Football Eh? Bloody Hell !

by Euan McTear

모든 엘리트 체육의 성공에는 거칠게 채찍질하는 트레이너가 존재하기 마련이다. 아틀레티코 마드리드에게는 '교수(El Profe)' 라 불리는 오스카 오르테가가 바로 그런 존재다. 우루과이 출신의 오르테가는 디에고 시메오네가 AT마드리드의 감독으로 부임한 이후, AT마드리드가 이뤄낸 모든 성과에 있어서 핵심적인 역할을 수행했다.

AT마드리드의 피트니스 코치로서, 오르테가가 담당하는 주 임무는 선수들의 체력을 충전시키는 것이며 또 고된 1시즌동안 선수들의 기력을 유지시키는 것이다. 바르셀로나, 레알 마드리드를 비롯해 챔피언스 리그 우승을 원하는 다른 유럽 거대구단과 비교하여 재정이 부족한 AT마드리드는 매경기 상대보다 더 많이 뜀으로써 그 격차를 줄이고자 한다.

2003/2004시즌 오르테가는 AT마드리드에서 그레고리 만사노 감독 아래서 피트니스 코치로 있었고 시메오네는 2003/2004시즌 선수로서 다시 AT마드리드에서 활약했다. 이 때 두 사람은 처음 만났다.

2006년 시메오네는 라싱 클루브 감독으로 코칭 커리어를 시작하는데 이 때, 오르테가를 피트니스 코치로 임명한다. 이후 두 사람은 아르헨티나와 이탈리아를 거쳐 스페인에서까지 함께하고 있다. 2011/2012시즌 시메오네와 오르테가는 성적부진으로 경질된 그레고리 만사노를 대신하여 AT마드리드로 복귀한다.

오르테가는 멕시코, 콜롬비아, 일본을 거쳐 2000년에 세비야 구단을 통해 라 리가에 입성했다. 오르테가는 축구선수 출신이지만, 그의 코치 커리어 초창기 주수입원은 럭비였다. 그는 우루과의 수도 몬테비데오에 있는 British College에서 럭비를 가르쳤다.

시간이 흐르면서 오르테가는 점점 더 축구 코칭에만 중점을 두었고, 럭비 선수들을 코치한 경험을 바탕으로 축구 선수들의 몸을 럭비 선수들만큼 강하고 탄탄하게 만들고자 했다. "럭비에서 활용하는 것들 중에서 축구로 가져올만한 것들이 있다. 어느 지점에서 압박하기 좋은지, 어떻게 태클을 시도할지, 하나의 팀으로서 어떻게 움직일지 같은 내용들은 럭비에서 사용하는 것들을 참고해 쓸만 하다." <엘 파이스>와의 인터뷰에서 오르테가는 이렇게 말한 적이 있다.

오르테가가 최정상급 피트니스 코치로 성장하는데 있어서 럭비만 기여를 한 것은 아니다. 그는 럭비 말고도 다른 스포츠의 모든 유용한 지식을 가져와 활용한다. 그는 최대산소 섭취량(VO2 max)를 철저하게 연구했고 선수들의 최대산소 섭취량을 증가시켰다. 이는 아틀레티코가 2013/2014시즌 라 리가 우승을 차지하는데 엄청난 기여를 했다. 물론 다른 피트니스 코치들이 따라할 수 없는 직감적인 부분들도 있다. 오르테가는 자신의 접근법에 대해 "수천권의 책을 읽더라도, 논리적으로 설명하기 어려운 부분들은 분명 존재한다." 라고 말한다.

아틀레티코는 프리시즌에 마드리드 근교의 세고비아에서 항상 훈련을 진행한다. 여기서 오르테가는 선수들에게 달리고 또 달리고 더 많이 달리라고 지시한다. 몇차례 휴식시간과 식사시간을 포함하여 하루에 14시간을 투자한다. 선수들은 골프 코스로 활용되는 언덕을 오르내리는데 이 모든 훈련이 사람을 녹초로 만드는 뜨거운 태양 아래서 이루어진다. 구단의 베테랑은 다른 선수들에게 구토를 할 수 있는 비밀 장소를 알려주기도 한다. 오르테가는 선수들이 잔꾀를 부리는걸 용납하지 않으며 새롭게 영입된 선수들은 기존 구단에서 경험하지 못했던 아틀레티코의 강도높은 체력훈련에 종종 충격을 받는다. 하지만 오르테가의 유머, 선수들을 향한 애정 덕분에 선수들은 그를 존경한다.

다른 피트니스 코치들처럼, 오르테가는 모든 훈련에서 솔선수범하고 수많은 달리기 훈련에 직접 참여한다. 60세란 나이에도 불구하고 그의 몸은 아주 탄탄하며, 아틀레티코가 유럽대항전 경기를 위해 런던, 밀라노, 모스크바 같은 도시로 원정을 떠나도 그는 매일 아침 운동삼아 달리러 나간다. 시메오네는 헤르만 부르고스 다음으로 오르테가를 가장 신뢰한다. 시메오네는 오르테가의 전술적 조언을 귀담아 듣는다. 오르테가는 상대팀에 맞춘 체력 훈련을 계획하며 시메오네는 이를 승낙한다. 

선수 개개인을 위한 체력훈련 계획 역시도 오르테가의 몫이다. 지난 2017/2018시즌을 앞두고 디에고 코스타는 체력을 끌어올리기 위해 체육관과 훈련장이 아닌 곳에서 오르테가의 개인 지도를 받았다. 오르테가는 코스타가 다시 경기에 나설 수 있을 때, 경기를 잘 소화할 수 있도록 준비시켰고 코스타는 복귀 후 4경기에서 3골을 기록했다.

교체 상황에서도 오르테가의 조언은 영향을 미친다. 그는 어떤 선수의 몸이 가장 가벼운지 알고 있다. "교체 투입된 선수가 우리의 경기수준을 향상시킨다면, 그건 굉장한 일이다. 하지만 교체 투입된 선수가 우리의 경기수준을 떨어뜨리지 않는다면 우리는 기꺼이 박수를 보낸다." 오르테가는 아틀레티코의 후반전 변화에 대해서 이렇게 말한다. 그는 교체투입으로 팀의 수준이 떨어지지 않는 것을 가장 중요하게 생각한다. 오르테가는 터치라인에서 선수들의 스트레칭을 지켜보며 교체선수가 누가 되든 간에 그 선수가 최적의 준비를 할 수 있도록 돕는다. 선발출전한 선수들에게 경기 시작전 집중적인 워밍업을 시키는 것만큼 교체 선수에게도 상당한 신경을 쓴다. 아틀레티코 선수들이 근육 부상을 적게 당하는 이유는 바로 오르테가의 철저한 준비 덕분이다. 

오르테가의 가장 큰 기여는 바로 선수들이 지치지 않고 끊임없이 뛸 수 있는 체력을 만든다는 것이다. 세고비아에서 골프장 코스를 달리는 훈련이 분명 도움이 되었을 것이다. 아틀레티코는 다른 유럽 엘리트구단처럼 1시즌에 수많은 경기를 소화하는데, 이들처럼 시즌 내내 많이 뛰는 구단은 찾기 어렵다. 그는 매일 아침 선수들의 기록을 확인하고 기준치만큼 달성하지 못한 선수를 동료 앞에서 꾸짖는다.

2013/2014시즌 아틀레티코가 바르셀로나와 마지막까지 경쟁을 펼치며 끝내 라 리가 우승을 차지한 배경에는 오르테가가 있다. 2015/2016시즌 아틀레티코가 57경기나 거뜬히 소화할 수 있었던 이유도 오르테가 덕분이다. 지난 2017/2018시즌 아스날과의 유로파리그 4강 1차전에서 무려 80분간 10명으로 싸워야하는 악조건 속에서도 아틀레티코가 아스날의 계획을 좌절시킬 수 있었던 것도 오르테가가 있었기에 가능했다. 오르테가 덕분에 아틀레티코는 3개의 폐를 가질 수 있다.

출처 : https://www.tifofootball.com/features/profe-ortega-the-rugby-coach-who-gives-atletico-madrid-a-third-lung/

월드컵 결승전 통계는 아주 명백한 그림을 그리고 있다 : 상당한 수준의 점유율(61%), 더 많은 패스 성공 횟수(456 vs 202), 더 높은 패스 정확도 (83% vs 75%), 더 많은 유효슈팅(15개 vs 8개). 이는 크로아티아의 통계이며 크로아티아는 경기에서 졌다. 

전통적인 통계를 바탕으로 그린 그림은 피치 위에서 나타난 결과와는 동떨어져 있다. 

과거 독일 국가대표였던 스테판 라이나르츠가 만든 새로운 축구 분석 방법 패킹(Packing) 을 알아보자. 분데스리가에서 선수 경력을 쌓은 라이나르츠는 피치 위에서 자신이 보여준 영향력과 통계가 대응하지 않는다는걸 빈번하게 느꼈다. 2016년 부상으로 인한 은퇴 후, 라이나르츠는 과거 팀동료였던 옌스 헤겔러(현재 브리스톨 시티 소속)와 함께 <Impect> 라 불리는 회사를 설립했다. 축구 분석에 영구적 변화를 주는 것이 라이나르츠의 목표였다.

