야구의 분석 움직임과 그에 따른 관심의 여파로 데이터의 영향력은 하룻밤 사이에 농구계로 확산되는 듯했습니다.
이는 빌리 빈 단장과 현금이 부족한 오클랜드 애슬레틱스가 분석에 중점을 둔 스카우팅 및 선수 평가 모델을 도입하여 성공한 방식이 다른 스포츠에도 적용될 수 있을지 궁금해하는 사람들이 있었기 때문이기도 합니다.
A의 판도를 바꾸는 전략은 2003년 수상 경력에 빛나는 마이클 루이스의 저서 '머니볼'의 주제였습니다: 불공정한 게임에서 승리하는 기술'의 주제였으며, 브래드 피트가 빈 역을 맡아 아카데미상 6개 부문에 노미네이트된 '11년 영화에도 등장했습니다.
빌리 빈과 '머니볼'은 스포츠의 지형을 완전히 바꿔놓았습니다.
교훈은 간단했습니다: 메트릭에는 더 깊은 가치가 있다는 것입니다. 곧 농구 팀들은 이러한 사고방식이 실제로 코트에 적용될 수 있으며, 성공 역시 데이터에서 찾을 수 있다는 사실을 깨달았습니다. 초기에는 기술이 아직 분석 혁명을 일으킬 수 있는 수준이 아니었기 때문에 독창적인 농구 인재들이 컴퓨터 알고리즘, 추적 및 웨어러블 기술, 그리고 이제는 인공지능을 마음대로 사용할 수 있게 되었을 때 얼마나 멀리 발전할지 예측할 방법이 없었습니다.
20세기 전반부터 데이터를 체계적으로 조사하고 평가하는 방법을 시도한 혁신적인 사상가들이 없었다는 것은 아닙니다. 전미 농구 코치 협회에 따르면, 1939년 오레곤을 NCAA 첫 우승으로 이끈 하워드 홉슨은 경기를 통계적으로 분석한 최초의 코치 중 한 명입니다.
그는 1949년에 '과학적 농구'라는 제목으로 슛 성공률과 농구의 다른 단계에 관한 책을 출판하기도 했습니다. 홉슨의 혁신적인 아이디어가 즉각적인 호응을 얻지는 못했지만, 홉슨의 연구는 결국 자유투 라인이 넓어지고 샷 클럭과 3점 라인이 도입되는 데 큰 도움이 되었습니다.
1984년 마이클 조던과 노스캐롤라이나의 딘 스미스 감독.
50년대 중반, 노스캐롤라이나에서 36년간의 화려한 경력을 쌓고 훗날 명예의 전당에 오르게 된 공군 감독 밥 스피어와 부감독 딘 스미스는 팀의 공격과 수비 능력을 평가하는 소유권 평가 시스템을 만들었습니다. Smith는 박스 스코어 수치와 득점 및 실점 총계가 경기의 속도나 총 소유권 수를 고려하지 않아 경기의 모든 이야기를 전달하지 못한다고 생각했습니다.
오하이오의 한 고등학교에서 수학을 가르치고 코치했던 또 다른 선구자 폴 켈러 역시 "경기에서의 득점은 사실 아무 의미가 없지만, 소유권당 득점은 모든 것을 의미한다"고 생각했습니다. 켈러는 1960년에 자신만의 공격 효율성 평가 시스템을 고안했고, 이 지표를 사용하여 오하이오 주립대가 60년 전국 타이틀 시즌과 61년과 62년 준우승을 차지한 시즌을 추적했습니다.
스미스와 다른 진보적인 학자들은 1980년대까지 통계 분석에 대한 시도를 계속했지만, 90년대까지 박스 스코어에 기반한 수치(득점, 리바운드, 어시스트 등)가 통계 환경을 지배했습니다.
