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보이지 않는 움직임 : 오프더볼 움직임을 수치화하는 5가지 수치

Tonny Kang 2024. 4. 30. 10:25
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https://medium.com/@lwoodblake/invisible-action-5-metrics-to-capture-off-ball-value-614d35413d4b

 

Invisible Action: 5 Metrics to Capture Off Ball Value

The dominant paradigm of football data analysis is events data. Events are defined in relation to the ball — did the player pass the ball…

medium.com

우연히 BePro11 회사에 대해 알아보다가 발견한 축구 글이다, 작가 Lily Wood-Blake

BePro11에 일하고 있는 전술가인 것 같은데 글이 흥미로워서 한번 퍼와서 한국어로 적고 내 생각을 덛붙혔다

영어 자신 있으면 그냥 위에 글을 읽는 것을 추천한다

 

축구에서 가장 중요한 87분 - 오프 더 볼의 중요성

축구경기에는 하나의 공과 22명의 선수가 있습니다. 그러나 특정 시점에서 볼을 소유한 선수는 단 한 명일 뿐, 나머지 21명의 선수들은 오프 더 볼 상황입니다. 축구의 근본 원리에 대해서는 요한 크루이프의 명언이 있습니다.

"경기를 할 때 통계적으로 증명된 바로는 선수들이 실제로 공을 소유하는 시간은 평균 3분에 불과합니다. 그렇기에 가장 중요한 것은 공을 소유하지 않은 87분 동안 무엇을 하느냐입니다. 그것이 좋은 선수인지 아닌지를 가르는 기준이 됩니다." - 요한 크루이프

 

크루이프의 말처럼 축구에서 가장 중요한 것은 공을 소유하지 않은 상황, 즉 오프 더 볼 상황에서의 플레이입니다. 경기 내내 볼을 가지고 있을 수는 없다

좋은 오프 더 볼 움직임은 팀 전술의 기본과 좋은 선수의 기량의 기본이다.

공격 시 공간을 만들고, 수비 시 견고한 형태를 유지하며, 전환 상황에서 빠르게 전진 및 재배치할 수 있게 합니다.

이를 위해서는 모든 선수가 경기 상황을 읽고 빈 공간을 채우며 기회를 만들어내는 축구력를 발휘해야 합니다.

 

프로와 아마추어를 가르는 것도 오프 더 볼 액션의 이해도입니다.

아마추어 선수들은 공을 쫓기만 하지만, 프로 선수들은 상대적으로 정교한 오프 더 볼 움직임으로 경기를 펼칩니다.

크루이프의 말처럼 축구에서 3분의 공 소유 시간만큼이나 87분의 오프 더 볼 시간이 중요합니다.

모든 선수가 오프 더 볼 액션의 중요성을 인식하고 적극적으로 이를 수행할 때 비로소 진정한 축구 경기가 펼쳐지는 것입니다.

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중력, 만류인력 Gravitational Pull



일부 선수들은 수비수들을 끌어당기는 능력이 있습니다. 

수비수들의 위치를 끌어내림으로써, 높은 중력적 끌어당김을 가진 선수들은 공간을 만들어냅니다. 

이러한 움직임은 진행을 용이하게 하고 기회를 창출할 수 있습니다.  


위의 상황에서 패스가 가능했던 이유는 오른쪽 윙에 있는 선수 때문입니다. 

그 선수가 수비수들의 시선을 끌지 않았다면 (중력) 패스는 이뤄질 수 없었을 것입니다. 비록 그 선수가 공을 가지지는 않았지만, 그 과정에서 기여한 바가 있습니다.

우리는 OBV 또는 xT와 같은 지표를 사용하여 이를 측정할 수 있습니다. 

이 지표들은 피치 위에서 일어나는 모든 이벤트에 값을 부여합니다. 

이러한 지표는 패스가 허용한 진행 정도를 포착하고, 기회를 제공한 오프 더 볼 움직임에 기여한 선수에게 공을 돌릴 것입니다.

Player Gravitational Pulls OBV of Passes from Pulls
Alexander-Arnold 5 0.67
Salah 10 1.25
Díaz 2 0.75

 

여기서 OBV는 무엇인가??
https://tonnykang.tistory.com/189

 

축구의 새로운 분석 패러다임, OBV(On-Ball Value)

기존의 축구 통계 지표들은 어시스트, 기대 골 기여(xG Assisted), 빌드업 기대 골(xGBuildup) 등이 주를 이뤘다.하지만 이런 지표들은 득점 과정에서 일어나는 모든 행위의 가치를 제대로 포착하지

tonnykang.tistory.com

 

공간창출 능력 Space Creation


공간 창출 능력은 매우 중요한 축구 지표이다.

중력 메트릭이 선수가 상대 수비수를 끌어당기는 능력을 측정한다면, 공간 창출 메트릭은 상대를 밀어내는 능력을 보여준다.

공간 창출은 마커를 따돌리거나 전방 지역으로 이동해 공간을 만드는 행위를 말한다.

