Football Eh? Bloody Hell !

by Tom Worville

토트넘 핫스퍼의 손흥민은 올시즌 뛰어난 경기력을 선보이고 있다. 해리 케인이 가장 많은 주목을 받고 있으나 다재다능한 손흥민은 토트넘의 다이나믹한 스타일에 많은 기여를 하고 있다. 손흥민의 기록과 퍼포먼스를 분석해본 결과 우리는 손흥민이 프리미어 리그에서 굉장히 독특한 포워드라는 사실을 확인할 수 있었다.

2개 파트에 걸쳐 손흥민의 올시즌 & 과거의 퍼포먼스를 분석해볼 예정이다. 그중 첫번째인 이번 글에서 우리는 오로지 토트넘 핫스퍼에서 보여준 손흥민의 활약에만 집중할 것이다. 손흥민은 리그에서 가장 위협적인 선수들 중 하나로 성장했다.

아래 첨부한 표는 손흥민이 토트넘으로 이적한 이후 기록한 골과 어시스트를 보여준다. 손흥민과 같은 시기에 클린튼 은지도 영입되었는데 두 선수 모두 선발 자리를 얻기위해 상당한 인내심을 보여야만 했다. 손흥민은 버텨냈고 매시즌마다 포체티노의 플랜에서 자신의 입지를 굳혔다.

손흥민은 양발을 사용할 줄 아는 선수이며 그러한 사실은 그의 가치를 높이고 있다. 그는 다양한 각도, 다양한 위치에서 손쉽게 양발을 활용하고 있다.

다음은 최근 손흥민이 시도한 50번의 슈팅에 대한 분석이다.

이 자료를 통해 무엇을 알 수 있을까? 손흥민이 먼거리에서 슈팅을 시도할 때, 그는 측면에서 중앙으로 치고 들어와 반대발을 활용한다. 한편 골문에서 가까운 위치에서 슈팅을 시도할 경우, 그 반대가 된다. (가까운 위치에선) 오른쪽에서 슈팅을 시도할 경우, 그는 오른발로 슈팅을 때린다.

이제는 기대득점을 통해 손흥민이 맞이한 찬스의 퀄리티를 살펴볼 것이다. 위의 슈팅 맵을 볼 때, 손흥민의 기대득점(xG) 값이 16.8골이라는 사실은 전혀 놀랍지가 않다. 하지만 2015년 이후, 기대득점보다 훨씬 더 많은 골을 기록한 선수는 단 5명 뿐이다.

손흥민은 양발을 사용해 슈팅을 시도하는 것 이상의 기여를 하고 있다. 토트넘의 유기적인 공격라인에서 손흥민의 창의성을 살펴볼 필요가 있다. 현재까지 손흥민은 올시즌 4개의 도움을 기록 중이며 기대 어시스트(xA) 통계로 뒷받침할 수 있다. 

OptaPro의 ProVison 툴을 사용해 우리는 손흥민이 키패스(key pass)를 넣는 지점을 시각화했고 시각화 자료는 다음과 같다.  

이제는 토트넘 플레이 과정에서 손흥민이 폭넓은 기여를 하고 있다는 점을 이야기 해볼 것이다. Opta가 개발한 시퀀스(sequence) 개념을 사용해 논의를 이어갈 것이다. 오픈 플레이 시퀀스 상황에서 손흥민의 관여도는 해리 케인과 델리 알리 사이에 있다. 케인은 오픈 플레이 시퀀스 상황에서 잘 관여하지 않으며, 델리 알리는 손흥민보다 더 많이 관여를 하고 있다. 토트넘의 플레이가 크리스티안 에릭센 중심으로 돌아간다는 점은 결코 놀랍지 않다. 

토트넘이 오픈 플레이 시퀀스를 마무리할 때, 손흥민은 가장 큰 기여를 한다. 손흥민은 플레이를 전개하는 과정에서 첫번째 패스를 넣는 창조자보다는 상황을 마무리 짓는 선수인 셈이다.

90분 기준 손흥민의 기여도는 아주 흥미롭다. (90분 기준으로) 손흥민은 오픈 플레이 시퀀스 상황을 마무리 짓는 슈팅을 6.9회 시도한다. 따라서 손흥민이 기본적인 빌드업 플레이보다는 팀의 마무리 역할을 담당하고 있는걸 확인할 수 있다. 

또 흥미로운 사실이 있다. 후방 1/3지점에서 시작해 전방 1/3지점까지 진행되는 시퀀스를 '트랜지션(Transition)'이라 부를 것인데 토트넘의 트랜지션 상황에서 손흥민은 아주 높은 관여를 하고 있다. 해리 케인보다 훨씬 높은 관여를 하고 있으며 거의 에릭센과 비슷한 수준의 관여를 하고 있다. 

동료들과 함께하는 트랜지션 말고도 선수 개인이 혼자서 만들어내느 트랜지션 상황도 있다. 여기서 손흥민은 케빈 데 브라이너와 비슷한 기여를 하고 있고 이는 손흥민이 공을 가진 상황에서 빠르게 전진할 줄 안다는 증거가 된다. 

토트넘 이적 이후 손흥민은 엄청난 발전을 이뤄냈다. 선수의 데이터를 바탕으로 우리는 손흥민의 역할이 어떻게 발전했는지 확인할 수 있었다. 그가 어떤 플레이를 펼치는지, 선발 명단에서 그가 어떤 역할을 담당하는지도 알게 되었다. 이어지는 파트2에서는 토트넘 이적 이전의 손흥민의 특성을 살펴볼 예정이다. 그가 포체티노에게 어떤 면에서 알맞는 선수였는지 알아보고자 한다. 

출처 : http://www.optasportspro.com/about/optapro-blog/posts/2018/blog-son-heung-min/

by Euan Dewar

자국 리그와 유럽 무대에서 수준급 실력을 유지하는 것은 굉장히 어려운 일이다. 디에고 시메오네 지도 아래 아틀레티코 마드리드는 의심할 여지없이 라 리가에서 3번째로 강한 구단으로 올라섰다. 3번째로 강하다는 것이 다소 모욕적인 칭찬이라 느낄 수도 있다. 하지만 대형 버스 2대(레알 마드리드, 바르셀로나)의 존재를 고려했을 때, 3번째로 강한 구단이라는 표현은 결코 모욕적이지 않다. 아틀레티코는 2013/2014시즌 라 리가 우승을 차지한 이후로 우승에 근접했던 적이 없으며 (3번째로 강하다고 표현하는 것은 충분히 타당하며) 이번에도 라 리가 우승에서 멀어진 듯 하다.

올시즌 아틀레티코는 다소 위험해지고 있다. 우선 수비 지역에서 사소한 문제가 존재한다는 점을 주목해야 한다. 과거 아틀레티코는 자신의 골문에서 18 야드 떨어진 구역을 지배했지만 올시즌 그 어느 때보다 이 지역에서 상대팀의 패스 횟수 및 성공률이 높다. 시즌 초기의 데이터 잡음으로 인해 이 기록이 중요하지 않을 수도 있다. 그 외에 전체적인 수비 기록은 양호하다. 문제는 공격이다.

강력한 수비는 언제나 아틀레티코의 핵심이었다. 하지만 강한 공격력 없이는 최상위 레벨에서 경쟁할 힘을 유지할 수 없다. 올시즌 아틀레티코의 공격력 감소는 아주 뚜렷하다. 지난시즌 아틀레티코 전체 슈팅의 41%가 박스 바깥에서 시도한 슈팅인데 올시즌은 이 수치가 50%까지 올라갔다. 현재 아틀레티코는 라 리가에서 2번째로 박스 바깥 슈팅 비율이 큰 구단이다. 무엇 때문에 아틀레티코의 중거리 슈팅 비율이 올라갔을까? 아틀레티코의 공수전환에서 그 답을 찾을 수 있다. 아틀레티코는 내려앉아 조밀한 수비를 펼친다. 경기 내내 수비만 할 것이 아니라면 반드시 수비 조직을 해체하고 역습을 시도해야만 한다. 올시즌 아틀레티코는 수비 상황에서 공격으로의 전환이 안 되고 있다.