<Impect>의 CEO인 루카스 케플러는 패킹(Packing)이란 용어를 사용한 계기를 설명한다. 한 선수가 상대 선수와의 대결에서 패배한다면, 그 선수는 더 이상 플레이에 관여하지 못하는 상태가 된다고 간주할 수 있다.

패스, 드리블의 성공 여부만 관찰하는 것에서 벗어나 그 행위가 얼만큼의 순수한 이득을 가져왔는지를 따진다. <Impect>는 경기 상황에서 배제된 선수들이 '제압' 당한 것으로 간주하고 제압된 선수를 수치화 한다. 이 아이디어는 다음과 같은 예시로 표현될 수 있다 : 만약 스트라이커를 향한 미드필더의 패스가 4명의 수비수를 통과했다면, 이 4명의 수비수들은 이 공격을 막을 수 없다. 패스를 시도한 선수, 그리고 패스를 받은 선수 (그리고 팀 전체적으로) 제압된 상대 숫자 4점을 얻게 된다.

파이널 서드 지역에서 제압한 상대 수비수 숫자는 아주 결정적이다. 수비수 혹은 수비형 미드필더를 경기 상황에서 배제시킨다면, 아주 좋은 득점 기회가 만들어지기 때문이다. 

월드컵 패킹 데이터를 살펴보면, 프랑스의 우승은 결코 놀랍지 않다. 프랑스는 경기당 평균 수비수를 33회 제압했는데 이는 엄청 대단한 수치까지는 아니다. 하지만 프랑스는 상대팀 공격수가 프랑스 수비진을 지나치는걸 허용하지 않았다. 상대팀이 프랑스 수비를 제압하는 횟수는 경기당 평균 20회였고 이는 이번 대회 참가국 중에서 가장 낮은 수치다.

글의 맨 앞에서 만났던 통계들이 크로아티아에게 무익한 지배 상황을 가져왔다는걸 알 수 있다. 

사실 패킹은 독일 축구팬들에게 익숙한 자료이다. 스테판 라이나르츠와 <Impect>는 프랑스에서 개최한 유로 2016에서부터 독일의 ARD 방송사를 통해 패킹을 알리기 시작했다. 케플러는 당시 상황에 대해 이렇게 이야기한다.

"유로 2016 당시 패킹에 대하여 부정적 의견, 긍정적인 의견이 모두 있었다. 패킹을 설명하는데 TV는 적절한 매체가 아니었다. TV는 시간이 매우 제한적이기 때문에 우리는 패킹의 개념을 충분히 설명하지 못했다. 그래서 일부 사람들은 롱볼, 킥-앤-러시가 성공을 위한 완벽한 공식이라고 말하기도 한다."

패킹이 기존의 통계로 설명하지 못했던 부분을 채워준다고 생각하는 사람들도 있다. "패킹은 새로운 축구 분석 방법일 뿐, 축구에 대한 모든 의문을 해결해주진 못한다." 라고 케플러가 말한다. 그는 '피치 위 리더십' 같은 개념은 객관적으로 평가될 수 없고 여전히 통계적으로 발전할 부분이 많이 남아있다는 점을 인정했다.

라이나르츠와 헤겔러가 몸담았던 바이어 레버쿠젠은 2015년 <Impect>의 첫번째 고객이 되었다. 현재 분데스리가 18개 구단 중 절반 정도의 구단에서 <Impect>의 통계를 사용하고 있다. 독일에서 <Impect>의 분석 효과를 경험한 지도자는 해외로 나가더라도 이를 사용할 것이다. 보루시아 도르트문트를 지도했던 토마스 투헬은 이제 PSG에서 PSG 선수들의 패킹 데이터를 분석할 것이다.

케플러는 <Impect>의 미래에 대해 긍정적이다. 케플러는 "패킹 데이터는 새로운 재능을 발견하는 과정, 감독이 전술적 결정을 내리는 과정에서 도움을 줄 것이라 확신한다." 라고 말했다.

언젠가는 전세계 모든 리그의 모든 구단이 패킹 데이터를 사용할지도 모르지만, 아직까지는 데이터를 제공하는 속도가 받쳐주지 못할 것 같다. <Impect>의 분석가들은 정밀한 데이터를 수집하기 위해 3~4시간동안 모든 경기 장면을 면밀히 관찰한다. 그러나 <Impect>는 유럽 상위리그로 사업을 확장하는 야망을 갖고있다. 회사 대표진은 2018/2019시즌이 개막하기 전에 프리미어 리그, 챔피언십 구단들과 만날 계획이다.

독일에서 수입된 스카우터와 감독의 수가 많다는 것을 고려해 본다면, 우리는 곧 패킹이라는 단어가 결코 낯설지 않게 느껴질 것이다.

출처 : https://www.planetfootball.com/in-depth/the-german-analytics-company-out-to-revolutionise-stats-in-england/

페널티킥에 대해 신뢰성 있는 데이터를 발견하기가 어렵다. 우리가 할 수 있는 최대치는 굉장히 제한된 리스트(보통 리그 상위 10명, 월드컵 페널티킥 기록)를 갖는 수준에 머무른다. 페널티킥 골은 문서로 남기는 과정에서 아주 명백하게 표시되며 쉽게 기록할 수 있는 득점임에도 불구하고 완벽한 페널티킥 데이터를 완성하는건 쉬운 일이 아니다. 페널티킥 실축 데이터가 굉장히 부족하기 때문이다. 나는 트랜스퍼마르크트(Transfermarkt) 데이터를 사용하려 했으나 이곳의 데이터가 정확하지 않다는걸 알게 되었다.

나는 영어로만 자료검색하는 것에서 벗어나 "역대 최고의 페널티 키커"를 이탈리아어로 검색해보았고 결과는 성공적이었다. 나는 아주 인상적인 페널티킥 데이터베이스를 갖춘 <Sdoppiamo Cupido>라는 블로그를 발견했다. 이 블로그는 선수들의 페널티킥 시행 횟수 뿐만 아니라 득점을 성공한 경우, 실축한 경우까지 모두 기록을 남겨놓았다. 

나는 이들이 정리해놓은 데이터와 요근래 선수들의 데이터를 합쳐 새로운 데이터셋을 만들었고 이후 이야기는 내가 새로 만들어낸 데이터셋을 바탕으로 이어가고자 한다. 새롭게 만들어진 리스트는 자주 페널티킥을 차는 페널티 키커를 대다수 포함하고 있다. 하지만 모든 선수를 빠짐없이 포함했다고 볼 수는 없다. 이 데이터는 유럽과 남미에서 활약한 선수들, 즉 우리에게 굉장히 잘 알려진 선수들을 조사한 데이터이기 때문이다. 우리에게 잘 알려지지 않은 리그에서 페널티킥을 굉장히 잘 차는 선수가 있을 수 있다. 

또한 몇몇 선수들의 실축 데이터를 찾기가 불가능했다. 호마리우, 지쿠, 엔초 프란세스콜리, 소크라테스, 푸스카스 등이 실축 데이터를 찾는 것이 불가능해 불행하게도 이들을 분석에서 제외하기로 했다.

우리가 가진 데이터 그 자체를 살펴보기로 하자. 전체 12,649회의 페널티킥을 484명의 선수가 처리했다. 각 선수의 페널티킥 시행 횟수와 득점은 첫번째 그림 Fig-1.을 통해서 확인할 수 있다.

<Fig-1>

가장 기본적인 분석은 전환율(conversion rate)을 살펴보는 것이다. 페널티킥 득점 수를 페널티킥 시행횟수로 나누어 각 선수의 전환율을 확인할 수 있다. 이는 가장 기본적인 모수로 0과 1사이의 값을 갖는다. 일반적으로 전환율 값이 높을수록 더 뛰어난 페널티 키커라고 말할 수 있다. 조사 대상이 되는 12,649회 페널티킥 중 10,402회의 페널티킥이 득점으로 이어졌고 전체 전환율은 82.2%라 할 수 있다. 각 선수의 페널티킥 시행 횟수와 선수 각각의 전환율은 두번째 그림 Fig-2.를 통해 확인할 수 있다. 

<Fig-2>

전환율은 선수의 페널티킥 능력을 비교할 수 있는 타당한 지표지만, 전적으로 전환율만 가지고서 선수의 페널티킥 능력을 평가하기는 어렵다. 세번째 그림, Fig-3을 통해서 확인할 수 있듯이, 선수들은 비교적 적은 횟수의 페널티킥을 시행한다. 따라서 단순 평균값으로 대표성을 지니기는 어렵다고 생각한다.

