마이클 루이스의 머니볼에는 아무도 기억하지 못하지만 꽤 흥미롭고 교훈적인 짧은 이야기가 하나 나온다.

빌리 빈이 등장하지 않기 때문에 브래드 피트가 연기한 영화에도 나오지 않았고, 그래서 더더욱 기억되지 않는 이야기다.

1970년대 후반이나 80년대 초, 휴스턴 애스트로스는 외야 펜스를 홈플레이트 쪽으로 당겼을 때 팀 성적이 어떻게 변할지를 분석하는 연구를 의뢰했다.

홈런이 늘어나면 팬들이 좋아할 것이고, 그 결과 입장권 판매도 늘어날 것이라고 생각했기 때문이다.

하지만 연구진은 당시 휴스턴의 타자와 투수 구성을 고려했을 때, 펜스를 당기면 오히려 패배가 더 늘어날 것이라는 결론을 내렸다.

그래서 휴스턴 구단의 의사결정자들은 데이터를 보고 나서 이렇게 결정했다: 그 연구 결과를 공개하지 않기로.

이미 펜스를 당기기로 결정을 내린 상태였고, 자신들의 선택을 뒷받침해 줄 데이터만을 원했기 때문이다.

비슷한 이야기를, 10년 넘게 축구 업계에서 일해 온 한 사람에게서 들은 적이 있다. 한 프로 축구 클럽이 그에게 세 명의 선수에 대한 스카우팅 리포트를 작성해 달라고 의뢰했다.

그는 각 선수를 자세히 분석했고, 결론은 모두 같았다. “이 선수들은 영입하지 않는 것이 좋다.” 그러자 구단은 각 선수에 대해 긍정적인 보고서를 작성해 줄 수 있느냐고 물었다.

이미 세 선수 모두 영입하기로 결정해 놓은 상태였기 때문이다.

두 이야기 모두에서 조직은 데이터를 활용하려고 했지만, 더 나은 결정을 내리기 위해서가 아니었다. 이미 내린 결정을 정당화하기 위해서였다.

이제 이런 이야기는 다소 단순했던 시절의 일처럼 들릴 수도 있다. 오늘날 거의 모든 야구 팀은 일반 대중이 접근할 수 없는 훨씬 더 정교한 분석 모델로 운영되고 있다.

축구에서도 데이터는 어디에나 존재한다. 아마존은 분데스리가 중계를 지원하고 있고, ‘기대득점’은 거의 모든 영어권 중계에서 공통 언어가 되었다.

그럼에도 불구하고, 야구 팀들은 숫자를 통해 기존의 편견을 반복하고 정당화하는 단계에서 대부분 벗어난 반면, 축구 클럽들은 그렇지 못하다. 아직도 한참 멀었다.

믿기 어렵다면, 스스로 “현대 축구 클럽의 새로운 기준을 재정의했다”고 말하려 했던 팀을 보면 된다. 다시 말해, 토트넘 홋스퍼를 보면 된다.

우리가 축구에 대해 알고 있는 것

축구 분석이 밝혀낸 핵심 통찰은 사실 모두가 이미 알고 있는 것이다.

가장 좋은 팀이 항상 이기는 것은 아니다. 이것이 바로 기대득점(xG)이 말해주는 바다.

시즌 어느 시점에서든, 한 팀의 기대득점 차이는 슈팅 수, 득점, 승점 같은 어떤 주요 지표보다 미래 성적을 더 잘 예측한다.

만약 항상 최고의 팀이 이긴다면, 과거의 승리만으로도 최고의 팀을 알 수 있고, 그 과거 성과만으로 미래를 예측할 수 있어야 한다.

대신 실제로는, 경기에서 더 많은 기대득점을 만들어내는 팀이 더 좋은 팀인 것으로 보인다. 이 개념을 더 단순화하면, 복잡한 알고리즘 대신 결국 더 좋은 찬스를 많이 만드는 팀이 좋은 팀이라는 뜻이다.

이건 오랫동안 축구를 해왔거나 지켜본 사람이라면 누구나 깊이 이해하고 있는 사실이다 — 스스로 인정하든 하지 않든 간에 말이다.

하지만 이를 인정하는 순간, 축구 경기 결과에는 상당한 우연성이 존재한다는 것도 받아들여야 한다. 튀는 공을, 완벽하지 않은 형태의 발로 차서, 손을 쓸 수 있는 유일한 선수인 골키퍼를 넘겨야 하기 때문이다.