(아래 그래프는 자기 진영에서 공을 뺏어낸 이후 15초 이내 상대팀 박스에서 시도하는 슈팅 횟수를 표현함. 노란색 점은 2016/2017시즌 데이터이며 파란색 점은 2017/2018시즌 데이터. 아틀레티코 기록의 감소가 두드러짐)

또한 상대 골문에 가까운 위치에서 공을 뺏어낸 기회를 상당수 살리지 못하고 있다. 

(아래 그래프는 파이널 서드 지역에서 공을 뺏어내고 10초 이내 상대팀 박스에 진입하여 시도한 슈팅 횟수를 표현함. 위와 마찬가지로 아틀레티코는 이 지표에서도 올시즌 기록이 나빠짐) 

게다가 공격상황에서 팀의 전체적인 스피드 역시 지난시즌보다 감소했다.

(아래 그래프는 슈팅으로 마무리 된 점유 상황에서 평균적으로 초당 몇m를 전진하는지 보여줌. 이 지표 역시 2016/2017시즌 대비 2017/2018시즌 기록이 나빠짐)

아틀레티코에게 공의 소유권을 내주고 아틀레티코가 점유율 축구를 펼치는 상황을 만드는 것 역시 상대 입장에선 효과적이다. 10회 이상의 패스가 이어진 점유율만 고려했을 때, 지난시즌 아틀레티코는 이 부문 8위를 기록했다. 또한 이렇게 정의된 점유율 상황에서 슈팅을 생산해내는 횟수에서는 지난시즌 전체 6위였다. 올시즌에는 그 두가지 순위가 모두 9위로 하락했다. 평소처럼 역습이 잘 시행된다면 이 정도 기록은 나쁘지 않다고 볼 수 있다. 하지만 지금 아틀레티코는 지공과 역습 모두에서 문제를 보이고 있다.

시메오네는 역경을 극복할 줄 아는 사람이다. 시메오네는 이러한 문제들을 곧 알아차리게 될 것이며 아틀레티코는 이 상황을 반전시킬 충분한 자금력을 갖춘 팀이다. 아틀레티코 구단 입장에선 마이너스인 올시즌이 되어가는 듯 하다. 아틀레티코는 챔피언스 리그 조별리그 경쟁에서 밀렸고 스페인 3위 자리는 급격히 전력상승한 발렌시아에게 위협받고 있다. 시즌 막바지에 괜찮아질 수 있겠지만, 새로운 스타디움에서의 첫번째 시즌은 용두사미 형식으로 마무리 될 것으로 전망된다.

출처 : https://euandewar.wordpress.com/2017/11/29/atletico-madrids-ailing-attack/

by Sam Gregory

2015년 아스날 매거진과의 인터뷰에서 아르센 벵거는 단순히 어시스트 기록과 기회 창출 통계량만을 고려하는 위험에 대해 이야기했다. 벵거는 어시스트와 기회 창출 통계만을 고려할 경우, 마지막 패스 혹은 슈팅 이전에 기여하는 선수들의 중요한 가치에 대해 파악할 수 없을 것이라 말했다.

"포지셔닝, 볼 배급의 퀄리티도 중요하다. 어시스트만 따져서는 안 된다. 산티 카솔라 같은 선수들은 굉장히 타이트한 압박을 뚫고 나올 때가 있으며 때로는 어시스트 이전 상황의 패스를 연결시키기도 한다. 그런 행위들이 어시스트보다도 더 어려울 때가 있다."

이번 분석에서 우리는 슈팅으로 상황이 종료되는 sequence를 중점적으로 다뤘고 특정 sequence 내에서 선수가 단 1번이라도 공을 터치할 경우, sequence에 개입했다고 평가했다.

※ sequence : 플레이의 흐름, sequence는 상대팀의 수비 행위, 경기 중단, 자기 팀의 슈팅 시도로 인해 종료된다. 

2016/2017시즌 프리미어 리그 데이터를 사용해, 우리는 슈팅으로 마무리 된, 오픈 플레이 상황 sequence에 누가 많이 개입했는지 알아보았다.

지금부터는 오픈 플레이 sequence가 득점으로 마무리 된 상황에서 어떤 선수가 많이 관여했는가를 알아보자. 우리는 sequence가 종료되는 시점에 나오는 슈팅의 기대득점(xG) 값을 사용하기로 했다. 기대득점 통계가 슈팅의 퀄리티와 찬스의 위협적인 수준을 잘 반영하는 지표이기 때문이다. 아래 표는 오픈 플레이 sequence가 슈팅으로 마무리 될 때, 기대득점의 총합을 바탕으로 선수들의 기여도를 순위화 한 것이다.

기대득점의 개념을 추가했음에도, 리스트에서 놀라운 이름을 발견할 수 없었다. 우리는 선수가 sequence에 개입하는 시점에 대해서 더 알아보고자 했다. 

sequence가 시작될 때 공을 소유하는 선수와 sequence를 마무리 짓는 슈팅을 실제 시도하는 선수 사이의 큰 차이가 존재할 수 밖에 없다. 

아래는 sequence가 시작되는 순간에 개입한 선수의 기록만을 고려한 통계이다. 리바운드 상황에서의 슈팅처럼, 오로지 슈팅만 존재하는 sequence는 분석에서 제외했다.

(첫번째, 슈팅으로 마무리된 오픈 플레이 sequence에 많이 개입한 선수 랭킹 / 두번째, 기대득점을 기준으로 랭킹을 내렸을 때 선수 랭킹)

자, 이제 기존과 다른 선수들이 이름을 올리는걸 확인할 수 있다. 제임스 워드-프라우스, 안데르 에레라, 프란시스 코클랭은 순수하게 sequence에 관여한 것만 따졌을 때, 볼 수 없었던 이름이다. 하지만 이들은 위협적인 sequence의 시작을 책임진 선수들이다.

크리스티안 에릭센, 케빈 데 브라이너는 양쪽 모두에서 이름을 올렸다. 따라서 에릭센과 데 브라이너는 각 구단의 위협적 sequence의 시작과 그 sequence를 이어가는 과정에 있어 필수적인 선수라고 할 수 있다.

이제는 더 깊게 파고드는 분석을 시작한다. 각 구단의 축구 철학과 관련된 모수를 생성하는 것이다. 이제 우리는 전환(transition) 상황에서 가장 위협적인 선수를 알아보고자 한다. 따라서 우리는 transition sequence를 정의내릴 필요가 있다. 여기서 우리는 아군의 수비 진영에서 시작하여 상대의 수비 진영에서 끝나는 sequence를 transition sequence라 정의내릴 것이다.

똑같은 방법론을 적용하여 슈팅으로 마무리 된 transtition sequence 상황에서 기대득점(xG) 순으로 선수를 나열해보았다. 낮게 내려서 수비하다가 공격으로 전환하는 과정에 개입하는 선수를 확인할 수 있다. 

이번 분석에서는 sequence의 성공 기준을 슈팅 혹은 슈팅의 기대득점값으로 평가했다. 하지만 똑같은 분석을 파이널 서드 진입 횟수, 페널티 박스 진입 횟수 기준으로 시행할 수 있을 것이다. 이러한 방식의 분석은 기존의 공격 메트릭(metrics)을 뛰어넘는 통찰을 제공해줄 수 있으며 평가절하되던 선수의 기여를 더욱 잘 이해할 수 있게 해줄 것이다.  

