Football Eh? Bloody Hell !

by Jonny Whitmore

Stats Perform의 Possession Value(이하 PV) 지표는 특정팀의 점유율이 10초 이내에 득점으로 연결될 확률을 나타낸다. PV 지표를 이용해서 선수 개인이 온 더 볼(on the ball) 상황에서 얼마나 + 영향을 주는지, - 영향을 주는지 확인할 수 있다. 

지난시즌 Stats Perform이 PV모델을 도입한 이후, PV모델은 분석 플랫폼의 필수적인 요소가 되었다. 2019/2020시즌동안 우리는 고객 및 유저의 피드백을 통해 모델의 여러 요소들을 개선시켰다. 기존의 PV 지표는 경기에서 실제 발생하는 득점보다 훨씬 높은 값을 가졌기 때문에(차이가 많았기 떄문에) 우리는 이를 개선할 필요가 있었다. 

기존의 PV지표는 팀이 공을 소유한 상황에서 (시간제약 없이) 득점을 만들어낼 확률을 계산했지만, 새로운 PV지표는 시간에 기반한 접근을 한다. 이제는 공을 소유한 상황에서 10초 이내에 득점할 확률을 계산한다.

더불어 공의 소유권을 잃는 상황에서 선수에게 일괄적으로 -값이 부여되는 경우를 제외시켰다. 이는 공격을 이끄는 선수들이 공을 잃어버리는 상황에서 -값을 부여받아 저평가되는 것을 개선시킨 것이며, 위험지역에서 시도한 행위가 비록 실패로 끝나더라도 +값을 부여받을 상황을 고려해 충분한 보상을 받게 하였다. 새로운 개념을 반영함으로써, 피치 위에서의 모든 행위에 대해 값을 매길 수 있고 PV지표를 통해 선수 개인이 얼마나 팀에 영향을 행사하는지 확인할 수 있다. 

다음과 같은 상황을 상상해보자. 케빈 데 브라이너가 PV = 0.01(10초 이내 득점이 나올 확률이 1%인) 인 하프라인 근처에서 공을 소유했다. 그가 공을 가지고 전진해서 박스 안에 있는 라힘 스털링에게 공을 연결시켰다. 이제는 PV = 0.13 이다. KDB는 팀의 득점 가능성을 12% 향상시켰고 우리는 이를 Possession Value added(PV+) 라고 부른다. 스털링이 공을 소유한 상황에서 어떠한 선택을 내리는지와 관계없이 KDB는 맨체스터 시티의 향후 10초 이내 득점 확률을 12% 상승시켜 PV+ = 0.12 값을 부여받게 된다.

이러한 지표를 통해, 우리는 기존의 골과 어시스트로 대변되는 전통적인 방식으로 인해 저평가되는 선수를 발굴해낼 수 있다. 선수 개개인의 기여도를 모두 살펴, 선수가 팀의 득점 확률을 높이는데 긍정적인 기여를 하는지, 부정적 기여를 하는지 판단할 수 있다. 구단에 대한 순기여도(net contribution)를 집계하기 위한 요소는 기존과 동일하다.

1. 팀의 득점 확률을 높인 경우 (양의 PV+)

2. 어떤 행위가 성공했으나 팀의 득점확률을 감소시킨 경우 (음의 PV+)

3. 공의 소유권을 잃어버린 경우 (일반적으로는 음의 PV+) 

4. 공의 소유권을 잃어버려 상대가 바로 위협을 가할 수 있는 경우 (상대팀의 PV+값의 크기만큼 음의 값으로 적용)

새로운 지표가 어떻게 작용되는지 확인해보기 위해, 지난시즌 챔피언 리버풀의 값을 살펴보도록 하자.

리버풀의 득점 가능성을 높이는 선수들의 값이 높게 나온걸 확인할 수 있다. 포워드 모하메드 살라, 사디오 마네가 가장 큰 기여를 한 선수이나, 풀백인 트렌트 알렉산더-아놀드, 앤드류 로버트슨도 포워드 2명에 크게 뒤쳐지지 않는다.

아래는 동일한 선수들에게 기존의 PV 지표를 적용시킨 결과이다. 차이점을 살펴보도록 하자. 

가장 큰 차이점은 트렌트 알렉산더-아놀드의 순기여도가 엄청나게 증가했다는 것이다. 새로운 PV 지표는 공의 소유권을 잃더라도 양의 PV+ 값을 받을 수 있다. 기존의 PV 지표를 적용한다고 하면, 알렉산더-아놀드는 위험하면서 도전적인 패스를 시도했다가 소유권을 잃는 경우 음의 PV 값을 부여받는다. 그러나 여전히 알렉산더 아놀드의 도전적인 패스가 팀의 득점 확률을 높였을 가능성이 있다. 아래 앤드류 로버트슨의 크로스 상황을 통해 이를 살펴보자. 

로버트슨은 깊은 위치 (PV = 0.003)에서 크로스를 시도했다. 정말 미세하게 팀동료인 로베르토 피르미누의 머리에 닿았고 아스날의 키어런 티어니가 이를 헤더로 걷어냈다. 그런데 티어니의 헤더는 리버풀이 (10초 내에) 더 득점하기 좋은 위치로 떨어졌다. 티어니의 헤더가 떨어진 지점에서의 PV값은 0.013이며 따라서 로버트슨의 과감한 크로스 시도는 PV+ = 0.01의 가치를 지닌다고 할 수 있다. 로버트슨의 크로스 시도는 (성공적으로 연결되지 못했으나) 리버풀이 10초 내에 득점할 확률을 1% 상승시켰다. 

이 지표를 활용해서 우리는 경기별, 행위별 선수들의 기여도를 분석해낼 수 있다. 지난 9월 28일에 있었던 리버풀과 아스날의 PV 지표를 통해 리버풀 선수들 중 누가 키플레이어였는지 확인해보도록 하자.

리버풀이 경기를 지배했다는 사실을 고려할 때, 선발로 경기를 소화한 선수들의 순기여도가 높은 것은 결코 놀랍지 않다. 이 경기에서 버질 반 다이크가 3번째로 높은 0.36PV+ 값을 기록한걸 확인할 수 있다. 아스날의 압박을 피해 트렌트 알렉산더-아놀드와 모하메드 살라에게 롱패스를 성공시킨 것이 그 이유일 것이다. 현재 사용중인 다른 고급지표를 통해서는 반 다이크의 행위를 평가하기 어려우나 PV 지표를 통해서는 반 다이크 덕분에 리버풀이 경기 진행과정동안 0.36골을 추가로 기록할 것이라 예상된다고 말할 수 있다. 

부여된 롤이 팀의 득점확률을 높이는게 아닌 선수가 존재할 수 있다. 이 지표는 그런 유형의 선수들의 영향력을 보여주진 못한다. 다른 측정지표와 마찬가지로, PV 지표는 특정한 목적이 있는(선수가 공을 가진 상황에서 득점에 얼마나 기여하는가를 알아보고자 하는) 지표이다. (즉, 다른 역할을 수행하는 선수의 가치를 알고자 한다면, 그 역할에 대한 새로운 지표를 만들어야 할 것이다.)

Stats Perform은 앞으로 시간에 기반한 PV 지표가 단독으로도 얼마나 우수한 지표인지와 더불어 다른 AI 모델에서도 기본 요소로 사용될 수 있는 훌륭한 숫자임을 보여줄 것이다. 

출처 : www.statsperform.com/resource/evolving-our-possession-value-framework/