문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 세이버메트릭스 (문단 편집) == 말말말 == >대부분의 구단들이 큰 결정을 내릴 때 세이버메트릭스를 기준으로 삼는다. 물론 선수한테 세이버메트릭스가 도움이 될 때가 있다. 예를 들어 구단이 선수를 지원하고 정보를 공유해줄 때, 나도 그런 정보를 통해 배우는 부분이 있다. 구단이 선수의 의견을 존중하고 정보를 제공한다면 좋은 결과가 뒤따르기 마련이다. 그러나 선수와의 대화 없이 선수보다 세이버메트릭스를 앞세운다면 어느 지점에서는 충돌이 빚어질지도 모른다. (숫자의 한계를 의미하는 건가?) 그렇다. 예를 들어 숫자로 봤을 때는 내가 수비면에서 많이 뒤떨어진다고 하는데 경기에서 내 모습을 직접 본 동료들, 코치들, 심지어 상대팀 선수들은 전혀 그렇게 생각하지 않는다. 숫자가 다 담지 못하는 것들이 존재하기에 그들이 내게 그런 말을 하는 게 아닐까 싶다. 세이버메트릭스가 도움이 되지만 나는 다른 선수들의 의견이나 코치들, 감독의 의견도 중요하다고 생각한다. 33세란 나이는 선수로서는 많아 보여도 사회에 나가면 젊은 축에 속한다. 야구에서는 나보다 나이가 많지만 여전히 훌륭한 성적을 보여주는 선수들도 있고, 나이가 어리지만 나보다 성적이 뒤떨어지는 선수들도 있다. 즉 [[나이]]가 전부는 아니라는 얘기다. >---- >[[애덤 존스]] [[https://sports.news.naver.com/wbaseball/news/read.nhn?oid=380&aid=0000001237|#]] ---- >[[로스앤젤레스 다저스|LA 다저스]]는 타 팀에 비해 최첨단 [[통계]]자료 활용을 중시한다. 연구원처럼 보이는 50여 명의 다저스 구단 리서치팀이 경기력 향상을 위해 다양한 분석자료를 내놓는 시대다. 예전에는 상상도 못했던 것이다. 하지만 아직도 많은 팀들이 다저스처럼 세이버메트릭스 자료를 신봉하는 것은 아니다. 예를 들어, [[세인트루이스 카디널스]]는 포수 [[야디어 몰리나]]의 리드에 많이 의존하는 것으로 알고 있다. 통계자료에만 의존하는 것이 꼭 바람직한 것은 아니다. 요즘은 선수를 [[스카우트]]할 때 ‘숫자’로 평가할 수 없는 투지, 승부욕, 동료와 관계 등은 잘 보지 않는다. >---- >[[클레이튼 커쇼]] [[http://www.spotvnews.co.kr/?mod=news&act=articleView&idxno=316164|#]] ---- >타율 3할 5푼을 치는 타자와 처음 상대해도, 데이터 분석에서 나온 대로 던지기만 하면 거의 100% [[삼진(야구)|삼진]]을 잡을 수 있다. >---- >[[류현진]] [[https://www.mbcsportsplus.com/news/index.php?mode=view&cate=1&b_idx=99861941.000|#]] ---- >요즘 야구에서 데이터에 의존하는 부분이 과도하고 야구는 의외성의 경기. 데이터에 지나치게 의존하는 것도 재미를 떨어뜨릴 수 있고, 이에 대응해 새로운 규정이 나오는 것도 달갑지 않다. >---- >[[추신수]] [[https://sports.news.naver.com/wbaseball/news/read.nhn?oid=214&aid=0000930949|#]][[https://sports.news.naver.com/wbaseball/news/read.nhn?oid=214&aid=0000905683|#]][* 정작 추신수 본인은 세이버메트릭스가 아니었다면 그런 대형계약을 맺지 못했을 것이다.