데이터가 삶을 바꾸고 데이터로 세상을 이해하는 시대에 살고 있습니다. 코로나로 멈춘 일상에서도 임상자료, 사회현상, 기업의 흥망성쇠가 데이터로 읽히고 있습니다. 빅데이터 전문가 송길영은 데이터 분석을 통해 인간 욕망을 채울 수 있다고 했습니다.
스포츠에서 데이터가 가진 힘은 더욱 강력합니다. 팀 운영은 물론 승리를 위한 전략으로 데이터 활용은 필수입니다. 영화 머니볼에서 야구팀 단장인 브레드 피트는 경제전문가의 도움을 얻어 상대적으로 가난한 재정과 빈약한 전력에도 경기 데이터를 분석한 자료를 활용하여 4년 연속 포스트 시즌에 진출합니다.
얼마전 마무리된 동경올림픽 4강에 진출한 한국 여자배구팀 외국인 감독 스테파토 라바리니는 ‘데이터 배구’ 라는 패러다임을 우리에게 각인시켰습니다. 감독과 함께 영입된 세자르 에르난데스 수석코치와 안드레아 비이시올리 전력분석관은 상대팀 11개 국가의 전력을 샅샅이 분석했고 이 결과는 상대 허점을 정확히 간파하여 승부에 결정적인 도움이 되었습니다. 한국판 머니볼입니다.
스포츠에서 얻어지는 데이터는 매우 다양합니다. 승률, 득점, 투구수, 경기 중 이동거리, 속도, 훈련량과 강도, 패스 숫자, 공격횟수, 공격성공률, 범실빈도, 심박수, 혈압, 발한량, 수면시간 등 스포츠와 선수들에게 이루어지는 모든 행동과 과정이 숫자로 표현되며 이는 곧 데이터입니다. 이 자료를 토대로 훈련을 계획하고 선수와 팀을 평가하는데 데이터를 분석하지 않는다는 것은 어불성설입니다.
스포츠에서 데이터 수집은 요즘처럼 컴퓨터 기반의 다양한 엑셀, 구글 스프레드 시트 같은 프로그램이 사용되기 훨씬 이전부터 실시되었고 지도자들의 큰 숙제였습니다. 이 작업은 다양한 결과를 수치화하는데 초점이 맞춰져 왔으며 운동수행능력을 객관적으로 정의하여 정량화하는 능력은 지도자의 역량에 달려있다고 해도 지나치지 않습니다.
수기로 기록된 자료는 디지털 방법으로 진화했지만, 필드에서 데이터를 수집하는 절차는 여전히 아날로그 방식에 의존하고 있으며 기록된 데이터가 얼마나 정확하고 어떻게 가공되어 신뢰할 수 있는 자료로 활용되는지 고민해야 합니다. 이러한 질문에 답을 얻기위해 데이터의 품질에 영향을 미치는 요소를 이해할 필요가 있습니다.
스포츠에서 수집된 데이터는 대부분 정량적 자료지만, 해석하는 과정에서 주관적인 판단과 비판이 개입될 수 있습니다. 물론 자각적 운동강도인 RPE와 같이 개인의 인식에 영향을 받는 자료는 주관적일 수 밖에 없습니다. 주관적인 자료는 신뢰성과 일관성에 대해 고민해야 합니다. 반복되는 데이터 수집과정에서 동일한 조건의 결과를 산출해야 합니다.
우리는 신뢰성과 일관성을 유지하려는 노력에도 불구하고 데이터 수집과정에서 측정 오류가능성이 항상 존재할 수 있음을 인정해야 합니다. 장비 오차, 측정자 실수, 센서 위치, 피험자 의지 등 오류와 오차가 생길 가능성은 항상 존재합니다.
데이터를 수집하는 실무자의 의무는 제어할 수 있는 요소를 식별하여 측정 프로세스 내에서 오류와 오차를 최소화하는 것입니다.