[번역] 수비 트랙킹 스탯의 한계(feat. DFG%, DIFF%)

[Thunder]

# 역시 그렇듯 오역, 의역, 요약이 다수 존재합니다. 자세한 내용을 원하시는 분들은 아래의 링크의 원문을 참고해주세요.
https://fansided.com/2017/01/12/nylon-calculus-shot-defense-metrics-actions/

원글의 제목은 Shot Defense and separating metrics from actions 입니다.

3점슛을 억제하는 가장 이상적인 방법은 그들이 슛을 쏘지 못하게 하는 것이다. 이 것은 꽤나 새로운 컨셉인데, 우리는 3점 수비 성공률(D3P%)가 꽤나 무작위성을 가지고 있고 그렇기 때문에 3점슛을 수비하는 가장 좋은 방법은 시도 수를 억제하는 것이라는 사실을 알고 있다. 그러나 불행히도 샷 디펜스에 대해 사용가능한 많은 양의 데이터가 있지만 그것의 모두 유의미한 자료들은 아니다. NBA.com에서 제공하는 DFG%와 Diff%들은 안타깝게도 개인의 수비력을 측정하는데 충분한 정보를 제공하지 못한다.

이러한 통계들은 수비수에게 집중되어 있는 스탯들인데, 공격수가 슛팅을 던질 때 가장 가까이에 있는 수비수가 지목되고 그 공격수의 시즌 필드골 성공률과 연계되어 스탯이 계산된다. 만약 이러한 통계들이 유의미하다면 연간 상관관계가 확실하게 나타날 것이다. 이말인 즉슨, 어떤 선수가 상대방의 3점슛 성공률을 유의미하게 감소시키는 능력이 있다면, 다수의 시즌에 걸쳐 그러한 능력이 발현됨을 알 수 있을 것이다.

하지만, 이러한 통계들로 다년간의 분석을 적용해보면 년간 상관관계가 크게 없는 것으로 결과가 나온다.

3점슛의 영역에서 DFG%와 DIFF% 두가지 스탯은 연도별 상관관계가 적용되지 않는다. 이것은 어떤 수비수가 DFG%를 컨트롤 할 수 없다는 것을 의미한다. 이 말은 어떤 수비수가 공격수가 특정한 슛팅을 가져가는 과정을 힘들게 하거나 미스를 유발하는 것을 할 수 없다는 의미는 아니다. 이것은 단지 샘플 사이즈가 커져갈수록 무작위성이 커지게 된다는 의미이다. 그렇기 때문에 개인의 수비력을 측정할 때 유의미하게 사용되기 어렵다는 의미이다.

그러나 2점슛의 영역은 어떠한가? 2점슛 역시 무작위성이 있을까? 우리는 이러한 스탯들을 개인의 수비력을 측정하는데 유의미한 근거로 사용할 수 있을까?

이러한 질문에 대한 대답을 NBA.com에서 제공하는 DFG%의 연도별 상관관계로 찾아보려고 한다. NBA.com에서는 거리별 슛팅 성공율, 즉 15피트 이상, 10피트 미만, 6피트 미만을 제공하는데 나는 특별히 6-10피트 구간, 10-15피트 구간, 15피트-3점라인 구간에 집중해보려고한다.

몇가지가 관측된다.
먼저, 림프로텍팅 영역에 연도별 상관관계가 나타나고 있다. 흥미로운 것은 6피트 이하 스탯의 DFG%에 강한 상관관계가 보인다는 것이다. 기본적으로 좋은 림 프로텍터들은 꾸준하게 이러한 영역에 좋은 수치를 보이고 있다.

6피트 밖 영역에서는 모든 부분이 대부분 무작위성을 가진다. 수비수들은 그들의 DFG%를 어떤식으로든 컨트롤하지 못한다. 왜냐하면 우리의 직관이 여러 수비수들이 더 좋은 슛을 만들어주거나 더 어렵게하거나를 제대로 인식하지 못하게 하기 때문이다. 예를 들어서, 만약 우리가 카와이 레너드가 어떤 슛터를 수비하는 상황을 본다면, 우리는 그 공격수가 제임스 하든 위로 슛을 던지는 것보다 레너드 위로 슛을 던지는 것이 더 어렵다는 것을 기대하지만 이것을 모두 같은 것으로 계산된다. 스탯을 계산할 때 통계적 기법이 모든 과정을 같게 치부해버린다. 통계적 기법들은 훌륭한 스피드로 캐치앤슛을 하고 있는 슛터에게 클로즈아웃하는 레너드의 움직임을 포착하지 못한다. 또한 레너드 뒤쪽의 공격수를 오버가딩하는 상황에서 가장 가까운 상대 수비수가 레너드라면 트랙킹 시스템은 레너드를 가장 가까운 수비수로 인식하게 되는 것이다.


