소개
포메이션은 모든 축구 팬이 이해하는 개념이며, 고전적인 4-4-2, 소유를 중시하는 4-2-3-1 또는 항상 인기 있는 3백의 변형 등 일반적인 논의의 주제입니다. 하지만 이것이 정말 팀 라인업의 모든 것을 말해줄까요? 펩 과르디올라 감독의 4-3-3은 위르겐 클롭 감독의 4-3-3과 같을까요?
스카이 스포츠의 전문가인 제이미 캐러거는 스카이 스포츠의 월요일 밤 축구에서 소유권 안팎의 포메이션과 이러한 구분을 인식하기 위해 수행되는 수동 프로세스를 살펴볼 필요성에 대해 이야기했습니다.
문제는 포메이션 분석이 여전히 주관적이고 시간이 많이 소요되는 작업이라는 점이며, 캐러거와 같은 전문가들은 이를 파악하기 위해 아침부터 비디오를 돌려보며 시간을 보내야 한다는 것입니다. 즉, 지금까지는...
Opta Vision 독점적인 형태 분석을 통해 추적 데이터와 최신 머신러닝 기술을 사용하여 소유권 안팎에서 팀의 형태가 실제로 어떻게 보이는지 자세히 살펴보고, 선발 포메이션과 평균 위치 등 기존 측정 방법의 약점을 보완할 수 있습니다. 제이미에게 월요일 아침에 할 일을 덜어줄 수 있습니다.
모양 분석이란 무엇인가요?
팀 스포츠의 추적 데이터는 선수들이 경기장을 끊임없이 움직이기 때문에 본질적으로 정돈되지 않습니다. Opta Vision 형상 분석 모델은 경기 중 특정 순간에 선수들이 서로를 기준으로 어떻게 위치하는지를 고려함으로써 이러한 움직임의 이면에 숨어 있는 전략을 밝혀냅니다. 팀이 공을 소유하고 있을 때와 소유하지 않고 있을 때를 구분함으로써 공격과 수비의 형태를 구분할 수 있습니다.
이러한 관계를 축구에서 사용되는 알려진 형태와 일치시키기 위해 2,000개 이상의 경기 추적 데이터에서 계층적 클러스터링을 사용하여 팀이 점유하고 있을 때 17개의 고유한 형태와 팀이 점유하고 있지 않을 때 13개의 고유한 형태를 식별했습니다. 이러한 데이터 우선 접근 방식을 사용하면 기존의 포메이션 라벨에 편향되지 않고 팀에서 가장 일반적으로 사용하는 모양을 식별할 수 있습니다.
게임 내에서 팀의 형태(및 형태 변화)를 감지하기 위해 유니티는 3단계 접근 방식을 따릅니다:
- 팀이 소유권 안팎에서 플레이할 때 게임을 뚜렷한 간격으로 나눕니다.
- 이 간격 내에서 비지도 머신 러닝 기법을 사용하여 각각 소유권 내 및 소유권 외 팀의 모양을 식별합니다.
- 템플릿(보유 중인 17개, 보유하지 않은 13개)에서 가장 가능성이 높은 모양을 간격 내에서 인식된 모양에 할당합니다.
경기 중단(예: 교체, 골, 레드카드) 또는 턴오버는 코치가 전술을 변경할 수 있는 주요 원인이 되기 때문에 소유권 간격은 자연스럽게 나뉩니다. 충분한 데이터를 확보하기 위해 각 구간에는 최소한의 볼 소유 시간이 포함되어야 합니다.
애플리케이션 첼시 대 울브스
팀 구조를 측정하는 전통적인 방법을 살펴본 다음, 2021년 1월 토마스 투헬이 울버햄튼 원더러스와의 첫 프리미어리그 경기에서 셰이프 분석이 어떻게 이야기를 들려주는지 살펴보겠습니다.
시작 라인업 그래픽
가장 흔히 볼 수 있는 팀 포메이션이나 라인업 그래픽은 경기 후 리포트나 킥오프 한 시간 전 팀 뉴스에서 볼 수 있습니다(열성적인 판타지 프리미어 리그 사용자라면 잘 아시겠지만). 이러한 포메이션은 경기를 지켜보는 분석가가 수동으로 지정하거나 예상해야 하는데, 당연히 감독들이 이런 전술적 통찰력을 공개하는 경우는 거의 없고 공개할 필요도 없기 때문입니다.
그렇다면 토마스 투헬 감독은 부임 후 첫 경기에서 어떤 모습을 보였을까요? 그는 프랭크 램파드 감독이 선호하던 백4에서 "콘테 시대" 스타일의 백3으로 바꾸고, 3-4-3 포메이션으로 시작하여 벤 칠웰과 캘럼 허드슨-오도이를 윙백으로 활용하며 많은 사람들을 놀라게 했습니다:
이와 같은 라인업 그래픽은 팀의 형태를 매우 정적으로 표현한 것으로, 지난 몇 년 동안 펩 과르디올라 팀을 지켜본 사람이라면 이러한 포메이션이 실제로는 훨씬 더 유동적일 수 있다는 것을 알고 있을 것입니다. 이러한 포메이션은 경기 중 팀의 실제 형태에 대한 뉘앙스를 살리기 어렵고 전통적인 선수 포지션 할당으로 인해 편향될 수 있습니다. 캘럼 허드슨-오도이가 벤 칠웰과 같은 윙백 역할을 맡게 될까요?
