이벤트 데이터 대 트래킹 데이터

데이터 회사는 경기를 보면서 모든 볼 터치 동작의 유형, 시간, 위치를 태그하는 분석가를 고용합니다.

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Opta는 1996년에 시작해 기록된 경기 동작으로 만든 지수로 프리미어리그 선수를 평가했습니다.

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모든 패스, 터치, 경합, 슈팅이 하나의 이벤트이며, 90분이면 수천 개가 됩니다.

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고객은 경기 중에 수치를 원하며, 경기 후 점검 단계에서 위치와 이벤트 유형의 오류를 바로잡습니다.

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누가 언제 어디서 무엇을 했는지 아는 것이 이벤트 데이터의 핵심이고, 세부 사항은 추가 라벨로 붙습니다.

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수비수를 끌어내는 달리기는 그 동작에서 아무도 볼을 건드리지 않았으므로 이벤트로 남지 않습니다.

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맞춤형 도구 덕분에 기록 담당자는 경기 속도에 맞춰 경기장 위치를 클릭하고 이벤트 유형을 고를 수 있습니다.

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실시간 제품은 속도가 우선이며, 정확도는 최종 배포 전의 검수 단계에서 더해집니다.

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Reep은 1950년대, Opta는 1996년에 시작했고, StatsBomb은 2021년에 360 위치 스냅샷을 추가했습니다.

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이벤트에는 사용한 신체 부위 같은 세부 정보가 붙으며, 나머지 선택지는 볼 터치 이벤트의 일부가 아닙니다.

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퀄리파이어는 신체 부위, 패스 높이, 크로스 여부 같은 세부 정보를 더합니다.

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하나의 패스가 헤딩이면서 롱 패스이고 크로스이며 압박을 받는 상황일 수 있으며, 퀄리파이어를 통해 이 모두를 담을 수 있습니다.

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“압박 속” 플래그는 상대가 다가오는 상황에서 이루어진 동작을 표시하며, 그에 따라 평가 방식이 달라집니다.

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xG 모델은 같은 자리에서 한 헤딩과 발 슈팅을 매우 다르게 취급합니다.

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무엇을 태클, 드리블, 키패스로 볼지는 제각각이므로 라벨은 제공업체마다의 규칙에 따라 달라집니다.

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패스가 어디서 빗나갔는지는 턴오버와 역습에 중요하므로, 의도한 종착점 또는 실제 종착점을 기록해 둡니다.

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패스는 성공하거나 실패하고, 경합은 이기거나 지고, 슈팅은 유효하거나 아닌데, 결과 값이 그 여부를 기록합니다.

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유형은 무슨 일이 있었는지, 결과는 그것이 성공했는지를 말해 주고, 퀄리파이어는 더 세밀한 세부 정보를 더합니다.

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집계는 기본 이벤트에 퀄리파이어와 위치 조건을 더해 만듭니다.

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높이, 신체 부위, 압박, 유형은 퀄리파이어로, 기본 이벤트에 덧붙는 추가 설명입니다.

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Opta의 경기장은 백분율 격자여서, 경기장의 실제 크기와 관계없이 길이 축의 50은 정중앙입니다.

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StatsBomb은 위치를 백분율이 아니라 야드 방식 단위의 120 x 80 격자로 기록합니다.

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(60, 40)이라는 점은 한 제공업체에서는 센터 마크를 뜻하고, 다른 곳에서는 전혀 다른 위치를 뜻합니다.

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방향을 정규화하면 100 가까운 위치는 항상 상대 골대와 가깝습니다.

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폭 50 단위를 가로지르는 패스는 좁은 경기장과 넓은 경기장에서 미터로 환산하면 서로 다른 거리입니다.

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트래킹 시스템은 실제 거리로 작동하며, 보통 센터 마크를 원점으로 삼습니다.

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길이는 0에서 120까지이므로 60이 정확히 중간입니다.

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Opta는 길이를 백분율로 측정하므로 x가 클수록 공격 중인 골대에 가깝습니다.

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어떤 점이든 비교하기 전에 방향과 척도가 일치해야 합니다.

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120의 절반과 80의 절반이 (60, 40)이며, (50, 50)은 100 x 100 격자의 중심입니다.

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지붕 둘레에 설치한 카메라가 여러 각도에서 경기장을 담고, 소프트웨어가 영상을 위치 데이터로 바꿉니다.

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소프트웨어는 픽셀을 미터로 바꾸기 위해 각 카메라가 정확히 어디를 보는지, 경기장이 얼마나 큰지 알아야 합니다.

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선수들이 겹치면 시스템이 신원을 잃거나 바꿔 버릴 수 있어서 여러 각도를 사용합니다.

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시속 100km까지 움직이고 땅에서 떠오르는 작은 물체는 선수보다 추적하기가 훨씬 어렵습니다.

