Core Concepts
농구 경기에서 득점 효율은 매우 중요하며, 이를 높이기 위해서는 다양한 플레이 스타일을 가진 선수들의 효과적인 협업이 필요하다. 이 연구에서는 선수의 슛 스타일과 공격 역할을 기반으로 클러스터링하여 라인업 구성이 득점 효율에 미치는 영향을 분석하였다.
Abstract
이 연구는 농구 선수의 공격 스타일을 두 가지 방법으로 파악하였다:
트래킹 데이터를 활용한 슛 스타일 클러스터링
해석 가능한 특징 엔지니어링과 Wasserstein 거리를 이용하여 선수의 슛 스타일 분포 간 유사도를 측정하고 계층적 클러스터링을 수행하였다.
13개의 클러스터를 도출하였으며, 각 클러스터의 특징을 해석하여 명명하였다.
클러스터 내 선수들의 슛 효율(TS%)을 비교하여 클러스터링 결과의 타당성을 검증하였다.
플레이타입 데이터와 고급 통계 기반 공격 역할 클러스터링
퍼지 C-means 클러스터링을 적용하여 선수의 공격 역할을 10개 클러스터로 분류하였다.
각 클러스터의 특징을 해석하고 클러스터 멤버십 분포를 확인하여 클러스터링 결과를 검증하였다.
이후 라인업 분석을 수행하였다:
5명 라인업 분석
슛 스타일 클러스터와 Kalman & Bosch (2020) 방법으로 클러스터링한 결과를 각각 사용하여 라인업의 득점 효율(OFFRTG)을 예측하는 회귀 모델을 구축하고 비교하였다.
예측 성능은 Kalman & Bosch (2020) 방법이 다소 우수했지만, 슛 스타일 클러스터링 결과로도 의미 있는 분석이 가능했다.
예측 상위/하위 라인업을 분석하여 다양한 슛 스타일의 조합이 효과적임을 확인하였다.
2명 라인업 분석
공격 역할 클러스터링 결과를 활용하여 2명 선수 조합의 효과를 베이지안 회귀 모델로 정량적으로 분석하였다.
볼 핸들러와 슈터 등 상보적인 역할의 조합이 득점 효율 향상에 기여함을 확인하였다.
이 연구는 선수의 공격 스타일을 다각도로 파악하고 라인업 구성이 득점 효율에 미치는 영향을 분석하여 새로운 통찰을 제공하였다.
Stats
농구 경기에서 평균 팀 공격 횟수는 2012-13시즌 100회 미만이었지만, 2022-23시즌에는 30개 팀 중 28개 팀이 100회 이상을 기록하여 득점 효율의 중요성이 증가하고 있다.