두번째.
팀 공격을 했으니 이번엔 수비를 봐야겠지?
각 팀 별로 상대팀 슈팅차트를 이용 xTS%를 계산하고
실제 상대 TS%와 비교했다.
즉, 수비시 상대팀을 얼마나 통계적으로 비효율적인 선택을 하도록 유도했냐와,
상대팀은 기대값 대비 얼마나 잘 슛을 넣었냐를 보았다.
공격은 각 팀의 선수 능력에 좌우되는 반면 수비는 상대 팀 기록의 평균이니
공격에서의 팀 간 편차가 수비에서의 팀 간 편차 보다 클 것이라 예상했고 실제 결과도 그랬다.
참고로, 팀 뿐만 아니라 선수 기록에서도 공격 기록 편차가 수비 기록 편차 보다 크다.
아무래도 선수 공격 기록은 공을 가지고 있는 선수의 기록만 남는데 반해
선수 수비 기록은 팀 기록을 선수들이 나눠 갖다 보니 수비 기록이 평균화되는 현상이 있다.
그리고 수비도 공격과 마찬가지로 TS%의 편차가 xTS%의 편차 보다 컸다.
TS%는 실제 performance고 xTS%는 시스템적 통계치다 보니 그런 것 같다.
또한, 수비가 공격 보다 xTS%와 TS%간 상관관계가 컸다.
역시, 공격은 각 팀의 performance고 수비는 상대 29개 팀 performance의 평균이다 보니 체계화되는 면이 있다.
밀워키와 유타는 공격 뿐만 아니라 수비 xTS%도 최상위권이다.
SAS는 공격 xTS%는 30위인데 수비 xTS%는 2위다.
공격은 꼭 효율적인 선택을 안하더라도 개인 능력으로 이걸 만회할 수 있는데
수비는 좀 더 시스템적인 측면이 있다.
재미있는게, 수비 xTS%가 평균 이하인 팀은 수비 TS%와 수비 xTS%의 차 값도 마이너스를 가지고
수비 xTS%가 평균 이상인 팀은 차 값이 플러스인 경향이 있다.
즉, 전체 그래프가 약간 3차함수 형태를 가진다는거다.
상대팀에게 비효율적인 선택을 강요하는 팀은 상대팀 슛 결과가 예상치 보다도 더 안좋아진다.
상대팀에게 비효율적인 선택을 강요할 수 있는 팀은 location 외의 효과 (슈터와 수비수 간 거리?) 도 가중시킨다는 것으로 봐야 할 것 같다.
TEAM opp. xTS% opp TS% Δ (%p)
Atlanta Hawks 57.08 58.12 -1.04
Boston Celtics 55.97 55.12 0.85
Brooklyn Nets 55.26 54.87 0.39
Charlotte Hornets 56.09 57.08 -1.00
Chicago Bulls 56.16 57.43 -1.27
Cleveland Cavaliers 55.88 59.37 -3.49
Dallas Mavericks 55.49 55.84 -0.36
Denver Nuggets 56.53 55.49 1.04
Detroit Pistons 55.78 56.26 -0.47
Golden State Warriors 55.36 54.75 0.62
Houston Rockets 56.33 56.28 0.05
Indiana Pacers 56.13 55.04 1.09
LA Clippers 56.31 55.63 0.68
Los Angeles Lakers 56.49 55.25 1.24
Memphis Grizzlies 56.81 56.40 0.40
Miami Heat 55.93 54.77 1.16
Milwaukee Bucks 54.73 53.34 1.39
Minnesota Timberwolves 56.29 57.08 -0.79
New Orleans Pelicans 56.25 56.68 -0.43
New York Knicks 56.86 56.92 -0.05
Oklahoma City Thunder 56.82 56.05 0.76
Orlando Magic 55.24 55.17 0.07
Philadelphia 76ers 55.89 55.14 0.76
Phoenix Suns 57.37 58.37 -1.00
Portland Trail Blazers 55.68 55.28 0.40
Sacramento Kings 56.58 56.99 -0.41
San Antonio Spurs 54.85 55.87 -1.02
Toronto Raptors 55.80 54.51 1.30
Utah Jazz 55.01 54.31 0.70
Washington Wizards 56.53 58.17 -1.64
예전 부터 “슈팅 능력” 측정 척도에 관심이 있었다.
어떻게 하면 “슈팅 능력” 이란 걸 수치로 측정할 수 있을까?
그래서 아무 것도 모르던 시절 이런 엉터리 글을 쓴 적도 있었다.
이 글에는 큰 문제점이 두 가지 있다.
1. TS% 라는게 뭔지도 모르고 이 글을 썼다.
2. TS%는 슛 효율 측정치지 슈팅능력 측정치가 아닌다.
그리고 나중에 이런 글을 쓴 적도 있었다.
첫번째 링크 글 한참 후에 쓴 글인 만큼 내용이 훨씬 나아졌지만 지금 와서 다시 보면 여기서도 불만은 있다.
왜 xTS%와 Off. Rtg.을 비교한걸까?
그냥 xTS%와 TS%를 비교하는게 맞았다.
최근에 다시 슈팅능력을 계산해보고 싶어졌다.
이번엔 xTS%를 이용해보려고 한다.
TS%와 xTS% 사이의 차이가 슈팅 능력을 나타내줄 수 있지 않을까란 거다.