(...)] ---- >[[투표권]]을 가진 기자들 중 [[내셔널 리그]] 담당은 내 모습도 보지 못했을 것이며 언젠가 세이버메트릭스가 나를 도와줄 시기가 오길 바란다. >---- >[[에드가 마르티네스]] [[https://www.mbcsportsplus.com/msp/index.php?mode=view&cate=17&b_idx=99913910.000|#]] ---- >야구에서도 ‘[[유행]]’이라는 게 있다. 예를 들어 몇 년 전에는 [[유틸리티 플레이어(야구)|유틸리티 선수]]들이 인기를 끌던 시절이 있었다. 매 경기마다 다른 포지션을 소화할 수 있기 때문이다. 몇몇 구단들이 유틸리티 선수들의 활약 덕분에 좋은 성적을 거뒀고 그것을 본 다른 구단들도 유틸리티 선수들을 영입하려고 많은 노력을 기울였다. 그러나 유틸리티 선수들을 영입했다고 해서 모든 구단들이 성공하지는 않았다. 세이버메트릭스와 선수들에 관한 통계들도 마찬가지다. 나 또한 내 기록 관련해서 통계들을 살펴봤는데 아직까지도 [[WAR]](대체승리기여도)의 숫자가 높다는 게 확실히 어떤 부분을 의미하는지 잘 모르겠다. 시간이 지나도 선수에게 중요한 것은 ‘야구의 정석’이라고 생각한다. 공을 얼마나 잘 치는지, 수비를 얼마나 잘하는지, 공을 잘 던지고 있는지 등 야구의 기본에 충실하지 않다면 그 숫자들은 아무런 의미가 없다. 유행을 따라가기만 하는 것보다는 기본을 단단히 정립하는 게 더 중요하다. >---- >[[찰리 블랙먼]] [[https://sports.news.naver.com/wbaseball/news/read.nhn?oid=380&aid=0000001239|#]] ---- >[[케미스트리]]를 위한 세이버메트릭스는 없다. >---- >자니 곰스 [[https://sports.news.naver.com/general/news/read.nhn?oid=460&aid=0000000101|#]] ---- >구단에서 제공하는 통계자료는 무시하는 편이다. >---- >[[마이클 와카]] [[http://www.spotvnews.co.kr/?mod=news&act=articleView&idxno=316164|#]] ---- >그런 분석 데이터 숫자들을 보유하고 있는건 구단들만이 아니다. 선수들과 에이전트들도 그 숫자들을 갖고 있고, 똑같은 지식을 보유하고 있다. >---- >[[댈러스 카이클]] [[https://m.blog.naver.com/ballfour/221532513856|#]] ---- >생각했던 것과 [[메이저 리그 베이스볼|메이저리그]]가 달랐다. 한국에서 보던 것과 너무 달랐다. [[플래툰(야구)|플래툰]]이 철저했고 수비 시프트를 많이 사용했다. 데이터 활용이 생각보다 훨씬 많았다. >---- >[[박병호]] [[http://www.spotvnews.co.kr/?mod=news&act=articleView&idxno=95926|#]] ---- >[[프런트]]와 같은 것을 믿고 있고 같은 목표를 갖고 있다. 데이터 분석과 세이버 메트릭스에 대해서도 완전히 열린 마음을 갖고 있다. 라인업을 구성하기 전 최대한 많은 정보를 갖기 원하지만 최종 책임은 내가 지는 것. >---- >[[데이브 로버츠]] [[http://osen.mt.co.kr/article/G1110306008|#]] ---- >요즘 야구는 숫자의 게임으로 변하고 있습니다. 많은 구단들이 데이터를 다룰 것을 요구하죠. 그들은 예를 들어 ‘그래, 우리가 보니까 너는 2M 정도의 가치가 있어. 너가 2M보다 못한 활약을 보일 경우엔 우리는 너를 방출할거고, 그보다 더한 활약을 보여줄 경우엔 계속 데리고 갈거야.’라고 말하죠. 모든게 다 숫자 투성이입니다. 하지만 야구는 사람이 하는 스포츠입니다. 각자의 성격과 감정이 들어가있는 스포츠죠. 