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17/05/08 18:42
한 게임에서 나오는 골 숫자가 너무 적다는게 문제 아닐까요
적어도 골과 관련해서 뭔가 통계수치를 만들어내기엔 표본이 너무 부족한.... 그리고 너무 넓은 필드에서 게임이 이뤄진다는 점, 상세하게 선수 하나하나의 플레이를 관찰/기록하기가 힘들다는 점도 있을 것 같습니다. 통계의 발전이 있으려면 일단 그 기반이 되는 수치화된 베이스 데이터가 풍부하게 있어야 할 것 같은데 그런 베이스 데이터를 만들기가 까다롭기 때문이 아닐런지요.
17/05/08 18:56
전 그래도 다른 스포츠 대비 넓은 필드에서 이뤄지기 때문에 VR로의 가능성은 있으리라 생각합니다. (VAR 말구요)
넓은 필드에서 뛰는 경로는 이미 기록하고 있으니까요 선수 스텟화, 패스 가능 경로 보기 등
17/05/08 18:48
경기장은 넓고 선수는 많기 때문에 대부분이 오프더볼 상황인데 점수가 많이 나는 스포츠가 아니기 때문에 뭔가 스탯을 만들기가 애매하죠.
최근에 와서야 기술이 발달해서 개개인의 운동량이나 전술적인 움직임을 분석이 발전하고 있긴 하죠.
17/05/08 19:03
BBC 이스픈 스카이스포츠 등에서 자료로 사용하는 옵타스포츠라는 사이트가 있습니다.
http://www.optasports.com/ 한번 살펴보세용 우리가 축구분석 볼때 가장 많이 보는 히트맵도 어떤선수가 얼마나 많은 시간동안 어느장도에 있었느냐 하는 통계수치죠.
17/05/08 19:09
히트맵도 결국은 본문 쓰신 분이 말씀하신 1차 스텟이죠.
축구에서는 1차 스텟을 바탕으로 해서 효율성을 추출하는 2차 스텟은 거의 없는 것으로 알고 있습니다. 축구 통계가 발전하기 어려운 건 특정 액션이 옳은지 그른지를 판단할 수 없기 때문이라고 생각합니다.
17/05/08 18:54
저도 이 생각을 해본 적이 있습니다.
제 짧은 생각으로는 야구는 한타석씩 딱딱 끊어지는 discrete식이라 통계 집계이나 분석에 용이한 반면에, 축구는 연속적으로 이뤄지는 continuous 방식이라 다양한 방식으로 집계부터가 힘들고 분석도 용이하지 않아서 그런게 아닐까 싶습니다. 전문툴과 더 높은 통계적 지식이 필요해서 그런게 아닐까 싶습셉습니다.
17/05/08 19:24
농구도 뭐... 사실 저게 신뢰성이 별로 없는편이죠. PER든 WS든 BPM, VORP이든.. 농구는 굉장히 동적인 스포츠고 필드 위 10명이 유기적으로 상호작용하는 스포츠인데 야구만큼의 신뢰적 데이터가 현재로써는 뽑아져 나올 수가 없습니다. 거기에 축구는 12명이 더 늘어나는데다가, 반복적인 득점으로 이루어지는 농구와는 달리 애당초 변수의 스포츠다보니...
17/05/08 19:32
농구는 (축구에 비해 상대적으로) 이 행동이 옳은 행동이었는지 그른 행동이었는지 평가할만한 잣대가 있습니다.
골이죠. 골로 이어지면 옳은 행동이었고, 아니었으면 그른 행동이라고 볼 수 있죠. 근데 축구는 이 행동을 평가할만한 잣대로 세울만한게 딱히 없습니다. 그게 문제죠.
17/05/08 19:47
농구나 야구가 가능한건 기본적으로 '턴제' 개념이기 때문에 그렇습니다.