예를 들어 골밑슛 성공율 65%인 선수가 above the brake 3점슛 성공율 40%인 선수 보다 효율적으로 득점하긴 했지만
(슛 시도 횟수 당 기대 득점 1.3점 대 1.2점)
리그 평균 성공율과 비교해보면 후자가 더 평균값과의 차이가 크다.
(2019 시즌 리그 평균은 골밑슛이 63%, above the break 3점슛은 35%였다)
(여기서 이 문제 까지 따지진 않겠지만, Z value는 0.28 대 0.42 로 이 역시 후자가 더 뛰어나다.
즉, 후자가 리그 평균과 대비했을 때 더 상위 percentile에 속한다는 얘기다)
NBA.com의 tracking stat에서 shooting location은
restricted area, in the paint (non-RA), mid-range, left corner 3, right corner 3, above the break
이렇게 6개로 구분돼 있다.
여기에 자유투를 더한 7개 구역 별로 리그 평균 슛율을 계산하고 이를 이용 xTS%를 계산한 다음
실제 TS%와의 차 값을 “슈팅능력”으로 봤다.
슈팅 능력 = TS% – xTS%
TS%가 60% 나올 것으로 예상되는 슛을 쐈는데 62%가 나왔다면 2%p 만큼 리그 평균 대비 슈팅 능력이 좋다는 것이다.
물론 슈팅 상황에 따라 더 세분화 돼야 정확한 통계가 나오겠지만
그 정도 수준 까지는 일반에게 기록이 공개 안된다.
여러 시즌을 비교한다면 z value를 비교해야 정확할텐데 단일 시즌만 비교한다면 굳이 그럴 필요는 없어 안했다.
총 4가지 종류를 계산해봤다.
팀 공격/수비, 선수 공격/수비.
선수 수비는 opponent FT 자료가 없기 때문에 TS% 대비 eFG%를 사용했다.
먼저 팀 공격이다.
각 팀의 xTS%와 TS%, 둘 사이의 차이를 계산했다.
xTS%는 얼마나 효율적인 슛 선택을 했는가?
TS%는 공격 결과가 얼마나 효율적이었는가?
둘 간의 차이는 이 팀 선수들의 슈팅 능력이 리그 평균 대비 얼마나 뛰어난가 이다. (+ 값이 리그 평균 대비 뛰어남을 의미한다)
Team xTS% TS% Δ (%p)
Atlanta Hawks 57.3 55.6 -1.66
Boston Celtics 54.9 56.8 +1.90
Brooklyn Nets 57.1 55.6 -1.45
Charlotte Hornets 56.2 55.6 -0.61
Chicago Bulls 55.4 54.2 -1.16
Cleveland Cavaliers 55.0 54.1 -0.91
Dallas Mavericks 56.6 55.7 -0.91
Denver Nuggets 55.4 55.8 +0.43
Detroit Pistons 56.3 54.6 -1.72
Golden State Warriors 54.8 59.7 +4.87
Houston Rockets 57.7 58.1 +0.42
Indiana Pacers 55.4 56.1 +0.69
LA Clippers 56.6 57.6 +1.01
Los Angeles Lakers 57.2 55.5 -1.65
Memphis Grizzlies 55.7 54.9 -0.84
Miami Heat 56.1 54.3 -1.89
Milwaukee Bucks 57.6 58.3 +0.78
Minnesota Timberwolves 55.5 55.2 -0.24
New Orleans Pelicans 56.2 56.3 +0.17
New York Knicks 56.0 52.9 -3.06
Oklahoma City Thunder 56.7 54.6 -2.08
Orlando Magic 54.6 55.2 +0.56
Philadelphia 76ers 56.4 57.5 +1.11
Phoenix Suns 55.9 55.3 -0.57
Portland Trail Blazers 56.3 56.9 +0.58
Sacramento Kings 55.3 55.5 +0.19
San Antonio Spurs 53.1 57.3 +4.21
Toronto Raptors 56.1 58.0 +1.96
Utah Jazz 57.6 57.4 -0.27
Washington Wizards 56.5 56.7 +0.24
리그 평균은 56.0%다.
몇 가지 눈에 띄는 점들.
– xTS%에서 당연히 휴스턴이 1위일거라 봤고, 밀워키도 3점 많이 쏘는걸로 유명하니 그렇군 하겠는데 유타는 의외다.
자료를 더 들여다 보니 유타는 코너 3점과 자유투 시도 횟수가 많다.
– 휴스턴은 미드레인지 슛을 극단적으로 안쏘는데 3점은 above the break이 많고 코너가 없다.
그리고 골밑슛이 별로 없다.
– 골든 스테이트의 xTS%가 낮은것도 의외였다.
찾아보니 골밑슛이 적고, 미드레인지가 많고, above the break가 많고, 자유투가 적다.
– xTS%가 가장 낮은 팀은 샌안토니오였다.
알드리지와 드로잔이 가세하며 미드레인지가 많아졌지만 샌안토니오는 원래 코너 3점의 중요성을 가장 먼저 찾아낸 팀이었다.
그런 샌안토니오의 공격 방식이 이렇게 까지 구식으로 바뀐 이유를 모르겠다.
샌안토니오는 골밑슛은 적고, non RA 페인트와 미드레인지가 많고, 코너와 above the break 3점, 자유투 모두 극단적으로 적었다.
효율적 측면에서 좋게 봐줄 수 있는게 하나도 없다.
– 재미있는게 워리어스는 xTS% 28위, 스퍼스는 30위인데 이 둘이 슈팅능력은 1, 2위다.