그러나 이 무렵 야구 팬이자 작가 지망생이었던 Bill James는 기본적인 통계를 넘어 "끊임없이 확장되는 수치 분석"으로 사고 과정을 확장하려고 시도했습니다. 결국 제임스는 STATS, Inc.(현 Stats Perform )와 협력하여 자신의 혁신적인 메트릭에 관한 책을 출판했습니다. 그의 연구 덕분에 그는 미국 야구 연구 협회(SABR)에서 세이버메트릭스의 대부로 알려지게 됩니다.
"어떤 것에 대한 즐거움에 이해를 더할 수 있다면 모든 것이 더 좋아진다고 생각합니다." - 켄 포메로이
2000년대 초반에 Ken Pomeroy가 만든 템포 기반 지표는 많은 사람들이 야구에서 제임스의 작업과 비교했습니다. 인기 있는 대학 농구 웹사이트인 켄포메닷컴의 창립자인 포메로이는 경기 결과 예측의 정확성으로 인해 결국 베팅 라인에 큰 영향을 미치게 됩니다. 현재 그의 등급은 경쟁 우위를 점하려는 팀뿐만 아니라 NCAA 토너먼트 위원회에서도 본선 예선 및 시드를 결정하는 데 활용되고 있습니다.
"물론 모든 팬이 반드시 숫자에 머리를 묻고 싶어 하는 것은 아니지만, 다른 팀과 게임 자체를 이해하는 데 도움이 됩니다."라고 포메로이는 말합니다. "그리고 무언가를 즐기는 데 이해를 더할 수 있다면 모든 것이 더 좋아진다고 생각합니다."
딘 올리버는 농구의 빌 제임스라고 불리는 인물입니다. (sloansportsconference.com)
머니볼의 엄청난 인기에 힘입어 딘 올리버는 2004년 NBA 프런트와 팬덤 내에서 현대적 지표가 아직 주류가 되지 않았던 시기에 획기적인 '농구 온 페이퍼'를 통해 기존의 틀을 깨고자 노력했습니다. 효율성을 분석하는 네 가지 요소(슈팅 효율성, 리바운드 비율, 소유권당 턴오버, 자유투 시도)를 강조한 올리버의 연구는 농구 분석을 위한 필수 핸드북이 되었고, Basketball Reference, FiveThirtyEight, NBAstuffer 같은 분석 블로그와 웹사이트의 성장으로 이어졌습니다.
제임스의 야구 승리 점유율에서 영감을 받아 올리버의 득점 및 공격 점유율 분석을 기반으로 농구 레퍼런스는 곧 자체 버전의 승리 점유율을 만들었습니다. 유효 필드골 성공률(EFG), 사용률, 야투 성공률, 조정된 플러스/마이너스, 교체 선수 대비 가치 또는 VORP(야구의 대체 선수 대비 승수 또는 WAR에 해당하는 수치), 존 홀린저의 선수 효율성 평가 또는 PER 같은 고급 박스 스코어 지표도 이 통계 혁신의 선두에 서게 됩니다.
머니볼의 영향력이 확산되기 시작하면서 NBA 팀들은 고급 데이터를 통해 팀의 프로세스와 전략을 파악할 수 있는 방법을 모색하기 시작했습니다. 지출을 최대한 활용하기 위해 각 팀은 선수들의 경기력뿐만 아니라 선수들의 행동이 코트에서 다른 선수들에게 어떤 영향을 미치는지 면밀히 살펴보는 데 더욱 열린 마음을 갖게 되었습니다.
농구의 빌 제임스라고 불리는 올리버와 같은 인물이 있다면 팀들이 사물을 다르게 바라보는 데 확실히 도움이 될 것입니다. 그는 2004년 시애틀 슈퍼소닉스의 컨설턴트로 채용된 후 덴버 너기츠, ESPN, 새크라멘토 킹스에서 분석 업무를 담당했고 워싱턴 위저즈에서 분석 보조 코치로 근무했습니다.