프리미어리그 시즌은 길지 않고, 한 시즌은 대략 20개의 팀 단위 실험으로 볼 수 있다. 10년이면 약 200개의 작은 실험이 된다.

이 200번의 시즌 동안, 어떤 팀이 한 시즌 전체에서 운의 영향을 크게 받아 과도하게 좋은 성과를 내거나 반대로 크게 손해를 보는 경우가 몇 번쯤 나오는 것은 자연스러운 일이다.

실제로 그런 일이 일어난다. 아래는 2010년 이후 프리미어리그 시즌을 기대득점 대비 실제 성과 기준으로 정렬한 것이다.

가장 오른쪽에 있는 팀은 2016-17시즌의 토트넘이다. 그렇다면 가장 왼쪽에 있을 팀도 토트넘일 것 같지 않은가?

세계에서 가장 부유한 팀 중 하나가 시즌 종료 6경기를 남겨두고 강등권 싸움을 한다면, “역사적으로 운이 매우 나빴다”는 설명이 필요할 것처럼 보이기 때문이다.

하지만 아니다. 그 자리는 2023-24시즌 셰필드 유나이티드다.

이번 시즌 토트넘은 극단적인 사례조차 아니다. 실제 득실차(-11)는 기대득점 차이(-15.13)보다 오히려 약간 더 나은 수준이다. 다만 그 차이는 크지 않다.

그렇다면 세계에서 9번째로 가치 있는 스쿼드를 가진 팀이 어떻게 프리미어리그 최약체 중 하나가 될 수 있을까?

한 가지 가능성은 이렇다.

자신들이 중요하다고 생각하는 것만 측정하고, 실제로 중요한 것은 측정하지 않았기 때문이다.

보통 축구는 매우 복잡하고 역동적인 스포츠라서, 선수 개인의 능력을 팀 구성이나 전술, 경기 내 상호작용에서 분리해내기가 어렵다. 하지만 토트넘처럼 문제를 비교적 단순하게 진단할 수 있는 팀도 있다.

이 팀은 패스를 못한다.

Gradient Sports에서는 프리미어리그 모든 경기를 시청하며 각 선수의 모든 패스를 -2에서 +2까지 점수로 평가한다. 그들의 평가 방식은 다음과 같다.

예를 들어, 센터백이 하프라인에서 공을 전달하는 상황을 생각해보자.

압박이 없는 상태에서 열린 동료에게 평범하게 패스를 성공시키면 0점을 받는다. 이는 기대 수준을 충족했기 때문이다.

반면 압박 속에서 라인을 깨는 정확한 패스는 플러스 점수를 받는다. 반대로 동료에게 전달되었더라도 기대 이하로 약하게 전달된 패스는 마이너스 점수를 받는다. 이 방식은 단순한 결과가 아니라 ‘수행의 질’을 평가하기 위한 것이다.

평가는 주관성을 최소화하고 일관성을 확보하기 위한 상세한 기준에 따라 이루어진다. 수집된 점수는 이후 여러 단계의 검증 과정을 거치며, 문제로 표시된 장면에 대한 상위 검토, 일관성 점검, 지속적인 분석, 품질 관리 절차 등이 포함된다.

이 평가 기준에 따르면, 토트넘에서 패스를 가장 잘하는 다섯 선수의 리그 내 순위는 다음과 같다.

크리스티안 로메로: 19위

미키 반더벤: 87위

데스티니 우도기: 152위

케빈 단소: 167위

모하메드 쿠두스: 186위

패스는 이 스포츠의 기본이다. 프리미어리그에서 한 팀은 경기당 평균 450번의 패스를 시도한다. 다른 어떤 지표도 이에 근접하지 못한다.

평균적으로 한 경기에서 팀은 슈팅 8회, 크로스 18회, 드리블 18회, 태클 16회, 인터셉트 8회를 기록한다. 패스를 제대로 하지 못한다면, 다른 모든 것은 의미가 없다.

패스는 축구라는 게임의 중심에 있는 힘이며, 다른 모든 요소에 의미를 부여한다.

그렇다면 세계에서 가장 부유한 팀 중 하나가 — 그리고 스스로를 현대 축구의 모범 사례라고 주장하는 팀이 — 어떻게 자기 리그에서 상위 150명 안에 드는 패서가 단 두 명뿐인 스쿼드를 만들게 된 것일까?