출처 : http://www.optasportspro.com/about/optapro-blog/posts/2017/blog-how-we-assign-credit-in-football/

by Will Gurpinar-Morgan

2년 전 위르겐 클롭이 리버풀의 감독으로 임명되었을 때, 클롭은 앞으로 어떠한 축구를 보여줄 것인가란 질문에 이렇게 대답했다. "우리는 언제나 공을 지배할 것이다. 항상 공을 쫓을 것이며, 더 많이 뛰고 더 많이 싸울 것이다."

클롭이 선호하는 -공을 잃은 이후 상대를 압박하고 빠르게 공격으로 전환하는- 플레이 스타일을 간결하게 요약하는 문장이라 할 수 있다. 이는 클롭이 보루시아 도르트문트에서 성공할 수 있었던 전략이며 리버풀에서도 계속 추구하는 축구관이다. 하지만 올시즌 리버풀은 이전보다 압박의 강도가 약해진 모습을 보이고 있다.

아래 그림은 리버풀이 상대팀 패스를 방해하는 수준을 시각화한 것이다. 빨간색이 진할수록 해당 지역에서 상대의 패스를 더 많이 방해하는 것, 즉 압박의 강도가 강하다고 볼 수 있다. 반대로 파란색이 진할수록 상대의 패스를 적게 방해하는 것, 즉 압박의 강도가 약하다고 보면 된다. 2015/2016시즌, 2016/2017시즌 리버풀은 높은 지역에서부터 효과적인 압박을 수행했으나 올시즌 그 정도가 현저히 감소했다. 미드필드 지역에서 강하게 압박을 시행하고 있지만, 여전히 이전보다는 전체적인 압박의 세기가 약해졌다.

올시즌 리버풀 상대팀의 평균적인 점유율은 지난 2시즌의 기록보다 10% 가량 상승했다. 리버풀의 상대팀이 공을 소유한 상황에서 보내는 시간은 평균 6.5초다. 물론 이는 여전히 리그 전체평균보다 짧은 시간이지만, 원래 상대에게 가장 적은시간동안 공의 소유를 허락했던 팀이 리버풀이라는 사실과는 분명 대조된다. 

7라운드까지 진행된 현재 리버풀이 각 경기마다 어느 정도로 상대팀의 패스를 견제했는지 확인해보고자 했다. 2015/2016시즌과 2016/2017시즌 2시즌간 리버풀의 평균적인 방해 지수는 -2.5%였다. 하지만 올시즌 평균은 -0.66%이고 2시즌간의 평균치를 넘은 경우는 딱 1번(vs레스터) 뿐이다.

리버풀이 이전보다 느슨하게 압박하는 이유는 챔피언스 리그 참가로 인한 경기 수 증가 때문인 것으로 보인다. 염려스러운 점은 이러한 전술 변화가 리버풀의 수비 통계에 타격을 입히고 있다는 것이다.

오픈 플레이 상황에서 리버풀의 기대실점은 지난시즌 경기당 0.62골이었으나 올시즌은 0.81골로 상승했다. 또한 오픈 플레이 상황에서 내주는 슈팅 1회의 기대실점이 지난시즌 0.11골이었으나 올시즌은 0.13골로 상승했다. 

리버풀의 약화된 수비는 공격력으로 인해 일정부분 상쇄되고 있다. 현재 리버풀의 경기당 기대득점은 지난시즌에 비해 0.4골 상승한 1.78골이다. 하지만 기대골득실은 올시즌 0.79골로 지난시즌의 0.81골과 큰 차이가 없다. 

지난시즌에도 리버풀의 수비는 취약지점이었으나 전방에서부터 강한 압박을 시행하여 상대에게 기회를 노릴 틈을 주지 않았다. 올시즌의 문제는 리버풀이 전방압박의 강도를 낮춤으로써 취약한 수비진이 상대에게 더 쉽게 노출되고 있다는 것이다.

아직까지는 시즌 초기 상황이지만, 분명히 여러 통계들은 리버풀의 고민거리를 제시하고 있다. 공격 라인의 생산성 극대화와 수비 라인을 위한 보호막 설정에서 균형을 찾는 것이 중요할 것이다.

가까운 시일 내에 클롭은 이에 대한 해결책을 내놓을 것이다. 본래 익숙했던 프레싱 게임으로 돌아가는 것도 하나의 방안이 될 수 있다. 프리미어 리그 상위권 경쟁이 치열하기 때문에 뒤쳐지기 이전에 빠른 해답을 찾아야할 것이다.

출처 : https://statsbomb.com/2017/10/what-has-happened-to-the-klopp-press/

by Mark Ogden

지미 글라스(Jimmy Glass)는 AFC 본머스의 선수 연락담당자이다. 현재 44세인 글라스는 1999년 5월 세계적인 센세이션을 불러온 선수다. 1999년 당시 칼라일 유나이티드의 골키퍼 글라스는 플리머스 아가일과의 경기에서 경기 종료 직전 팀을 승리로 이끈 골을 기록했다. 이 골로 칼라일 유나이티드는 풋볼 리그에 잔류할 수 있었다. 글라스는 임대 신분으로 칼라일 유나이티드에서 뛰고 있었고 이 경기는 칼라일에서 뛰는 글라스의 3번째 경기이자 마지막 경기였다. 글라스의 이 이야기는 축구의 신화 중 하나로 전해진다.

오늘날 지미 글라스의 골은 축구가 지금보다 훨씬 단순했던 날들의 이야기로 기억되고 있다. 2017년 현재 축구는 빠른 속도로 변화하고 있고 글라스에게 축구는 현대적이고 새로운 아이디어의 모든 집합이라 할 수 있다. 본머스는 다른 구단보다 먼저 골키퍼 훈련에 새로운 수준의 기술을 접목시켰고 데이터에 기반한 분석을 제공한다. 이러한 시스템은 글라스가 현역으로 활동할 때 꿈꿀 수 없었던 것이다.

"당시 골키퍼를 위한 훈련은 동료들과 함께 훈련에 참가하여 오전 내내 공격수의 슈팅을 상대하는 것이었다. 골키퍼 코치와 함께하는 트레이닝 세션이 1주일에 1번 있다면, 굉장히 운이 좋은 경우였다. 하지만 오늘날 골키퍼들은 골키퍼 전문 코치가 훈련을 담당해주고 있다." 글라스가 말했다. 

본머스 소속 골키퍼 11명은 (유스팀부터 1군 선수까지) 프리미어 리그에서 떠오르는 장비인 캐터펄트 G5 골키퍼 모니터링 시스템을 사용하고 있다. 첼시와 토트넘 핫스퍼 역시 이 장비를 활용하고 있다. G5 시스템은 GPS 장치가 내재된 장비로 필드 플레이어 선수들에게 지난 10년간 제공된 것과 유사한 심도있는 데이터들을 제공한다.

과거에 골키퍼들은 공격수의 연습 상황에서 골문에 서있는 존재에 지나지 않았으나 이제는 포지션에 특화된 훈련을 받고 있다. 

"지난 10년 사이 골키핑은 많은 발전을 거쳐왔다. 현대 골키퍼의 특징은 과거와 완전히 달라졌다." 본머스의 골키퍼 코치인 닐 모스(Neil Moss)가 말했다.

"오늘날 경기의 속도와 정밀성을 고려한다면, 현대 골키퍼들은 더 어려운 일을 해내고 있다. 멀리서 시도하는 크로스, 높게 날아오는 크로스, 30야드나 떨어진 거리에서의 중거리 슈팅 같은 상황은 이제 보기 어렵다. 이제는 골키퍼들이 바늘구멍을 뚫는 스루볼, 골키퍼와 수비라인 사이를 향하는 낮은 크로스를 처리해야만 한다."