고급 지표는 게임 내 의사 결정과 전략에 관한 크고 대담한 아이디어로 이어졌을 뿐만 아니라 트레이드, 계약 협상, 훈련 관행 및 선수의 건강 관리에 있어서도 핵심적인 참고 자료로 부상했습니다. 케빈 펠튼의 대체 선수 이상의 승수(WARP) 예측과 FiveThirtyEight의 지역 최적화를 통한 커리어 아크 회귀 모델 추정기(CARMELO) 등급과 같은 정교한 모델은 유망주 평가, 드래프트 분석, 드래프트 픽 위치 평가의 도구가 되었습니다.
"선수 추적 데이터는 수비, 스페이싱, 온볼 수비에 대한 정보를 얻기 위한 단계입니다. 이는 구단주가 비용을 지불하는 지식인 선수 가치를 향한 단계입니다." - 딘 올리버
Stats Perform 2008년 축구를 위해 개발된 경기장 내 광학 추적 도구인 SportVU를 인수하면서 분석의 수준을 한 단계 끌어올렸습니다. 이 기술을 농구에 활용하는 독창성은 당시 존재하던 통계에 세 번째 차원을 추가하고 이전에는 없었던 방식으로 데이터 기반의 상세한 액션 그림을 그려냄으로써 업계의 판도를 바꾸어 놓았습니다.
NBA는 2013년에 미국 스포츠 리그 최초로 모든 경기에 선수 추적을 사용했습니다.
이제 농구계는 박스 스코어와 이벤트 기반 지표를 넘어 선수들의 경기력을 객관적으로 분석할 수 있게 되었습니다. 분석가들은 이제 어떤 선수가 컨테스트 점프슛, 풀업 점퍼, 캐치앤슛 상황에서의 슛, 볼 스크린을 받은 상태에서 점퍼를 얼마나 능숙하게 성공시키는지 측정할 수 있기 때문에 더 이상 필드골 성공률이나 3점슛 성공률에 만족할 필요가 없게 되었습니다.
댈러스 매버릭스, 휴스턴 로케츠, 오클라호마시티 썬더, 샌안토니오 스퍼스는 불과 2년 후 SportVU 카메라를 설치하여 초당 25프레임의 속도로 모든 선수와 공의 위치 데이터에 액세스할 수 있게 되었습니다. 이 획기적인 시스템의 이점이 드러나자 NBA는 빠르게 주목했고, 2013년에 미국 스포츠 리그 최초로 모든 경기에 선수 트래킹을 사용하게 되었습니다.
"다양한 사람, 다양한 방법, 다양한 데이터가 농구를 생각하는 사람의 게임으로 발전시킨 지난 10년간의 농구 분석 혁명의 정점입니다."라고 올리버는 2013년 ESPN 기사에서 썼습니다. "데이터는 여전히 정보를 향한 한 걸음에 불과하고, 정보는 지식을 향한 한 걸음에 불과합니다. 선수 추적 데이터는 수비, 스페이싱, 온볼 수비에 대한 정보를 얻기 위한 단계입니다. 이는 구단주가 지불하는 지식인 선수 가치로 향하는 단계입니다."
모든 경기장에 SportVU 카메라가 설치되면서 각 팀은 쏟아져 들어오는 복잡한 데이터를 해석할 방법이 필요했습니다. 그 결과 머신 러닝 기술을 갖춘 컴퓨터 엔지니어와 데이터 과학자의 수요는 거의 하룻밤 사이에 급증했습니다. 이들의 분석을 통해 아이솔레이션 플레이, 포스트업, 골대로의 드라이브, 볼 스크린을 주거나 사용할 때 또는 볼 스크린에 맞서는 등의 상황에서 공격과 수비 모두에서 선수를 측정하는 새로운 방법이 밝혀졌습니다. 또한 평균적인 패스 능력보다 뛰어난 선수와 볼 없이 공격적으로 움직이는 데 탁월한 선수를 파악할 수 있었습니다.
