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통계가 때로는 실상을 왜곡하는 경우도 있죠.

 
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Updated at 2016-08-05 20:57:30

밑의 글을 보니 그런 말이 생각나더군요.

정확도를 높이기 위해 통계를 쓰지만 그 통계가 사람을 쉽게 속일 수도 있다.

스탯에도 맹점이 있다는 거죠. 스탯이 실상을 제대로 반영하지 못하는 경우도 꽤 많습니다.

스탯이 선수를 과대 평가하게 만들 수도 있고 반대로 실제보다 작게 평가할 수도 있다는 거죠.

그래서 어떤 사람들은 그러죠. 경기를 봐야 그 선수를 제대로 평가할 수 있다.

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Comments
2016-08-05 12:18:19

그런데 느낌은 더욱 왜곡하니까요 그러니까 1차스탯이 탄생한거고 2차스탯이 탄생한거죠.

2016-08-05 14:24:53

공감합니다

2016-08-05 14:56:11

동감합니다.


스탯만으로 모든 걸 알수 있는건 아닌데, 스탯보다 내가 본 개인적 감상이 더 객관성 있다고 주장해서도 안되겠죠.

개인적으로 통계의 맹점은 더 세분화되고 정확한 통계를 통해서 반박해야 한다고 봅니다. 이전에 01년에 아이버슨에 대해서 쉴드칠때 야투율은 낮지만 자유투를 워낙 많이 얻어내기 때문에 실질 야투율은 더 높다고 봐야 한다는 이야기가 많았죠. 그게 바로 TS 인 거구요. 이런 식으로 반박이 이루어져야 한다고 봅니다.
Updated at 2016-08-05 12:33:05

저는 개인적으로 그래서 선수비교에서 스탯 숫자상 PER의 1더 높다 약간 차이난다고 해서 그다지 신경쓰지 않고, 올엔비에이 수상횟수가 더 중요하다고 생각하는 사람입니다. 올엔비에이 선정에서는 사람들의 주관적인 도미넌트한 느낌과 스탯이 동시에 고려되는 일종의 합의점이라고 생각합니다. (물론 올해 하든의 올엔비에이 탈락같이 어이없는 경우도 있기는 하지만요;) 물론 이의견도 저의 주관적인 생각일 뿐입니다.

 

그래서 저는 코비의 2차 스탯이 낮고 효율이 낮다는 평가가 많더라도 코비를 높게 평가하고, 던컨이 수비왕이 없어도 역대급 수비수로 평가합니다. 퍼스트팀과 디펜스팀이 말해주거든요.

 

물론 스탯이 중요하지 않다는 것도 아니고, 세부사항에서는 올엔비에이팀 같은 걸로는 비교하기 힘든 다양한 경우가 허다하지만 거기서 정답은 없다고 생각합니다. 자신의 의견을 상대방에게 강요할 필요도 없고요.

Updated at 2016-08-05 12:25:38

평가라는거 자체를 객관화시키려니까 생기는 문제인 듯 싶네요.
직접 보고+당시의 흐름을 알고+수상 실적 및 결과물을 보고+1차 스탯을 보고+2차 스탯을 본 후+당시 선수들이나 코칭스텝들의 의견을 참고해서
그냥 자기만의 주관적인 평가를 내리면 그만인 것인데,
평가에 대한 의견교환에 있어서만큼은
강요라 표현하지 않는다 하더라도 결국 강요가 되더군요.
- 사실 이 댓글도 일종의 강요이지 않을까요 하하.

Updated at 2016-08-05 12:30:31

공감합니다. 여러가지 보고 들은 걸로 (경기, 스탯, 수상실적, 당시 여론, 선수들 평가 등) NBA 팬들도 자신만의 세계가 각자 구축되어있을 텐데 객관적으로 꼭 이게 정답이다라고 할 필요가 있나 싶어요.

2016-08-05 12:31:00

통계는 정해진 와꾸...;;내에서만 만들어지죠.