"앞서 말한 사항이 무엇을 의미하나면, 이제 내가 활동하던 시기에 유행하던 덩치가 큰 골키퍼들이 사라져간다는 것이다. 이제는 다비드 데 헤아처럼 빠르고, 강인하고 군살없는 골키퍼들의 시대다. 골키핑과 관련한 스포츠 과학의 발전은 스피드, 점프에 집중하는 훈련이 가능하게 만드는 큰 임팩트를 남겼다."

"훈련장에서는 골키퍼들의 모든 선방과 점프를 물리적 & 기술적 관점에서 분석한다. 즉, 체육관에서의 진행하는 훈련과 실제 피치 위에서 수행하는 훈련이 동등한 중요성을 지닌다."

"지난 10년사이 분석을 담당하는 부서가 크게 성장했다. 분석 소프트웨어로 인해 골키퍼 본인은 물론 골키퍼 코치들은 훈련장과 실제 경기장에서 시행하는 모든 움직임을 면밀히 살펴볼 수 있다. 이제는 모든 훈련을 면밀히 관찰하고 다음 상대팀에 대한 준비는 물론 골키퍼 개인의 기술적 능력 부족에 대해서도 개선할 수 있다."

G5 장비로 코치와 분석가들은 선수의 운동량과 피로도를 체크할 수 있고 골키퍼의 다이빙 기술과 반응 시간에 대한 특별한 훈련 프로그램을 계획할 수 있다. G5 장비가 골키퍼들을 향상시켰다는 명백한 예시가 존재한다.

"G5는 다이빙 데이터 뿐만 아니라 골키퍼의 복귀 및 회복 시간에 대한 정보도 제공한다. 골키퍼가 다이빙을 한 상태에서 얼마나 빠르게 다시 일어서는지 알 수 있다." 본머스의 골키퍼 스포츠 과학자인 앤서니 화이트(Anthony White)가 말했다.

"굉장히 세부적인 사항이면서 우리가 발견한 점인데, 우리팀 골키퍼 중 아주 젊은 친구 한명이 선방을 하기 전에 잔스텝(mini-step)을 상당히 많이 가져간다. 평균적으로 슈팅 80회면, 80회 가량의 잔스텝이 나오는데 이 친구는 약 2배 이상의 잔스텝을 기록했다."

"잔스텝을 많이 가져가는건 골키퍼에겐 방해요소가 된다. 잔스텝을 더 가져가느라 슈팅이 높낮이에 대해 대비할 수가 없기 때문이다."

"우리는 그 친구를 불러서 통계를 보여주고 그 습관에 대해 고치기로 했다. 이제 그 친구는 2번째 스텝을 가져가는 습관을 없앴다. 그 결과 (잔스텝을 시행할 시간에) 선방 위치를 선점하기 시작했다."

"일반적으로 우리팀 골키퍼들은 다이빙 방향을 좌우 골고루 가져간다. 하지만 한 선수가 약 8:2 비율로 오른쪽으로 더 많이 다이빙하는 것을 알아냈다. 우리들 스스로 이 문제에 대해서 알아내지 못했고 기술적인 부분에 도움을 받았다. 우리가 훈련 데이터를 오랫동안 지켜본 결과 특정 선수의 다이빙 방향 설정이 한쪽으로 편향된 것을 알게 된 것이다."

"그 선수는 다이빙보다는 땅볼 캐칭 훈련을 희망했지만 문제를 알게 된 우리는 그 선수를 불러 데이터를 보여주면서 다이빙부터 향상시켜야 한다고 조언했다. 선수도 이해했고 훈련을 거친 결과 이제는 거의 50:50 비율로 방향을 설정하고 있다."

현재 본머스의 넘버원 골리인 아스미르 베고비치(Asmir Begovic)는 올 여름 첼시를 떠나 본머스에 합류했다. 베고비치는 G5 장비로 인해 자신의 경기력이 단기간에 크게 좋아졌다고 말한다.

"모든 행동이 측정되고 계산되고 있다. 예전에는 지치는 순간까지 '골키퍼는 가능한 많은 슈팅을 마주쳐야해' 식의 훈련을 했다. 하지만 그런 훈련은 불필요한 부상을 초래하며 불필요한 부하를 주어 피로를 느끼게 한다."

"하지만 지금은 내가 통증을 느끼거나 피로함을 느낀다면, 장비를 통해서 실제로 그런지 확인해볼 수 있다. 내가 충분히 훈련하고있는지 아닌지도 알 수 있다. 훈련 방식에 변화가 왔고 더 좋은 훈련을 위해 변화했다고 생각한다. 나는 기술과 통계를 확고하게 믿는 사람이다. 장비를 올바르게 활용할 수만 있다면, 매일 누적되는 정보는 결국 선수를 향상시켜줄 것이다." 

베고비치 뿐만 아니라 본머스의 모든 골키퍼들이 이렇게 새로운 방식의 훈련을 수용한다는 것이 핵심이다. 

"우리팀 골키퍼들은 새로운 방식의 훈련을 신뢰한다. 국가대표팀 주간에도 선수들은 장비를 착용한 채 훈련에 임했다. 우리가 훈련에서 수행하는 모든 세부사항에 대해서 알 수는 없지만, 훈련에서 우리가 수행하는 것들의 몇몇 본질에 대해서는 알 수 있다. 선수들은 장비를 활용함으로써 얻는 모든 이점에 대해서 만족하고 있다." 화이트가 말했다. 

출처 : http://www.espn.co.uk/football/english-premier-league/23/blog/post/3225331/bournemouth-leading-the-way-in-goalkeeper-training-and-technology

슈팅 위치 데이터를 시각화하는 다양한 방법이 존재한다. 수많은 정보를 담아내는 동시에 단번에 알아볼 수 있게 만드는 것은 어려운 일이다. 그래서 나는 군집 분석을 사용하기로 했다. K-평균 군집분석(k-means clustering)은 n개의 데이터 포인트를 k개의 군집으로 요약하는 것이다. (이번 글의 경우에는 슈팅이 시도되는 위치가 데이터의 대상이 되고, 시즌이 진행되면서 데이터의 갯수는 충분히 커질 것이다. 또한 k는 2~8 사이의 적당한 숫자로 우리가 정한다.)

따라서 우리는 k개의 군집 중 하나의 군집에 슈팅 위치(shot location) 데이터를 분류해낼 수 있다. 각 군집은 군집에 속한 데이터들과 중심점에 의해 결정된다. 

우리는 각 군집의 중심이 각 군집의 특성을 잘 대표하길 원한다. 다른 말로 표현하자면, 각 군집의 중심점은 군집 내에 속한 각 데이터와의 거리를 최소화시키는 점이다. 그렇게 해야 군집 분석의 비용을 최소화할 수 있다.

이제 2016/2017시즌 사디오 마네의 슈팅 위치를 살펴보자. 우리는 k=4 로 설정하여 K-평균 군집분석 알고리즘을 실시하여 마네가 슈팅을 시도하는 지점을 4가지 그룹으로 묶었다. 여기서 우리는 각 군집이 다른 색깔로 표현되어 있는걸 확인할 수 있다. 또한 각 군집의 중심점에는 'X' 표시가 되어있다. 이후 4개의 중심점을 선으로 연결했다.

왜 k=4 인가?