"분석학을 공부하고 학교를 다니면서 코비 브라이언트가 누구인지 정확히 알게 되었습니다." - 셰인 바티에
예를 들어, 데이터는 선수가 한 방향으로 움직일 때와 반대 방향으로 움직일 때 효율성이 떨어지는지 또는 선수가 왼쪽 또는 오른쪽으로 움직일 때 특정 동작을 얼마나 자주 수행하는지 등을 밝혀냈습니다. 분석 결과 13년 동안 리그에서 가장 저평가된 선수 중 한 명으로 꼽힌 셰인 배티어는 지식 포럼 Big Think에서 고인이 된 위대한 코비 브라이언트를 수비하는 방식과 관련하여 이에 대해 이야기했습니다:
셰인 바티어는 분석이 코비 브라이언트를 더 잘 수비하는 데 도움이 되었다고 말했습니다.
"분석학을 공부하고 학교를 다니면서 코비 브라이언트가 누구인지 정확히 알게 되었습니다."라고 그는 설명합니다. "2008년 LA 레이커스의 평균 득점은 0.98점이었습니다... 코비 브라이언트는 왼손 풀업 점퍼를 44%만 성공시켰죠. 즉, 왼쪽으로 이동하여 풀업 점퍼를 던질 때마다 0.88점의 득점을 올렸던 것입니다. 이는 레이커스의 평균 득점보다 10분의 1밖에 안 되는 수치입니다. 그래서 제가 그를 계속해서 그렇게 하도록 만들 수 있다면, 말보다 훨씬 더 어려운 일이지만, 매번 10분의 1점을 깎아내면 그 10분의 1점이 갑자기 점수가 됩니다."
코트에서의 모든 움직임을 추적하고 정량화할 수 있게 된 SportVU 데이터는 경기 방식에 심대하고 지속적인 영향을 미쳤습니다. 이러한 전략적 각성의 여파로 이전에는 혐오스럽게 여겨지던 일부 플레이 스타일이 찬사를 받기 시작했고, 한때 각광받던 다른 기술들은 이제 서서히 죽어가고 있습니다.
"우리는 많은 선수들이 포지션 없는 농구를 하도록 노력하고 있습니다. 바닥에 닿는 모든 선수가 3점슛을 쏘고, 우리는 이러한 슛을 시도하는 넓은 오픈 스페이싱 시스템을 운영합니다." - 랩터스 코치 닉 너스
데이터에서 도출된 가장 큰 게임 체인저 중 하나는 '레이업이나 덩크슛보다 성공률이 낮지만 추가 득점을 얻을 수 있는 보상이 없는 깊은 2점슛을 왜 쏴야 하는가'라는 팀의 질문에서 비롯되었습니다. 간단히 말해, 2점슛 50%의 선수가 33%만 성공해도 같은 양의 득점을 올릴 수 있는 3점슛을 쏴야 한다는 것이죠. 레이업, 덩크슛, 자유투, 3점슛은 왕이고 2점슛은 천시하는 '3이 2보다 낫다'는 사고방식이 탄생한 것이죠.
올리버가 킹스에 재직하는 동안 이 프랜차이즈의 D-리그 팀인 리노 빅혼스는 혁신적인 코치 데이브 아르세노 주니어의 지휘 아래 3점과 레이업에만 집중하고, 풀코트 프레스를 지속적으로 가동하고, 공을 가진 선수를 더블팀으로 묶어 보드를 무너뜨리고, 1분 또는 2분 교대로 5인 팀을 활용하고, 샷 클럭의 첫 12초 이내에 필드골을 시도하는 등 당시로서는 거칠었던 데이터 기반 실험에 손을 대기도 했습니다. 2014-15시즌에 다소 적응이 필요했던 빅혼스는 다음 시즌에 6명의 선수가 평균 14.5점 이상을 기록하며 서부 컨퍼런스 1위를 차지했습니다.
