xG 수치는 리그 1에서 엄청났고, 그는 첫 챔피언십 시즌에 31골로 보답했습니다. 그들은 이름을 사는 것이 아니라 데이터를 사는 것입니다.

농구에서는 John Hollinger의 선수 효율성 등급(PER)이 분석 운동의 기초 통계가 되었습니다. PER은 선수의 전반적인 통계적 성과를 하나의 숫자로 압축하는 것을 목표로 하며, 페이스를 조정합니다. 이는 긍정적인 성과(필드골, 자유투, 3점슛, 어시스트, 리바운드, 블록, 스틸)에 점수를 주고, 부���적인 성과(실패한 슛, 턴오버, 개인 파울)에 감점을 줍니다. 평균 PER은 15.00입니다. LeBron James는 2008-09 시즌의 31.7 PER을 포함하여 여러 번 PER에서 리그를 이끌었습니다.

팀은 PER 및 유사한 고급 지표를 사용하여 전통적인 박스 스코어를 넘어 선수를 평가합니다. 선수가 경기당 20점을 득점하지 못하더라도 효율적인 슈팅, 낮은 턴오버, 강력한 리바운드로 인해 PER이 높다면 귀중한 자산입니다. Daryl Morey의 총괄 관리 하에 있던 Houston Rockets는 분석 기반 접근 방식으로 유명했습니다. 그들은 높은 진정한 슈팅 비율과 강력한 수비 지표를 가진 선수를 우선시했으며, 심지어 그 선수들이 유명인이 아니더라도 마찬가지였습니다. 2012년 Oklahoma City Thunder에서 James Harden을 영입한 것은 분석적 승리였습니다. 그는 고효율 식스맨이었고, 그들은 그의 PER과 리드 역할에서의 사용 폭발에 베팅했습니다. 그는 세 번의 득점왕과 MVP를 달성했습니다.

그러나 야구는 "머니볼"로 분석 혁명이 진정으로 뿌리내린 곳입니다. 많은 지표가 존재하지만, 대체 선수 대비 승리 기여도(WAR)는 아마도 가장 완전한 지표일 것입니다. WAR은 선수가 팀에 기여하는 총 기여도를 단일 숫자로 정량화하려고 시도합니다. 즉, 가상의 "대체 수준" 선수와 비교하여 몇 승을 기여하는지 나타냅니다. WAR 0-1은 벤치 선수, 2-3은 견고한 선발 선수, 5+는 올스타, 8+는 MVP급입니다. Mike Trout는 2018년 10.2 WAR 시즌을 포함하여 꾸준히 8.0 이상의 WAR 수치를 기록합니다.

프런트 오피스는 WAR을 사용하여 트레이드, 자유 계약, 심지어 계약 협상에서 가치를 평가합니다. 그들은 더 이상 타율이나 홈런만 보지 않습니다. 그들은 선수의 전반적인 영향을 알고 싶어 합니다. Billy Beane이 이끄는 Oakland Athletics는 2000년대 초반에 부상당한 포수에서 1루수로 전환된 Scott Hatteberg와 같이 통계 분석을 통해 저평가된 선수들을 활용하여 2002년에 미미한 급여로 20연승을 달성했습니다. 최근에는 또 다른 소규모 시장 팀인 Tampa Bay Rays가 낮은 전통적인 통계나 부상에서 회복 중임에도 불구하고 높은 WAR 총계를 기록하는 선수들을 찾아내고 개발함으로써 꾸준히 경쟁하고 있습니다. 그들은 부상으로 얼룩진 경력 후 2018년에 Charlie Morton과 2년 3천만 달러 계약을 맺었고, 그는 2019년에 6.0 WAR 시즌을 달성했습니다.

문제는 분석이 완벽하지 않다는 것입니다. 어떤 숫자도 전체 이야기를 말해주지 않으며, 눈으로 보는 테스트도 여전히 중요합니다. 마음이나 리더십은 정량화할 수 없습니다. 그러나 현대 스포츠에서 데이터를 무시하는 것은 GPS 시대에 종이 지도로 길을 찾는 것과 같습니다. 어리석은 짓입니다.

저의 뜨거운 견해는? 다음 큰 분석적 개척지는 단순히 선수 평가에 관한 것이 아니라 실시간으로 코칭 결정을 최적화하는 것입니다. 다음 10년 안에 더 많은 감독들이 데이터 과학자로 대체될 것으로 예상됩니다.