둘 다 모든 지역에서 평균 이상 슛율을 기록했고
특히 워리어스는 미드레인지, 스퍼스는 3점슛에서 슛율이 좋았다.
워리어스는 커리와 듀랜트라는 존재 때문인 것 같다.
스퍼스는 3점슛 능력이 좋기 때문에 미드레인지를 줄이고 3점슛을 더 늘이면 TS%가 훨씬 더 올라갈 수 있을거다.
Unlocking potential: The next generation of tracking data
패널: Chris Capuano (전 MLB 선수), Kirk Goldsberry, Rachel Marty Pyke (Data Scientist, Noah Basketball), Patrick Lucey (Director of Artificial Intelligence, Stats)
진행: Shira Springer (reporter, NPR)
그리고 둘째날 참석한 프로그램.
Going beyond tracking data: Using body-pose for next generation analytics
발표자: Sujoy Ganguly (Director of Computer Vision, Stats)
매우 재미있게 본 강연이었다.
Stats가 어떻게 tracking data를 발전시킬지를 알 수 있었다.
그러나 나중에 왜 second spectrum이 Stats를 밀어냈는지 알게 되니 방향을 잘못 잡은게 아닌가란 생각도 들었다.
Stats는 1999년에 창립된 회사로 빌 제임스가 공동창립한 회사다.
초기엔 직접 화면에 마우스로 일일이 클릭하며 슈팅차트를 만들었고
SportVu를 인수하며 tracking camera를 이용한 데이터를 수집했다.
그리고 3단계로, tracking camera 없이 TV 화면을 통해 선수들과 공의 움직임을 tracking 하는 기술을 개발해 냈다고 한다.
기존 tracking camera를 이용한 방식의 문제는
1. 카메라를 설치해야 되니 비용이 많이 들고 고등학교나 대학교, 해외 경기 같은 경우 분석이 안됨
2. 과거 경기에 대한 분석이 안됨
3. 선수들을 하나의 좌표로 찍고 어느 방향을 보고 있는지 알 수 없으니 경기에서 일어나는 일 중 일부만 기록됨
이라고 했다.
그래서 이 문제를 해결하기 위해
1. tracking camera가 필요 없이 TV 중계 화면을 통해 tracking하는 기술을 만들었고
2. 선수들 좌표를 하나의 점으로 찍는게 아니라, 각 관절들을 모두 기록해 팔, 다리가 각각 어떻게 움직이는지, 그리고 어떤 각도를 향하고 있는지도 모두 기록하는 기술을 개발했다고 한다.
이렇게 하면 tracking camera 설치 필요 없이 TV 중계된 모든 경기 분석이 가능해지며
TV 자료가 남아 있는 과거 경기들도 분석이 가능해진다.
또한, 관절 기록을 농구 뿐만 아니라 야구에 적용한 예도 보여줬다.
투수가 공을 던질 때 어깨, 팔꿈치 등의 관절 위치를 다 기록해서
구질, 이닝 별로 어떻게 자세가 달라지는지 분석한 자료를 보여줬다.
또한, NBA 에서는 선수 별로 슛 자세를 기록한 자료를 보여주며
슛 성공했을 때와 실패했을 때 자세가 어떻게 달라지는지도 보여줬다.
2017년 파이널 골든 스테이트 선수들 자료를 보여줬는데
재미있는건 클레이 탐슨은 슛 성공할 때와 실패할 때 자세가 동일하다는거였다.
결국 Stats가 하고 싶은건 이 트래킹 데이터를 통해 선수 움직임이 이랬을 때 다음 움직임은 어떨 것이냐를 예측하는 것 같은데 이건 쉽지 않을 것 같다.
그리고 Stats가 Second spectrum에게 밀린건 데이터 수집 보다 가공, 분석 능력 때문인데 이 점에 대한 보완이 어떻게 될지 걱정된다.
Scrolling is the new channel-surfing
발표자: Omar Ajmeri (Research Analyst (Twitter), CEO (Slants))
트위터가 어떻게 광고하는지를 얘기해줬다.
특별히 재밌는건 없었는데 가장 흥미로운건,
사용자가 팔로우하는 계정을 통해 이 사람이 하드코어 팬인지 일반 팬인지를 분석하고
주로 일반 팬들을 대상으로 광고를 보여준다는 거다.
하드코어 팬들은 광고 안해도 어차피 볼 사람들이니까….
Making the modern athlete: A conversation with David Epstein and Malcolm Gladwell
패널: David Epstein, Malcolm Gladwell
David Epstein 이 쓴 Range라는 책에 대해 David Epstein과 Malcolm Gladwell이 대담한거다.
별 기대 없이 봤는데 이번 컨퍼런스에서 가장 재미있었다.
Range는 5월에 발간됐고 이번 여름 동안 스포츠계에서 가장 화제가 된 책이었다.
나중에 알고보니 David Epstein의 첫번째 책 Sports Gene에 대해서도
2014년 SSAC에서 데이빗 엡스타인과 말콤 글래드웰이 대담을 했었다.
이 책은 generalist와 specialist를 비교하며
스포츠 선수를 양성하는 가장 이상적인 방법을 다루는 내용이라고 한다.
일반적으로 어릴 때 부터 한 가지만 전문적으로 훈련하는게 성공하기 위한 가장 좋은 교육법으로 알려져 있지만
데이빗 엡스타인은 어릴 때 다양한 분야를 경험하고 가능한한 늦게 전문 분야를 선택해야 한다고 하고 있다.
그리고 그 예로서 Tiger Woods와 Roger Federer를 들었다.