농구의 한 포제션마다 벌어지는 그 복잡한 난장판을 득점,어시스트,리바운드,스틸,블록..

이런 몇가지 정해진 척도 안에서 평가할 수 있다고 보지 않습니다.

그런 기준은 편의상 그렇게 만들어 놓은것일 뿐이지,

경기에서 누가 승리에 기여했는지를 보여주는 최적의 도구가 아닙니다.

예로 왜 득점은 림에 공이 통과하기 전 마지막으로 볼을 건드린 사람의 것으로 기록되는지,

똑같이 노골을 유도해도 왜 공이 손에 맞아야 블록으로 쳐주는지,

그건 절대적으로 옳은것이 아니라, 정량화하기 용이한 형태로 사람들이 그렇게 정해놓은것입니다.

그렇게 정하지 않으면 숫자로 표현할 수가 없으니까요. 

결코 그렇게 하는 것이 가장 완벽해서 그렇게 하는 것이 아닙니다.

그 안에서 진리나 객관을 논한다는것은 숫자의 맹점에 빠지는 길입니다.

2016-08-05 14:03:40

좋은 댓글 잘 봤습니다

저는 기록지로 이야기를 풀어놓으신 분들은333... 좋더군요


사실 그거 열정없이는 할수가 없거든요

일단 좋아하는 분야에 열정있는 분이 계시다는 게 나쁠수가 없습니다 


다만 

지금 말씀하신 지점을 뚫고 지나간 분들과

거기에 아직 미치지 못한 분들은 많이 다른 지점을 바라보는거 같습니다

(제가 곡해하지 않았다면 저는 풀어놓으신 주장에 적극 동의합니다)


어떻게 보면 실제 승패가 결정되는 그 과정과 황금율,

농구라는 종목에 대한 (간접 직접 포함)경험이 일정수준을 넘어야만 다가갈수 있는 거 같고요


기록지가 좋게 나오는 것과 팀이 추구하는 건 같지 않고요

승패가 나뉠때까지 경기 흐름이나 양상을 이해하는 방식으로의 분석이 선행되어야 합니다


각 경기마다 특별한 흐름이나 독특한 경기 양상을 떼어놓고 농구에 대해서 이야기 할려는 게 못내 아쉽네요

이야기를 해야하는데 이상하게 결론만 덩그러니 내놓는 거 같아요


줄거리를 일일이 못 쫓아가는 상황이라면 그것도 아쉽고 보완책으로서 (결과론적인) 기록지를 살펴보려는 노력들이 나중에는 소멸될까봐 그것도 또 걱정됩니다




Updated at 2016-08-05 12:32:29

통계는 거짓말을 하지 않습니다. 단지 사람들이 그 이상의 의미를 부여하거나 잘못 해석을 할 뿐이죠.

2016-08-05 12:36:14

데이터가 누구 손을 타느냐에 따라 주관이 들어갈 수 밖에 없어서, 무조건 객관적이라고 할 순 없겠죠.
그래서 보통 데이터를 기반한 분석은 기존 분석을 "대체" 한다기보단 "보완" 한다고 봅니다.
완벽하진 않지만 경기내용을 잘 반영하는 게 스텟이고 통계인데 이를 그냥 무시하고 직접봐야 안다고만 하는것도 문제고, 데이터가 다 보여주니 이걸로만 판단하자 하는것도 문제죠.
서로 양 극단에서 얘기하지 말고 조금씩 이해하면 되는데 그게 어렵네요.

2016-08-05 12:43:07

결국은 선수 혹은 팀을 평가하고 토론하는 방법으로 통계나 당시 직접 봤던 인상이 쓰이는 것입니다. 그런데 적어도 과학적 방법론이 일상적인 현대 사회에서 '자기가 느꼈던 느낌'이나 '인상'은 통계라는 가치중립적인 자료에 비해 설득력을 가지기 힘들죠.