그렇기에 감독은 소통을 할 줄 알아야 하며, 개개인의 능력을 최대로 뽑아낼 수 있도록 모두를 이해하는 사람이 되어야 할 것입니다. >---- >네드 요스트([[캔자스시티 로열스]] 감독) [[https://blog.naver.com/workaholicms/221675914362|#]] ---- >만약 [[우표]]에 관심이 있는 사람들이 우표 수집을 하고, 몸집이 큰 사람들이 [[스모]]를 좋아한다면, '''통계를 좋아하고 시시콜콜한 정보에 관심 있는 사람들은 야구에 끌릴 것'''이다. >---- >[[스티븐 제이 굴드]] ---- >내가 각 숫자들에 접근하는 방식은 기계공이 [[몽키스패너|멍키스패너]]를 들고 일을 시작하는 것과 크게 다르지 않다. 내가 시작하는 것은 늘 내 눈으로 직접 목격하거나 그 곳에 있었던 사람들의 목격담을 듣는 것이 가능한 경기들부터이다. 그리고는 스스로에게 묻는다. 이것은 진실인가? 그것을 증명할 수 있는가? 측정이 가능한가? 이것은 내 기계 전체 구조와 어떻게 들어맞는가? 그리고는 이에 대한 해답을 얻기 위해 각각의 기록들을 파고든다. (중략) 오늘도 야구는 수많은 기록들을 만들어내고, 사람들은 그에 대해 무척 많은 것을 이야기하고, 논쟁하거나 생각한다. 그런데도 왜 사람들은 그 자료들을 이용하지 않고 있는 것일까? 또는 왜 아무도 이런저런 자료들을 앞에 놓고 그것을 '증명해볼 것'을 요구하지 않는 것일까? >---- >[[빌 제임스]], 1979 Baseball Abstract 중 ---- >데이터는 신비로운 마법도 절대적 진리도 아니다. 대신 "당신 야구 얼마나 해봤는데?" 라고 묻지도 않는다. 그것은 편견 없는 소통의 언어이며 협력의 플랫폼이다. >---- >신동윤 [[한국야구학회]] 데이터분과장. ---- >'''세이버매트릭스라는 건 확률이잖아요? 그래서 믿을수가 없어요.''' >---- >[[안경현]] [[SBS Sports]] 야구 [[해설위원]].[* 한 가지 간과해선 안 되는 사실이 있는데, 세이버메트릭스가 통계인 건 맞지만, 확률과 같은 수많은 데이터를 하나로 집계한 것이 통계이다. 즉, 통계를 내는데 각종 확률들이 통계 안에 들어간다는 것이다. 그리고 안경현은 세이버매트릭스가 고안해 낸 각종 [[야구의 기록 계산법]]을 객관적인 통계가 아닌 확률이라는 [[우연]]성으로 치부해 버리는 발언 때문에 세이버메트릭스와 이를 잘 이해하는 야구팬들부터 무수한 비판을 받고 있다. 적지 않은 야구 팬들은, 안경현을 현대야구에 뒤처진 상당히 구시대적인 야구관을 가졌다 평가 한다.][* 사람들이 간과하기 쉬운것이 흔히들 세이버매트릭스의 지표라고 하면 WAR이라던가 WPA, FIP등의 스탯만 생각하는데, 넓은의미의 야구통계 지표라는 측면에서는 클래식 스탯인 [[ERA]](투수의 [[방어율]])과 타자의 타율 또한 세이버스탯의 일종이라고 할 수 있다. 이것 또한 한 해, 혹은 여러 해에 걸쳐서 해당선수의 기록을 통계화 한 확률이다. 방어율은 투수가 9이닝을 던질 시 실점할 확률이나 마찬가지이고, 타자의 타율 또한 이 타자가 타석에 서서 안타를 때릴 확률이다. 확률이라서 믿을 수 없다면 투수의 방어율도, 타자의 타율또한 마찬가지로 못믿는다는 말인데 이건 그냥 야구의 스탯이라는것 자체를 안믿는다는 말과 다를 바 없다. 세이버매트릭스의 모든 지표는 타자의 타율이나 투수의 방어율같은 클래식 스탯이 그 선수의 모든 가치를 설명하는데 모자란 부분을 채워주기위해서 좀 더 많은 모집단과 영향을 주는 요소들을 고려한 또다른 스탯일뿐이기 때문이다.]저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기