또 다른 쟁점은 수비수들은 슈터들이 편안한 슛팅을 가져가지 못하게 함으로써 그들의 슛팅을 억제할 수 있다. NBA 선수들은 각각 편안하게 생각하는 존들이 있고 그들이 슛팅을 던지기 적당한 거리가 있음을 느낀다면 편안하게 슛팅을 가져간다. 그래서 수비수들은 공격수가 편안하게 슛을 던지지 못하게 하기 위해 거리를 재고 그들의 슛팅을 편안하지 못하게 만들려고 노력한다. 기사에 따르면 수비자가 키가 더 클수록 슛터들은 보다 넓은 공간이 필요하고 넓은 공간에서 편안함을 느끼는 경향이 강하다고 한다.

이것은 전혀 놀랄일이 아닌 것이 높이는 수비에서 굉장히 중요한 변수이다. 공격수들은 수비수의 키가 클수록 보다 넓은 공간을 필요로하고 이는 특히 림 근처에서는 절대적이다.


다시 한번 말하지만, 좋은 수비를 보여주는 것과 좋은 수비를 측정하는 방법에서 차이가 생긴다.

퍼리미터 수비수들에게는 그들이 얼마나 공격수와 가까운 거리에 있는지가 굉장히 중요하다. 평균적으로 수비수가 가까워질수록 공격수들의 FG%는 감소한다. 우리는 DFG%를 통해서 수비수가 좋은 수비수인지 아닌지를 단순하게 결정할 수가 없다. 오히려 우리가 찾아보아야하는 것은 어떤 선수가 꾸준하게 슛을 방해하고 턴오버를 ㅇ발하며 공격을 방해하는지이다.

하나의 예로 맷 무어의 기사를 택해보자. 그는 왜 카와이가 코트에 있을 때 우리가 생각하는만큼 스퍼스의 수비수치가 좋지못한지에 대해서 이야기하고 있다. 이것은 카와이가 코트에 있을 때 카와이가 없는 쪽에서 공격을 진행하고 카와이가 그들의 공격을 방해하지 못하게 만든다는 점을 이야기하고 있다. 그러나 그는 슛들을 억제하고 있는 것이다.

제프그린은 평균 23.9분을 뛰면서 15피트 이상 구역에서 평균 5번의 점프슛을 수비하고 있다. 하지만 이보다 10분을 평균적으로 더 뛰는 카와이는 같은 구역에서 평균 4.7개의 슛들을 수비하고 있다. 만약 당신이 이 둘의 DFG%와 DIFF% 스탯을 본다면 제프그린이 더 나은 수비수라고 생각할 것이다. 우리는 카와이가 그린보다 더 나은 수비수라는 것을 알고 있고 맷무어의 분석에 따르면 공격팀들이 카와이를 피해서 공격하는 것을 알 수 있다.


다르게 말한다면, 공격팀들이 제프그린의 수비상대로 보다 더 많은 공격을 시도한다는 의미이기도 하다. 이것은 제프그린이 나쁜 수비수라는 의미는 아니다. 이것은 공격수들이 제프그린을 상대로 보다 더 편하게 슛을 던질 수 있다는 의미이다.

아마도 스테픈 커리가 보다 더 적절한 예일 것이다. 커리는 파이널에서 꾸준하게 상대팀들의 공략을 받아왔다. 커리가 좋은 수비수인지 나쁜 수비수인지는 여기서 중요한 것이 아니다. 캡스는 단지 커리를 공격할 수 있는 약점으로 생각했다는 것이다. 공격수들은 커리를 상대로 슛을 던지는 것을 보다 더 편안하게 생각했다. 커리가 캡스 선수들을 수비할 떄 캡스가 보다 더 나은 슛일 성공했건 그러지 못했건 커리는 그들의 슛들을 억제하지 못했고 이것은 좋은 수비가 아니다. 커리가 파이널에서 좋지 못한 수비수로 인식되면서 인식은 현실이 되었다.