<Fig-3>

선수의 페널티킥 처리능력을 비교하는 과정에서 발생하는 곤란한 문제는 다음과 같다 : '10번 시도해서 9번 성공하는 선수, 40번 시도해서 36번 성공하는 선수 중에 누가 더 뛰어난가?' 혹은 '10번 시도해서 10번 성공한 선수와 100번 시도해서 98번 성공한 선수의 우열은 어떻게 가릴 것인가?' 물론 우리는 전환율을 이용해 비교해 두 선수의 우위를 가릴 수도 있겠지만, 무언가 잘못 되었다는 생각이 들 것이다. 우리는 이 수치들을 변환해야만 한다.

선수들의 페널티킥 처리능력을 더욱 잘 반영할 수 있는 지표를 만들기 위해서 우리는 페널티킥 전환율을 변형해야 하고 이 변형은 2가지 관점에서 진행된다.

1. Fig-3에서 확인할 수 있듯이, 페널티킥 시행횟수가 (다른 선수들과 비교하여) 상당히 적은 선수가 있다는걸 고려한다. 여기서 우리는 경험적 베이즈 추정법(Empirical Bayes estimation)을 사용하여 각 선수의 평균적인 페널티킥 전환율이 향상되도록 변환할 것이다. 우선 우리가 가진 페널티킥 데이터 전환율의 사전 분포(prior distribution)로 베타 분포를 사용할 것이다. (Fig-4) 사전 분포에 각 선수의 데이터를 합쳐 전환율의 추정값을 업데이트한다.

2. 페널티킥을 잘 차는 선수가 더 많은 페널티킥을 처리할 것이라는 사실을 고려한다. 우리는 이러한 사실을 Fig-2에서 확인한 바 있다. 페널티킥 시행횟수가 많아질수록 전환율이 높아지는 경향이 있다는걸 확인했다. 우리는 페널티킥을 적게 차는 선수의 성공률을 과대평가하고 많이 차는 선수의 전환율을 과소평가하는 문제를 마주하는데, 이 문제를 해결하고자 우리는 Beta-binomial 회귀를 사용할 것이다. 이 때 사전 분포를 만드는 과정에서 페널티킥 시행 횟수를 고려하게 된다. 

<Fig-4>

2가지 관점에서 변환하여 우리는 다섯번째 그림, Fig-5를 얻을 수 있다.

<Fig-5>

첫번째 그래프 : 페널티킥 전환율에 대한 초기 추정

두번째 그래프 : 사전 분포와 각 선수의 페널티킥 데이터를 합친 이후의 전환율

세번째 그래프 : 각 선수의 페널티킥 시행횟수까지 고려한 전환율

Fig-5에서 우리는 오른쪽으로 갈수록 각 데이터가 추세선에 가까워짐을 확인할 수 있다. 그래프를 통해 확인할 수 있듯이, 모든 선수가 변환 절차를 동등한 수준으로 적용받는건 아니다. 페널티킥을 더 많이 시도하는 선수는 적게 영향을 받으며, 이는 페널티킥을 많이 시행하는 선수들의 초기 전환율 값이 상당히 대표성을 지닌 값이라는걸 의미하기에 타당한 결과라고 볼 수 있다.

물론 몇가지 가정이 들어간다. 모든 페널티킥 상황이 동등하다는 가정이 첫번째다. 모두 동일한 조건에서 킥을 실시하며 페널티킥이 골로 연결될 확률이 모두 동일하다는 가정이 있다. 하지만 이는 결코 사실이 아니다. 하지만 충분히 용납할 수 있는 가정이라 생각한다. 몇가지 요인들은 페널티킥 상황을 더욱 어렵게 만든다 : 골키퍼의 수준, 경기 상황, 심리적 요인, 경기장 날씨... 하지만 이러한 요인들을 무시하고 진행하도록 하자.

앞서 언급한 접근법을 통해 우리는 각 선수의 페널티킥 전환율에 대한 확률 분포를 만들어낼 수 있다. 사전 분포와 각 선수의 데이터를 합쳐서 만든 사후 분포(posterior distribution)이라 할 수 있다. 

Fig-6는 로베르토 바죠와 리오넬 메시의 전환율을 모든 선수들의 사전 분포와 비교한다. Fig-6에서 우리는 바죠가 메시보다 더 뛰어난 페널티 키커라는걸 확인할 수 있다. (바죠의 그래프가 더 오른쪽에 있다) 그리고 메시가 평균적인 페널티 키커보다 페널티킥 처리 능력이 부족하다는걸 확인할 수 있다. 바죠의 그래프가 메시의 그래프보다 높이가 높고 폭이 좁은 것은 바죠가 메시보다 더 많은 페널티킥을 시도했다는 의미를 갖는다. (바죠 133회, 메시 107회) 사실 데이터 전체에서 바죠는 가장 많은 페널티킥을 시도한 선수고 그 뒤를 크리스티아누 호날두(128), 토티(113)가 잇는다.

<Fig-6>

Fig-7은 전환율 분포를 비교하는 또 다른 예시다. 여기서는 맷 르 티시에, 디에고 마라도나, 마렉 함식을 비교한다.

<Fig-7>

이 그래프를 바탕으로 각 선수들의 페널티킥 능력을 비교할 수 있지만, 3명 이상의 선수를 동시에 비교할 경우 시각적인 부분에서 비교하기 어려운 상황이 발생할 수 있다. 이러한 상황이 발생할 경우 신뢰구간을 만들어 해결할 수 있다. Fig-8은 각 선수들의 페널티킥 성공 사후 분포에 대한 95% 신뢰구간이며, 중위수 위치를 표시해놓았다. Fig-8은 전체 484명 중 상위 10명, 하위 10명에 대한 그림이다.

<Fig-8>

데이터 분석 결과, 콰우테모크 블랑코가 가장 뛰어난 페널티 키커라는 결과가 나왔다. (71골/73회 페널티킥) 그 뒤를 그라함 알렉산더(77/83)와 맷 르 티시에(49/50)가 뒤따르고 있다. 최악의 페널티 키커 3인은 마렉 함식(7/15), 마리노 페라니(10/19), 에딘 제코(7/14)이다.

상위 100명에 대한 데이터는 Fig-9를 통해 확인할 수 있다. 우리에게 익숙한 선수 이름을 확인할 수 있을 것이다.

<Fig-9>

각 선수의 전환율 그래프를 이용하는 또 다른 방법은 한 선수가 다른 선수보다 더 뛰어날 확률을 계산하는 것이다. Fig-6에서 본 그래프를 바탕으로 바죠가 메시보다 뛰어난 페널티 키커일 확률이 87.1%라는걸 계산해낼 수 있다. 계산 결과를 바탕으로 우리는 블랑코가 세계에서 가장 뛰어난 페널티 키커라고 말할 수 있겠지만, 틀림없이 확실하다고는 말할 수 없다. 앞서 소개한 방법론을 적용했을 때, 블랑코는 다른 483명의 선수보다 더 뛰어난 페널티 키커일 확률이 높았고 맷 르 티시에보다 더 뛰어난 페널티 키커일 확률은 66%였다.

출처 : https://barcanumbers.wordpress.com/2018/03/27/the-best-penalty-takers-of-all-time/

VAR이 실수를 충분히 잡아낸다는 점을 언급하면서 VAR이 할만한 가치가 있는 제도라 주장하는 사람도 있다. 정규 리그에서 VAR을 사용한 독일과 이탈리아 주심들은 여전히 VAR로 잡아내지 못하는 파울이 있다는 점을 인정한다. 그러나 VAR로 인해 오심이 80% 감소했다. 경기 규칙제정과 관련된 국제축구평의회(IFAB)는 VAR를 사용하지 않았을 때 7%가 오심인 반면, VAR을 사용했음에도 오심이 발생하는 경우는 단지 1.1% 뿐이라고 말한다. 게다가 주심이 비디오 재생장면을 보는 시간은 전체 경기시간의 1%에 지나지 않으며, 이는 세트피스로 인한 정지시간(전체 경기의 28%)에 비해 작다.

대다수 사람들은 VAR 때문에 페널티킥 선언이 상당히 증가했다고 생각한다. 월드컵 32경기가 진행된 상황에서 총 16차례의 페널티킥이 선언되었고 이는 월드컵 평균적인 페널티킥 선언 비율의 2배 가까운 수치다. 16번의 페널티킥 중 6번이 VAR 개입 후 선언된 페널티킥이다. VAR이 없었다면, 페널티킥 선언 빈도는 이전 대회들과 별로 다르지 않았을 것이다. 

이코노미스트는 자국 리그에서 VAR을 사용하는 6개 국가 (독일, 이탈리아, 포르투갈, 미국, 호주, 대한민국) 의 기록을 살펴보았지만, 페널티킥 횟수의 급격한 증가에 대한 충분한 증거를 발견하지 못했다. 따라서 우리는 VAR로 추가적인 페널티킥 선언이 발생하는만큼 VAR로 페널티킥이 취소되는 경우도 있다고 생각했다.