물론 K-평균 군집 분석에 앞서 k값을 설정해주는 것은 다소 임의적인 부분이지만, 여기에는 충분한 이유가 있다. 첫째 각 중심점을 이어 도형을 만들기 위해서는 적어도 3개 이상의 중심점이 필요했다. 하지만 삼각형 모양이 만들어졌을 때, 이것이 화살표로 보일 가능성이 있기에 적어도 4개의 군집이 필요하다고 생각했다. 아래 그림은 2016/2017시즌 마네의 슈팅 위치 데이터를 군집분석할 때, k값을 1부터 9까지 변형했을 때 중심점이 잡히는 결과를 보여준다.

바로 위에 있는 그래프는 "scree plot" 이라 불린다. 이 "scree plot"에서 그래프가 급격하게 감소하거나 꺾이는 부분은 K-평균 군집분석에서 최적의 k값을 결정하는데 큰 도움을 준다.

이 그래프에서는 k값을 4,5 또는 6으로 결정하는 것이 좋다. k값이 6보다 큰 상황에서는 유의한 차이가 발생하지 않는다. 물론 모든 선수들에 동일하게 적용되는 것은 아니다. 

리버풀 선수들 중 40회 이상 슈팅을 시도한 선수들을 대상으로 K-평균 군집분석 알고리즘을 적용했다. 또한 각 선수들의 슈팅 당 평균적인 기대득점(xG) 값에 비례해 음영처리했다. 슈팅이 위협적인 선수일수록 더 짙은 색을 띄고 있다.

사디오 마네는 기대득점 측면에서 리버풀 선수 최고의 퍼포먼스를 보였다. 아래 그림은 동일한 방법으로 2017/2018시즌 개막 이후 현재까지 리버풀 선수들의 슈팅 데이터를 시각화한 것이다.

출처 : https://chanceanalytics.com/2017/09/28/exploring-the-uses-of-clustering-individual-shot-cluster-zones/

by Freddie Wilson

위르겐 클롭은 공격력이 뛰어난 팀을 만들었지만, 피치 반대편 포지션에서는 여전히 발전해야할 부분이 남아있다. 9월 16일에 있었던 번리와의 경기까지 리버풀은 총 9골을 실점했는데 리버풀의 수비가 왜 이토록 골을 쉽게 내주는지에 대해 알아보고자 했다.  

리버풀은 상대에게 총 39번의 기회를 내줬는데 이는 맨체스터 유나이티드의 41회, 첼시의 46회보다도 적은 수치다. 따라서 리버풀이 상대에게 내주는 찬스의 퀄리티가 높다고 볼 수 있다. 각 득점 기회의 퀄리티를 범주화했을 때, 가장 상위 2단계("great" & "superb")가 차지하는 비중은 리버풀은 23%인 반면 맨체스터 유나이티드는 15%, 첼시는 9%에 불과했다. 또한 이러한 절호의 득점 기회가 각 구단의 기대 실점(expected goals conceded)에서 차지하는 비중이 리버풀의 경우 63%인 반면 맨체스터 유나이티드는 52%, 첼시는 45%였다.

번리전까지 리버풀의 기대 실점은 7.38골이고 평균적으로 리버풀은 슈팅 1회 허용당 기대 실점을 0.19 씩 허용하고 있다. 이는 맨체스터 유나이티드의 기대 실점 4.94골, 슈팅 1회 허용당 기대 실점 0.12 & 첼시의 기대 실점 4.72골, 슈팅 1회 허용당 기대 실점 0.1 보다 훨씬 높은 값이다. 리버풀은 아주 높은 퀄리티의 찬스를 허용하고 있고 이것이 수비가 취약한 이유 중 하나다.

리버풀이 어느 지역에서 찬스를 허용하는지, 그렇게 허용하는 찬스가 어디서 시작되는지에 대해 알아보자.

화살표는 득점 기회 빌드업 과정에서의 마지막 패스/크로스/드리블을 의미한다. 따라서 화살표의 시작점은 어시스터가 공을 다루는 지점이고 화살표의 끝점은 득점 기회가 발생하는 지점이라 할 수 있다. 시각화된 자료는 다양한 정보를 포함하고 있는데 지금부터 군집 분석을 사용하여 데이터를 보다 이해하기 쉽게 변형할 것이다. 

오픈 플레이 상황에서의 패스로 허용하는 찬스는 4가지 그룹으로 분류된다. 가장 빈도가 높은 유형이고 나머지 2가지 형태의 공격(낮은 크로스, 프리킥)은 각 2개 그룹으로 분류된다. 같은 형태의 공격 방법으로 적어도 4회 이상의 슈팅을 허용해야 그룹으로 형성되기 때문에 총 3가지 형태의 공격만 남게 되었다. 

앞서 선보인 화살표가 여러개인 그림보다 지금이 훨씬 더 직관적이고 이해하기 쉽다. 

• 화살표는 리버풀의 주된 찬스 허용에 대해서 의미한다.
• 또한 군집 분석을 거쳤기 때문에 이 화살표들은 리버풀이 허용하는 찬스의 요약된 형태라 할 수 있다.
• 화살표의 시작점은 찬스의 시작점, 즉 어시스터의 플레이 위치다. 
• 화살표의 끝점은 리버풀이 득점 기회를 허용하는 지점이고 즉 이것은 상대팀 슈팅이 발생하는 위치라 할 수 있다.
• 공격의 형태는 색깔로 구분되어 있다. 빨간색이 오픈 플레이 패스, 초록색은 낮은 크로스, 파란색은 프리킥이다.
• 화살표의 두께는 각 기회의 평균적인 기대 득점 값에 비례한다. 따라서 화살표가 두꺼울수록 상대팀의 기대 득점(xG)이 높다는 것을 의미한다.
• 화살표의 명암은 각 기회의 빈도수에 비례한다. 따라서 진한 화살표일수록 그러한 형태의 공격 허용이 많다는 것을 의미한다.

군집 분석 결과 첼시는 주로 상대팀의 오픈 플레이 패스, 높은 크로스 과정에서 슈팅을 허용한다. 리버풀이 오픈 플레이 패스, 낮은 크로스, 프리킥에서 슈팅을 허용하는 것과 대조된다. 이것만으로 리버풀과 첼시의 수비 전략의 차이를 논의하기는 어렵다. 하지만 낮은 크로스가 높은 크로스보다 블락(blocked)하거나 클리어링 하기 쉽다는 점에서 리버풀 풀백 포지션이 약하다는걸 알아낼 수 있다.

첼시는 페널티 박스 끄트머리를 향하는 A그룹 형태의 패스에 가장 취약하다. 하지만 첼시가 허용하는 가장 위협적인 상황은 리버풀이 허용하는 가장 위협적인 상황보다 골문에서 멀리 떨어져있다. (이 그림의 A와 리버풀의 D를 비교) 첼시의 화살표 A와 리버풀의 화살표 D를 비교했을 때도 첼시의 A 화살표가 살짝 더 얇다. 골문에서 멀리 떨어져있으니 상대팀의 기대 득점 (슈팅을 허용하는 팀의 기대 실점)이 낮은 것은 당연한 결과다.

이 결과는 글의 초입에서 언급했던 리버풀이 상대에게 허용하는 기회의 퀄리티와 대응되는 부분이다. 상대팀이 박스 바깥에서 슈팅을 시도하게 만드는 것이 유리한데 리버풀은 너무나 많은 기회를 박스 안에서 허용하고 있다.  

위는 아스날의 결과를 시각화한 것이다. 아스날은 H,F,D 형태의 공격에 취약하다. H 그룹 유형은 아스날이 높은 라인을 유지하며 경기를 펼친다거나 혹은 레스터나 리버풀처럼 길게 넘기는 팀을 상대로 경기했다고 설명할 수 있다. 또한 시즌 초기이기 때문에 샘플 사이즈가 작아도 큰 영향을 미쳤을 수 있다. 

