코로나19 팬데믹 이후 중단된 스포츠 리그의 공정한 시즌 마무리를 위한 데이터 기반 모델

Core Concepts

중단된 스포츠 리그 시즌을 공정하게 마무리하기 위해 예측 모델과 최적화 모델을 결합한 데이터 기반 의사결정 프레임워크를 제안한다.

Abstract

이 논문은 코로나19 팬데믹으로 인해 중단된 스포츠 리그 시즌을 공정하게 마무리하기 위한 데이터 기반 의사결정 모델을 제안한다.
첫 번째 단계에서는 중단 이전까지 진행된 경기 데이터를 활용하여 나머지 경기 결과를 예측하는 모델을 개발한다. 다양한 기계학습 모델을 비교 평가하여 가장 우수한 성능의 모델을 선정한다.
두 번째 단계에서는 예측 모델의 출력을 활용하여 중단된 시즌을 마무리하기 위한 최적의 경기 일정을 선정하는 최적화 모델을 제안한다. 팀 순위의 유사성을 최대화하거나 승률 차이를 최소화하는 목적함수를 가진 혼합정수계획법 모델을 개발한다. 이를 통해 중단된 시즌을 공정하게 마무리할 수 있는 경기 일정을 도출한다.
제안 모델은 실제 NBA 시즌 데이터를 활용한 시뮬레이션 실험을 통해 우수한 성능을 입증한다. 중단된 시즌을 마무리하는 경기 일정을 선정할 때 기존 시즌 순위와의 유사성이 높고, 플레이오프 진출팀, 홈코트 어드밴티지 팀, 드래프트 순위 등 주요 리그 결과에서도 높은 일치도를 보인다.

Stats

중단 이전까지 진행된 경기 수는 971경기이며, 남은 경기 수는 259경기이다.
각 팀은 정규시즌에 총 82경기를 치르며, 홈경기와 원정경기가 각각 41경기씩이다.
중단된 시즌을 마무리하는 경우 팀당 총 경기 수를 72경기로 줄일 수 있다.

Quotes

"중단된 리그 시즌을 마무리하는 핵심 문제는 남은 경기 중 어떤 경기를 선택하여 진행할 것인가이다."
"중단된 시즌의 순위가 전체 시즌이 진행되었을 때의 순위와 유사하도록 하는 것이 중요하다."
"중단된 시즌을 마무리하는 경기 일정을 선정할 때 팀 간 홈/원정 경기 균형을 고려해야 한다."

Key Insights Distilled From

Beyond Suspension

by Ali Hassanza... at arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00178.pdf

Deeper Inquiries

중단된 시즌을 마무리하는 경기 일정을 선정할 때 고려해야 할 다른 공정성 지표는 무엇이 있을까?

중단된 시즌을 마무리하는 과정에서 고려해야 할 다른 공정성 지표로는 팀 간 상대적인 강도나 경기력을 반영하는 지표가 있습니다. 이러한 지표는 각 팀의 성적이나 랭킹을 넘어서서 실제 경기에서의 성과나 팀의 능력을 고려할 수 있습니다. 예를 들어, 팀 간 승부 강도, 과거 경기에서의 상대적 성적, 팀의 평균 득점 차이 등을 고려하여 팀 간의 경기력 차이를 반영할 수 있습니다. 이러한 지표를 활용하여 중단된 시즌을 공정하게 마무리할 수 있습니다.

중단된 시즌 마무리 시 팀 간 경기력 차이를 어떻게 반영할 수 있을까?

팀 간 경기력 차이를 반영하기 위해서는 각 팀의 성적, 능력, 경기력을 정량화하고 이를 모델에 적용해야 합니다. 이를 위해 과거 경기 결과, 팀의 평균 득실점 차이, 선수들의 개인 능력 등을 고려하는 예측 모델을 활용할 수 있습니다. 또한, 팀 간의 상대적 강도를 고려하여 경기 일정을 조정하거나 특정 팀에 대한 어려운 상대팀과의 경기를 조정함으로써 팀 간의 경기력 차이를 고려할 수 있습니다.

중단된 시즌 마무리 모델을 다른 스포츠 리그에 적용하는 것은 어떤 도전과제가 있을까?

중단된 시즌 마무리 모델을 다른 스포츠 리그에 적용할 때는 각 리그의 특성과 규칙을 고려해야 합니다. 각 리그마다 경기 일정, 팀 수, 팀 간 경쟁력, 플레이오프 형식 등이 다를 수 있기 때문에 일반화된 모델을 적용하기 어려울 수 있습니다. 또한, 다른 스포츠 리그에서의 데이터 수집과 분석, 모델 적용에는 새로운 도전과제가 있을 수 있습니다. 따라서 각 스포츠 리그의 특성을 고려하고 적합한 모델을 개발하는 것이 중요합니다.