또 사람들은 VAR이 심판이 홈팀의 편을 들어주는 경향을 줄일 것이라 생각한다. 열정적인 홈관중의 응원이 심판의 편향적 판정에 영향을 미친다는 연구는 다양한 종목에 걸쳐서 시행되어왔다. VAR 도입 이후, 이탈리아 리그에서는 홈팀에게 페널티킥이 선언되는 경우가 줄어들었다. 하지만 VAR을 시행하는 6개 국가 모두에게 홈팀의 페널티킥 횟수가 감소하는 비슷한 패턴이 보이지는 않았다. 

출처 : https://www.economist.com/blogs/graphicdetail/2018/06/daily-chart-15

by Archie Rhind-Tutt

점유율, 성공한 패스 횟수, 유효슈팅, 코너킥 횟수같은 통계량을 TV중계, 인터넷, 언론, 베팅 어플 혹은 축구와 관련된 글에서 본 적이 있을거다. 

독일 바이어 레버쿠젠의 미드필더였던 스테판 라이나르츠는 (우리가 자주 접하는) 이러한 통계량들이 경기 결과와 상관관계가 없다고 말한다.

유로2016 대회를 독일TV를 통해 시청했다면, 패킹(Packing) 이라는 통계량을 들어봤을 것이다. 패킹 통계량은 IMPECT에서 만들어낸 통계량이며 라이나르츠가 바로 이 IMPECT의 공동 설립자이자 상무 이사이다.

패킹의 기원은 그보다 2년 전, 즉 2014년으로 거슬러 올라가야 한다. 쾰른에 있는 스포츠 대학에서 라이나르츠는 교수에게 다음과 같은 질문을 던졌다. "패스 성공률이 정말로 승리에 유의미하다는 것이 이치에 맞는지요? 골키퍼에게 100번 패스 연결해서 패스 성공률 100%를 기록할 수도 있습니다."

라이나르츠는 이렇게 생각했다 : 패스 성공률은 근본적으로 공의 소유를 위함이다. 상대팀 선수가 있다는 것이 우리에게 주어진 문제고 그걸 해결해야만 한다. 우린 공을 가지고 상대 선수들을 통과하길 원한다.

영향

쾰른에 있는 라이나르츠와 IMPECT는 데이터를 구단에게 직접 전달하는 것에 포커스를 두고 있다. 지난시즌 샬케04를 분데스리가 2위로 이끈 도메니코 테데스코, 새로운 PSG의 감독 토마스 투헬은 전력 분석을 위해 패킹 데이터를 사용한다.

패킹 통계량은 공격팀 선수가 패스나 드리블 과정을 통해 결과적으로 상대 선수 몇명을 통과했는가를 측정한다. 

예를 들자면 이렇다. 스웨덴과의 경기에서 존 스톤스가 해리 케인을 발견해 전진 패스를 시도했다. 케인이 성공적으로 공을 컨트롤했다면, 스톤스는 패스로 8명의 필드 플레이어를 통과한 셈이며 케인은 8명을 제치는 패스를 받은(receive) 결과를 기록하게 된다. 이렇게 모든 선수들이 각 과정에서 몇명의 선수를 제쳤는지를 수치화 할 수 있다. 만약 이런 상황이 발생한다면, 잉글랜드팀은 이 과정에서 8명의 상대 선수를 통과했다고 기록된다.

IMPECT의 연구 결과, 상대팀보다 더 높은 패킹 점수를 기록한 팀은 30~40%의 승리 확률을 기대할 수 있다. 만약 수비수를 통과한 횟수만 고려할 때, 승리의 가능도(likelihood)는 60%까지 상승한다. 득점을 제외하고 이렇게 승리에 직접적인 영향을 주는 통계량은 지금껏 존재하지 않았다.

조별리그에서 상대 수비수를 통과한 순-횟수(net-bypassed defenders) 탑9에 들었던 국가들 중 8개 국가가 16강 진출에 성공했다. 더욱 주목할 사실은 이 8개 국가 모두가 8강까지 진출했다는 것이다.

패킹 통계량에서 가장 앞서는 벨기에

러시아, 크로아티아, 잉글랜드는 승부차기 승리를 통해 8강 진출에 성공했지만, IMPECT의 루카스 케플러(Lukas Keppler)는 승부차기에서 승리한 쪽이 상대팀보다 통과한 수비수 숫자가 적어도 2회 이상 많았다고 말한다.

"우리는 각 선수의 가로채기 혹은 '턴오버' 에 대해서도 가치를 평가하고 있고 패스를 받는 선수의 능력도 평가하고자 합니다. 우리는 경기 퍼포먼스를 분석하는 가장 정확한 방법을 제공하고자 합니다. 물론 모든 것을 측정하진 못합니다. 선수의 정신력을 측정하는 방법은 없죠. 이러한 부분은 객관적으로 평가하기 어렵습니다."

'상대 수비수를 통과한 숫자' 라는 통계량은 러시아에서 최후의 승자가 될 국가를 결정짓는데 아주 좋은 지표가 될 것으로 보인다. 지금까지 56경기가 진행되었고 12경기가 무승부로 종료되었다. 승부가 났던 44경기 중에서 패킹 숫자가 낮음에도 승리한 경우는 단 4차례에 불과했다. 즉 수비수를 통과한 횟수가 더 많으면, 91%의 확률로 승리했다는 것이다.

'수비수를 통과한 횟수' 와 '(공격수와 미드필더를 포함한) 상대팀 선수를 통과한 횟수' 는 분명한 차이가 있다. '상대팀 선수를 통과한 횟수' 부분에서 1,2위를 달리는 선수는 바로 독일의 제롬 보아텡과 토니 크로스다. 하지만 두 선수는 수비수를 통과한 횟수에서는 탑5에 들지 못하며, 이 부분 1,2위를 달리는 선수는 벨기에의 드리스 메르텐스와 토마스 뫼니에다. 

마찬가지로 '상대팀 선수를 통과한 패스를 받는(receive) 횟수' 로 나열했을 때는 네이마르가 1등이지만, '수비수를 통과한 패스를 받은 횟수' 로 나열하면 미키 바추아이가 1등이다. 

그렇다면 이것이 무얼 의미하는가? : 경기를 펼치는 위치, 공을 받는 위치가 중요하다는 것이다. 

잉글랜드 팬들은 스웨덴이 가장 적게 상대팀 선수를 통과시킨 팀이라는 점을 우려해야한다. 하지만 마찬가지로 잉글랜드 역시 토너먼트에 진출한 국가 중 이 부분에서 나름 괜찮은 편에 속한다는 점을 인지해야한다. 

출처 : https://inews.co.uk/sport/football/world-cup/packing-football-statistic-world-cup-england-v-sweden/

by Sean Ingle (원문은 2018년 5월 14일에 작성되었습니다.)

지안루이지 부폰과의 작별이 다가왔다. 베로나와의 경기를 마지막으로 부폰은 은퇴할 것으로 보인다. 그가 1995년에 데뷔했다는 사실은 놀랍다. 이후 부폰은 약 900경기를 소화했고 평균적으로 1시즌마다 1개의 트로피를 획득했다. 월드컵 우승, UEFA컵, 5번의 이탈리아 컵, 6번의 이탈리아 슈퍼컵, 유럽 U-21 타이틀과 수많은 스쿠데토 말고도 부폰은 또 다른 영광을 갖고 있다. 그것은 바로 부폰이 가장 비싼 골키퍼라는 수식어다. 트랜스퍼마크트(Transfermarkt) 자료에 따르면, 역사상 가장 비싼 50명의 선수들 중에서 부폰이 유일한 골키퍼다. 유벤투스가 그를 영입하기 위한 금액 €52m이 무려 17년 전 가격임에도 불구하고 말이다.

2001년 당시 유벤투스가 그를 영입하기위해 지불한 금액은 정상이 아닌 듯해 보였다. 그러나 지금보면 부폰의 이적료는 세기의 계약이나 다름없어 보인다. 아직 유벤투스처럼 골키퍼에 큰 금액을 지불한 구단은 얼마 없다. 놀랍게도 트랜스퍼마크트 리스트에서 이적료 €15m(￡13.2m)을 뛰어넘는 골키퍼는 단 11명에 불과하다. 시오 월콧과 귀도 카리요가 ￡20m씩이나 하는 시대인데 이적료 €15m을 초과하는 골키퍼가 단 11명 뿐이라는 사실은 놀라울 뿐이다. 닉 해리스(Nick Harris)의 연구에 따르면 골키퍼의 저렴한 이적료는 전반적인 트렌드를 반영하고 있다. 그의 연구 결과, 골키퍼는 수비수, 미드필더, 공격수보다 더 적은 연봉을 받는다. 그리고 시간이 흐를수록 필드 플레이어보다 더 낮은 가치로 평가받고 있다.

예를 들자면 이렇다. 2005/2006시즌 프리미어 리그 소속 골키퍼는 평균적으로 ￡533k의 연봉을 수령했다. 이는 모든 선수들의 평균값인 ￡676k의 79%에 해당하는 수치였다. 그러나 2016/2017시즌 1군 스쿼드에 소속된 골키퍼는 평균 ￡1.68m을 수령했고 이는 프리미어 리그 평균 연봉인 ￡2.4m의 69%에 불과했다.