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소프트웨어가 외형과 위치로 선수를 식별하고, 운영자가 바뀐 부분을 바로잡습니다.

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Hawk-Eye의 카메라 시스템은 골라인 판정에 쓰이며, 점점 더 선수와 볼 추적에도 쓰입니다.

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대부분의 작업은 자동화가 하지만, 소프트웨어가 추적을 놓친 순간은 사람이 바로잡습니다.

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검출이 기하학보다 먼저 오고 신원은 마지막에 붙으므로, 모든 점이 누군가에게 속하게 됩니다.

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선수들이 더 많이 겹칠수록 카메라가 각 선수를 따로 구분하기가 어려워집니다.

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세 선수가 가까이 붙어 있으면 한 카메라에서는 서로를 가리므로, 다른 방향에서 본 화면이 이들을 구분해 줍니다.

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독립적인 기록 담당자 간의 일치도는 이벤트 정의가 똑같이 적용되는지 보여 줍니다.

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골은 골이지만, 어떤 경합이 태클인지 파울인지는 기록 담당자의 해석에 달려 있습니다.

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기록 담당자는 화면에서 동작이 일어난 위치를 판단하는데, 빠르지만 정확하지는 않습니다.

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프레임 사이의 불가능한 도약은 시스템이 그 선수를 놓쳤다가 다른 곳에서 다시 찾았다는 뜻입니다.

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영상과 대조하는 표본 점검은 정의와 위치가 클럽이 보는 것과 일치하는지 보여 줍니다.

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태클이나 키패스의 정의를 더 엄격하게 하면 아무도 다르게 뛰지 않았는데도 집계가 줄어듭니다.

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한 시즌에 두 번 일어나는 이벤트라면 실수 한 번이 전체의 절반이며, 흔한 이벤트가 오류를 더 잘 흡수합니다.

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골은 명백하고, 패스는 대체로 분명하며, 태클은 판단에 달려 있습니다.

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감사에는 신뢰할 수 있는 기준이 필요하며, 클럽은 비교에 앞서 이를 직접 만듭니다.

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같은 경기에서 18 대 13이라는 결과는 무엇을 태클로 볼지 정하는 것이 판단의 문제임을 보여 줍니다.

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이벤트는 볼 터치 동작에서 무슨 일이 있었는지 말해 주고, 트래킹은 그 순간 22명 전원의 위치를 더합니다.

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기록 담당자의 타임스탬프는 1초 미만으로 어긋날 수 있으므로 이벤트를 올바른 프레임에 맞춰야 합니다.

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트래킹된 볼의 위치가 선수에게서 멀어지기 시작하는 순간이 패스의 실제 시각입니다.

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스프린트 속도에서는 선수가 0.5초에 수 미터를 가므로, 프레임이 어긋나면 선수가 엉뚱한 위치에 놓입니다.

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360은 중계 영상에서 각 이벤트 주변의 스냅샷을 제공하며, 모든 선수의 연속 기록은 아닙니다.

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이벤트 시계는 45:00에 다시 시작하지만 트래킹은 자체 시간으로 흐르므로, 각 하프마다 별도의 정렬이 필요합니다.

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동료와 상대가 어디에 서 있었는지 알면 선택된 패스만이 아니라 가능했던 패스가 무엇이었는지 알 수 있습니다.

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시계 정렬이 이벤트 매칭보다 먼저이며, 영상 확인으로 결합이 제대로 되었는지 확인합니다.

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이벤트는 하나의 동작이고, 프리즈 프레임은 보이는 선수를 더하며, 트래킹 프레임에는 모든 선수가 있습니다.

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볼이 실제로 발에서 떠나는 프레임에 이벤트를 맞추면 모든 선수가 올바른 위치에 놓입니다.

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Opta를 인수했던 Perform이 2019년에 STATS와 합병해 Stats Perform이 되었습니다.

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영상 분석 소프트웨어로 알려진 Hudl은 Wyscout의 스카우팅 플랫폼과 데이터베이스를 추가했습니다.

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빠르고 믿을 수 있는 실시간 데이터는 중계, 앱, 인플레이 베팅에 쓰이므로 리그가 유료로 라이선스를 줍니다.

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한 제공업체는 이벤트 세부 정보에, 다른 곳은 트래킹에, 또 다른 곳은 해외의 소규모 리그에 가장 강할 수 있습니다.

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상세한 기록과 트래킹에는 비용이 들기 때문에 돈을 내는 고객이 있는 곳에서 커버리지가 가장 깊습니다.

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방송사, 앱, 베팅 업체는 이벤트가 거의 즉시 필요하며, 실시간 피드가 이를 제공합니다.

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자기 선수와 상대 선수에 대한 상세한 위치 데이터는 경쟁 우위입니다.