그렇다면 수비수가 평균적으로 허용하고 있는 슛팅의 갯수가 훌륭한 수비수인지 나쁜 수비수인지를 결정할 수 있을까? 이것 역시 좋은 평가방법은 아니다. 왜냐하면 어떤 선수가 가장 가까운 수비수로 트랙킹 스탯에 잡힐 수도 있고 그에게 어떠한 수비적 잘못과 책임이 없는 경우도 많기 때문이다.

그렇다면 우리는 무엇으로 좋은 수비수와 나쁜 수비수를 구분해야하는 것일까? 이론적으로는 우리는 공격수가 편안한 곳에서 슛팅을 올라가는 것을 방해하는 수비수를 원한다. 공격수에게 달라붙어서 공간을 억제하고 턴오버를 잠재적으로 유발하는 수비를 한다. 공격적으로 수비를 임하는 이런 선수들을 우리는 좋은 수비수로 인식한다. 그래서 스틸 비율이 개인의 수비력을 평가할 때 중요한 숫자이기도 하다.

이러한 것들은 우리가 어디서부터 이 논의를 시작했는지에 대한 생각할 여지를 남긴다. 수비는 측정하기가 까다롭고 최선의 접근법은 복수의 통계 숫자들을 사용하고 수비수들의 전체적인 컨텍스트들의 전후 상황을 살펴야만 한다. 그러나 대부분의 트랙킹 DFG%나 DIFF%은 수비력을 평가할 때 반드시 제외시켜야만한다.





# 요약해본다면,

- NBA.com에서 제공하는 트랙킹 스탯인 DFG%(한 수비수를 상대로한 공격수들의 야투성공률)와 DIFF%(공격수의 평소 야투율과 수비수를 상대로한 야투율의 차이)가 개인의 수비력을 측정하는데는 많은 어려움이 따른다.
- 그 이유는 현재 트랙킹 시스템은 공격수가 슛팅을 할 떄 가장 가까운 수비수를 택하여 계산되는 시스템인데 오류가 많을수 밖에 없고 수비 전체 상황의 컨텍스트를 반영하지 못하고 단순시 산술적으로 가까운 수비수를 택하는 방법이므로 수비력을 측정하는데 옳은 도구가 아니다.
- 3점슛 지역에서 연도별 상관관계가 존재하지 않는다. 또한 미들레인지 구역도 마찬가지.
- 하지만 림프로텍팅 구역에서 DFG%와 DIFF%는 강한 상관관계를 가진다.
- 즉, 6피트 미만 구역에서 DFG%와 DIFF%는 개인의 수비력을 측정하는데 유의미한 도구이다.

[TheSHOT]

수치가 세분화되고 새로운 계산법이 나올수록 느끼는게... 결국엔 그냥 경기를 보는게 그 어떤 스탯 지표보다 선수/팀을 더 정확하게 판달할 수 있다는걸 느낍니다.

[Thunder]

현재 나온 수비스탯만으로 선수 줄세우기를 하기도 참 어렵죠. 그렇다고 아이테스트나 직관만으로 수비력이란 지표를 줄세우는 것도 어렵구요.

결국 임팩트로 남는 숫자나 팀 전체 상황같은 것에 대한 이미지가 중요한듯 하네요.

공홈에서 제공하는 수비 트랙킹 스탯이 불완전하고 잡음이 많다는 것은 알고 있었지만 번역하면서 저정도로 노이즈가 많은 것은 몰랐네요;;

[lovingmoon]

진짜 수비만큼은 기록되어지는 스탯으로는 평가하기 참 힘든것 같아요

[BIGJT]

인공지능의 딥러닝이 앞으로 더 많은게임을 처리하면서 데이타가 쌓이면 결국 더 세분화된 행동을 구별하게될거고 기존 트레킹 수치들도 변하게되겠죠...
올해 대표적인게 드라이브 수치인데 드라이브를 구별하는 기준이 바뀌면서 급격하게 늘어났고 덕분에 연간 변화의 비교가 무의미해져 버렸습니다.
우리가 모르는 부분에서 계속 트레킹 수치는 변하게 될거고 연관된 스텟도 계속 변하겠죠 동시에 보정수치에 대한 연구, 통합스텟의 대한 새로운 연구도 계속될겁니다.

[느바킹]

그래도 인사이드 근처에선 수비 데이터가 나름 유의미하다고 볼 수 있네요. 골밑의 수비 좋은 빅맨의 중요성을 다시 한번 확인하게 된 것 같습니다. 좋은 자료 번역 감사합니다.^^