물론 농구에서 통계가 무조건적인 진리라는 뜻은 아닙니다. 그렇지만 상대방의 부실한 통계에 비판을 하는데 있어서 다른 정량자료를 들고 오거나 방법론에서의 약점을 지적하는 것이 아니라, '경기를 안봤나보다'라는 권위주의적 표현으로 뭉개려고 하는게 소통과 토론에 얼마나 도움이 되는지 모르겠네요.
Updated at 2016-08-05 14:55:31

음 과학적이라는 말씀이 가슴에 와닿네요

그것에는 현상을 보고 왜 어떻게 되었는지에 대해서 고민이 들어가는 경우도 있잖아요. 

다른 방식도 존재하지만 농구라는 종목을 어떻게 받아들여야 할까요


제가 조금 다르게 보는거 같습니다

그 출발점은 농구에 대한 이해입니다

해당 실제 경기로부터 시작해야죠. 기록지가 어떻게 만들어지는지에 대해서 저절로 알수 있습니다. 경기(직접이든 간접이든)보고 기록지를 확인하거나 기록지를 보면서 경기를 보는 게 모든 출발점입니다


그 이외 경기에 대해서 말할수가 없습니다. 그 경기가 어땠나요? 

이걸 단순하게 마음이 좋았다 나빴다라고 인지하는 건 정말로 안타까운 거지요(기록지만 보고 결론을 내리는 건 훨씬 심하게 안타깝고요) 


각 팀이 준비해 온 전략과 각 선수가 보여줄려고 했던 경기력이 경기를 통해서 어떻게 됐는지를 말해야합니다


이걸 말하기 위해서 다양한 방법을 쓰는데 기록지는 그 중에서 하나의 도구입니다. 경기를 이해하고 표현하는 더 나은 방식들이 존재합니다. 


그런데 농구에 대해서 말하면서 각각의 경기를 말하지 않고 결과론적인 기록만 언급하면 그건 어쩌면 출발지점부터 다시 되짚어봐야죠. 무언가를 놓친 거 같거든요

경기에 대해서 이야기 하고 그 속에서 특정 선수가 추구하는 것들을 얼마나 잘 수행했는지를 따져봅시다. 해당 경기 속에서 실제로 일어난 일이니까요. 경기와 동떨어진 이야기는 예시당초 할수도 없습니다. 그건 존재하지도 않았거든요. 모든 건 경기 속에서 끄집어내야 합니다


그래서 경기를 기반으로 다양한 도구를 통해서 깊이있게 이해하는 게 가장 좋습니다(기록지가 가장 크죠). 기록지만으로 경기 속에서 일어난 일을 상상조차 하기 힘들듯이(근래 Play-by-Play 와 선수별 트랙킹으로 해도 안되요) 기록지를 완전히 배제하고 경기에 대해서 이야기하는 건 다른 이에게 뜻을 전달하는 게 쉽지 않다는 데 적극 동의합니다


윗 댓글에도 표현했지만

함께 가면 좋겠습니다. 한 쪽으로만 쏠린다면 그 한계에 대해서 인지하고 표현을 하면 더 좋겠네요. 우리가 돈 받고 일하는 분석가도 아니고 팬으로서 일정 수준을 지키기만 하면 충분하다고 봅니다 


 




'과학'이 등장하니 별에 별 생각이 다 듭니다

수학자와 과학자들이 어떻게 생활을 합니까

누가 만들어준 실험을 대신하는 수행자 말고 스스로 가치있는 결과물을 얻기 위해서 다양한 가정(가설)을 만들기 위해서 실제 실험이나 사고실험을 합니다

그리고 어느정도 의미가 있다고 생각이 들면 그것에 대한 '재현성'이 존재하는 지 집중적으로 파고 들고요. 뭐든 걸리면 그거때문에 보충하는 실험 설계하느냐고 몇 주일은 그냥 지나갑니다