타이거 우즈는 골프 신동으로 어릴 때 부터 골프만을 했고 스즈키 교육법의 대표적 예라고 했다.
로저 페더러는 어릴 때 다양한 종목을 경험하다 10대 중반에 들어서야 테니스를 집중적으로 하기 시작했다고 한다.
어릴 때 부터 한 분야만 집중적으로 하면 초반엔 각광받지만 나중에 가서는 한계에 부딪히고
어릴 때 다양한 경험을 한 사람이 결국은 추월하게 된다는게 데이빗 엡스타인의 설명이다.
데이빗 엡스타인은 늦게 전문화 하는게 여러 가지 측면에서 유리하다고 했는데
여러 분야에서 배운 기술들을 전문 분야에 접목시킬 수 있고
또한 balance가 좋아져 부상이 줄어든다고 했다.
다른 얘긴데 빌 시먼스는 계속 AAU 시스템의 문제점을 지적하며
요즘 프로 선수들은 너무 어릴 때 부터 AAU에서 혹사 당해서 몸이 일찍 망가진다고 했다.
우크라이나의 복싱 선수는 어릴 때 배운 무용 덕분에 풋워크가 좋다고도 한다.
추가로 빈스 카터도 고등학교 때 까지 배구와 관악합주부 한 것 때문에 풋워크가 좋다는 얘기가 있다.
어릴 때 다양한 종목을 경험하는건 어릴 때 여러 언어를 접해보는 것과 비슷하다는 얘기도 했다.
그리고 어릴 때 부터 한 종목만 파면 burn out이 일찍 온다며 Jim Courier 얘기가 나왔다.
그 외에도 흥미로운 얘기가 많았다.
프로와 아마에선 요구되는 기술이 다른데 아마에서 필요한 기술만 어릴 때 지나치게 주입하면 프로로서 성장하기 힘들단 얘기도 있었고
프랑스 축구 대표팀 얘기를 예로 들며 어린 선수들은 감독 없이 스스로 경기하게 시켜야 한다는 얘기도 있었다.
하지만 어릴 때 주목받지 못하면 그 다음 단계로 올라가기 힘들기 때문에 유소년 단계에서의 선수 선발 과정에 문제가 있다고 했다.
개인적으로 매우 흥미로운 소재였고 스포츠 뿐만 아니라 자녀 육성법으로서 고민해볼 문제란 생각이 든다.
근데 책 내용은 약점이 많아 보인다.
Fixing the charge
발표자: Nate Duncan
개인적으로 네잇 던컨 별로 안좋아하는데 한번 들어봤다.
charging foul에 대한 얘기였는데 경기 흐름을 방해하고 부상 위험도 있기 때문에
charging을 없애거나 줄이자는 거였다.
경기 당 charging foul은 평균 0.5회 나오고 charging 시도 중 32%만 실제 charging으로 연결된다고 한다.
그 정도로 잘 안나오기 때문에 부상 위험을 감수하면서 까지 이걸 시도하는게 무의미 하다는 거다.
또 charge 시도 횟수와 수비 능력 간의 상관관계도 거의 없다.
그래서 시도 잘 못하게 하기 위해 no charging zone을 확대하자고 했다.
The Fan – Behavioral science and the next frontier in sports
발표자: Kevin Brilliant (Director of Business Strategy and Analytics, Chicago Bulls)
발표자는 심리학 전공으로 소비자 심리학에 대해 연구하고 이를 기반으로 스포츠팀 마케팅에 활용한다고 한다.
몇 가지 소비자 심리학 예를 보여줬는데 재밌는게 많았다.
1. 커피가게에서 손님에게 스탬프를 찍어주며 10개 모으면 11개 째 무료로 주는 것과,
처음에 2개 찍어 주고 11개 모으면 12개 째 무료로 주는걸 비교해볼 때
처음에 2개 찍어줄 때 끝까지 다 모을 확률이 35% 올라간다고 한다.
초반에 더 많은걸 이뤘다는 기분이 들게 해주면 끝까지 완주할 동기 부여가 커진다는 거다.
2. 심장병 환자들에게 투약하면서 RFID 시스템으로 약을 먹었는지 추적하고,
매일 추첨해서 당첨자에게 약간의 상품을 줬는데 약을 먹은 사람만 상품을 받을 수 있게 한거다.
(환자들에게 약을 먹게 하는게 쉽지 않다고 한다)
이 시도 후 환자들의 투약율이 획기적으로 올라갔다고 한다.
사람들이 당첨 후 상을 못받게 되는대서 오는 후회가 크기 때문에 사람들의 행동을 바꿔놓는다고 한다.
3. 수퍼마켓에서 평균적으로 수프 캔을 3.3개 산다고 한다.
그런데 진열대 앞에 최대 12개 까지만 살 수 있다고 붙여 놓자 평균 구매 갯수가 7개로 상승했다고 한다.
그 이유로 두 가지가 나왔는데, 첫번째는, 사람들은 다른 사람들이 수프 캔을 몇 개 사는지 모르는데
12개 까지 살 수 있다고 하면 12개 까진 필요 없어도 7개 사는는 괜찮다고 여겨지기 때문이라고 한다.
또 다른 이유는, 12개 까지 살 수 있다는 문구를 보면
사람들은 12개 넘게 사는 사람들도 있으며, 12개 넘게 살 수 있다면 그게 나에게 이익이 된다고 여기기 때문이라고 한다.