D-리그 감독 시절 아르세노 감독의 철학을 연구했던 랩터스 NBA 챔피언 닉 너스 감독은 스포츠 일러스트레이티드와의 인터뷰에서 "정말 변형된 농구라고 할 수도 있지만, 우리가 (토론토에서) 시도하는 것이 바로 그겁니다."라고 말했습니다. "우리는 많은 선수들이 포지션 없는 농구를 하도록 노력하고 있습니다. 바닥에 닿는 모든 선수가 3점슛을 쏘고, 우리는 이러한 슛을 시도하기 위해 넓은 오픈 스페이싱 시스템을 운영합니다. 우리 G리그 팀(2017-18시즌부터 D리그가 G리그로 명칭이 변경됨)도 그렇게 하고 있습니다. 돌이켜보면 그 아이디어가 그렇게 황당한 것 같지는 않아요."
수십 년 동안 느린 속도로 진행되며 장신 빅맨들이 지배하던 경기가 갑자기 거의 알아볼 수 없을 정도로 속도가 빨라졌고, 2019-20시즌에는 경기당 3점슛 시도 수가 34.1개로 8시즌 연속 역대 최고치를 기록했기 때문이죠.
이 시대의 빅맨들은 대부분 아크 주변을 자유롭게 돌아다니며 3점슛을 던질 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 지난 10년 초반에는 경기당 18개의 3점슛을 시도했고, 한 경기에서 50개의 3점슛을 시도한 팀은 단 한 팀도 없었습니다. 하지만 2018-19시즌에 처음으로 경기당 3점슛 시도가 32.0개를 돌파하면서 상황이 급격히 바뀌었습니다. 휴스턴은 네 번, 애틀랜타 호크스는 두 번이나 60개 이상의 3점슛을 시도했습니다.
데이비슨 출신의 6피트 3인치 가드 스티븐 커리는 거의 하프코트에서 3점슛을 성공시키며 슈퍼스타가 되었고, 캘빈 머피, 알렉스 잉글리시, 리처드 해밀턴 같은 순수 중거리 슈팅 전문가는 이제 NBA 선수 명단에서 거의 찾아볼 수 없게 되었습니다.
로케츠만큼 현대적인 지표를 잘 수용한 팀은 없으며, 2017-18시즌 리그 MVP 제임스 하든만큼 데이터 기반의 새로운 경기 철학을 잘 표현한 선수도 없다는 주장이 제기될 수 있습니다. 휴스턴은 2016-17시즌 경기당 40.0개의 3점슛을 시도한 최초의 팀이었으며, 2019-20시즌에는 이전 시즌에 세운 역대 최고 기록인 45.4개에 약간 못 미치는 45.3개의 3점슛을 평균적으로 시도해 NBA 최고 기록을 세웠습니다.
물론 이는 의도된 것입니다.
2019년 1월 로케츠의 네츠전 슛 차트.
2007년부터 필라델피아 세븐티식서스의 농구 운영 사장으로 임명된 지난해 11월까지, 분석에 관심이 많은 단장 대릴 모리는 로케츠의 방식을 주도했으며, 이는 머니볼에 빗대어 '모리볼'이라는 애칭으로 불리게 되었습니다. 그는 진정한 슛 성공률 지표를 만들었고 연례 MIT 슬론 스포츠 분석 컨퍼런스를 공동 창립했습니다. NBA의 분석 운동이 진행되는 동안 많은 팀이 통계 기반 분석가를 고용했지만, Stats Perform 통계 컨설턴트 출신인 모리는 데이터에 크게 의존한 최초의 단장이었습니다.
로케츠는 모리 감독 재임 기간 동안 10번의 플레이오프 진출과 두 번의 컨퍼런스 파이널 진출로 NBA에서 두 번째로 좋은 기록을 세우며 엄청난 성공을 거두었습니다. 이 기간 동안 하든은 2012년 10월 썬더에 인수된 후 스타덤에 올랐습니다. 하든은 머니볼의 저자 마이클 루이스가 2016년에 출간한 '더 언도잉 프로젝트'의 주인공으로, 2017-18 NBA 올해의 경영자의 분석 방법을 조명한 책에 등장하기도 했습니다.
