세이버메트릭스는 야구 경기에서 발생하는 방대한 데이터를 '수집'하고 '분석'하여 선수와 팀의 성과를 '객관적으로' 평가하는 방법론을 의미한다. 타율, 방여율 등과 같은 클래식한 지표뿐만 아니라, WRC+, WAR 등과 같은 다양한 지표들을 바탕으로 데이터 분석의 정확도를 높이고, 선수와 팀의 가치를 보다 정밀하게 측정할 수 있게 되었다. 이러한 데이터를 통해 야구를 조금 더 깊이 있는 시각으로 즐길 수 있게 만들어주는 것이 세이버메트릭스이다.
6월 석사 졸업논문까지 통과된 이후 한가해진 저녁, 야구를 보다가 문득 '이리 잘하는 선수들을 2군에 남겨두고, 지난 시즌 김OO 감독은 왜...'라는 생각이과 함께, '근데 이것을 어떻게 판단할 수 있을까?', '내가 만약에 데이터분석팀 직원이었다면, 이 선수를 1군에서 기용해야 한다는 주장을 어떻게 할 수 있었을까?', '나는 야구를 제대로 해본 적이 없는데, 이 주장을 어떻게 해야 할까?' 이러한 질문들이 머릿속을 맴돌았다. 나이 30이 넘어서 야구를 시작할 수는 없을 것이고,, 컴퓨터 만지는 것은 자신있으니, 자연스럽게 세이버메트릭스에 관심을 가지게 되었다.
물론 야구는 사람이 하는 일이고, 단순히 기록만으로는 표현할 수 없는 많은 요소들이 존재한다. 선수의 심리 상태, 컨디션, 전날 술을 먹었다던가,, 하는 경기 외적인 요소들은 데이터로는 설명하기 어려운 부분이다. 하지만 세이버메트릭스를 통해 이러한 비정량적인 요소를 보완하고, 보다 객관적인 시각으로 야구를 바라볼 수 있을 것이다.
앞으로 1주일에 2~3회씩 포스팅을 할 생각이다. 우선 주된 내용은 'Analyzing Baseball Data with R' 이라는 책을 요약 및 번역하고, R로 작성되어있는 코드를 파이썬으로 포팅하려고 한다.
그나저나 오늘도 졌네 개색기들...
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