골키퍼가 상당한 수준으로 저평가 받고 있다는건 분명해 보인다. 그렇다면, 우리는 정말 골키퍼가 저평가 받고 있다는 것을 증명할 수 있을까?

챔피언십 브렌트포드와 덴마크의 FC 미트윌란의 선수영입 관련 업무 및 StatsBomb의 운영을 담당하는 테드 넛슨(Ted Knutson)은 골키퍼가 저평가 받고있다는 사실을 증명할 수 있다고 생각한다. 그는 지난 주 런던 사우스뱅크 대학에서 골키퍼가 다른 포지션에 비해 평가하기 어려운 포지션이라는 내용을 발표했다. 때로는 스위핑 골키퍼가 되어야하고, 때로는 공을 정확하게 분배하여 공격의 시작점이 되어야 한다. 그리고 클린시트를 기록해야만 한다. 그러나 아직 골키퍼의 장점과 약점을 적절하게 평가해줄만한 데이터가 없다.

만약 모든 슈팅이 골키퍼 정면을 향한다면, 선방률은 중요하지 않다. 기대득점(xG)를 통해 예상되는 실점수와 실제 실점수를 비교하는 방법을 사용하기도 하나, 그 방법은 수비의 압박 정도와 슈팅의 파워를 반영하지 못한다. 

그러나 넛슨은 득점 기회의 퀄리티와 골키퍼의 능력을 측정하는 더 신뢰성있는 방법을 발견했다고 생각한다. 이제 프리미어 리그 모든 슈팅의 속도를 측정할 수 있다. (리야드 마레즈와 해리 케인은 장거리 슈팅의 속도가 가장 빠른 선수다) 그리고 넛슨은 슈팅이 시도되는 순간 각 선수들의 정확한 포지션을 기록한 데이터를 보유했고 골키퍼가 이동중인 상황이었는지 자리를 고수하고 있는 상황인지도 반영했다.

이 자료는 스카우터 혹은 분석가들에게 더 높은 수준의 정보를 제공할 것이다. 골키퍼의 반응속도를 평가할 수 있고 다양한 리그의 골키퍼들과 비교하여 골키퍼의 포지셔닝 능력까지 비교할 수 있을 것이다. 궁극적으로 각 골키퍼의 선방 수준이 얼마나 뛰어난지도 비교할 수 있게 된다. 따라서 넛슨의 말을 따르면, 새로운 측정법이 골키퍼 평가를 뒤흔들 중요한 발견이 될 수 있다.

이 데이터를 이용하여 StatsBomb 소속의 데릭 얌(Derrick Yam)이 2017/2018시즌 프리미어 리그 골키퍼의 순위를 매겼다. 이변없이 다비드 데 헤아가 1위를 차지했다. 데 헤아는 슈팅 난이도를 고려해 평균수준의 골키퍼와 비교하였을 때, 8골을 적게 실점했다. 아스날의 페트르 체흐는 꼴찌였다. 그는 예상되는 실점보다 6골을 더 내주었다.

우리 모두 체흐보다 데 헤아가 뛰어나다는걸 알고 있다. 하지만 이러한 수치는 각 골키퍼의 가치에 대해 더 좋은 아이디어를 제공한다. 넛슨은 이렇게 말한다. "평균 수준의 골키퍼보다 8골을 적게 실점하는 것은 대단한 수치다. 8골을 막는 것이 아닌 8골을 넣는 것으로 바꿔 생각해보자. 1년에 평균적으로 10골 가량 기록하는 공격수의 가치는 ￡20m이다. 선수의 나이와 다른 요소들을 고려할 경우, +8골은 공격수의 가치를 3배 가량 상승하게 만든다."

만약 데 헤아의 경이적인 퍼포먼스가 여러시즌 반복된다면, 그것은 데 헤아를 비롯한 다른 젊은 골키퍼들이 최소 ￡5~60m의 가치를 지녀야만 한다는 것을 의미한다. 

골키퍼가 장수할 수 있는 포지션이라는 사실도 고려해야한다. 필드 플레이어는 30대에 접어들면 신체적인 능력이 하락하지만, 골키퍼는 하락 속도가 필드 플레이어보다 느리다. 그리고 골키퍼들은 떨어지는 반응 속도를 경기의 흐름을 읽는 능력으로 만회하기도 한다.

부폰은 7회 연속 스쿠데토를 차지하며 유벤투스와의 작별을 앞두고 있다. 유벤투스의 어느 누구도 17년 전 부폰을 영입하기 위해 지불한 비용에 대해 후회하지 않을 것이다.

출처 : https://www.theguardian.com/football/blog/2018/may/14/gigi-buffon-david-de-gea-keepers-football-undervalued?CMP=share_btn_tw

by Garry Gelade

리버풀 출신의 전설적인 수비수 토미 스미스는 이렇게 말했다 : "공을 놓칠 수 있고 선수를 놓칠 수도 있다. 하지만 절대로 둘 다 놓쳐서는 안 된다." 토미 스미스는 1978년을 끝으로 선수 생활을 마무리했는데 그 이후로 축구는 그 당시보다 격렬함이 덜한 스포츠로 바뀌었다. 그러나 여전히 일대일 싸움(1v1 contest)은 경기의 중요한 요소로 자리매김하고 있다.

우리가 총괄적으로 '경합 상황(duels)'이라 알고 있는 여러 유형의 일대일 대결을 Opta가 분류했다. 공중볼 경합은 2명의 선수가 공중에서 공의 소유권을 따내기 위해 경쟁을 펼치는 것이다. 양 선수 모두가 공의 소유권을 갖고있지 않기 때문에 이는 아주 균형이 잡힌 상황이라 볼 수 있다. 그러나 지상 위에서의 경합은 균형 잡히지 않았다. 지상 위에서 펼쳐지는 경합은 한 선수가 공을 소유하고 있고 다른 선수가 그 소유권을 뺏기 위한 행동을 펼치면서 발생한다. 흔히 공격수들이 공의 소유권을 갖고 있으며 수비수들은 그 반대의 상황에 놓이나 이번 글에서는 공격수와 수비수를 같은 척도로 비교해보고자 한다. 따라서 경합 상황에서의 입장을 고려하지 않고 단순히 누가 경합에서 이겼는지만 따지겠다. Opta는 반칙을 경합 카테고리에 포함해 계산하므로 이 역시 반영하도록 하겠다.

이번 포스트에서 나는 이러한 프레임을 가지고 선수들의 일대일 능력을 평가해보고자 한다. 공중에서의 경합 능력과 지상에서의 경합 능력은 통계적으로 서로 다른 유형의 기술이고 공중에서의 경합 능력과 지상에서의 경합 능력의 상관성이 크지 않기 때문에 2가지를 분리하여 따져보고자 한다.

전통적으로 일대일 능력은 백분율 형태로 표현되었다. 선수의 경합 성공률은 '승리한 경합 횟수/전체 경합 횟수' 로 계산되었다.

합리적인 방식의 계산이나 이 방법은 경합을 펼치는 상대 선수의 능력을 전혀 고려하지 않은 방식이다. 임의적으로(randomly) 상대 선수와 매칭이 된다면, 경합 횟수가 많아질 때 경합을 펼치는 상대 선수의 수준은 결국 평균을 향해 갈 것이다. 그러나 상대 선수와 매칭되는 방식이 결코 임의성을 갖는다고 볼 수 없다. 감독은 가장 위협적인 공격수를 막기위해 팀에서 가장 뛰어난 수비수에게 마크를 지시한다. 따라서 가장 위협적인 공격수는 상대팀의 다른 선수들보다 가장 강력한 상대를 만나게 된다. 따라서 위협적인 공격수의 경합 성공률은 과소평가 되며 위협적이지 않은 선수의 능력은 고평가 된다. 반대로 수비수의 경우도 마찬가지 상황이 발생한다.

따라서 경합을 펼치는 상대의 능력을 분명하게 반영하기 위해 브래들리-테리 모델(Bradley-Terry Model)을 사용하고자 한다. 핵심적인 의문은 브래들리-테리 모형의 결과가 기존의 경합 성공률과 어떤 면에서 비교될 수 있는가?일 것이다. 지금부터 선수 평가에 있어서 브래들리-테리 모형이 만들어내는 놀라운 차이를 보자.

경합 우위의 중요성

경합에서 우위를 가져가는 것은 성공과 연관성이 있다. 경합에서 더 많이 승리하는 팀이 경기를 이길 가능성이 크다.

첫번째 그림은 공중 경합에서 우세한 팀이 경기에서 승리할 가능성이 39.2%라고 말하고 있다. 공중 경합에서 열세를 보인 팀이 승리할 확률은 32.6%이다. 이와 유사하게 지상에서 펼쳐지는 경합 상황에서 우세를 가져간 팀이 승리할 확률은 40.7%며 열세를 보인 팀은 승리할 확률은 32.1% 였다. 