"분석은 전혀 효과가 없습니다. 정말 똑똑한 사람들이 재능이 없어서 게임에서 살아남기 위해 만들어낸 엉터리일 뿐입니다." - 찰스 바클리
하지만 모리와 분석 운동이 농구에 끼친 영향에 모두가 만족한 것은 아닙니다. 이는 2015년 1월 명예의 전당에 오른 찰스 바클리가 TNT에서 모리를 "분석을 믿는 바보 중 하나"라고 부르며 "분석은 전혀 효과가 없다"는 지금은 악명 높은 폭언을 하면서 더욱 분명해졌습니다. 정말 똑똑한 사람들이 재능이 없어서 게임에서 살아남기 위해 만들어낸 쓰레기일 뿐입니다."라고 말했습니다.
"절충안입니다. 이 선수를 한 경기만 보고 싶으세요? 아니면 그의 커리어에서 3년을 더 보고 싶으세요?" - 스퍼스의 그렉 포포비치 감독
아담 실버 커미셔너와 TV 네트워크, 팬들은 SportVU 시스템이 전 세계적으로 받아들여지면서 웨어러블 기술이 더 광범위하게 사용되기 시작한 것에 대해 약간의 우려를 표했습니다. 2015~2016년에는 20개 이상의 팀이 SportVU를 사용하여 선수들의 움직임 강도, 순발력, 가속도를 측정 및 모니터링하고 이 정보를 연습 중에 착용한 생체역학 디바이스의 데이터와 결합했습니다.
골든스테이트 선수들은 회복을 극대화하고 부상을 예방하기 위해 통증 정도, 피로도, 수면의 질 등을 묻는 설문지를 작성하기도 했습니다. 워리어스의 트레이닝 스태프는 SportVU 시스템과 모니터링 장치를 통해 피로도와 부하 용량 감소의 증거를 조합하여 조치를 취해야 하는 상황에 대한 매개변수를 개발했습니다. 자신의 몸에 귀를 기울이는 데 익숙해진 선수들은 이제 데이터가 더 잘 알고 있다는 말을 듣게 되었습니다.
"비접촉 부상의 대부분은 피로와 관련이 있습니다."라고 2013년부터 2015년까지 워리어스의 운동 능력 디렉터였던 케케 라일스는 CBS 스포츠와의 인터뷰에서 말했습니다. "지난 몇 경기 동안 지속적으로 큰 부상이 발생하고 연습에서 선수들이 피곤하고 아프고 지쳤다고 말하면 '그래, 이 선수들은 아마 피곤한 것 같다'는 큰 그림을 그리기 시작합니다. 선수들이 피곤하면 더 큰 위험에 처하게 됩니다."
논란의 여지가 있는 '부하 관리' 전략은 2015-16시즌에 휴식을 이유로 벤치에 앉는 횟수가 리그 전체에서 두 배로 증가하면서 주류로 자리 잡았습니다.
그러나 이러한 경기의 지속적인 발전은 팀들이 데이터에 귀를 기울이고 정해진 임계값에 근접한 선수를 벤치에 앉히기 시작하면서 원치 않는 부작용을 낳았습니다. 논란의 여지가 있는 '체력 관리' 전략은 2015-16시즌에 휴식을 이유로 한 벤치 교체가 리그 전체에서 두 배로 증가하면서 주류가 되었습니다.
스퍼스의 그렉 포포비치 감독은 2006년에 처음으로 선수들을 '쉬게' 하기 시작했다고 알려져 있기 때문에 완전히 새로운 개념은 아니었습니다. 그리고 샌안토니오는 2012년 전국적으로 중계된 경기에서 주전 선수 4명을 갑자기 교체한 후 25만 달러의 벌금을 부과받았습니다.
포포비치는 fivethirtyeight.com과의 인터뷰에서 "트레이드 오프입니다."라고 말했습니다. "이 선수를 이번 한 경기에서 보고 싶습니까? 아니면 그의 커리어에서 3년 동안 더 보고 싶습니까? 아니면 휴식을 취해서 다치지 않아서 플레이오프에서 그를 보고 싶습니까?"라고 말했습니다.