농구를 과학적으로 본다는 건 무엇일까요

농구는 팀 스포츠입니다

양 팀이 서로 처한 상황속에서 더 유리한 지점에 먼저 도달하기 위해서 다양한 노력을 하는 그 이야기를 해야 합니다

관심있는 팀과 상대하는 팀이 전술적으로 어떻게 희비가 바뀌었는지에 대하여 쫓아갈수 있어야 합니다


승패가 나뉘는 과정이 어땠는지를 고심해야죠, 그게 농구 경기죠

또한 각각의 경기들은 독립적인데 어느 지점을 특별한 방식으로 묶어낼런지는 깊이 있는 고민을 해야 합니다. 실제 실험할때 평균이라는 건 각 수치(데이터)들의 특수성에 대해서 분석을 끝내놓고 다른 의미가 있을지 폭넓은 방식으로 시야를 넓힐때 쓰입니다. 단순하게 일반화시키면 어디에서든 쓸수가 없구요(그게 무슨의미인지 물어보고 대답을 못하면 다시 의미를 알수있는 실험으로 설계를 변경해야죠)


각 경기마다 기록지의 수치가 동일한 가치를 가지는 건지에 대해서도 고민을 해봐야 합니다(사실 이건 모두 알고 있는 지점인데 평균이라는 걸 너무 당연하게 받아들이는 거 같거든요)

왜냐하면 한 경기내에서도 기록지의 수치는 동일한 가치를 나타내지 않거든요. 승부처에서의 행위와 이미 승패가 갈린 뒤의 행위에 기록지에는 동일하게 쓰여있지만 농구 이야기를 할려면 그런 것은 진작에 따로 구별해야 합니다. 승패에 직접적인 영향을 주는 것과 별개의 것은 기본적으로 나눌수 있어야죠. 어떻게 그런 승부가 나왔는지에 대해서는 그 이후이고요. 


음 기록지를 어떻게 활용할런지도 경기속에서 경기내 일어난 일들로부터 하나씩 쌓아올리는 게 과학적이라고 봅니다


Updated at 2016-08-06 01:09:17

그 중요한 경기를 보고 난 후 감상,인상들과 같은 주관적인 평가가 제각각다르다는 겁니다.<div>특히나 위와 같은 것들은 검증이 불가능하죠. 그러니 누구의 편도 아닌 숫자를 이용한 상대방 설득이라는 '과학적'인 방법이 있는 것입니다.</div><div>농구를 과학적으로 보지도 않고, 농구를 과학적으로 분석하려고 하지도 않습니다.</div><div>선수들 혹은 팀간의 퍼포먼스를 '비교'할 때 반증불가능성을 가지고 있는 주관보다는 반증할 가능성이 있는 방법이 더 의미가 있다는 것이죠.</div><div><br></div><div><br></div>

Updated at 2016-08-06 14:50:30

예 댓글 잘 봤습니다

아직 저는 풀어주신 이야기의 진의를 파악 못했습니다

고심중입니다(조금 더 읽어보고 궁금한 사항에 대해서 이야기를 해봐야 겠네요)


사람마다 경험이 다르겠죠. 매니아에서의 생활도 받아들이기 나름인거 같고요

반증할 가능성에 '숫자나 기록지'만이 포함되는 것처럼 표현하신 이야기가 그렇죠. 그런 결론이 나올만한 경험을 하셨고 가지고 계신 배경지식을 바탕으로 풀어내주신 것일텐데 그렇다고 보지 않거든요


농구 경기를 이야기하는데 감상이나 인상이 빠질순 없지만 그것이 전부라는 건 (제가 댓글에서 언급했듯이) 사실과 거리감 제법 큰 거 같습니다


누구의 편으로 농구 경기를 바라보는 건 당연히 가능한 상황이지만 숫자나 데이터을 쓴다고 주관적인 판단이 제외됐다고 보는 것은 더 이상하지요


결국 반박이 가능한 이야기를 하자는 주장에는 십분 동의하지만 그걸 풀어내시는 과정에서 나온 사례들은 맞지가 않는 거 같네요


하나의 경기를 보고 그날의 기록지를 살펴볼때(비공개된 해당 구단 분석 자료 포함) 실제 경기를 기록지가 온전히 나타낼수 있는지 없는지에 대해서 말할수 있겠죠


