좋은 슛과 좋은 결과는
어떻게 다를까?

1. 슛의 위치만으로 충분할까?

Anzer와 Bauer의 2021년 연구는 위치 데이터와 이벤트 데이터를 함께 사용해 슛의 득점 확률을 추정했습니다. 독일 분데스리가의 105,627개 슛을 다루며, 슛이 발생한 상황을 설명하는 정보를 모형에 넣었습니다. 연구 원문

이 연구에서 우리 경기 분석으로 가져올 질문은 간단합니다. 같은 위치에서 슛을 했더라도 주변 수비와 골키퍼가 같았는가? 필요한 위치 정보가 없는 경기에서 논문의 성능을 그대로 재현했다고 할 수는 없습니다. 슛 개수나 기사 문장만으로 정밀한 xG를 만들어 붙이는 것도 피해야 합니다.

2. 슛 직전의 과정도 정보가 된다

2024년의 이벤트 시퀀스 연구는 슛 직전의 행동 정보를 추가해 득점 확률 모형을 개선하는 접근을 제시했습니다. 슛 하나를 고립된 장면으로 보는 대신 그 슛에 이르는 과정을 분석한 것입니다. 연구 원문

SportsWhales가 연결하려는 이야기도 ‘골을 넣은 선수’에서 멈추지 않습니다. 그 전에 어떤 패스와 움직임이 있었는지, 같은 패턴이 반복됐는지를 묻습니다. 다만 이벤트의 순서와 위치 자료가 있어야 답할 수 있습니다. 결과 기사만 있는 경기에서는 검증되지 않은 전술 효과를 숫자로 꾸미지 않습니다.

먼저 직접 비교해 보기

매치랩은 실제 득점 시점에 단순한 확률 가정을 적용해 보는 실험입니다. xG 분석과 필요한 데이터가 어떻게 다른지 살펴볼 수 있습니다.