잘못된 방향의 분석 데이터

최근 몇 년 사이 축구에서는 새로운 종류의 지표들이 등장했다. 승리에 직접 연결되는 요소를 측정하는 대신, 스카우트와 감독들이 전통적으로 중요하게 여겨온 요소들을 수치화한다.

누가 더 크고, 누가 더 빠른지, 누가 보기 좋고, 누가 ‘축구만 가르치면’ 무적이 될 것 같은지 등을 측정하는 것이다.

Gradient나 SkillCorner 같은 회사들은 선수들이 얼마나 자주 뛰는지 — 공을 가진 상황과 그렇지 않은 상황 모두에서, 최고 속도, 고속 질주 등 — 다양한 피지컬 데이터를 제공한다. 이런 데이터를 만드는 것 자체는 문제 될 것이 없다.

오히려 필요하다. 축구 데이터는 오랫동안 공을 가진 상황만 분석해왔고, 실제로 선수는 경기 내내 공을 몇 분 정도밖에 소유하지 않는다.

기존 데이터는 그 짧은 순간만을 측정해왔던 것이다. 이 데이터들이 모든 것을 설명하지는 못하지만, 가장 중요한 부분을 보여주고 있는 것은 사실이다.

이러한 오프 더 볼 데이터가 제대로 활용된다면 매우 강력한 도구가 될 수 있다.

만약 한 팀이 이 피지컬 데이터를 승리와 득점으로 이어지는 요소들과 결합할 수 있다면, 선수 가치를 훨씬 더 종합적으로 이해할 수 있고, 단순히 패스와 슈팅만 보는 팀보다 앞서 나갈 수 있다.

하지만 그건 매우 어렵고, 그래서 실제로는 거의 이루어지지 않고 있다. 대신 한 챔피언스리그 클럽들과 일해본 관계자의 말에 따르면, 이 피지컬 지표들은 오히려 기존의 편견을 확인해주는 역할을 하고 있다.

머니볼 이후 계속되어 온 스카우트 vs 데이터 논쟁에서, 이제는 새로운 데이터가 “스카우트가 맞았다”고 말해주는 셈이다. 그렇다면 토트넘의 사례는 어떻게 설명할 수 있을까?

토트넘은 폭발적인 운동 능력을 가진 선수들로 가득한 스쿼드를 보유하고 있다.

Gradient는 지구력, 폭발력, 속도를 종합해 포지션과 체격을 고려한 ‘운동 능력 점수’를 만들었는데, 1~100 스케일이다. 토트넘에는 이 점수 90 이상인 선수가 7명이나 있다.

그중 5명 — 윌슨 오도베르, 루카스 베리발, 아치 그레이, 도미닉 솔란케, 코너 갤러거 — 는 요한 랑게가 2023년 10월 기술이사로 부임한 이후 영입된 선수들이다.

이 중 앞의 네 명은 랑게 체제 첫 여름 이적시장에서 영입된 필드 플레이어 전원이다.

패스를 못하는 팀을 만들려면, 대안적인 능력치에 체계적으로 집중해야 한다.

그것이 조직적인 ‘맹점’을 만들어낸다. 로메로가 2021년에 영입됐고, 시즌 내내 부상으로 결장 중이지만 팀 내 또 다른 최고의 패서인 제임스 매디슨이 2023년 여름에 영입됐다는 점을 고려하면, 무엇이 중요한지를 간과했다는 사실은 더욱 분명해진다.

머니볼에서 가장 유명한 장면 중 하나는, 빌리 빈이 선수의 외적인 부분을 따지는 스카우트들과 논쟁하는 장면이다.

그는 계속해서 같은 질문을 던진다.

“그래서, 타격은 잘하나?”

결국 그는 화가 나서 이렇게 외친다.

“다시 말하지만, 우리는 청바지를 파는 게 아니다.”

데이터를 이해하는 사람이 구단에 필요한 이유는, 이런 기본적인 질문을 계속 상기시켜주기 때문이다. 본질을 잊지 않도록 만드는 것이다.

하지만 토트넘에서는 새로운 종류의 숫자들이 오히려 구단의 시야를 흐리게 만든 것처럼 보인다. 마치 자신들이 정말로 ‘청바지를 파는 사업’을 하고 있는 것처럼 착각하게 만든 것이다.

토트넘에게 정말 필요했던 것 — 그리고 강등 위기에서 구할 수 있었던 유일한 방법 — 은 단 하나의 질문이었다.

그래서, 패스는 잘하나?