괴리감이 얼마나 존재하는지에 대해서 고심하지 않으면 어떤지 모를수밖에 없기는 하겠죠. 이런 사유들이 감상(인상)평과 함께 실제로 존재하는지요. 아니면 누군가 만들어낸 이야기인지요


시즌이 열리면 함께 경기를 지켜볼수 있길 희망합니다

경기 시작 전 진행 중 경기 후 무슨 이야기들이 나오는지 직접 봅시다

실제 경기를 보고 어떻게 이해하고 분석하는지(혹은 감상이나 인상에 머무르는지) 기록지로 정확하게 표현되지 지점과 나타나지 않는 지점을 함께 살펴보면 반박이 가능한 이야기의 실체에 대해서 뚜렷하게 표현할수 있을꺼 같네요


세상이 좋아져서 나중에 경기를 살펴봐도 가능하네요(지금도!)

2016-08-05 12:43:55

통계를 100% 믿지 못하기 때문에 당연히 경기를 봐야한다는 말은 맞죠.

예를 들면 말론이나 던컨의 등 레전들의 빅맨들의 팀을 유기적이게끔 하는 스크린 같은것도 제대로 수치화 되지 않았으니까 그 영향력을 평가하기 힘든 것 처럼요.

그러나 1차적으로 통계는 보고가는게 맞다고 생각합니다.
간혹 "나는 이 선수의 경기를 직접 봤다"는 프레임 하나로 팬심 혹은 선수에대한 안티심이 조금이나마 있는 상태에서 경기를 보고 선수를 평가 내릴 수도 있으니까요. 저부터도 보다보면 아무리 경기를 직접 봐도 파악하지 못하는 것들이 있더라구요. 경기 끝나고 기록을 봐야 아 이선수 존재감 없었는데 이것저것 많이했구나 싶기도 하구요.


2016-08-05 12:46:01

통계를 가지고 확신해서 말하는 것이 문제죠.
Positive님께서 통계상으로는 카와이가 플레이오프에서 좋은 수비수가 아니었다는 식으로 해석 해버릴 수 있다는 좋은 예를 보여주셨죠.
입맛에 맞는 통계만 가지고 결론을 내려버리는 것은 좋지 않아보입니다.

2016-08-05 12:48:52

통계가 환경을 반영하지 않는 경우가 있죠.

최근에 코비의  클러치 효율성에 대한 논의가 있었는데

다른 클러치 담당에 비해 코비는 그 역할을 거의 도맡았고

상대의 견제가 엄청났습니다. 그걸 뚫어내고 쏴서 넣는 장면은 정말 충격 그 자체였죠.

그래서 클러치 슈터로서 높은 평가를 받는 것인데 성공률로 보면 또 그렇지가 않죠.

2016-08-05 13:08:18

저도 스탯의 맹점에 대한 예시를 들자면 2014 파이널의 르브론을 꼽고 싶네요
동의 하시는 분도 있고 안하시는 분도 있겠지만 이때 르브론 파이널 PER가 32인가 로 기억하는데 제 기억으론 저파이널에서 르브론도 상당히 무기력했으며
대부분의 승부가 2~3쿼터에 가비지로 가버리며 그 이후에 의미없는 득점이 많았거든요
하지만 스텟으로만 보면 저런건 캐치하기힘들죠
10년만 지나도 괴물같은 퍼포먼스를 보여줬으나 패배한 파이널로 기억 될 수도있을꺼 같습니다

2016-08-05 13:45:08

13-14 파이널의 르브론은 가비지에서 스탯을 올린 케이스가 전혀 아니죠. 1-2쿼터에서 불타오르면서 접전을 이끌다가 동료들 지원을 못받으면서 어느 순간 체력이, 혹은 집중력이, 더이상 버티지 못하고 게임 중반 이후 무너진건데요. 말씀하신 내용이 기억의 맹점같습니다.