이걸 social proof라고 하는데 건널목에서 핸드폰 들여다 보는 중에 주위 사람들이 길을 건너기 시작하면 차를 안보고 따라 건너는 것도 한 예라고 한다.
경기장 입장할 때 줄 서는 방식에 대해서도 얘기했다.
방식이 두 가지 있는데, 여러 줄을 내가 골라 서서 들어가는 것과
한 줄로 쭉 서서, 차례가 된 문으로 가는 방식이 있다.
전자가 15% 정도 더 빠른데 그건 어느 문 차례인지 살펴 볼 필요가 없기 때문이라고 한다.
하지만 사람들에게 방식을 고르라고 하면 사람들은 후자를 고른다고 한다.
한 줄을 고르면 다른 줄이 더 빨리 들어가는 것 처럼 보이기 때문이라는 거다.
사람들이 손해에서 얻는 부정적 느낌과 이익을 통해 얻는 긍정적 느낌의 강도가 2:1 정도로 차이난다고 한다.
그렇기 때문에 사람들은 실수를 저지르지 않기 위해 안정적인 선택을 하게 된다고 한다.
그리고 peak end effect 라는게 있는데, 어떤 이벤트를 경험할 때 마지막 순간의 느낌이 강렬하게 남는다는 거다.
그래서 기념품을 줄 때 시작할 때 주는 것 보다 마지막에 주는게 더 큰 만족감을 준다고 한다.
사람에겐 5개의 도덕 수용체가 있다고 한다.
Harm/Care
Fairness/Inequality
Loyalty/Betrayal
Sanctity/Degradation
Authority/Subversion
모든 사람은 이 5개의 수용체를 가지고 있고, 사람들 마다 중요하게 여기는 정도가 다를 뿐이라고 한다.
그리고 지지정당에 따라 이 5개 수용체의 중요도에 대해 조사해본 결과
민주당 지지자는 Fairness에 가중치를 두고, 공화당 지지자는 Loyalty에 가중치를 둔다고 한다.
그래서 지난 민주당 경선이 공정하지 않았다고 여긴 버니 샌더스 지지자들은
대선에서 기권해 버렸지만
트럼프를 지지하지 않는 공화당 지지자들은 대선에서 공화당에게 표를 줬다고 한다.
전통적으로 관객들이 경기장 티켓 구매 여부를 결정짓는 요소는 가격, 위치, 팀 성적 이 세 가지 뿐이라고 여겨지지만
행동 심리학에서는 다르게 판단한다고 한다.
소비자의 소비 결정 지수는 혜택 – 비용이 아니라
인지 혜택 – 인지 비용 이라고 한다.
그렇기 때문에 필기체로 쓰인 메뉴를 보고 주문한 음식이 인쇄체로 쓰인 메뉴를 보고 주문한 음식 보다 맛있게 느껴지고
원형 용기에 들어있는 아이스크림이 사각 용기에 들어 있는 아이스크림 보다 맛있게 느껴진다고 한다.
그래서 관객들이 인지하는 상품의 가치를 바꿀 수 있다면 다른 반응을 얻어낼 수 있다고 한다.
The true cost of Tommy John surgery in Major League Baseball
발표자: Eric Makhni (Henry Ford Health System, Detroit Lions team doctor)
Tommy John 수술의 사회적 비용에 대해 얘기하고 이게 과연 필요한 것일까 얘기했는데
이런 저런 자료들만 늘어 놓고 아무런 결론도 내리지 못한 애매한 강연이었다.
점점 Tommy John 수술을 받는 선수가 늘어나고 있고
지금 까지 MLB에서 900명 이상의 투수가 tommy john 수술을 받았고
현재 전체 MLB 투수 중 25%가 Tommy John 수술을 받은 적 있다고 한다.
이렇게 Tommy John 수술을 받는 투수가 늘어나는 이유는 크게 두 가지가 있는데
첫번째는 점점 더 세게 공을 던지고 있기 때문이라고 한다.
공의 속도와 선수가 팔꿈치에 받는 스트레스의 양은 비례한다고 한다.
예전에는 어린 선수에게 팔꿈치에 안좋다며 변화구를 못던지게 하고 속구만 던지게 했지만
최근 연구 결과 실제로는 속구가 팔꿈치에 더 안좋다고 한다.
그리고 선수가 지칠수록 팔꿈치에 가해지는 스트레스도 늘어난다고 한다.
투구 이닝이 늘어날수록 피로도가 올라가고 이에 따라 구속이 떨어지는데
이 경우에는 스트레스가 증가한다고 한다.
Tommy John 수술이 늘어나는 두번째 이유는 아마 레벨에서 선수들이 점점 더 한 종목에 특화되고 있기 때문이라고 한다.
한 종목에 특화되면 특정 신체 부위를 과도하게 사용하게 되고 이로 인해 부상 위험이 올라간다고 한다.
Tommy John 수술을 받은 선수 중 1/3은 결국 복귀 못했고, 수술 후 선수 기량은 떨어진다고 한다.
그리고 수술 후 예전 기량으로 돌아오는데 평균 3년이 걸린다고 한다.
Compact Defending: Where has the space gone? FIFA technical study group analysis of the 2018 FIFA World Cup
발표자: Chris Loxston (FIFA 전력 분석관)
이것만 이상하게 동영상 안올라와 있고 나도 사진 찍은게 없다.
2018년 러시아 월드컵 트래킹 데이터 분석한거 보여줬다.
기본적으로 수비 기록들을 보여줬는데 축구의 트래킹 데이터는 농구와는 조금 달랐다.