리버풀과 마찬가지로 박스 안에서 슈팅을 허용하는 F 그룹 형태는 역시 아스날에게도 좋지 않다. 화살표의 방향이 리버풀의 D그룹 화살표처럼 중앙을 향하지는 않으나 이 역시 아스날의 골문과의 거리가 가깝다.

출처 : https://chanceanalytics.com/2017/10/03/all-shook-up-understanding-liverpools-defensive-fragility-using-clustering/

by Will Gurpinar-Morgan

수년간 패스 능력을 측정하기 위한 여러 모델이 개발되었다. 지금부터 소개하고자 하는 모델은 다양한 변수들 (패스의 시발점, 종료지점, 패스 길이, 각도, 머리로 하는 패스, 발로 하는 패스) 등의 여러 요인을 고려해 패스의 성공확률을 계산하는 모델이다.

지금까지 대다수 통계적 모델은 선수 개인의 패스 능력 관점에서 결론을 도출했다. 하지만 팀수준에서 인사이트를 얻기 위해 통계적 모델을 적용해보고자 한다. 패스는 공격을 풀어가는 가장 핵심적인 수단이다. 따라서 수비가 어떻게 패스를 방해하는지 파악하는 것은 분명 도움이 될 것이다.

아래의 차트는 패스 연결 난이도를 고려해 예상(예측)되는 패스 결과와 실제 패스 결과를 팀 전체 수준에서 비교해서 보여준다. 따라서 이 통계는 상대팀의 패스 연결을 어느 정도 수준으로 방해하는가를 측정할 수 있는 도구가 될 것이다. 데이터는 2016/2017시즌 데이터를 기반으로 만들었다. 

방해 지수(Disruption)에 대해 이야기 하자면 다음과 같다. 방해 지수는 실제 패스 성공률에서 통계적 모델로 예측한 패스 성공률을 뺀 값이다. 따라서 음의 값일수록 상대팀이 (통계적으로) 기대되는 수준보다 더 적은 패스를 허용했다는 의미다.

다음 단계는 피치 구역별로 살펴보는 과정이다. 피치를 5구역으로 나누어 각 지역 마다의 방해 지수를 색깔로 표시했다. 빨간색일수록 상대의 패스를 더 잘 방해했고 파란색일수록 그렇지 못했다는 것을 의미한다.

맨체스터 시티와 스퍼스는 피치 전 지역에 걸쳐서 상대의 패스를 방해했다. 두 구단의 차이라면 스퍼스의 패스 방해수준이 피치 높은 지역으로 쏠려있다는 것이다. 리버풀은 미드필드 지역에서 상대의 패스를 잘 제어하지만, 가장 깊은 수비라인에서는 그러지 못했다. 즉, 중원에서 리버풀의 압박을 통과하면, 골을 넣기 위한 공간과 시간적 여유를 가질 수 있다는걸 의미하는 것이다. 이는 리버풀의 수비 문제를 지적할 때 자주 언급되는 사항이다.

첼시의 결과는 대조적이다. 첼시는 골문과 가까운 지점에서 상대의 패스 연결을 가장 잘 방해한다. 첼시는 (상대의 패스를 차단하는데 있어) 가장 중요한 구역인 후방에서 상대의 패스 성공률을 통계적 예측값보다 2.8% 떨어뜨린다.

첼시와 정반대 모습을 보여주는 구단은 본머스다. 본머스는 최후방 지역에서(deepest-defensive zone) 통계적 예측값보다 무려 4.5% 높은 패스 성공률을 허용한다. 선덜랜드의 경우는 최후방을 제외한 나머지 4개 구역에서 상대에게 높은 패스 성공률을 허용했다.

이렇게 팀 수준의 수비 과정과 결과에 대해서 간단히 살펴보았다. 상대의 약점을 파악하고 우리팀의 퍼포먼스 향상을 위해 충분히 활용될 수 있는 자료이다. 

이번 포스팅을 위해 나는 2가지 패스 측정 모델을 개발했다. 첫번째는 로지스틱 회귀를 활용한 모델이고 2번째는 랜덤 포레스트 방식을 사용했다. 각 모델의 코딩은 여기를 참고하면 된다 : 로지스틱 회귀 / 랜덤 포레스트

아래는 2가지 모델에 대한 비교를 시각화한 것이다. (2가지 모델을 표본 외 테스트 데이터에 적용해) 통계적으로 예측한 패스 성공률과 실제 패스 성공률을 비교한 결과다. 

랜덤 포레스트 모델이 로지스틱 회귀 모델보다 퍼포먼스가 더 좋았고 특히 확률이 낮은 패스와 관련해 예측이 더 좋았다. 아래는 ROC 커브를 사용해 2가지 모델을 비교한 결과이고 ROC 커브 밑 영역 AUC 값이 랜덤 포레스트는 0.87 이고 로지스틱 회귀는 0.81이었다. 랜덤 포레스트 방식의 퍼포먼스가 더 좋았기에 위에서는 랜덤 포레스트 방식을 활용한 예측값을 활용했다.

출처 : https://statsbomb.com/2017/09/under-pressure/

by Garry Gelade

뛰어난 크로스는 오랫동안 기억에 남는다. 하지만 크로스는 효율적인 공격 방법일까? 오늘날 축구에선 크로스를 구식의 공격법 혹은 잉글랜드만의 집착이라 말하기도 한다. 지난 6년간 유럽 상위리그에서 크로스 횟수가 줄어든 것은 사실이다. 2010/2011시즌 경기당 17.5회에서 2016/2017시즌 경기당 15회까지 감소했다. 하지만 프리미어 리그와 다른 상위 리그간의 크로스 횟수의 유의미한 차이는 존재하지 않았다.

크로스 공격으로 1골이 만들어지는데 평균 92회 크로스가 시행된다는 점에서 크로스가 비효율적이라 주장하는 사람들이 있다. 하지만 이는 크로스가 곧바로 골로 연결되는 경우만 고려한 수치다. 하지만 크로스의 간접적인 영향 (세컨볼 상황에서의 득점, 코너킥, 크로스로 인한 페널티킥 획득) 등 까지 포함한다면, 1골을 만들어내는데 필요한 크로스 횟수가 평균 45회까지 낮아짐을 알 수 있다. 훨씬 더 생산성이 좋아진 것이다.

(크로스 1000번 랜덤 시행)

크로스 공격의 효율성을 가장 극심하게 비판한 사람은 체코의 경제학 교수인 얀 베체르(Jan Vecer)이다. 베체르는 크로스가 비효율적일 뿐만 아니라 역효과(counter-productive)를 낸다고 주장했다. 그는 세밀한 통계 분석을 바탕으로 크로스를 적게 시도하면 더 많은 골을 기록하게 된다고 주장했다. 그는 만약 모든 프리미어 리그 구단이 크로스 공격을 중지한다면, 1시즌에 15골은 더 넣을 것이라 말했다.

하지만 베체르의 주장은 인과 관계를 완전히 오해하고 있다. 우리는 90분 내 스코어 변화에 따른 흐름을 볼 수 있어야 한다. 아래 그림과 같이 스코어 변화에 따른 크로스 비중의 변화를 분석했고 득점 상황 전후(득점을 하거나, 실점을 하거나) 크로스 빈도가 얼마나 변했는지를 확인했다.

결과는 아주 명백했다. 득점하면 크로스 빈도가 감소하고 실점하면 크로스 빈도가 높아졌다. 