2016-08-05 14:00:13

제가 잘못기억하고 있었나보군요

2016-08-05 14:07:26

비슷한 의견입니다. 코치 닉의 편향적인 분석영상 때문에 오해가 많다고 봅니다. 15점차 이상 났을 때 빠른 템포로 공격하는 건 당연한건데, 점수차가 났을 때 득점에 대한 적극성이 높아졌다는 식으로 매도하더군요. 3차전부턴 2쿼터 이후에 15점 전후로 점수차가 벌어졌던게 14 파이널이죠..

2016-08-05 13:09:34

야구와 다르게 농구는 모든 변수들이 동시에 움직이는 관계로 통계의 기본 집계 단위가 되는 개별 사건의 동질성 확보가 사실상 불가능합니다. 그런 상황에서 데이터를 더 가공을 하면 정확도가 오히려 더 왜곡될 가능성이 크죠.

Updated at 2016-08-05 13:21:34

계속 '평균통계' 를 올리시는 그 회원님의 의도를 이해못하겠더군요.


특정 선수끼리 맞 상대하는 경우는 컨퍼런스가 다르면, 한 시즌에 두 경기. 같아도 네 경기입니다. 컨퍼런스가 다른 선수끼리 한 시즌에 두 번 맞붙었는데, 한선수가 모두 부상으로 스탯이 안 좋았을 수도 있죠. 그래서, 당해 년도에 그 선수를 상대선수가 잘 막았다고 얘기하는건 심각한 오류입니다.

한 선수가 특정팀을 상대로 한경기에서는 10점을 내고, 다음 경기에서는 30점을 냈어요. 그러면, 이 선수는 이 팀을 상대로, 평균 20점을 내는 선수일까요? 평균통계는 표본횟수가 중요합니다. 시즌 내내 82경기, 10시즌이면, 820경기. 이 정도 표본이면 신뢰가 가지만, 10회 미만의 평균 통계는 스포츠에서 신뢰하기 어렵죠.
2016-08-05 13:22:30

농구는 야구가 아니에요.

2016-08-05 13:29:57

통계가 직관보다 객관적이다
그건 통계를 왜곡시켜 해석하지 않았을때
끄덕거릴수 있는 말이죠
전가의 보도처럼 아무데나 쓰는 말이 아닙니다

2016-08-05 13:38:30

5할 야투율로 평균20점스탯을 기록하면 "그냥 절반넣고 절반놓치고 평균20점 넣는 선수입니다"로 그쳐야지

이걸 가지고 맘대로 의미부여해서 '득점력이 좋다'라고 확정지어버리면 스탯쟁이 소리 듣는 거죠.

마찬가지로 야투율 5할이라는 팩트가 분명히 존재하는데도 "공만 받으면 2점 자동적립입니다" 같은 소리 하면 그 또한 헛소리가 될 테구요.
2016-08-05 14:57:41

말씀해주신 예시가 정말 적절한 예시인 것 같습니다.

2016-08-05 14:04:36

통계에 100프로는 없지만 90프로와 95프로는 있습니다. 주관적인것에는 90프로도 없고 95프로는 더더욱 없고요

Updated at 2016-08-05 15:08:38

통계에 있다는 90%와 95%가 표본통계에서의 신뢰도를 말씀하시는건가요?

2016-08-05 15:06:07

우선

통계적인 100%와 95%가 무엇이 다른지 구별하지 못하면 정말로 마음을 다잡고 고민을 해야 합니다


수치는 객관적이라는 것과 그것을 어떻게 이해하는지는 전혀 다른 말입니다

수치를 분석없이 쓰면 주관적이라고 보지도 않고 쓸데가 없지만 수치를 분석해서 내 놓으면 주관적입니다


어떻게 생각을 풀어놓는데 주관적이지 않을수가 있나요? 그 당사자가 주관적이라는 게 무슨 나쁜 건가요?