공격과 수비 별로 선수들을 연결해서 삼각형 모형으로 블럭을 만들고
선수 간 거리와 블럭 크기를 계속 측정한다.
FIFA는 월드컵 전 대회 기록을 측정하고 각 나라에 해당 국가 데이터만 제공해준다고 한다.
전체 데이터는 FIFA만 가지고 있다.
그리고 각 리그나 컵 대회는 자체적으로 기록을 측정하고 서로 공유하지 않는다.
그래서 이 데이터가 어떤 의미를 가지는지 정확히 알기는 어려웠다.
아무튼 발표자가 한 말로는 이번 대회의 특징은 수비 라인이 골라인에 매우 가까웠고
수비라인과 미드필더 라인 사이 거리도 줄어들었다고 한다.
또한, 라인 폭도 줄어들어 블럭 크기가 매우 줄어들었다고 한다.
수비 시 사이드도 중앙 쪽으로 집결하고 수비와 미드필더 모두 페널티 박스 안에 모여
공격수가 들어갈 틈이 없었다고 한다.
대신 페널티 박스 밖엔 수비팀 선수가 거의 없어 공격팀이 더 많은 공간을 가질 수 있었고
그때문인지 페널티 박스 밖에서 시도한 슛의 성공율이 지난 대회 대비 올라갔다.
다만, 원인은 알 수 없지만 페널티 박스 밖에서 시도한 슛 개수는 줄어들었다.
또한, 하나의 공통점이, 수비 진영의 블럭 크기는 매우 작았는데,
공격권을 뺏은 직후 매우 빠르게 블럭이 커지며 속공을 진행한다고 했다.
페널티 박스 안에 집결한 전원수비 후 속공이 일반적인 전술인 듯 하다.
우승팀인 프랑스는 평균 블럭 크기가 전체 중앙이었다.
대부분 팀들이 상당한 규모의 전력분석팀을 운영했고 가장 큰 팀은 독일로 40명이 넘었다고 한다.
인상적이었던 말: “Space gives time”
Creating a Sports Legacy
패널: Casey Wasserman (CEO Wasserman Group (스포츠 에이전시 회사. 안 텔럼이 여기 에이전트였고 박지성도 여기 소속이었다), 2028 LA 올림픽 조직위원장)
Jonathan Kraft (President of Kraft Group. 로버트 크래프트 아들. 사실상 뉴잉글랜드 패트리어츠 구단주)
Josh Harris (Apollo Global Management 공동 창업자, 필라델피아 76ers, New Jersey Devils, Crystal Palace 구단주)
진행: Jackie MacMullan
평생 한 번 만나볼 일도 없을 부자들이 모여있던 자리.
저 세 명 재산 합치면 7조원 정도 될거다.
이건 FIFA 강연 듣느라 앞부분 놓쳤고 뒷부분도 슬슬 들었다.
사실 이 강당에서 다음 시간대에 하는 프로그램 들으려고 미리 들어가 있었던 거지 크게 관심있는 코너는 아니었다.
조쉬 해리스가 76ers가 1라운드에서 탈락하면 실망스러운 시즌일거라고 하고
지미 버틀러와 토비아스 해리스 모두 잡겠다고 한게 이 자리에서였다.
몇 가지 재미 있었던 것.
케이시 와서맨이 LA 올림픽 유치 얘기 하며 말한게 2010년 이후 모든 올림픽이 영업이익이 났지만
기반 시설 투자 금액을 포함하면 모든 올림픽은 적자라고 했다.
그리고 올림픽 까지 9년이 남았는데 9년 전만 해도 사람들이 아이폰을 들고 다니지 않았다며
그 동안 어떤 기술 발전이 나올지 모른다고 했다.
가장 기대하는건 교통에서의 기술 발전이라는데…
그 다음. 가장 기대했던 프로그램.
Who says No? A 1-on-1 with Adam Silver and Bill Simmons
패널: Adam Silver, Bill Simmons
여기서 나온 얘기들 뉴스로 한동안 화제 되기도 했는데 본래 의미와 다르게 전달된 것들도 많았다.
시작하면서 Pearl Jam의 Corduroy 트는거 보고 아담 실버도 빌 시먼스 팟캐스트 듣는구나 싶었다.
그리고 데이빗 스턴과는 다르게 이정도 유머 감각이 있는 사람이고.
전체 녹취 해보려 했는데 반쯤 했을 때 날라갔다.
그냥 현장에서 적었던 메모만 요약하겠다.
좋은 내용 많으니 직접 들어볼걸 권한다.
AS: (탬퍼링 질문에 대해)
2011년 CBA 개정 목표 중 하나는 선수 연봉과 실제 성적이 비례하도록 하는거였다.
그러기 위해 계약 기간을 더 짧게 했다. 이게 팀과 선수 모두에게 더 안전하다.
KD 처럼 선수가 팀을 떠나면 팀엔 아무 것도 남지 않는다.
이를 막기 위해 계약 연장을 더 일찍 할 수 있도록 했다.
만일 선수가 계약 연장을 거부하면 팀은 선수를 트레이드할 기회를 갖게 된다.
리그 내에서 팀 간 경쟁도 중요하다.
하지만 하루 중 시간은 제한돼 있고 이 시간을 어디에 쓸지를 놓고 다른 오락거리와 벌이는 경쟁이 더 중요하다.
리그 사무국이 팀과 선수 간 탬퍼링을 막을 방법을 가지고 있지만
선수 간 탬퍼링은 사실상 막을 방법이 없다.