피치 위에서 공간은 가장 귀중한 자원 중 하나이므로, 그 공간이 해당 플레이에서 직접 활용되지 않더라도 공간을 만들어내는 선수에게 가치를 부여해야 한다.

공간 창출 메트릭은 오프 더 볼 상황에서 만들어진 모든 공간에 초점을 맞춘다다. 해당 선수에게 공이 전달되었는지 여부와 상관없이 측정합니다.

아래 다이어그램에서 파란색 선수가 오프더볼 상황에서 필드를 향해 전진 突進하는 모습을 볼 수 있습니다. 이 움직임은 공을 받을 수 있는 공간(회색 영역)을 늘립니다. 



우리는 선수가 공간으로 이동한 횟수를 셀 수 있고, 그 공간이 만들어진 위치에 따라 가중치를 줄 수도 있습니다. 또한 생성된 공간의 면적(m²)에 기반해 가치를 부여할 수도 있습니다.

Player Space Creating Actions in Final 3rd Space Created in Final 3rd (m²)
Grealish 10 45
Kane 12 40
Son 14 60

 

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슛 기회 Shot Opportunities


 제안하는 새로운 메트릭은 공을 실제로 받지 않았더라도 좋은 위치를 잡은 공격수의 움직임에 가치를 부여하려는 것이다.


예를 들어 맨시티 vs 본머스 경기에서 포든 Foden 이 홀란드 Haaland 에게 패스하지 않고 개인적으로 슈팅을 시도했을 때, 하알랜드는 공을 받지 못했지만 득점 기회가 있는 좋은 위치에 있었다. 

기존 메트릭은 패스를 한 포든의 의사결정을 평가하지만,  제안하는 메트릭은 득점 기회가 있는 위치에 있었던 홀란드 Haaland 에게 가치를 부여하려는 것입니다.

구체적으로는 홀란드가 그 순간 슈팅을 했다면 기대되는 득점 확률(xG)만큼의 가치를 부여하는 방식이다.

공격수가 좋은 위치에 있었다면 실제 슈팅 여부와 상관없이 그에 상응하는 가치를 인정해 주는 메트릭인 셈이다.

Player Shot Opportunities xG from Shot Opportunities
Jesus 10 3.9
Haaland 11 8.2
Toney 5 3.1

 

무력화 시킨 선수, 차단한 패스 길 Players Bypassed/Passing Channels Blocked


네패스로 인해 제외된 상대 선수들의 수를 측정하는 "플레이어 바이패스" 또는 "패싱 채널 블록" 메트릭은 한 패스의 가치를 가늠하는 데 유용한 지표가 될 수 있다.


예를 들어 티아고는 시즌 동안 108회 상대 선수를 제외시키는 패스를 했지만, 45회는 상대에 의해 제외되었다. 로드리는 140회 상대를 제외시켰지만 30회 제외당했다. 라이스는 98회 상대를 제외시켰지만 60회 제외당했다.

이 지표는 선수가 얼마나 많은 상대를 제외시켰는지뿐만 아니라, 그 선수 자신이 얼마나 많이 제외당했는지도 보여줍니다. 

Player Players Bypassed Been Bypassed
Thiago 108 45
Rodri 140 30
Rice 98 60


패스 한 번으로 얼마나 많은 상대를 제외시켰는지를 살펴보면 그 패스의 "라인 브레이킹" 가치를 가늠할 수 있다. 많은 상대를 제외시킬수록 공격 진영으로 깊이 침투할 가능성이 높아wls다.

또한 자신이 얼마나 자주 상대에 의해 제외당했는지도 중요한 지표가 될 수 있다.

제외당하는 횟수가 적을수록 공격 기회를 더 많이 만들 수 있기 때문이다.

 

SMALL

수비 라인 위치 Defensive Line Position


 

 최근 축구계에서 인기있는 개념인 '하이라인 디펜스'를 데이터 분석을 통해 정량화할 수 있다. 

 

하이라인은 수비라인을 전방으로 높게 유지하는 전술을 말한다.

이렇게 하면 공격에 수비수들의 관여도가 높아지지만, 역습에 취약해지는 단점이 있다.

트래킹 데이터를 활용하면 주관적인 판단 없이 팀의 수비라인 위치를 정량적으로 파악할 수 있다.

수비수들이 공격 시 각 지역에 머무는 시간의 비율을 계산할 수 있습니다. 

여기서  제안한 대로 필드를 5개 지역으로 나누어 분석해보겠습니다.

 

1지역은 최전방, 5지역은 최후방이 되겠죠. 각 수비수가 해당 지역에 머문 시간 비율을 측정하면 팀의 평균 수비라인 위치를 가늠할 수 있다.

1지역에 많이 있을수록 하이라인, 5지역에 있을수록 로우라인 전술을 구사한다고 볼 수 있다.

 

이를통해 상대팀의 비대칭적 전술을 파악해 공략 할 수도 있다

 

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