야구를 왜 "데이터 게임"이라고 부르는가? 데이터는 얼마나 중요한가?

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야구를 '미국인의 취미'라고 부르는 데에는 그럴 만한 이유가 있습니다. 

19세기 중반까지 거슬러 올라가는 기록이 있을 정도로 전통과 역사가 깊은 게임이기 때문입니다. 

 

하지만 최근에는 통계와 분석이 팀이 선수를 평가하고 경기장에서 의사 결정을 내리는 데 

점점 더 중요한 역할을 하면서

야구를 데이터 게임이라고 부릅니다.

 

 

이 글에서는 야구를 데이터 게임으로 간주하는 이유와 기록 데이터가 야구에서 성공하는 데 필수적인 도구가 된 이유를 살펴봅니다.

 

 

1. 야구에서 기록 데이터의 중요성

야구에서 기록 데이터의 중요성을 이해하려면 야구 자체의 역사를 살펴볼 필요가 있습니다. 야구는 항상 통계의 게임이었으며, 선수와 팀은 기술을 향상시키고 더 많은 경기에서 승리하기 위해 경기장에서의 성과를 추적했습니다. 

 

하지만 컴퓨터와 고급 분석이 등장하면서 데이터가 야구의 핵심 요소로 자리 잡게 되었습니다.

 

 

 

2. 오늘날 팀들은 경기장에서 선수를 평가하고 전략적 결정을 내리기 위해 다양한 통계를 사용합니다. 

 

이러한 통계에는 타율, 평균자책점(ERA)과 같은 전통적인 지표부터 대체 선수 대비 승리 기여도(WAR: https://smarter366.tistory.com/20), 수비무관평균자책점(FIP)과 같은 고급 지표까지 모든 것이 포함됩니다. 

 

팀은 이 데이터를 분석하여 특정 상황에서 좋은 성적을 거둘 가능성이 높은 선수를 식별하고, 상대방의 약점을 파악하여 이를 공략할 수 있습니다.

 

 

 

3. 야구에서 데이터를 사용하여 경기력을 향상시킨 가장 유명한 사례 중 하나

빌리 빈과 오클랜드 애슬레틱스의 이야기입니다. 팀의 단장이었던 Beane은 고급 통계를 사용하여 팀이 더 많은 경기에서 승리하는 데 도움이 될 수 있는 저평가된 선수를 식별했습니다.

 

영화 '머니볼'로 알려진 이 접근 방식은 2000년대 초반에 다른 경쟁 팀보다 훨씬 적은 예산으로 큰 성공을 거두는 데 도움이 되었습니다.

 

링크입니다.

 

 

4. 데이터 수집 및 분석에서 기술의 역할

기술이 발전함에 따라 야구에서 데이터를 수집하고 분석하는 능력도 발전했습니다. 오늘날 각 팀은 정교한 소프트웨어를 사용하여 투구의 속도와 궤적부터 경기장에서 야수들의 움직임까지 경기의 모든 측면을 추적합니다. 

 

그런 다음 분석가가 이 데이터를 분석하여 팀의 성공에 도움이 될 수 있는 패턴과 추세를 파악합니다.

예를 들어, 팀은 데이터를 사용하여 유사한 구종에 대한 과거 성적을 바탕으로 특정 타자를 상대로 던지기에 가장 좋은 구종을 식별할 수 있습니다. 또한 데이터를 사용하여 투수가 던질 투구 유형을 알려줄 수 있는 투수의 투구 패턴을 식별하여 타자가 공을 더 효과적으로 예측하고 타격할 수 있도록 할 수 있습니다.

 

 

 

5. 야구에서 데이터의 미래

야구에서 데이터의 활용이 계속 증가함에 따라 선수를 평가하고 경기장에서 전략적 결정을 내리는 데 더욱 정교한 분석이 활용될 가능성이 높습니다. 

 

예를 들어, 일부 팀에서는 이미 인공지능과 머신러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 인간 분석가가 놓쳤을 수 있는 새로운 패턴을 파악하고 있습니다.

 

 

 

데이터 야구에 대한 우려

 

그러나 야구에서 데이터가 강조되면서 본능과 직관 등 게임의 다른 중요한 측면이 사라질 수 있다는 우려도 있습니다. 

일각에서는 데이터가 분명 유용할 수 있지만, 게임의 복잡성을 모두 파악하지 못할 수 있으므로 데이터에 지나치게 의존하지 않는 것이 중요하다고 주장합니다.

 

 

 

요약하자면,

전반적으로, 기록 데이터가 야구에서 중요한 역할을 하고 있으며 앞으로도 계속 그럴 가능성이 높다는 것은 분명합니다. 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석함으로써 팀은 전략적 결정을 내리고 경기력을 향상시키는 데 도움이 되는 패턴과 추세를 파악할 수 있습니다. 그러나 데이터는 감독의 도구 상자에서 하나의 도구일 뿐이며, 경기의 인적 요소를 간과해서는 안 된다는 점을 인식하는 것도 중요합니다.

 

 

 

더 참고할 자료들

• https://knowledge.wharton.upenn.edu/podcast/knowledge-at-wharton-podcast/analytics-in-baseball/

Changing the Game: How Data Analytics Is Upending Baseball

• https://onlinegrad.syracuse.edu/blog/sabermetrics-baseball-analytics-the-science-of-winning/

 

 

 

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