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실시간 분석 보며 작전 바꾸는 스포츠..."빅데이터 없으면 진다"

Posted by outstandingkey
2015.04.08 21:15 스포츠이야기

 

 [테니스 스타 마리아 샤라포바 선수가 2013년 프랑스 오픈 경기에서 서브를 기다리고 있다. 이번 프랑스 오픈대회는 빅데이터 분석이 본격 적용된 경기였다. 사진=wikimedia commons]

 

작년 미국에서는 미식축구 리그 NFL에 두 명의 거물 신인 쿼터백이 혜성처럼 나타났다. 워싱턴 레드스킨스의 로버트 그리핀 3세와 인디애나폴리스 콜츠의 앤드류 럭이 그 주인공이다. 시즌 초반 그리핀의 기록은 가히 경이로웠다. 패스성공률이 70.4%에 달했고, 평균 패스거리가 8.5야드에 이르렀다. 신인쿼터백으로 과거 70년이 넘도록 깨지지 않았던 신기록이었다. 
 
기록면에서 단연 선두였던 그리핀에 비해 럭의 패스성공률은 53.6%로 32위에 머물렀고, 평균패스거리는 고작 6.7야드로 25위에 지나지 않았다. 


전통적 기록에 빅데이터 적용하면...”선수 평가가 달라진다”

그러나 미국 스포츠전문채널 ESPN의 평가는 달랐다. NFL 전체 쿼터백 가운데 럭을 6위, 그리핀을 그보다 아래인 8위로 평가했다. ESPN의 평가에는 보다 정밀한 데이터가 적용됐다. ESPN이 운영하는 ‘토털 QBR’이라는 데이터 분석 시스템으로 분석한 결과 럭이 던진 패스는 상대편 수비벽으로부터 평균 10.2야드를 날아가 적진 깊숙히 침투한 것으로 드러났다. 

이에비해 그리핀은 패스 거리는 길었지만 수비벽으로부터는 불과 5.8야드 밖에 날아가지 못했다. 럭이 훨씬 위험한 상황에서 패스를 시도했으며, 게다가 콜츠의 감독은 장거리 패스를 지시하는 경우가 많았다는 요인까지 반영됐다. 결국 겉으로 보이는 데이터 수준을 넘어서서 정밀한 데이터 분석을 통하면 선수에 대한 전통적인 평가가 달라진다는 것이다. 


테니스 경기마다 ‘3대 핵심전략' 분석...경기 중엔 실시간 업데이트

스포츠에 빅 데이터가 적용되면 경기를 하는 선수나 선수를 지도하는 코치나 경기를 보는 팬들에게 전혀 다른 차원의 세계가 열린다. 지난 6월 테니스팬들을 뜨겁게 달궜던 프랑스 오픈 테니스대회에서는 빅데이터도 함께 경기를 치뤘다.

 

 

[스포츠 경기와 빅데이터가 만났다. 지난 6월에 열렸던 프랑스오픈 테니스대회 남자단식 결승전은 빅데이터로 실시간 중계됐다. 그림=파리오픈 공식홈페지지 중 ‘SlamTracker’ 페이지 캡처/ 이미지를 클릭하시면 해당 웹사이트로 이동하실 수 있습니다]


IBM이 개발한 ‘슬램트래커(SlamTracker)’라는 테니스 빅데이터 분석 시스템은 지난 8년 동안의 그랜드슬램 테니스대회의 경기 데이터를 수집해 미리 분석해뒀다. 한 경기 당 발생하는 데이터만 무려 4천1백만건에 달했다. 이 분석결과를 바탕으로 각 선수들의 경기에 영향을 미치는 3대 핵심전략을 찾아내 정리했다. 

경기가 시작되기 전에 팬들은 웹사이트를 찾아 그 경기에서 눈여겨 봐야 할 선수들의 핵심전략을 미리 살펴본다. 경기가 시작되면 경기 중에 발생하는 데이터를 이용해 그 선수가 핵심전략에 잘 대응하고 있는지, 아니면 어디를 잘못하고 있는 지를 실시간으로 알 수 있게 된다. 

최근 조선일보는 지난 1월 호주오픈 남자단식 결승전을 두고 활약했던 슬램트래커 이야기를 소개했다. 당시 결승전에서는 노바 조코비치와 앤디 머레이가 맞붙었다. 슬램트래커는 두 선수의 습관과 경기데이터를 분석해 조코비치가 머레이를 이길 수 있는 세가지 조건을 내놓았다. 그 중 조코비치는 두 가지 조건을 충족시켰다. 그러나 머레이는 단 한 가지 조건도 만족시키지 못했다. 결과는 조코비치의 우승. 

 

현대 스포츠는 기록의 경기라고 한다. 기록은 데이터가 만들어낸다. 관중 연 6백만명을 돌파할 정도로 인기를 모으고 있는 우리 프로야구에서도 빅데이터 분석시스템이 가동되면 어떤 일이 벌어질까? 스포츠와 빅데이터 기술의 만남이 기대되는 이유다. 


[출처 : 위키트리] 


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