크로스를 적게 시행한 팀은 골을 많이 기록하지 못했다. 그들이 골을 (상대보다) 더 많이 넣은 상태이기 때문에 크로스를 적게 시도한 것이다. 우리는 이를 축구적인 관점에서 생각해볼 필요가 있다. 경기에서 리드를 잡은 팀은 리드를 허용했을 때보다 수비적인 자세로 경기를 임하게 된다. 따라서 크로스 감소가 득점 수를 높인다고 볼 근거가 없다.

가장 효율적인 크로스 유형을 발견하기

어떤 유형의 크로스가 가장 높은 효율성을 지니는가? 크로스가 어디서 시행되어야 하는가? 크로스가 어느 지점을 향해 나아가야 하는가? 나는 지난 3시즌간 프리미어 리그에서 시행된 33,954회 크로스를 분석했고 이 중 666개 성공했다는걸 확인했다. (크로스 시도 이후 6초 이내에 골이 만들어질 경우 성공으로 간주했다)

크로스를 구분하기 위해서 조건부 추론 나무(Conditional Inference Tree)란 통계 기법을 활용했다. 나무 모형에 대해서 설명하기 위해 잠시 축구와 관련없는 이야기를 진행하려 한다. 타이타닉에서 생존한 사람들을 범주화하는 과정을 생각해보자. 이 모형은 아래 그림처럼 9개 범주로 생존자를 구분한다.

우리는 그림을 통해서 여성의 생존율이 남성의 생존율보다 높았음을 확인할 수 있다. 1등석에 탑승한 여성의 생존율은 0.97로 3등석에 탑승한 여성의 생존율보다 2배 가량 높았다. 하지만 3등석에 탑승한 남성의 생존율은 16%였고 1등석에 탑승한 남성의 생존율은 34%였다. 

조건부 추론 나무 기법은 전체 데이터에서 성공의 횟수가 실패의 횟수보다 작을 때 효율적으로 활용된다. (전통적인 회귀 나무 모형은 조건부 추론 나무 기법보다 나쁜 효율성을 기록했다)

이제 조건부 추론 나무 기법을 크로스 데이터에 적용할 것이다. 조건부 추론 나무 모형은 크로스를 중복되지 않게 범주화할 것이며 다양한 요소를 (크로스의 시작점, 크로스의 종료 지점, 크로스의 높낮이, 강도 등) 고려해 모형을 만들었다. 크로스의 성공률의 범위는 11.8%부터 0.2%까지 분포했다. 낮은 성공률을 기록한 크로스는 굉장히 짧거나(가까운쪽 포스트에도 미치지 못한) 굉장히 멀거나(먼쪽 포스트보다 훨씬 더 멀리 날아간) 둘 중 하나였다. 가장 성공적인 유형의 크로스는 박스 중앙에서 5미터 내로 연결된 강한 패스였다.

아래 첨부되는 이미지들은 다른 유형의 크로스를 표현하고 (크로스 시행의) 작은 변화를 통해 성공률이 어떻게 달라지는지를 보여준다.

6번째 범주, 7번째 범주는 가까운쪽 포스트에서 박스 중심 방향으로 4m 내 & 6-yard box 에서 18-yard box 사이로 떨어지는 크로스로 구성되어 있다. 6번째 범주와 7번째 범주의 차이는 크로스의 시작점이다. 6번째 범주는 크로스가 낮은 지점에서 시행되는 경우인데 이 때의 성공률은 고작 0.5%에 불과했다. 한편 7번째 범주는 크로스가 그보다 더 앞선 지점에서 시행된 경우고 이 때의 성공률은 3배 이상 상승한 1.7%였다.

17번째 범주, 18번째 범주는 터치라인에서 최소 5m 떨어진 지점에서 크로스가 시작 & 페널티 박스 정중앙에서 먼쪽 포스트 방향으로 5m 이내 공이 연결 & 크로스로 공을 높게 연결한 경우를 나타낸다. 여기서 2가지 범주의 차이는 크로스가 종료된 지점이다. 17번째 범주는 페널티킥을 차는 지점보다 더 뒤쪽으로 공이 연결된 경우다. 한편, 18번쨰 범주는 크로스가 골문과 페널티킥 지점 사이에 연결된 경우를 나타낸다. 17번째 범주에 속하는 크로스의 성공률은 2%지만, 18번째 범주의 크로스 성공률은 5.8%이다.

적용

크로스가 시작되는 지점을 아래 그림처럼 4가지로 구분할 수 있다. 각 지점에서 크로스 성공률을 극대화하기 위해서 어떤 유형의 크로스를 시도해야할까?

• 크로스가 자주 시행되는 지역을 4가지 범주로 구분

• Zone 1에서 크로스를 올릴 때, 추천하지 않는 크로스 유형(왼쪽, 성공률 0.2%) / 추천하는 크로스 유형 (오른쪽 성공률 3%)

• Zone 2에서 크로스를 올릴 때, 추천하지 않는 크로스 유형(왼쪽, 성공률 0.5% 상대의 블락 확률 32%) / 추천하는 크로스 유형 (오른쪽 성공률 2.5% 상대의 블락 확률 11%)

결론

다미앙 코몰리는 리버풀을 크로스 전술을 활용하는 팀으로 만들고자 했으나 실패했다. 그 이후 사람들에게 크로스는 나쁜 평판을 가지게 되었다. 리버풀에는 헨더슨, 엔리케, 다우닝 같은 훌륭한 크로서(crosser)가 있었고 박스에는 그를 받아줄 앤디 캐롤이 있었다. 2011/2012시즌 리버풀은 (남들보다 훨씬 많은) 787회 크로스를 시도했지만 4골을 만들어내는데 그쳤다.

이전에 다른 글에서 언급했듯이, 크로스 공격을 강조하면 더 먼 지점에서 크로스를 시도한다. 리버풀은 다른 프리미어 리그 구단보다 평균적으로 3m 정도 더 먼 지점에서 크로스를 올렸다.

또한 상대팀이 어떤 플레이를 펼치는지 안다면, 수비하는 입장에서는 대책을 세우기 쉬워진다. 리버풀의 스타일은 예측 가능했다. 또한 다양한 공격 옵션을 보유하는 것이 좋다는게 일반적인 상식이다. 크로스를 절대 시도하지 않는다거나, 결코 중앙에서 풀어갈 생각을 하지 않는다면 상대팀이 우리의 공격을 무력화시킬 가능성은 더 높아진다. 따라서 크로스가 최고로 효율적인 방법이 아닐지라도 크로스까지 포함한 공격 방법을 유지하는 것이 중요하다.

출처 : http://www.optasportspro.com/en/about/optapro-blog/posts/2017/blog-the-art-of-crossing/

대다수 프리미어 리그 구단은 박스 안으로 크로스하는걸 선호한다. 크로스는 상대 골문을 위협하는 용도로 활용되는데 실제로 어느 정도 효율성을 지닐까? 효율적인 공격을 시행하기 위해 크로스를 다양하게 활용할 수 있을까?

리버풀의 경험

2010년 11월부터 2012년 4월까지, 리버풀의 다미앙 코몰리(Damian Comolli)는 크로스에 기반한 공격적인 팀을 만들고자 했다. 리버풀 전략의 핵심 플레이어는 2011년 1월 영입한 앤디 캐롤과 이후 영입된 스튜어트 다우닝, 조던 헨더슨, 호세 엔리케였다.

크로스를 기반한 공격적인 팀의 타임라인은 아래 그림과 같다.

캐롤은 공중전 능력이 뛰어난 선수로 평가받는다. 2010년 캐롤은 헤더로만 37번 슈팅을 시도했고 그 중 22차례 헤더는 크로스 어시스트 형태로 시행된 공격이었다. 당시 다우닝, 엔리케, 헨더슨 모두 크로스를 많이 시도하는 선수였다. 2010년 다우닝은 레인튼 베인스에 이어 2번째로 크로스 횟수가 많은 선수였고 헨더슨은 오른쪽에서 시도하는 크로스 갯수가 리그 9번째로 많은 선수, 엔리케는 왼쪽에서 시도하는 크로스 갯수가 리그 6번째로 많은 선수였다.

