‘소유 가치’ 프레임워크 소개

주요 내용

– OptaPro의 점유 가치(PV) 프레임워크는 팀이 개별 점유 상황에서 득점할 확률을 산출합니다.

– 이 프레임워크는 공을 소유한 상황에서 발생하는 주요 상황을 포괄하여, 선수 개개인의 긍정적 및 부정적 기여도에 따라 점수를 부여합니다.

– 맨체스터 시티의 리야드 마레즈와 케빈 데 브루인은 올 시즌 현재까지 프리미어리그에서 가장 뛰어난 활약을 펼치며, 가장 높은 ‘포세션 밸류 어드드(PV+)’ 지표를 기록하고 있다.

골을 넣고 어시스트를 기록하는 선수들은 어떤 축구 팀에서나 핵심적인 존재입니다. 하지만 이 두 가지 지표에만 집중한다면 경기장에서 벌어지는 다른 모든 행동은 간과하게 됩니다. 예를 들어, 수비형 미드필더가 수행하는 모든 행동의 99%를 무시한다면, 어떻게 그들의 볼 처리 능력을 제대로 평가할 수 있겠습니까?

이상적으로는 선수의 모든 행동을 평가하고 싶습니다. 그 선수의 행동이 팀을 더 좋게 만들었는지, 아니면 더 나쁘게 만들었는지, 팀이 득점하거나 경기에서 승리할 가능성을 높였는지 등을 살펴봐야 합니다.

대부분의 경우, 중앙 미드필더를 평가할 때 xG와 xA 수치를 분석하는 것은 그다지 유의미하지 않습니다. 이 수치는 대개 매우 낮기 때문입니다. 대신 우리는 ‘전진 패스’ 횟수나 ‘상대 진영 최종 3분의 1 지역 진입’ 횟수 같은 다른 지표를 살펴봅니다.

이러한 지표들이 나름의 가치는 있지만, 많은 정보를 놓치고 있기도 합니다. 이는 공격수들을 평가할 때 슈팅 횟수만을 참고하는 것과 비교할 수 있습니다. 그런 경우라면 우리는 그 슈팅이얼마나 가치 있는 것이었는지도알고 싶어 할 것입니다. ‘최종 3분의 1 구역 진입’에 대해서도 마찬가지입니다.각 진입이 얼마나 가치 있는 것이었는지 궁금해할 것입니다.

2012년, 슈팅의 가치를 더 정확하게 평가하기 위해 응용 축구 분석 분야에 xG 지표가 도입되었습니다. 이를 통해 공격수와 그들의 득점 능력을 평가하는 더 나은 방법이 마련되었습니다.

만약 그 개념을 확장해서 경기장에서의 모든 행동에 점수를 매길 수 있다면 어떨까요?

공을 소유한 상황에서 득점이 발생할 가능성을 파악하기

선수들은 경기 중 끊임없이 결정을 내려야 합니다. 한편으로는 득점할 확률을 극대화하려 노력하는 반면, 다른 한편으로는 실점할 확률을 최소화하려 노력합니다.

어떤 행동이 긍정적인지 여부는 때로는 아주 명확합니다. 예를 들어, 공격수가 골문으로 향할 수 있게 해주는 패스나, 공을 탈취하는 인터셉트를 생각해 보세요.

하지만 대부분의 행동에 있어서는 상황이 그보다 훨씬 더 복잡합니다.

이때 OptaPro의‘포제션 밸류(Possession Value)’ 프레임워크가 활용됩니다.농구에서 볼 수 있는 EPV(Expected Possession Value) 모델과 유사하게,포제션 밸류(PV)는팀이 공격 기회를 통해 득점할 확률을 측정합니다.

이 모델은 아직 개발 중이며, OptaPro 고객들의 피드백을 바탕으로 2019/20 시즌 동안 지속적으로 개선될 예정입니다.

다음은 리버풀의 일련의 플레이를 중심으로 ‘점유 가치’가 어떻게 적용되는지 보여주는 예시입니다. 마지막 플레이는 제임스 밀너의 패스입니다.

현재 공격 전개 단계에서, 이 공격 흐름이 골로 이어질 확률은 얼마나 될까요? 여기서 중요한 점은 골이 어떻게 들어가는지는 고려하지 않는다는 것입니다. 골은 패스를 받은 선수가 직접 슈팅을 성공시켜 들어갈 수도 있고, 코너킥 상황에서 20번의 패스 연결 끝에 들어갈 수도 있습니다. 그 과정에서 팀이 볼 소유권을 잃지 않는 한 모두 유효합니다. 이 모델은 동일한 공격 흐름 내에서 골이 발생할 확률을 추정합니다.

이 경우, 모델은 그 확률을 3.3%, 즉 약 30분의 1로 추정합니다. 그렇다면 이 수치는 어떻게 산출된 것일까요?

위 그림에서 볼 수 있듯이, 이 모델은 동일한 공격 전개 과정에서 발생한 최대 5개의 이전 상황을 바탕으로 이 추정치를 산출합니다. 그런 다음 이를 과거 데이터와 비교하여 득점 발생 가능성을 추정합니다. 일반적으로 일련의 플레이에서 특정 행동이 뒤에서 일어날수록 그 중요도가 더 높게 평가됩니다. 이 예시에서 이는 밀너의 마지막 패스가 5단계 앞서 있었던 패스보다 더 큰 영향을 미친다는 것을 의미합니다.