물론 대다수 경합 상황이 경기 스코어에 직접적인 영향을 미치는 것은 아니다. 그러나 최근 프리미어 리그 득점의 29%는 50:50 경합 상황에서 공을 쟁취한 이후, 10초 이내에 발생했다. 만약 파울 상황까지 고려한다면, (즉 경합에서 승리한 후 10초 이내 얻은 프리킥이나 페널티킥으로 인한 득점까지 모두 고려한다면 ) 이 수치는 29%에서 39%까지 상승한다.

피치 위치의 영향

두번째 그림은 골대에서의 거리에 따른 경합 승리 확률을 그래프로 보여준다.

이 그래프를 통해서 우리는 다음과 같은 사실을 확인할 수 있다. 자신의 진영에 가까워질수록 경합에서 승리할 가능성이 높아진다. 즉 수비하는 입장이 유리하다. 이러한 해석이 이치에 맞는 것이, 골문 근처에서의 경합은 주로 공격수와 수비수 사이의 경합이다. 이 위치에서 수비수의 임무는 단 하나다. 공격수의 소유권을 뺏어 상대의 공격을 끊어내는 것이다. 그리고 수비수는 그러한 임무에 특화되어 있다. 그러나 공격수는 슈팅에 특화되어 있다. 일대일 능력이 뛰어난 선수일 수도 있지만, 어쨌든 상대 수비수를 무력화시키기 위해서는 창의적인 모습을 보여줘야 한다. 

일대일 능력의 평가

2015/2016시즌, 2016/2017시즌과 2017/2018시즌 현재까지 총 114,063회의 경합상황 데이터를 사용했다. 50%는 지상에서의 정당한 경합, 31%는 공중에서의 경합, 19.9%가 일대일 상황에서 파울이 발생한 경우였다. 이러한 충돌을 분석하기 위해 브래들리-테리 대응쌍 모형을 사용했다. 두 선수(i,j)의 일대일 대결 모델은 다음과 같이 표현될 수 있다.

각 선수의 λ값을 추정하는 과정에서 분석적인 문제가 발생하며 이를 베이지안 모델을 활용하여 해결했다. 지상에서의 경합(정당한 경합과 파울 모두 고려)과 공중에서의 경합을 분리하여 계산했다. 공중 경합에 대해서 100회 이상의 경합을 펼친 234명의 결과를 얻어냈다. 지상에서의 경합은 200회 이상 경합을 펼친 선수 286명을 대상으로 결과를 얻어냈다. 

경합 성공률에 대한 비교

공중에서의 경합 성공률과 지상에서의 경합 성공률은 (전체) 경합 성공률과 상당히 강한 상관관계를 지닌다. 공중 경합 성공률은 상관계수가 0.94였고 지상 경합 성공률은 상관계수가 0.86이었다. 만약 우리가 지금 사용하고 있는 방식을 (경합 승리 횟수/총 경합 횟수) 사용한다면, 이러한 사실을 모르고 지나가게 된다.

강한 상관관계에도 불구하고, 동일한 경합 성공률을 가진 선수들 사이에서도 브래들리-테리(BT) 랭킹이 구분지어졌다.

아래 2가지 표를 통해 확인할 수 있듯이, BT 랭킹 순으로 나열한 공중 경합 상위 20명과 지상 경합 상위 20명을 살펴보자.

공중에서 강한 탑3는 콤파니, 주마, 반 다이크였다. 더불어 3명의 선수는 (공중 경합을 위해 모은 234명의 표본 내) 경합 성공률에서도 1~3위를 차지했다. 그러나 크라우치의 경우 BT 랭킹은 4위이나 전체 경합 성공률로 따졌을 때는 15위를 차지했다. 앤디 캐롤도 마찬가지다. 공중 경합에 대한 BT 랭킹은 11위지만, 전체 경합 성공률에서는 44위를 차지했다.

반대로 필 존스는 경합 성공률에서 6위를 기록했으나 공중전에 대한 BT 랭킹에서는 20위를 기록했다. 두가지 추정방법에 따른 순위차이가 심한 선수는 올리비에 지루(경합 성공률 96위, BT랭킹 42위), 즐라탄 이브라히모비치(경합 성공률 107위, BT랭킹 54위) 였다.

지상 경합에서 에당 아자르의 BT 랭킹이 가장 높게 나왔고 아다마 트라오레가 3위를 차지했다. 두 선수 모두 기존의 경합 성공률 순위보다 새로운 측정에서 더 높은 순위를 기록했다. 윌셔, 로프터스-치크, 뎀벨레, 카일 워커도 기존의 방식으로 측정한 순위보다 BT 순위가 더 잘 나왔다. 유명한 선수들 중에서 경합 성공률이 저평가된 선수는 사디오 마네 (경합 성공률 순위 155위, 지상 경합 BT 랭킹 63위) 와 윌프리드 자하 (경합 성공률 순위 147위, 지상 경합 BT 랭킹 59위).

적용

브래들리-테리 모델의 장점은 상대 선수의 능력도 고려한다는 것이며 이러한 모델의 특성은 선수의 일대일 상황 능력을 평가하는데 상당한 영향을 미친다. 기존의 경합 성공률 방식은 선수의 일대일 능력을 과소평가 혹은 과대평가한다. 따라서 브래들리-테리 모델을 적용한 새로운 방식은 선수 영입에 있어 도움을 줄 수 있다.

브래들리-테리 모델의 또 다른 장점은 특정한 두 선수의 맞대결 결과를 예측할 때, BT 스코어를 그대로 사용하면 된다는 것이다. 두 선수가 실제로 맞대결을 펼쳤는지 관계없이 말이다. 만약 특정 공격수가 특정 수비수를 무력화시키는 빈도를 예측할 수 있다면, 이 정보는 선발 라인업을 구성하는데 사용될 수 있다. BT 모델로 얻은 결과는 경기를 준비하는 세세한 분야에 활용될 수 있다. 이 결과를 토대로 상대 공격수 마크맨을 결정할 수 있고 상대 수비수들 중에서 누구를 상대로 일대일 대결을 펼쳐야할지도 결정할 수 있다. 

출처 : http://www.optasportspro.com/about/optapro-blog/posts/2018/guest-blog-a-new-metric-for-evaluating-1v1-ability/

by Tim Wigmore

"매출의 35%를 담당하는 분야에 회사가 약 10%의 시간만을 투자하는걸 상상할 수 있을까? 축구에서는 이런 일이 발생하고 있다."

브렌트포드의 공동 풋볼 디렉터이자 FC 미트윌란의 회장인 라스무스 안케르센(Rasmus Ankersen)은 자신이 축구에서 가장 비효율적인 부분을 발견했다고 믿는다. 그는 많은 축구인들이 세트피스에 대해 충분한 시간을 투자하지 않는다고 생각한다.

안케르센은 세트피스에 적절한 시간을 투자할 경우 어떤 결과가 발생하는지 너무나 잘 안다. 2014/2015시즌 FC 미트윌란은 구단 역사상 최초로 덴마크 리그에서 우승을 차지했다. 2014/2015시즌 미트윌란은 평균적으로 4경기마다 세트피스로 3골씩 기록했다. 미트윌란의 전체 기록한 득점 중에서 45%가 코너킥이나 프리킥 상황에서 만들어졌다. 즉 세트피스가 미트윌란의 우승을 만들었다고 볼 수 있다. 

지난해 프리미어 리그 우승을 차지한 첼시에게도 마찬가지 이야기다. 첼시는 세트피스 실점수보다 세트피스 득점수가 15골 많았다. 3위로 시즌을 마감했던 맨체스터 시티는 세트피스 실점보다 세트피스 득점이 단 2차례 많았다. 2016/2017시즌 첼시와 맨체스터 시티의 골득실 차이는 11골이었다. (첼시 +52, 시티 +41) 그런데 두팀의 세트피스 골득실에서 그보다 더 큰 차이를 보였다.

비효율성

놀라운 사실은 많은 구단이 세트피스의 가치를 알아보지 못한다는 것이다. 일반적으로 사람들은 세트피스 득점보다 오픈플레이 득점이 우월하다는 의식을 갖고 있다. 안케르센은 다음과 같이 말한다. "축구계 종사자들은 세트피스 골이 오픈플레이로 만들어내는 골과 동등한 가치를 지닌다고 생각하지 않는데 그건 낭만적인 헛소리일 뿐이다." 어쩌면 우리는 세트피스 득점을 기술보다 행운으로 만들어내는 장면이라 생각하는 것일지도 모른다. 그래서 충분한 훈련시간을 할애하지 않는 것이다.

<21st Club>의 오마르 차우드후리는 세트피스에 대한 연구를 진행했다. 그는 엘리트 구단과 평균수준의 구단의 세트피스 공격과 방어 차이를 비교했다. 연구결과 세트피스는 1년에 약 6~7점의 차이를 만들어냈다. FC 미트윌란이 직접 보여줬듯이, 미트윌란은 훈련을 통해 세트피스 득점 확률을 경기당 0.75골까지 증가시켜 1시즌에 15골을 추가로 더 넣게 되었다.