리그 사무국은 폴 죠지가 레이커스와 탬퍼링 했는지 조사하는 과정에서 폴 죠지 에이전트의 핸드폰을 들여다 보기도 했다.
폴 죠지가 레이커스와 대화를 나누긴 했지만 합의한 내용은 없었다.
(선수들의 잦은 이동에 관해)
현 리그에서 선수들은 불행해 하고 이건 소셜 미디어의 영향이 크며 세대적인 영향도 크다.
선수들은 고립돼 있고 어린 나이 부터 미디어에 노출돼 있으며 주변에 신뢰할 사람도 없다.
이 문제를 해결하기 위해 사무국, 구단, 선수 노조에서 전문가를 고용해 도움을 주려 한다.
스타 선수들은 서로를 질투하며 같이 뛰지 않으려 한다.
(트레이드 데드라인을 늦추는 것에 대해)
로스터의 연속성을 방해한다. 플레이오프에 진입할 때 선수들이 서로 익숙하지 않은 상태가 된다.
(정규 시즌 단축)
리그 매출이 줄어들고 선수 연봉도 줄어들어야 한다. 아무도 원하지 않을거다.
대신 정규 시즌 경기를 일부 줄이고 시즌 중 토너먼트 대회를 개최할 수도 있다.
팀들이 유럽 축구와 같은 유스 시스템을 만들어 선수를 육성할 수도 있을거다.
이 경우 드래프트 참가 자격에 문제가 생기고 NCAA 자격 문제가 생기게 된다.
하지만 어릴 때 부터 프로의식을 가르칠 수 있고 우울증 문제를 해결할 수 있다.
현 리그 선수 중 50%가 G 리그 경험이 있다.
신규 팀 창단은 다른 구단들의 이익 분배 문제 때문에 힘들거다.
드래프트를 2일에 걸쳐 하는건 방송국만 좋다면 해볼 수 있다.
드래프트와 FA 계약 개막 순서를 바꾸는건 반대. 팀들은 드래프트 후 부족한 포지션을 FA로 메우려 한다.
4점슛 같은 제도 도입하는건 구단주들이 반대한다.
그들은 리그 전통이 바뀌는걸 원하지 않아 한다.
2000년 부터 2018년 사이 18-39세의 TV 시청율은 50% 하락했다.
2000년에는 연간 시청율 상위 100개 프로 중 13개가 스포츠 경기였지만 2018년에는 89개가 스포츠 경기다.
다음 프로그램.
Wild West of Analytics: Other Industry Perspectives on Use & Misuse of Data
패널은
Charlie Baker (매사츄세츄 주지사), Nate Silver (538 편집장), Anne Milgram (뉴욕대 법대 교수),
진행은 Corbin Petro (Elanor Health CEO)
스포츠 외의 다른 영역에서 데이터가 어떻게 이용되고 있나에 관한 얘기였고
주로 행정에 관한 얘기들이었다.
첫 날 마지막
Jessica Gelman, Daryl Morey, Nate Silver
진행은 Adam Grant (와튼 스쿨 교수)
한 10년 전 부터 언젠가는 SSAC 가보고 싶다고 막연히 생각만 했는데
돈도, 시간도 없는 대학원생 주제에 감히 가볼 엄두는 못내다가
이제 조금 소득이 생기니 욕심을 내보게 됐다.
솔직히 이 돈 쓰고 갔다오긴 아까웠지만 지금 아니면 또 언제 이래보겠냐란 생각에 일단 지르고 봤다.
그러나 나중에 봤더니 모든 프로그램들이 다 youtube에 올라와 있더라.
물론 직접 보는 것 과는 다르지만….
내년 부턴 그냥 주말에 youtube나 보고 있어야겠다.
최저비용으로 갔다 오겠다고 가는 동안 생쇼를 했지만 이런건 다 생략하고 행사 얘기만 하자.
아침 8시에 시작했는데 자느라 welcome remark는 못보고 두번째 프로그램 부터 보기 시작했다.
data is new black.
data가 여러 가지 분야에서 활용된다는 얘기였는데 재미 없었고 아침이라 잠도 덜깨고 해서 대충 들었다.
패널은 Maryann Turcke (NFL COO), Amy Howe (Ticketmaster President), Jessica Gelman (Kraft Analytics Group CEO, SSAC 공동 창설자), Mike Zarren (Boston Celtics Assistant GM)
사회는 Michele Steele (ESPN 앵커)
몇 가지 흥미있었던 얘기들.
Ticketmaster에선 통계를 이용해 사람이 구매한 티켓인지, 봇이 구매한 티켓인지를 구분해 낸다고 한다.
통계가 자료를 제공해주지만 의사 결정은 결국 사람이 하게 된다.
예전엔 데이터 수집이 어려운 일이었지만 이젠 데이터를 어떻게 가공하느냐가 중요한 일이 됐다.
두번째 프로그램.
Basketball Analytics: Hunting for Unicorns
패널은 Mike Zarren, Zach Lowe, Paul Pierce, Bob Myers
사회는 Howard Beck
개인적으로 가장 기대했던 프로그램.
밥 마이어스 참 말 많았다.
마익 재런은 열심히 한다는 느낌이다.
의외로 잭 로우는 별로 말 없고.
듀랜트가 포르징기스를 유니콘이라고 부르면서 이 단어가 유행했는데
포지션 대비 큰 사이즈를 가지며 기술들도 가진 선수라면 누구나 유니콘이라고 했고
요즘 시대에 샥이 오면 유니콘이 될거란 얘기도 있었다.