이쯤 되면 여러분은 ‘그래서 뭐? – 이게 경기장에서 벌어지는 모든 행동에 가치를 부여하는 데 어떻게 도움이 되나요?’라고 자문하고 계실지도 모릅니다.

그럼, 리버풀의 사례를 계속해서 살펴보면서 밀너의 패스 이후에 이어지는 두 가지 상황을 살펴보겠습니다:

피르미누는 밀너로부터 패스를 받은 후 공을 가지고 박스 쪽으로 돌파하다가, 사디오 마네에게 박스 안으로 정확한 스루패스를 연결합니다. 모델은 현재 득점 발생 확률을 33.9%로 예측합니다. 즉, 이 플레이를 펼친 선수는 팀의 득점 확률을 30% 이상 높인 셈입니다. 이를 우리는‘포지션 밸류 어드드(Possession Value added, PV+)’라고 부릅니다.

따라서 ‘포제션 밸류(Possession Value)’ 프레임워크를 적용하면, 경기장에서 이루어지는 모든 행동이 팀의 득점 가능성을 얼마나 높이거나 낮추는지 살펴봄으로써 그 가치를 평가할 수 있습니다.

선수가 팀의 득점 확률에 기여한 정도를 수치화하기

플레이어의 PV+ 기록이 전개 중인 공격에 긍정적인 기여를 했지만, 높은 xG나 xA 값을 기록하지는 못한 상황을 예로 들어보자.

아스널의 알렉상드르 라카제트가 상대 선수들에게 둘러싸인 채 자팀 진영 내 인플레이에서 공을 받아낸다.

공을 받아 몸을 돌린 이 프랑스 선수는 공을 가지고 상대 진영 깊숙이 파고들었고, 불과 9초 만에 왼쪽에 있는 콜라시나츠에게 패스할 수 있는 위치에 도달했다.

이 장면이 아스널의 공격 전개에 큰 도움이 된 것은 분명하지만, 콜라시나츠의 크로스가 정확하지 않아 수비수가 헤딩으로 걷어내며 코너킥이 주어졌다.

라카제트의 훌륭한 활약은 슛을 시도하지 않았기 때문에 xG에는 반영되지 않았고, 콜라시나치가 그 위치에서 직접 득점할 가능성은 낮기 때문에 xA에도 나타나지 않습니다. 하지만 라카제트의 PV+ 수치는 그의 기여도를 더 정확하게 보여줍니다.

스로인에서 공을 받을 때 PV는 약 1%인 반면, 드리블을 마칠 때는 7%를 넘습니다. 따라서 그는 0.06의 PV+를 기록하는데, 이는 그의 플레이가 실제로 얼마나 가치 있었는지를 훨씬 더 잘 반영합니다.

‘포세션 밸류’의 장점은 경기장에서 이루어지는 모든 관련 행동에 이를 적용할 수 있다는 점입니다. 패스, 드리블, 상대 수비 돌파, 인터셉트, 태클, 볼 탈취는 물론, 파울 유도나 코너킥 획득까지—이 모든 요소가 이 분석 체계에 포함될 수 있습니다.

부정적인 기여 요인 분석

공을 소유하고 있을 때 긍정적인 기여를 하는 것뿐만 아니라, 턴오버 역시 경기의 불가분의 일부입니다.

공을 빼앗기는 것은 두 가지 측면에서 팀에 불리합니다. 첫째, 공 소유권에서 얻었던 모든 이점이 사라집니다. 둘째, 상대 팀이 잠재적으로 위험한 공격 기회를 얻게 됩니다.

PV 프레임워크는 플레이어의 부정적 관여도를 평가할 때 이 두 가지 요소를 모두 고려합니다.

이것이 어떻게 적용되는지 알아보기 위해 두 가지 다른 시나리오를 살펴보겠습니다:

시나리오 1 – 왓포드 대 아스널: 소크라티스 파파스타토풀로스

소크라티스가 자팀 페널티 박스 안에서 공을 잡고 있다. 그가 후방에서 공을 빼내려 하자, 데울로페우가 패스를 가로챈다.

– 볼 소유권 상실 시 가치 = 0.01
– 상대 팀의 볼 소유 위험도 = 0.14

소크라티스의 PV+ 점수는 총-0.15점으로 집계되었습니다.

시나리오 2 – 토트넘 홋스퍼 대 크리스털 팰리스: 셰이쿠 쿠야테

크리스털 팰리스가 공격 측 왼쪽 페널티 박스 바로 밖에서 프리킥을 얻었다.

프리킥이 뒷쪽 골대 쪽으로 날아갔고, 쿠야테가 이를 뒤로 빼내려 시도했다. 하지만 성공하지 못했고, 공은 걷어내졌다.