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Opta는 1996년에 시작했고, Hudl은 2019년에 Wyscout를 인수했으며, StatsBomb은 2021년에 360 데이터를 출시했습니다.

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속도가 곧 제품이며, 전체 과정이 몇 초 만에 돌아갑니다.

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제공업체는 경기장에서 데이터를 수집하고 검수한 뒤 클럽, 방송사 등에 판매합니다.

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StatsBomb의 공개 데이터는 학습과 연구를 위해 여자 축구와 여러 주요 대회도 다룹니다.

출처: MIT Sloan Sports Analytics Conference 논문 및 공개 데이터 세트 · 암기

Metrica의 익명화된 샘플 경기는 전체 위치 데이터를 제공하는데, 이는 달리 구하기가 매우 어렵습니다.

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Scientific Data에 실린 논문은 유럽 리그와 주요 대회의 Wyscout 이벤트를 공개했습니다.

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카메라 시스템은 비싸고 데이터는 팀에 대해 많은 것을 드러내므로 공개되는 것이 거의 없습니다.

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연구자와 클럽 분석가들은 팬데믹 동안 공개 데이터 세트를 강의에 활용하며 YouTube에서 이를 진행했습니다.

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공개 데이터로 작업하는 것은 많은 분석가가 포트폴리오를 쌓아 업계 일자리로 이어진 방법입니다.

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공개 자료는 대개 일부 대회나 시즌에 한정되므로 모든 리그에 관한 모든 질문에 답할 수는 없습니다.

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Wyscout 논문은 2019년, Friends of Tracking은 2020년에 나왔고, 360 공개 데이터는 2021년부터 제공됩니다.

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공개 데이터로 같은 단계를 밟는 것이 많은 분석가가 일을 익힌 방법입니다.

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무료 이벤트 데이터 세트는 무료 트래킹 데이터보다 훨씬 많아서 공개 프로젝트 대부분이 이벤트를 바탕으로 합니다.

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선수들의 위치와 속도로부터, 경기장 어느 지점으로 오는 볼이든 어느 팀이 먼저 닿을지 계산합니다.

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Spearman의 논문은 트래킹 데이터를 이용해 볼 없는 위치가 득점으로 이어질 가능성을 모델링했습니다.

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어떤 공간을 누가 지배하는지는 22명 전원이 어디에 있고 얼마나 빠르게 움직이는지에 달려 있습니다.

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EPV는 점유의 모든 순간을 득점으로 끝날 가능성으로 평가하므로, 각 동작의 영향을 측정할 수 있습니다.

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보스턴 콘퍼런스는 연구자와 클럽이 종목을 넘나드는 분석 논문을 공유하는 자리입니다.

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수비수를 끌어내는 미끼 달리기는 다른 구역에 대한 팀의 지배력을 높이며, 모델이 이를 보여 줄 수 있습니다.

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모델은 정해진 반응 시간과 속도를 가정하지만, 지쳤든 집중했든 실제 선수는 항상 그와 맞지는 않습니다.

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위치와 속도는 트래킹에서 나오며, 지도는 그 순간 어느 팀이 각 구역을 차지하는지 보여 줍니다.

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기본 xG에는 이벤트만 있으면 되고, 프리즈 프레임은 보이는 선수를 더하며, 피치 컨트롤에는 전체 트래킹이 필요합니다.

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홈 팀이 10번과 9번 주변 구역을 지배하고 있어, 그곳으로 가는 패스는 따낼 가능성이 높습니다.

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터치 없는 달리기는 이벤트로 남지 않으므로 연속적인 위치만이 이를 보여 줄 수 있습니다.

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패스는 시작 위치와 끝 위치가 있는 볼 터치 이벤트이며, 이벤트 데이터가 이를 직접 기록합니다.

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수비 라인의 높이는 경기 내내 유지되는 위치이므로 트래킹만이 이를 기록합니다.

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허용한 슈팅은 위치와 질과 함께 기록되는 이벤트입니다.

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이벤트는 태클과 턴오버를 기록하고, 트래킹은 좁힌 거리와 차단한 패스 길을 보여 줍니다.

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이벤트는 세트피스와 슈팅을 찾아내고, 영상은 그 뒤의 마킹과 움직임을 보여 줍니다.

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선수가 어느 쪽을 향했는지, 어깨 너머로 확인했는지, 어떻게 소통했는지는 영상에서 가장 분명하게 드러납니다.

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슈팅 수는 이벤트이고, 슈팅 시점의 수비수에는 프리즈 프레임이 필요하며, 압박 달리기에는 전체 트래킹이 필요합니다.

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질문이 데이터를 결정하는 것이지, 그 반대가 아닙니다.

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프리즈 프레임은 슈팅을 포함한 각 이벤트 순간에 보이는 선수들의 위치를 기록합니다.

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