이상하네요 많은 과학적 업적은 주관적인 판단입니다. 스스로 내린 주관적인 결론을 어떻게 실험적으로 납득시킬지를 고심하지 주관적인 생각을 바탕으로 진행되는 사유를 이상하게 보지 않습니다


주관적인 것에 90% 95%가 없다는 건 본인 생각은 맞으시겠죠?!

2016-08-05 14:08:15

그 점도 있지만, 대부분 통계를 내밀었을때 나오는 문제들은 잘못해석했거나, 주장에 전혀 근거가 되지않는 '엉뚱한' 자료를 내는 경우라고 봅니다. 통계자체는 거짓말을 하지않는다고 생각합니다.

2016-08-05 14:14:12

본문과 댓글내용에 공감합니다. 가공하지 않은 그대로의 스탯 자체로만 보면 왜곡이 없다고 보지만(예를들어 평균25득점 하는 선수가 평균 20득점 하는 선수보다 득점을 많이하네 같은 판단이요) 가공된 스탯으로 서수적 판단에 그치지않고(서수적 판단도 가중치에 따라 달라져서 유의해야한다고 봐요.) 기수적인 차이에 큰 의미를 부여하는 것은 왜곡된 판단을 할 우려가 있는 행동이라고 봐요.

2016-08-05 14:23:09

숫자 자체는 거짓말을 하지 않죠.
다만 그 숫자로 뭔가를 말하려는 사람에게는 의도가 들어가게 되고 거기서 과장이나 곡해가 발생하죠.

2016-08-05 14:28:59

통계도 가공에 따라 얼마든지 악의적으로 바꿀 수 있다는 것은 사실입니다. 하지만 악의적으로 조작된 통계는 그 부당함을 밝혀낼 수 있는 반면에 주관적인 느낌은 부당함을 밝히기도 힘듭니다. 느낌은 검증할 수 있는 대상이 아니니까요. 통계가 부적합하다면 이유를 밝히면 그만이지만, 느낌은 그럴 수 없기에 주관적인 느낌을 바탕으로(혹은 섞거나) 논란이 될만한 주제를 논한다는 것은 검증할 수 없는 대상을 검증하자고 끌고 오는 행위라고 생각합니다.

2016-08-05 14:38:39

통계의 해석의 문제같습니다.
통계 자체에서 나오는 숫자는 객관적이라 생각하지만 그것의 해석에서 오류가 발생하는 순간 주관적인 감상보다 더 어이없는 결과를 도출하게 되겠죠.

Updated at 2016-08-05 15:08:52

숫자는 거짓말을 하지 않는다 (O)

숫자가 보여주는 진실이 모든 것을 설명할 수 있다 (X).

숫자가 보여주는 '거짓 아닌 진실'도 결국 전체 현상의 한 단면일 뿐입니다. 가령 야구에서 공격력의 좋고 나쁨을 가장 직관적으로 쉽게 알려준다는 OPS 조차도 해당 선수 공격력의 '전체 모습'을 보여주진 못합니다. 그런데 하물며 야구의 공격력보다 더 수치화가 어려운 농구의 수비를 숫자로만 설명할 수는 없죠.

숫자가 보여주는 단면이 어느 정도의 크기인가, 그리고 그 단면이 전체를 파악하는 데 있어서 얼마나 도움이 되는가...를 항상 생각해야 합니다. 숫자는 거짓을 말하지 않지만, 그것이 모든 것을 다 보여주는 것도 아닙니다.
2016-08-05 15:37:31

스텟은 맹신하기 보다는 참고하는 것으로 봐도 괜찮다고 생각합니다... 신인시절 마이클 카터 윌리엄스의 스텟을 보면 훌륭하지만 그 비슷한 스텟의 선수와 비슷한 실력을 가졌다? 라는 것에 의문점을 갖게 됩니다...

2016-08-05 19:51:02

누군가 스탯은 비키니와 같다고 했죠. 거의 다 보여주지만 전부를 보여주는건 아니라고.

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