– 볼 소유권 상실 시 가치 = 0.17
– 상대 팀의 볼 소유 위험도 = 0.01

따라서, 소크라티스가 관련된 이 상황에 동일한 기준을 적용한다면, 쿠야테에게는-0.18 PV+가 부여될 것입니다.

하지만 각 상황의 맥락은 크게 다릅니다. 첫 번째 예시에서는 소크라티스가 자팀 페널티 박스 안에서 범한 개인적인 실수가 직접적으로 예상 득점률(PV)의 변화로 이어진 것이 분명하지만, 쿠야테의 경우에는 그의 백패스를 받을 수 있는 중앙 위치에 동료 선수들이 제대로 자리 잡지 못한 탓도 있다고 볼 수 있습니다.

예비 결과를 살펴본 결과, 공격 플레이에 자주 가담하는 선수들의 점수에 상당한 부정적 영향이 있는 것으로 나타났습니다.

우리는 책임이나 공로를 오직 마땅히 돌려야 할 대상에게만 돌리는 것이 중요하다고 생각합니다. 따라서 본 프레임워크에서는 소유물의 가치 손실에 대한 처벌을 0.025(소유물의 평균 가치)로 제한합니다.

즉, 이 예시에서 쿠야테는 팀의 볼 소유권 상실로 인해 –0.025의 페널티를, 그로 인해 발생한 상대 팀의 공격 기회로 인해 –0.01의 페널티를 받게 됩니다.

이런 식으로 공을 빼앗긴 것에 대해 마이너스 점수를 부여하는 것은 공을 낭비하는 공격수들에게 여전히 불이익을 주지만, 부당한 처사는 아니다.

뛰어난 성과를 낸 인재 발굴

결국 모든 선수는 긍정적인 기여와 부정적인 기여 모두를 종합해 평가받습니다. 긍정적인 기여가 많다는 것은 좋은 일이지만, 그것이 부정적인 기여보다 더 크다는 전제 하에서만 의미가 있습니다. 이를 통해 우리는 고위험·고수익 선수와 저위험·저수익 선수를 동일한 기준으로 평가할 수 있게 됩니다.

이 지표가 어떻게 뛰어난 활약을 펼치는 선수들을 가려내는 데 도움이 되는지 보여드리기 위해, 아래 표에는 이번 시즌 현재까지 프리미어리그 각 팀별 90분당 PV+ 기록이 가장 높은 선수들이 정리되어 있습니다. 다만, 이는 다소 적은 수의 경기를 바탕으로 한 자료이므로 참고하시기 바랍니다. 선수들의 순위는 현재 리그 순위에 따라 정렬되었습니다.

보시다시피, 결과는 한 가지 긍정적 범주와 세 가지 부정적 범주로 나뉘어 있습니다:

(+) 점진적 행동. 이는 PV+ 값이 양수인 행동으로, 파란색으로 강조 표시됩니다.

(-) 성공했으나 역행적인 행동. 이는 완료된 행동이지만 부정적인 PV+가 부여되며, 빨간색으로 표시됩니다.

(-) 볼 소유권 상실 (쿠야테의 경우 –0.025 PV+와 같은) 

(-) 볼 소유권을 잃어 상대팀의 직접적인 위협으로 이어지는 경우 (소크라티스의 –0.14 PV+와 같은 경우).

플레이어 입장에서는 긍정적인 요소가 부정적인 요소보다 더 많기를 원합니다. 다시 말해, 파란색 막대가 모든 부정적인 막대를 합친 것보다 더 커지기를 바라는 것입니다.

현재 리야드 마레즈가 리그 1위를 달리고 있지만, 순위표에는 다양한 포지션의 선수들이 포함되어 있어, 이 평가 체계가 경기장 전역의 모든 유형의 선수를 평가하는 데 활용될 수 있음을 보여줍니다(다만 서로 다른 포지션의 선수들을 직접 비교하는 것은 바람직하지 않습니다).

슛과 결정적인 패스를 넘어

‘포제션 밸류’를 적용함으로써, 팀들은 선수들이 수행하는 모든 행동을 바탕으로 그들을 평가할 수 있습니다.

골 결정력(xG)과 최종 공격 구역에서의 패스 품질(xA)을 파악하기 위해 고안된 기존의 정교한 지표들을 보완하는 PV는, 수비형 미드필더와 수비수들의 모든 볼 처리 능력을 수치화할 수 있게 해줄 뿐만 아니라, 앙골로 칸테의 인터셉트와 같은 핵심 수비기여도의 실제 가치를정량화할 수 있게 해줍니다.

이 기사의 앞부분에서 언급했듯이, OptaPro의 ‘Possessions Value’ 프레임워크는 여전히 개선 중이며, 시즌이 진행됨에 따라 발전된 내용이 나오면 추가 정보를 공유할 예정입니다.

이 모델에 대해 더 자세히 알고 싶으시거나, 지금까지 개발된 내용과 관련해 궁금한 점이 있으시면 pro@optasports.com으로 문의해 주시기 바랍니다.

다음 블로그 글에서는 PV를 활용해 성과 분석 및 채용에 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 추가 사례를 소개하고, 이 프레임워크를 통해 도출할 수 있는 다른 유용한 지표들을 살펴보겠습니다.