선수를 쉬게 하는 것도 한 가지 방법이었지만, 이제 각 팀은 시즌 동안 선수들이 받는 생리적 스트레스를 모니터링하고 필요하다고 판단되는 경우 선수를 출전시키지 않는 프로그램을 적극적으로 도입하고 있습니다. 2017년 클리블랜드 캐벌리어스가 르브론 제임스, 카이리 어빙, 케빈 러브 등을 전국적으로 중계된 LA 클리퍼스와의 경기에 결장한 후 커미셔너가 팀 구단주들에게 건강한 선수의 휴식 관행을 "매우 중대한 문제"라고 지적하는 메모를 보내면서 상황이 급박하게 돌아갔습니다.
아담 실버는 2017년에 건강한 선수를 쉬게 하는 관행을 "매우 중요한 문제"라고 말했습니다.
그해 9월, NBA는 한 경기에서 비정상적인 상황을 제외하고 여러 선수를 쉬게 하는 경우와 전국적으로 방송되는 경기에서 건강한 선수를 쉬게 하는 경우 등 여러 경우에 대해 팀에 벌금을 부과할 수 있는 새로운 법안을 발표했습니다. 이를 위반할 경우 리그에 해를 끼치는 행위로 간주되어 최소 10만 달러의 벌금이 부과될 수 있었습니다.
커미셔너는 클럽의 평균 연속 경기 횟수를 낮춤으로써 경기 부담 관리 논쟁의 중간 지점에 있는 팀들을 만나려고 시도했습니다. 2019-20시즌 리그 평균 백투백 경기 수는 12.4회로 5년 전 19.3회보다 훨씬 줄었습니다. 하지만 2018-19 정규 시즌에 단 60경기만 뛰고 프랜차이즈를 창단 첫 우승으로 이끈 카와이 레너드와 일부 언론이 랩터스의 건강 관리에 대해 칭찬하면서 체력 관리가 더 많이 받아들여지고 있는 듯합니다.
피크 퍼포먼스 프로젝트의 설립자이자 디렉터인 마커스 엘리엇 박사는 ESPN과의 인터뷰에서 "부하 관리는 선수의 부하 임계치를 낮춰 부상이나 만성 피로의 위험을 줄이고 회복할 수 있도록 하는 것입니다."라고 말합니다.
드래프트에서 카위와 같은 선수를 선발하는 것은 프랜차이즈의 판도를 바꿀 수 있는 반면, 잘못된 선택은 몇 년 동안 조직을 뒤흔들 수 있습니다. 2019년 복권 지명 선수들에게 2년 계약으로 약 1억 6,300만 달러가 투입되었지만, 2011~2016년 1라운드 지명 선수 84명 중 10명을 포함하여 거의 3분의 1이 리그 밖에서 뽑혔습니다.
따라서 분석의 다음 큰 물결은 지금까지 상상할 수 없었던 방식으로 잠재 고객을 평가할 수 있는 기술에서 나올 수 있을지 궁금해집니다. 많은 것이 걸려 있는 상황에서 병력, 신체 측정, 기술 평가 및 과거 성과에 기반한 선택만으로는 충분하지 않습니다. Stats Perform 경기장 내 기술을 뛰어넘어 자동 통계 기능을 통해 방송 영상에서 대규모 추적 데이터를 생성합니다.
이 기술을 통해 마침내 르브론과 조던을 다양한 측면에서 더 잘 비교할 수 있게 되었습니다. 또한 과거 NBA 지명자를 측정함으로써 AI 해당 데이터를 사용하여 향후 드래프트 지명자가 어떻게 될지 더 잘 예측할 수 있습니다. 2019년 2월부터 올랜도 매직은 대학 선수를 분석하고 선수 평가를 개선하기 위해 이전에는 존재하지 않았던 오토스탯 데이터를 독점적으로 사용할 수 있는 권한을 갖게 되었습니다.
기술이 스포츠 전반에 걸쳐 그 어느 때보다 빠르게 확산되고 있는 만큼, 농구가 다음 분석 열풍의 주역 중 하나가 될 것으로 예상됩니다.
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