폴 파워는 스포츠 인텔리전스 회사 STATS의 인공지능 과학자입니다. 영국 리즈에 거주하는 그는 주로 축구에 초점을 맞추고 있지만, Skype 연결이 불안정한 상태에서도 선수 추적이 하키에 가져올 가능성에 대해 흥분된 목소리로 이야기하고 있습니다.
그는 하키에서 선수 추적 데이터의 잠재적 영향력을 세 가지 핵심 요소로 분류했습니다:
1. 선수 모니터링: 파워는 여러 경기 동안 선수의 스케이트 속도와 같은 데이터를 수집하면 선수가 경기에서 발휘할 수 있는 신체적 부하를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것이라고 제안합니다. 이는 팀이 출전 시간을 더 효율적으로 배분하는 데 도움이 될 것입니다. "최고의 선수를 생각보다 더 많이 출전시킬 수 있다면 이는 큰 이점입니다."라고 파워는 말합니다. 그는 럭비의 예를 들었는데, 한 팀이 처음 10분이 경과한 후에 경기를 시작한 선수가 첫 10분이 너무 강렬하기 때문에 더 오래 뛸 수 있다는 사실을 발견했습니다. "선수의 경기력을 극대화할 수 있었죠."라고 그는 말했습니다.
2. 맥락에 대한 더 나은 이해: "현재 하키 통계의 가장 큰 문제점은 매우 환원주의적이라는 점입니다."라고 그는 말했습니다. 그는 패스 데이터를 예로 들었습니다. 선수가 패스를 완료했는지 여부에 대한 데이터는 있지만 그 주변 맥락이 풍부하지 않습니다. "그 선수가 압박을 받고 있었나요? 빙판의 특정 부분에 과부하가 걸렸나요?" 파워는 이렇게 설명합니다. "이러한 상황을 파악할 수 있으면 선수가 이러한 상황에서 어떻게 대처하는지 측정하고 시나리오를 테스트할 수 있습니다." 다음 단계는 추적 데이터를 바탕으로 수비수가 어떻게 대응할지 시뮬레이션하여 가장 효과적인 전략을 실시간으로 수립하는 것입니다. "하키와 비슷한 농구의 경우, 마지막 20초를 남겨두고 1점 차로 뒤지고 있는 상황에서 플레이를 생각해 내야 한다고 상상해 보세요."라고 파워는 말합니다. "원하는 플레이를 그릴 수 있고, 모든 추적 데이터를 사용할 수 있기 때문에 우리는 당신이 그리는 것을 학습하고 수비에 어떤 일이 일어날지, 가장 가능성이 높은 결과가 무엇인지 시뮬레이션할 수 있습니다. 즉석에서 무언가를 그려내고 그 시나리오를 빠르게 테스트할 수 있다고 상상해 보세요." 먼 미래의 일처럼 들리지만, 파워는 축구계에서 가장 진보적인 팀들이 이미 이 기술을 사용하고 있다고 말합니다.
3. 로스터 구성: 추적 데이터를 사용하여 모델을 구축할 수 있게 되면 로스터의 요구 사항과 코치의 특정 전술에 맞는 선수를 더 잘 프로파일링할 수 있습니다. "코치가 실행하는 움직임 패턴을 볼 수 있다면 선수를 더 잘 프로파일링할 수 있습니다."라고 Power는 말합니다. "특히 리그 전체의 데이터를 가지고 있다면 자신의 스타일에 가장 잘 맞는 선수를 골라낼 수 있습니다. 그리고 그 반대의 경우 - 누가 적합하지 않을까요?"
축구는 확실히 하키보다 데이터 활용에 있어 앞서 있으며, Power는 지난 12~18개월 동안 팀들이 데이터의 영향력을 확인하고 실제로 무엇을 할 수 있는지 믿는 약간의 전환점을 관찰했습니다. 축구는 이제 의문을 제기하는 단계를 넘어선 것입니다.
NHL이 선수 추적 플랫폼을 구축함에 따라 하키는 매우 중요한 단계에 접어들고 있습니다. 그리고 그 안에는 이를 활용하는 팀에게 잠재적인 이점이 있습니다.