평균 포지션
이때 평균 포지션 그래픽이 유용하게 사용됩니다. 데이터에 의해 자동화된 이 그래픽은 방송사에서 일반적으로 사용되며 포메이션 내에서 선수들의 포지션에 대한 추가적인 인사이트를 제공합니다. 울브스와의 경기에서 첼시의 평균 포지션을 보면 허드슨-오도이가 훨씬 더 전진 배치된 윙백이었으며 올리비에 지루의 양쪽 공격수 두 명은 매우 좁은 포지션에서 플레이한 것으로 나타났습니다.
대부분의 사람들이 예상하는 것과는 달리 평균 위치 그래픽은 일반적으로 플레이어의 물리적 위치가 아닌 플레이어의 터치 평균 위치를 기반으로 합니다(터치의 의미는 다음 기회에 설명하겠습니다). 물론 가능한 경우 추적 데이터를 평균 위치 그래픽에 사용하여 플레이어 위치를 더 정확하게 표현할 수 있지만, 두 가지 방법 모두 한계가 있습니다:
- 소유 중과 소유 외의 위치를 어떻게 정확하게 구분하나요?
- 경기 도중 선수의 포지션이 바뀌면 어떻게 되나요(예: 윙어가 측면을 교체하는 경우)?
- 경기 도중 팀이 포메이션을 변경하면 어떻게 되나요?
- 경기 후반에 들어오는 교체 선수의 위치를 정확하게 표시하려면 어떻게 해야 하나요?
추적 데이터 기반 접근 방식을 사용하면 소유권 인/아웃 문제를 완화할 수 있지만, 늑대의 평균 포지션에 초점을 맞추면 위의 문제 중 일부가 어떻게 나타나는지 알 수 있습니다:
라인업 그래픽(3-4-1-2)에서 포메이션은 대부분 예상대로 보이지만, 특히 소유권이 없을 때 세 명의 울브스 포워드의 평균 위치는 모두 같은 위치에 있는 것으로 보입니다. 이 그래프가 실제 경기 중 울브스의 실제 모습을 정확하게 표현할 수는 없다는 것을 알고 있습니다.
모양 분석
첼시 대 울브스의 셰이프 분석 결과를 사용하여 각 팀이 경기 중 가장 자주 사용한 셰이프를 소유권 안팎에서 명확하게 파악할 수 있게 되었습니다:
첼시의 경우 윙백이 공을 소유한 상태에서 훨씬 더 앞으로 밀고 나가고 와이드 포워드는 상당히 좁게 유지되는 것을 볼 수 있습니다.
이는 평균 위치를 사용하여 찾은 것과 유사한 인사이트이지만, 이제 식별된 도형 내에서 각 플레이어의 위치를 지정하여 세 명의 울프 포워드의 위치를 더 정확하게 파악할 수 있습니다.
형태 분석을 통해 울버햄튼의 공격수 3명이 경기 중 로테이션을 하기 때문에 평균 포지션이 잘못되었다는 것을 알 수 있습니다. 이는 당연해 보이지만 이제 이를 정량화할 수 있습니다. 다니엘 포덴스가 56%의 시간 동안 가장 중앙에 위치한 포워드 포지션을 차지했지만 페드로 네토와 아다마 트라오레도 경기 중 각각 16%와 13%의 시간 동안 그 포지션에 있었습니다. 형태 분석 프레임워크에는 교체 선수도 포함되며, 윌리안 호세(72분 교체 투입)가 이 중앙 포지션에서 총 경기 시간의 11%를 뛰었다는 점을 인식합니다.
아래 스크린샷에서 볼 수 있듯이, 울브스의 공격수들은 5분 동안은 예상 위치에 있었지만 15분 후에 포지션이 바뀐 것을 확인할 수 있습니다. 이 경기에서는 이런 일이 자주 발생했습니다.
이 모델을 다양한 시간 간격에 적용하면 팀이 가장 일반적으로 사용하는 형태를 감지할 수 있을 뿐만 아니라 경기 중에 팀이 형태를 바꾸는 시점을 감지할 수도 있습니다. 이는 현재 분석가가 게임에서 수동으로 기록할 때만 가능하지만, 분석에서 인식할 수 있는 중요한 전술적 변화입니다.
요약
이러한 데이터 기반 접근 방식을 통해 셰이프 분석은 업계 분석가들의 엄청난 시간을 절약하고 팬들의 참여를 유도하는 스토리텔링 역량을 향상시킬 수 있는 확장 가능한 애플리케이션을 다수 보유하고 있습니다:
- 에릭 텐 하그의 부임 첫 10경기 동안 맨체스터 유나이티드는 어떤 모습을 보여줄까요?
- 안토니오 콘테 감독은 어떻게 토트넘의 전력을 조정하여 에티하드전에서 승리를 이끌었을까요?
- 아스널의 부카요 사카는 경기 중 얼마나 자주 포지션을 교체하나요?
- 펩 과르디올라 감독의 맨체스터 시티는 소유권 안팎에서 어떤 형태를 사용하나요?
- 리버풀의 가장 효과적인 득점 형태는 무엇이었나요?
2022-23년에 새롭게 선보이는 Opta Vision 형태 분석은 단일 게임 내에서 팀의 형태(및 형태 변화)를 자동으로 식별하여 여러 게임에 적용하여 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 포메이션은 첫 번째 구성 요소이지만, 형태는 더 자세한 이야기를 구성합니다.