4명의 플레이어가 모두 리버풀에 합류한 2011년 7월부터 코몰리가 리버풀을 떠난 2012년 4월 12일까지를 리버풀의 크로스 시대(Liverpool's Crossing Era)라고 정의내릴 것이다. 

리버풀은 2011년 프리미어 리그에서 기대하지 않았던 그리고 실망스러운 결과를 받아들였다. 

리버풀은 오픈 플레이 상황에서 총 787회 크로스를 시도했다. 프리미어 리그에서 그 어느 팀보다 많은 크로스를 시도했지만 간신히 4골 만들어내는데 그쳤다.

이러한 성적표는 크로스를 기반으로 하는 게임이 통하지 않는다는걸 의미하는 것일지도 모른다. 정말 그럴까? 크로스는 바로 어시스트가 되는 경우는 극히 드물다. 2010년부터 2014년 사이 프리미어 리그에서 시도된 모든 크로스를 조사해본 결과, 크로스가 바로 골로 이어질 확률은 단 1.2%에 불과했다. 

하지만 직접 어시스트만 포함하는건 크로스의 효율성을 측정하는 최선의 방법이 아니다. 크로스가 투입된 이후 제한된 시간 내에 득점이 만들어지는 경우까지 포함하는게 훨씬 낫다. 만약 크로스 투입 이후 (세컨볼 상황 등을 거쳐) 5초 안에 골이 나오는 상황까지 포함할 경우, 크로스가 골로 연결될 확률은 1.8%까지 상승한다. 앞으로 이것을 'X5 전환율(X5 conversion rate)' 라 부를 것이다. 맨체스터 유나이티드의 X5 전환율은 2.9% 였고 득점의 28%를 크로스로 만들어냈다. 만약 리버풀이 맨체스터 유나이티드 수준의 퍼포먼스를 보였다면, 리버풀은 크로스 전략을 통해 2011년에만 23골을 만들어냈을 것이다.

리버풀이 크로스 플레이를 어떻게 변화시켜왔는지를 아래 그림을 통해 더 상세히 알아보자. 아래 그림은 리버풀의 크로스 횟수 변화를 보여준다. 여기서 코몰리가 떠난 이후 리버풀의 크로스 횟수가 급감한 것을 알 수 있다. (점선은 조사기간 리버풀의 평균 크로스 횟수를 나타낸다.)

패턴은 아주 분명해 보인다. 리버풀의 크로스 전략을 유지하는 기간, 리버풀은 경기당 평균 21회 크로스를 시도했다. 하지만 다우닝이 리버풀을 떠나는 시점, 리버풀의 크로스 횟수는 약 12회까지 감소했다. 하지만 크로스의 효율성은 어떻게 변했을까? 아래 보여지는 차트는 같은 기간 리버풀의 'X5 전환율' 변화를 보여준다. 이번에 역시 마찬가지로 점선은 리버풀의 평균 수준을 보여준다.

리버풀의 전략이 어디서 잘못 되었는지 명백하게 보인다. 리버풀이 크로스를 핵심 전략으로 활용할 때, X5 전환율은 1% 이하로 떨어졌다. 이제는 왜 리버풀의 X5 전환율이 1% 이하로 떨어졌을까에 대한 질문을 던져보게 된다.

우선 크로스 퀄리티에 대해서 의심을 하게 된다. 팀동료에게 연결된 크로스는 실제 몇 번이나 될까? 리버풀이 크로스를 주 전략으로 활용할 때, 크로스가 팀동료에게 연결될 확률은 19% 를 살짝 넘는 수준으로 프리미어 리그 평균과 비슷했다. 크로스가 주 전략이 아닐 때는 크로스 성공률이 15% 에 불과하다. 따라서 크로스가 공격수에게는 연결되었으나 그것이 골로 연결되지 않았다고 할 수 있다. 분명 이것은 리버풀 포워드들이 찬스를 살리는 능력이 뛰어나지 못했기 때문이라 할 수 있다. 하지만 리버풀의 크로스 퀄리티와도 분명 연관이 있을 것이다. 

크로스 거리

크로스 거리는 크로스 시작 지점으로부터 골문까지의 거리를 의미하는데, 이 크로스 거리가 X5 전환율에 영향을 미치는 것으로 연구 결과가 나왔다. 아래 그림을 통해서 크로스 거리가 어떻게 측정되는지 직관적으로 확인할 수 있다. 

가까운 곳에서 시도한 크로스일수록 먼 곳에서 시도한 크로스보다 골을 만들어낼 가능성이 커진다. 아래 그림은 2010년부터 2013년까지의 자료를 바탕으로 크로스 거리와 크로스 이후 5초 내에 골이 나올 확률을 시각화한 것이다. 가까운 곳에서 크로스를 시도하는 것이 X5 전환율에 실질적 효과를 가져온다는건 아주 분명해 보인다.

크로스에 대한 또 다른 흥미로운 사실은 크로스를 더 많이 시도하는 팀일수록 더 먼 곳에서 크로스를 시도한다는 것이다. 각 구단마다 점유율이 다르고 이값을 보정하기 위해서 우리는 오픈 플레이 상황에서 시행한 크로스 횟수를 오픈 플레이 상황에서 파이널 서드(final-third) 지역 볼터치 횟수를 나눈 값으로 논의를 이어갈 것이다.

4시즌간 20개 구단의 자료를 바탕으로 상관관계를 조사해본 결과, 크로스 거리와 (오픈 플레이 상황에서) 크로스의 비중은 강한 상관관계(0.73)를 기록했다. 

리버풀의 크로스 거리는 어떻게 변해왔을까? 아래 그림을 통해 3개 시점에서 리버풀의 크로스 거리 변화를 확인할 수 있다 : 크로스 시대 이전(코몰리 합류 이후), 크로스 시대, 크로스 시대 이후. 우리는 크로스 거리 그래프가 리버풀의 경기당 크로스 횟수 그래프와 어느 정도 일치한다는걸 확인하게 된다.

리버풀이 크로스를 주 전략으로 삼았을 때, 리버풀은 더 먼 곳에서 크로스를 시도했다. 이 당시 리버풀의 평균 크로스 거리는 32.8m였다. 하지만 코몰리가 떠난 이후 리버풀은 크로스 거리는 평균 29.6m까지 감소했다.

코몰리의 재임기간, 리버풀은 너무나 먼 곳에서 크로스를 시도했다. 4명의 선수가 갖춰지기 전에는 경기당 크로스 횟수가 15회에 불과했으니 큰 문제가 아니었을지 모르지만, 4명의 선수가 갖춰지고 팀의 주 전략이 크로스로 바뀌고 경기당 평균 크로스 횟수가 21회로 상승한 상황에서 크로스 거리까지 먼 것은 문제가 되었다.

마무리

크로스는 적절한 지점으로 연결되는 경우에만 효율적일 수 있다. 일반적으로 가까운 지점에서 크로스를 올리는 것이 낫다. 낮은 지점에서 크로스를 올릴거라면, 많은 크로스를 올리는걸 바탕으로 공격 전략을 수립하는건 좋지 못하다. 물론 논의하지 않은 여러 조건들이 있다. 하지만 각 구단이 크로스 게임을 시행하는 과정에서 각 크로스의 성격을 파악하는 과정은 중요하다고 할 수 있다. 

출처 : http://business-analytic.co.uk/blog/crossing-lessons-from-liverpool/