Expected Goals

1. 축구의 데이터 혁명: 회의론에서 주류로의 수용

"축구는 1950년대부터 데이터와 잠깐씩 연애를 했지만, 1990년대 후반 – 빌 제임스와 그의 추종자들이 야구의 사고방식에 침투하고 영향을 미치기 몇 년 전 – 에서야 비로소 널리 주목받기 시작했다."

초기 저항: 야구와 달리 축구는 오랫동안 너무 유동적이고 역동적이어서 정량화할 수 없다고 여겨졌다. 전통주의자들은 열정과 마음과 같은 무형의 요소가 숫자보다 더 중요하다고 믿었다. 그러나 여러 요인이 축구에서 데이터의 점진적인 수용에 기여했다:

• 스포츠의 전문화 및 세계화 증가
• 경쟁 우위를 찾기 위한 재정적 인센티브 증가
• 스포츠 과학과 학문적 접근의 영향
• 더 나은 데이터 수집 및 분석을 가능하게 하는 기술 발전
• 분석적으로 사고하는 팬들의 증가

수용의 이정표:

• 1990년대 후반 ProZone과 Opta의 데이터 수집 서비스 도입
• 2003년 "머니볼" 출판, 스포츠에서 데이터의 잠재력 강조
• 2017년 Match of the Day에서 Expected Goals (xG) 등장
• 리버풀 FC와 같은 상위 클럽들이 데이터 통합 운영

2. 선구자들: 축구 분석의 길을 닦은 초기 수용자들

"볼턴은 당시 영국 축구가 대륙 유럽에서 수입된 더 이국적인 미학에 매료되었을 때, 롱볼 팀으로 조롱받았다 – 완전히 부당하지는 않았지만 이유가 없지는 않았다."

볼턴의 샘 앨러다이스: 전통적인 롱볼 감독으로 알려졌지만, 앨러다이스는 영국 축구에서 데이터 분석을 가장 먼저 수용한 인물 중 하나였다. 그의 접근 방식은 다음을 포함했다:

• 분석가와 스포츠 과학자 고용
• 전술적 결정을 내리기 위해 ProZone 데이터 사용
• 세트피스와 데이터 기반 선수 모집에 집중
• 통계 분석에 기반한 "환상적인 네 가지" 원칙 개발

다른 초기 수용자들:

• 아스널의 아르센 벵거, 데이터의 잠재력을 일찍 인식
• 토트넘과 리버풀의 다미엔 코몰리, 데이터 기반 모집 옹호
• 토트넘과 협력하여 고급 분석을 제공한 Decision Technology

이 선구자들은 회의와 조롱에 직면했지만, 축구에서 데이터의 더 넓은 수용을 위한 기초를 마련했다.

3. Expected Goals (xG)의 부상: 게임을 바꾸는 지표

"Expected Goals는 즉시 세상을 바꾸지 않았다. 2017년에 처음 화면에 등장했을 때, 그것은 특히 최첨단도 아니었다."

xG의 개발: Expected Goals는 슛의 질을 정량화하려는 초기 시도에서 팀과 선수의 성과를 측정하는 널리 수용된 지표로 발전했다. 주요 개발 단계는 다음을 포함했다:

• 1950년대 찰스 리프의 초기 작업
• 1990년대 마크 딕슨과 스튜어트 콜스의 학문적 연구
• 2012년 Opta의 샘 그린이 공개 xG 모델 개발
• 프로 클럽과 미디어의 채택

xG의 영향:

• 팀과 선수 성과에 대한 더 세밀한 이해 제공
• 이적 시장에서 저평가된 선수 식별에 도움
• 전술적 결정과 선수 포지셔닝에 영향
• 축구에 대한 팬과 미디어의 논의 변화

xG의 널리 퍼진 채택은 전통적인 스카우팅과 고급 분석 간의 격차를 좁히며 축구 분석과 이해에 있어 중요한 변화를 나타낸다.

4. 전통적인 축구 문화에서 데이터 기반 접근 방식의 구현 도전

"축구는 전통을 강하게 지킨다; 자신을 게임의 영적 수호자라고 여기는 사람들은 밝은 아이디어와 새로운 방식으로 접근하는 사람들을 환영하지 않았다."