밥 마이어스는 최근 3점슛과 스몰 라인업이 유행하지만 림이 10피트 높이에 있는건 변하지 않는 사실이기 때문에
가능한한 큰 선수를 가지는게 중요하다고 했다.
또 플레이오프에서는 상대 선수에 대해 철저하게 분석하고 준비하기 때문에
상대 선수의 장점을 상쇄하는게 쉬워진다고 했다.
다차원적인 옵션을 가질 수록 막기 어려워지기 때문에 최대한 많은 무기를 가져야 한다고 했다.
현 시대에 샥이 뛴다면 어떨까에 대한 얘기가 나왔는데
마익 재런은 셀틱스에 샥이 있을 때를 얘기하며 상대 선수들이 샥 근처에서 슛하기를 두려워 했다고 했다.
폴 피어스는 샥이 공격수가 돌파해서 자기한테 오게 하라고 했다고 했다. 그냥 세게 파울해 버리겠다고.
밥 마이어스는 에이전트 시절 얘기를 하며
자기가 담당한 선수를 경기 전에 만났는데 술을 마시며 “오늘 샥을 막아야 돼” 라고 한 얘길 했다.
그만큼 NBA 선수들에게 조차 샥을 상대하는건 물리적으로 괴로운 일이라는거다.
그리고 어떤 선수들은 클러치 상황에서 더 잘하고 어떤 선수들은 더 못한다면서
이게 위대한 선수들과 그 아래 선수들을 구분하는 차이라고 했다.
통계에선 보통 클러치 기록을 무시하는데 현장에선 그렇지 않은 것 같다.
6핏 가드에 대해 미래가 밝지 않다고 했지만
잭 로우는 큰 선수들은 드리블이 높기 때문에 돌파가 힘들다고 했고
폴 피어스는 작은 선수들이 돌파에 유리해서 이 선수들에 대한 수요는 항상 있다고 했다.
FA 계약과 관련해 재런은 캡이 넘은 팀은 선택권이 제약되기 때문에
버드 자격을 가진 선수에게 오버페이인걸 알면서도 오버페이할 수 밖에 없다고 했다.
마이어스는 다른 팀 선수 스카우팅할 때 자기팀과 뛴 경기 정도 밖에 못보기 때문에
그 선수를 상대해본 선수들에게 개인적인 경험을 물어본다고 했다.
부상 방지를 위해 신체 정보를 얻고 싶지만 이건 선수 노조가 허가하지 않기 때문에 할 수 없다고 한다.
선수 노조에서는 선수 개인 신체 정보가 너무 많이 공개되는걸 원치 않는다고.
플레이오프는 완전히 다른 경기고 정규시즌에 비해 출장 시간이 늘어나며 수비에서 더 많이 뛰기 때문에 지친 상태에서 경기해야 돼서 점프슛이 더 안들어가게 된다는 얘기도 있었다. 그렇기 때문에 어떻게든 득점해줄 수 있는 선수가 필요하다고 했다.
자기 팀 선수에 대한 정보는 굳이 데이터가 아니더라도 잘 알고 있다보니 데이터는 상대팀 선수 분석에 더 용이하단 얘기도 있었다.
세번째는 패널들의 토론이 아닌 강연을 봤다.
Beautiful ball: Using analytics to build beautiful games
발표자: Kirk Goldsberry
역시 교수 출신이라 그런지 강연 잘한다.
전반적으로 Sprawlball 책에 있는 내용들을 요약한거였다.
ppt를 보여주지 않는데 거기서 보여준건 다 책에 있는 그래프나 그림들이다.
요약하자면, 리그에서 3점슛이 중요해지면서 미드레인지 슛과 포스트업이 줄어들었고
이런 경향을 좋아한다면 상관없지만, 미학적 관점에서 이게 과연 좋은 것인지 모르겠다,
과거 가드들에게 유리한 쪽으로 리그 규정이 바뀐 것 처럼
이젠 포스트업 빅맨에게 유리한 쪽으로 리그 규정이 바뀌어서 균형을 맞춰줘야 된다는 거였다.
1-3번의 3점슛 비율은 이제 크게 늘지 않고 있는데
4번과 5번의 3점슛 비율이 크게 증가하는 중이다.
골즈베리는 해결책으로 몇 가지를 제시했다.
먼저 3점슛이 어려워지도록 만들기 위해
1. 3점라인을 뒤로 보내 3점슛 기대 득점이 리그 평균과 같도록 만들거나
2. 코너에 제한 구역을 만들어 그 구역에선 3초 이상 머물지 못하도록 하거나
3. 3점 라인이 중간에 꺾이지 않게 만들어 아예 코너 3점을 없애자고 했다.
그리고 빅맨에게 유리해지도록 하기 위해
1. paint zone을 좁히자고 했다.
원래 NBA의 paint zone 폭은 6피트였는데 조지 마이칸 때문에
자유투 라인 지름과 같은 12피트가 됐다가
다시 윌트 챔벌린 때문에 지금과 같은 16 피트가 됐다.
이걸 다시 6피트로 만들어서 포스트업을 쉽게 하자는거다.
참고로 paint zone을 왜 key area라고 하는건지 잘 몰랐는데
옛날 코트 모습을 보니 이해가 됐다.
옛날엔 페인트존 폭이 자유투라인 지름 보다 좁다 보니 열쇠구멍 모양이었던거다.
cross-over 
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