세트피스 득점은 예산 수준에 비해 뛰어난 성과를 거둔 구단들의 전형적인 특징으로 오래도록 간주되어왔다. 샘 앨러다이스의 볼튼 원더러스, 토니 퓰리스의 스토크 시티가 그랬고 조금 더 높은 레벨에서는 디에고 시메오네의 아틀레티코 마드리드 사례를 찾을 수 있다. 1988년 FA컵 결승에서 리버풀을 꺾은 윔블던 역시 프리킥 상황에서 나온 헤더로 승리했다.

기회

자본이 거의 모든 것을 결정짓는 시대이다. 그러나 아직까지 세트피스는 지출이 반드시 좋은 성적으로 이어지는게 아닌 영역에 있다. 차우드후리는 이렇게 말한다. "세트피스 득점전환율과 오픈플레이 상황 골득실 사이에는 연관성이 없다." 그래서 세트피스는 가난한 구단에게 큰 기회가 될 수 있다. "형편없는 (선수) 퀄리티를 가진 팀이라도 세트피스에서만큼은 좋은 팀이 될 수 있다."

이는 아주 중요한 발견이다. (더 좋은 선수를 구매함으로써) 스트라이커의 기량을 업그레이드시키는 것보다 세트피스를 정교하게 가다듬어 팀 전체적으로 더 많은 골을 집어넣는 것이 더 싸게 먹히는 방법이 될 수 있다. 

FC 미트윌란의 세트피스 득점력은 결코 행운이 아니었다. 그들은 끊임없이 훈련했다. 안케르센은 이렇게 말한다. "대다수 구단은 1주일에 세트피스 훈련에 최대 10분 밖에 할애하지 않는다. 이해할 수 없는 부분이다."

미트윌란은 가장 효율적인 세트피스 루틴(routine)을 알아내고자 분석을 이용했고 '세트피스 라운지'를 만들어 선수들이 세트피스에 대한 비디오 클립과 통계자료를 확인할 수 있도록 하였다. 뒤이어 비효율적으로 처리되는 세트피스의 중요성을 간파한 브렌트포드는 세트피스 전용 코치를 고용했다. 

세트피스를 어떻게 향상시키는가

세트피스를 통해 아주 쉽게 목표를 달성할 수 있다. 가장 기본적인 사항은 골키퍼의 시야를 가리는 것이다. 상대팀 수비벽 사이에 선수를 투입시킴으로써 공이 벽을 통과하는 순간까지 골키퍼의 시야에서 공을 사라지게 만들 수 있다. 그러나 여전히 많은 구단이 이렇게 간단한 부분조차 시행하지 않고 있다. 

최근에 셰필드 유나이티드가 세트피스에 시간을 투자하면 어떤 결과를 얻게 되는지를 보여줬다. 셰필드는 코너킥과 프리킥 상황에서 단순히 박스 안으로 휘어서 들어오는 크로스가 아니라 다양한 방식의 루틴을 개발했다. 

상대의 허를 찌르는 패스를 통해 상대 수비벽을 적절한 시점에 통과한다. 셰필드는 종종 프리킥 상황에서 박스 외곽쪽으로 공을 보내 즉시 골키퍼와 1:1 상황을 만들어낸다. 프로레벨에서 이를 성공시키는 구단은 극히 소수에 불과하며 트레이닝장이나 비디오 룸에서 이러한 전술에 충분한 시간을 할애하지도 않는다. 그러나 셰필드가 보여주듯이 효과가 있다. 셰필드는 지난시즌 리그1(League One)에서 우승을 차지했고 챔피언십에서는 플레이오프 진출권에 단 1점 모자란 상황이다. (원문이 올라온 4월 5일 기준)

현재 프리미어 리그 12위와 18위의 승점 차이는 단 7점에 불과하다. (이 역시 4월 5일 기준) 시즌을 운영하면서 세트피스에 중점을 두었더라면, 강등을 피할 수 있는 추가승점을 가장 적은 비용으로 얻었을 것이다. 지금까지 세트피스가 피치 위에서 가장 비효율적인 영역으로 남아있었다면, 앞으로는 세트피스에서 가장 큰 기회가 만들어질 것이다.

출처 : https://inews.co.uk/sport/football/set-pieces-football-fc-midtjylland-efficiency/

by Sean Ingle

크리스티아누 호날두의 유벤투스전 골은 전세계적 화제였다. 챔피언스 리그에서 보여준 그 바이시클 킥과 마드리드 더비에서 기록한 또 다른 골은 전혀 놀라운 일이 아니었다. 오늘날 호날두는 전도서의 내용 "이미 있던 것들이 후에 다시 있을 것이다." 를 그대로 시행하고 있다. 

지난 토요일 맨체스터 더비에서 시티가 유나이티드 상대로 압도적인 경기를 펼치고 있을 때, 로멜루 루카쿠와 폴 포그바가 질타의 대상이 되는 것을 보고 호날두가 생각났다. 과거 사람들은 호날두에게도 똑같은 말을 했었다 : 큰 경기에 약한 선수, 약팀에게만 강한 선수, 중요 경기에서 지배력을 상실하는 선수.

하프타임 이후 포그바는 자신을 향한 질타에 완벽한 대응을 했으나 루카쿠는 유나이티드 역전승의 주연으로 활약하지 못했다. 루카쿠는 에티하드 스타디움에서 단 1차례의 유효슈팅도 기록하지 못했고 선발 라인업에 이름을 올린 선수들 중에서 가장 적은 볼터치(23회), 가장 낮은 패스 성공률(53%)을 기록했다. 솔직히 그의 활약은 끔찍했다. 비평가들은 올시즌 루카쿠가 클럽과 국가대표팀 49경기에서 31골을 기록했으나, 빅6를 상대한 9경기에서 단 1골만을 기록했다는 점에 주목한다.

대체적으로 루카쿠는 약팀에게만 골을 넣는 유형의 교과서적인 예시로 자리잡고 있다. 물론 나는 그런 개념이 더 이상 존재하지 않는다고 생각하지만 말이다.

직관적으로 생각하건데 더 뛰어난 팀을 상대로 골을 넣는 것은 모두에게 어려운 일이다. <21st Club>의 오마르 차우드후리(Omar Chaudhuri)는 프리미어 리그 15년간의 득점 데이터를 관찰했고 아주 극명한 차이를 발견했다. 페널티킥을 제외하고 각시즌별 6위 이내로 마감한 팀을 상대로 포워드는 90분기준으로 평균 0.24골을 기록했다. 이는 4경기당 1골을 기록하는 셈이다. 이는 그 외 7위부터 20위까지를 대상으로 90분 기준 0.37골을 기록한 데이터와 대조된다. 다르게 표현하자면, 일반적으로 스트라이커는 소위 '빅매치'라 불리는 경기에서 35% 낮은 득점률을 기록한다. 선수의 실력이 좋든 나쁘든 관계없이 말이다.

세르히오 아게로는 대표적인 사례 연구대상이다. 세르히오 아게로는 페널티킥을 제외해도 90분 기준 탑6 구단을 상대로 0.52골을 기록했고 이는 지난 15년간 그 어떠한 프리미어 리그 스트라이커들보다 우수한 기록이다. 하지만 그 역시도 7위~20위 구단을 상대로 90분 기준 0.78골을 기록해 빅매치에서는 33% 낮아진 득점률을 기록했다.

현재 상황으로 루카쿠는 그리 심각하지 않은 아웃라이어이다. 그는 빅매치에서 득점률이 52% 하락하고 이는 2003년 이후 프리미어 리그에서 80골 이상 기록한 선수들 중에서 가장 나쁜 성적이다. 하지만 차우드후리는 유나이티드 팬들이 큰 걱정을 하지 않아도 된다고 주장한다. 데이터는 빅 매치 득점력과 그 외 경기 득점력은 아주 강한 양의 상관관계를 갖고 있다고 말한다. 따라서 루카쿠의 실망스러운 행진이 언젠가는 좋게 고쳐질 것이라 기대할 수 있다. 

게다가 루카쿠가 잉글랜드에서 풀시즌을 소화하기 시작한 이후로 2시즌간 그는 상위 6개 구단을 상대로 8골을 기록했었다. 당시 그는 빅 매치가 아닌 경기에서보다 빅 매치 경기에서 더 뛰어난 득점력을 선보였다.

만약 더 확신을 갖고 싶다면, 호날두가 유나이티드에서 기록한 결과물의 변동성을 보길 바란다. 잉글랜드 입성 이후, 호날두는 4년간 39번의 빅매치에서 단 7골을 기록했다. (프리미어 리그 상위 6개 구단과 챔피언스 리그 토너먼트 경기 대상) 당시 그는 센터 포워드가 아닌 윙어였지만, 큰 경기에서 저조한 퍼포먼스를 보인다는 평가를 받았다.

호날두가 큰 경기에 약하다는 인식에서 벗어나는데는 오랜 시간이 걸렸다. 챔피언스 리그 4회 우승과 6번의 득점왕 5번의 발롱도르를 수상했음에도 말이다. 