문화적 저항: 축구에 데이터 분석을 통합하는 데는 여러 장애물이 있었다:

• 전통적인 코치와 스카우트의 회의론
• 기존 직원들 사이의 직업 상실에 대한 두려움
• 비기술적 이해관계자에게 복잡한 아이디어를 전달하는 어려움
• 축구가 어떻게 플레이되어야 하는지에 대한 오랜 신념을 바꾸려는 저항

구현 도전 사례 연구:

• 코번트리 시티의 크리스 앤더슨, 데이터 통찰력과 일상 운영의 균형을 맞추기 어려움
• 아스널의 StatDNA 인수, 내부 저항으로 인해 완전히 활용되지 않음
• 리버풀 FC의 초기 시도, 감독과 팬들의 회의론에 직면

성공적인 구현은 종종 다음을 필요로 했다:

• 최고 경영진과 소유주의 지지
• 인내와 장기적인 비전
• 분석가와 축구 직원 간의 효과적인 의사소통
• 기존 프로세스에 데이터 통찰력을 점진적으로 통합

5. 축구 분석 발전에 기여한 도박 회사의 역할

"두 회사는 알고리즘이 결정한 확률을 사용하여 공개 시장이 팀이나 선수를 과대평가하거나 과소평가하는 영역을 찾아내고, 그 조언을 – 그리고 베팅을 – 고액 베팅 고객에게 전달하여, 고객이 약간이라도 유리한 확률로 도박을 할 수 있도록 한다."

도박의 영향: Starlizard와 SmartOdds와 같은 전문 도박 회사는 축구 분석 발전에 중요한 역할을 했다:

• 경기 결과와 선수 성과를 예측하는 정교한 모델 개발
• 데이터 수집 및 분석에 막대한 투자
• 축구에서 널리 사용되기 전에 Expected Goals와 유사한 지표 생성

클럽으로의 지식 이전:

• 토니 블룸 (Starlizard), 브라이튼 & 호브 앨비언에서 분석 원칙 적용
• 매튜 벤햄 (SmartOdds), 브렌트포드와 FC 미트윌란에서 데이터 기반 접근 방식 구현

이 도박 기반 접근 방식은 더 작은 클럽들이 더 크고 부유한 팀들과 경쟁할 수 있도록 저평가된 선수와 전술적 이점을 식별하는 데 도움을 주었다.

6. 리버풀 FC: 성공적인 데이터 통합의 사례 연구

"지난 10년 동안, 리버풀은 그들의 크기의 다른 클럽들이 시도하거나 감히 하지 않거나 관리하지 못한 일을 해냈고, 데이터와 분석을 그들의 조직의 핵심에 통합했다."

리버풀의 접근 방식: Fenway Sports Group 소유 하에, 리버풀 FC는 클럽 운영의 모든 측면에 데이터 분석을 통합하는 모델이 되었다:

• 모집: 이적 대상 식별 및 평가에 데이터 사용
• 전술: 경기 전략 및 선수 포지셔닝에 정보 제공
• 선수 개발: 훈련 및 회복 프로그램 맞춤화
• 비즈니스 운영: 티켓 가격 최적화 및 팬 참여

리버풀 데이터 혁명의 주요 인물:

• 마이클 에드워즈: 데이터 기반 접근 방식을 옹호한 기술 이사
• 이안 그레이엄: 정교한 분석 모델을 개발한 연구 책임자
• 위르겐 클롭: 데이터 통찰력을 의사 결정에 통합하는 데 열린 감독

데이터 통합의 결과:

• 성공적인 선수 영입 (예: 모하메드 살라, 버질 반 다이크)
• 프리미어 리그 및 챔피언스 리그 우승
• 성과와 수익성을 균형 있게 유지하는 지속 가능한 재정 모델

리버풀의 성공은 강력한 리더십과 전통적인 축구 전문 지식과 결합된 데이터 분석이 상위 축구 클럽에 효과적으로 통합될 수 있음을 보여준다.

7. 축구의 미래: 데이터와 인간 전문 지식의 균형

"데이터의 냉혹한 현실에 반영되지 않지만 영향을 받을 수 있는 게임의 부분들에는 무형의 가치가 있다."

진화하는 풍경: 데이터 분석이 축구에서 더 널리 퍼짐에 따라, 스포츠의 미래는 다음을 포함할 가능성이 높다:

• 더 정교한 데이터 수집 및 분석 기술
• 게임의 모든 수준에서 분석의 통합 증가
• 새로운 우위와 비효율성을 찾는 데 중점

균형 잡기: 가장 성공적인 클럽과 감독은 다음을 효과적으로 결합할 수 있는 사람들일 것이다:

• 데이터 기반 통찰력
• 전통적인 축구 지식과 경험
• 심리학과 팀 역학과 같은 인간 요소
• 게임에 대한 직관과 "감각"

미래 개발의 잠재적 영역:

• Expected Goals를 넘어선 고급 지표
• 경기 중 실시간 분석을 통한 의사 결정
• 개별 선수 데이터를 기반으로 한 맞춤형 훈련 및 회복 프로그램
• 전술 및 모집에서 AI와 기계 학습 응용

축구의 미래는 데이터에 의해 단독으로 결정되지 않을 것이며, 분석적 통찰력을 스포츠의 인간적 요소와 함께 가장 잘 해석하고 적용할 수 있는 사람들에 의해 결정될 것이다.

마지막 업데이트 날짜: August 15, 2024