야구는 공/수가 대놓고 정해진 턴제고 농구 또한 '공격턴에 넣냐/못넣느냐' 가 옳고 그름을 그냥 결정짓는 게임이죠. 즉 야구나 농구는 그 선수가 한 일이 옳은일이냐.. 를 '객관적'으로 판단할 수 있는 기본 기준이 있습니다. 그럼에도 불구하고 농구는 10명이 동시에 행동하기 때문에 '일정수준' 이상의 통계까진 못가고 있습니다만.. 축구는 '골이 워낙 안나오기 때문에'. 그 선수가 한 일이 옳은일이냐.. 를 객관적으로 판단할 수 있는 기준이 아에 없습니다 -.-; 모든 통계의 기본은 '이 선수가 한 행동의 결과물' 이 A면 잘한일 / B면 못한일. 이라고 기계적으로 구분이 가능해야 스탯화가 가능한건데 축구는 골이 워낙 안나오는 게임이다보니 그 구분 자체가 안되는 게임이죠... - -;;
17/05/08 19:56
저도 윗분 말대로 막연하게 경기 자체가 discrete하지 않기 때문이라고만 생각하고 있었는데, 리플들을 종합해 보니 축구에서는 reward의 발생 횟수 자체가 절대적으로 적다는 또다른 특징이 있었군요. 반대로 말하면 게임 내애서의 공/과를 나눌 수 있는 reward 체계(골이 적으니까 유효태클이라든가 하는 것들...)를 다양하면서도 신뢰성있게 잘 만들어 놓으면 자연스럽게 통계데이터도 발전할 수 있겠네요.
17/05/08 20:26
그런데 코칭스태프들이 이용할 수 있는 2차 통계나 그와 비슷한 분석법은 차츰 발전하고 있기는 합니다. 특히 축구를 각각의 포제션별로 쪼개서 마치 농구와 같이 한 포제션 한 포제션을 소중하게 활용하고 최적의 부분전술로 최고의 효율을 내기 위한 연구는 꾸준히 진행되고 있죠. 그것이 현재까지는 경기 준비 과정에서의 교보재 이상의 위상을 갖지는 못하지만.. 개인적인 생각으로는 근 십 년 안에는, 적어도 최상위 리그들에서는 2차 통계가 꽤 빈번히 사용되는 모습을 볼 수 있을 것이라는 생각도 듭니다.
17/05/08 20:33
https://pgr21.co.kr/pb/pb.php?id=recommend&no=2448
추게에 있는 구밀복검님 글이 어느정도 답변이 될거 같네요. 야구처럼 포지션이 명확하지않고 공수도 불분명한데다가 선수들 체력 문제 때문에 표본도 부족하죠. 야구는 최소 100여경기에 국가대항전이나 포스트시즌까지 합치면 200경기도 가능한데 축구는 그렇게 뛰면..
17/05/08 20:44
많은 수치들이 아직 현실을 반영하지 못하기 때문이죠. 경기가 끝난뒤 패스 성공률이 90%를 넘으면 '오 좀 했나'싶은데 막상 경기보면 진짜 안전한 패스만 돌린다거나 이런 수치가 허상이 되는 경우가 상당히 많습니다. 그래도 점차 많은 수치가 나오고 있고 빅클럽에서는 분석가,수학가 데려와서 통계적으로 분석하기도 합니다. 5년정도 지나면 축구에도 통계가 유의미하게 발달될거라고 봅니다. 하지만 종목 특성상 보조적 그 이상의 의미를 찾기는 힘들지 않을까 싶네요. 선수 스카우팅이라던가 점유율,포지션 연구 이런쪽엔 도움 될지언정 이걸 토대로 준비해도 뛰는건 선수들이고 상대편 포함 22명에 변수가 너무 많아서 말이죠.
17/05/09 10:26
단순히 턴제의 개념보다 정적인것과 동적인것의 차이가 가장큽니다. 정적인 야구는 9:9의 스포츠지만 실제로는 투수와 타자의 1:1이 주된 스포츠이고 여기서 발생되는 통계수치도 투수와 타자들의 수치가 대부분입니다. 그래서 주로 활동하는 투수와 타자만의 통계가 중요하다보니 다수대 다수의 스포츠보다는 통계가 발달하기 쉬운거죠.
반면에 축구는 11:11 실시간으로 수비와 공격이 실새없이 이뤄지고 과거에는 자기포지션에 맞는 활동을하다가 현대에와서는 공격수가 수비가담도 해야되고 수비수와 골키퍼는 빌드업에 가담도하고 이런 동적인 활동을 통계로 집계하기 매우어렵죠. 애초에 득점이 다른스포츠보다 적다보니 득점에 기여하는 통계를 집계하기 어렵기도 합니다. 사실 축구같은경우는 통계가 발달해야될 필요도 없고, 1차스탯만으로도 선수와 팀의 좋고나쁘고를 판단하기도 어려운데 2차스탯까지 발달할 필요가없죠.
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