호날두는 선수시절 초창기 큰 경기에서 좋은 활약을 보이지 못했지만, 2010년부터 2013년까지 큰 경기(라 리가 4위 이내 구단, 챔피언스 리그 토너먼트)에서 아주 높은 득점력을 선보였다. 2010-2011시즌에는 11경기에서 9골, 2011-2012시즌에는 12경기 11골, 2012-2013시즌에는 9경기 10골을 기록했다.

큰 경기 퍼포먼스를 바탕으로 선수를 평가하는 것은 확증 편향(confirmation bias, 자신의 신념과 일치하는 정보는 받아들이고 신념과 일치하지 않는 정보는 무시하는 경향) 연구 대상이 된다. 호날두가 중요한 골을 기록할 때마다 그는 '큰 경기를 위한 선수'라고 불리는데 호날두가 최근 바르셀로나를 상대로 5경기에서 페널티킥을 제외한 득점이 단 1골에 불과하다는 사실을 무시한다. 루카쿠의 경우는 그 반대다. 루카쿠가 큰 경기에서 골을 기록하지 못하면 그는 비난의 대상이 된다. 그가 첼시 상대로 1골과 1개의 어시스트를 기록하고 리버풀과의 경기에서 어시스트를 기록했던 사실을 무시하면서 말이다. 

어쩌면 구단에게는 더 큰 교훈이 될 수 있을 것이다. 감독들은 큰 경기에서 어떻게 플레이하는지, 자신의 팀을 상대로 어떤 플레이를 펼쳤는지를 바탕으로 선수를 스카웃한다. 하지만 그 2가지 사항이 다른 모든 것을 앞서버린 결론을 내리게 만들 수도 있다.

차우드후리는 이러한 점을 지적한다. 영리한 구단은 이러한 비효율성 속에서 기회를 만든다. 감독들은 큰 경기에 좋은 플레이를 펼치지 못하는 선수들이 정신적으로 강하지 못하다고 생각한다. 따라서 그런 선수들은 시장에서 평가절하 된다.

출처 : https://www.theguardian.com/football/blog/2018/apr/09/romelu-lukaku-manchester-united-city-myth-cristiano-ronaldo

최근 풀백의 역할이 급격하게 바뀌었다. 이제 풀백을 공격에 어떻게 가담시키는지에 포커스를 두고 있고 풀백의 공격을 수비보다 더 비중있게 생각하기도 한다. 윙백을 활용하는 전술이 다시 유행하기도 했다. 지난시즌 프리미어 리그에서 안토니오 콘테가 3-5-2 시스템으로 성공을 거둔 사실을 주목해볼 필요가 있다. 풀백의 스타일을 주관적으로 해석하는 것을 넘어 (객관적인) 수량화를 할 수 있을까?

우리는 최근 풀백의 역할이 굉장히 다양해졌다는 사실에 집중했다. 우리는 서로 다른 특성을 지닌 풀백을 구체적이면서 객관적으로 구별해내고자 했다. 그래서 우리는 선수 개인의 스탯보다 광범위한 차원에서 접근했다. 우리는 Opta의 데이터를 활용했고 데이터의 차원을 줄이기 위해 주성분 분석(PCA, Principal Components Analysis) 중에서도 베리맥스 회전(varimax rotation) 방식을 적용했다. 이제 다음 단계는 정보를 활용하여 비슷한 성향의 풀백끼리 묶어 그 특징을 수치화하는 것이다.

수치화

우리는 2015/2016시즌과 2016/2017시즌 데이터를 활용, 유럽 상위 5개리그에 소속된 417명의 풀백을 분석했다. 2시즌 데이터로 주성분 분석을 한 결과는 굉장히 안정적인 값을 도출해냈고 우리는 2016/2017시즌 데이터를 바탕으로 군집 분석(cluster analysis)을 시행했다. 유사한 성향을 지닌 선수들, 서로 연관된 특성을 지닌 선수들이 하나의 묶음을 형성하며 성향이 다르거나 유사점을 찾기 어려운 선수는 분리된다. 우리는 분석 과정에서 최선을 다했으나 다른 리그에 소속된 선수들을 비교하는 것이 결코 쉬운 일이 아니라는 점을 감안하길 바란다.

우리의 분석 결과는 아주 흥미롭다. 선수의 퍼포먼스 통계를 바탕으로 우리는 11개의 군집이 형성됨을 확인했다. 세간의 이목을 끄는 선수들이 서로 같은 군집을 형성한 결과가 나왔다는 것도 중요하다. (마르셀루, 알렉스 산드로, 다비데 자파코스타가 같은 군집에 속했다.) 아래 그림을 통해 분석의 신뢰도를 각자의 눈으로 확인해보길 바란다. 

우리는 계층적 군집화(agglomerative method) 방법을 사용했고 모든 선수들은 각자의 '스타일 파트너' 를 갖고 이것이 둘을 묶는 선으로 표현된다. 거기서 확장하여 하나의 그룹을 형성되며 이와 비교되는 다른 쌍으로 형성된 그룹이 반복적으로 생성된다. 우리는 선의 길이를 바탕으로 선수들 사이의 유사도를 파악할 수 있다. (두 선수가 이어진 선의 길이가 길수록 서로 다른 유형) 여기서 같은 색깔로 지정된 나무가지에 속한 선수들이 하나의 군집으로 형성되었다고 볼 수 있다. 

지금부터 각 군집에 속한 몇몇 선수들을 나열할 것이다. 앞서 언급했듯이, 이 선수들이 하나의 집단으로 묶인 것에 동의할 것이라 생각한다. 군집화 알고리즘에는 축구에 대한 지식이 전혀 반영되어있지 않기 때문에 우리는 이 결과가 분석이 안정성 측면에서 굉장히 타당하다는걸 느낄 수 있다.

어떻게 활용하는가?

선수에 대한 어떠한 사전 정보없이도 우리는 군집 분석을 통해 유사한 선수들을 객관적 기준으로 묶을 수 있다. 어쩌면 이 방법은 구단의 이적시장에 큰 도움을 줄 수 있을 것이며 특히 제한된 금액을 사용하는 구단에게 더욱 유용할 것이다. 

예를 들면, 구단의 스타일에 맞춰 이적 리스트를 생성할 수 있다. 선수 영입을 담당하는 스태프는 이상적인 영입 (예를 들면 마르셀루) 을 생각한다. 그리고 이 모델을 활용하여 그 대안이 될 수 있는 선수, 감당할 수 있는 가격의 선수 (예를 들면 크리스티안 안살디) 를 탐색할 수 있다. 과정은 간단하다. 같은 집단으로 묶인 선수들 속에서 대안을 찾는 것이다. 나무의 높은 지점으로 갈수록 선수 유사도는 떨어진다. 하지만 원하는 스타일과 이적 예산 사이에서 타협을 해야하는 상황은 분명 발생한다.

구단 차원에서 선수의 특성을 시각화하는 더욱 현실적인 방법은 방사형 차트(rader chart)를 활용하는 것이다. 방사형 차트를 통해 선수의 장점과 약점을 비교할 수 있다. 이 방법은 같은 포지션을 맡는 2명의 영입 대상에게 적용될 수 있으며 잠재적 영입 대상과 기존에 보유하고 있는 선수를 대상으로도 시행할 수 있다.

아래 예시를 통해 우리는 라이언 버틀란드가 수비적인 부분과 공격의 효율성 부분에서 우위에 있음을 알 수 있다. 대니 로즈의 경우 수비적인 부분은 강하지 않으나 공을 소유하는 플레이에 우위를 갖고 있으며 버틀란드보다 공격 찬스를 만드는 횟수가 더 많다. 군집 분석 알고리즘을 통해 비슷한 유형의 선수를 선별한 이후, 지금처럼 방사형 차트를 통해 둘을 비교하는 과정을 거쳐 구단이 결정을 내린다고 볼 수 있다. 

요약

유럽의 데이터 뿐만 아니라 모든 리그의 데이터를 활용할 경우 이 모델링은 더욱 강력해지며 구단의 이적 정책을 수립에 있어 경쟁력을 불어넣을 것이다. 지금 소개한 방법은 빠르고 비용적인 면에서도 효율적이다. 시즌 중에도 계속해서 쉽게 업데이트 할 수도 있다. 모든 통계가 그렇듯이, 이 방법은 기존의 스카우팅 시스템을 완전히 대체하는 것이 아닌 보조적인 수단이다. 객관적인 수치화를 통해 우리는 편향없이 선수를 바라볼 수 있고 영입 대상에 대한 주관적인 판단과 통계적인 판단이 일치하는지 확인하여 더 좋은 의사결정을 할 수도 있다.

유럽에서 선수 가격이 급격하게 상승하고 있는 가운데 지금 소개한 방법이 구단의 패닉 바이를 막는 필터링 매커니즘이 되어 많은 돈이 지출되는 것을 막을 수도 있다.

출처 : http://www.optasportspro.com/about/optapro-blog/posts/2018/blog-clustering-playing-styles-in-the-modern-day-full-back/