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20/08/03 18:26
좋은 시도지만
롤은 패치내역에 따라 시시각각 변하고 매 경기 각자가 다루는 챔피언이 다른 점 야구처럼 턴제 스포츠가 아닌 점 때문에 신뢰할 수 있는 2차 스탯이 나올 수 있을지 솔직히 의심스럽긴 합니다
20/08/03 18:28
제가 발견한 지표가 하나 있는데 무려 16시즌부터 19시즌까지 일관적으로 측정되는 항목이 있습니다.
경기력과 직결되는 항목이기도 하구요. 이런 지표들을 계속 발굴해나가는게 제가 할 일인것 같습니다.
20/08/03 18:35
(수정됨) 전에 다른 글에 남긴 적 있는데, 2차 스탯의 가장 큰 맹점(?)은 어떤게 진짜 좋은 2차 스탯인지 아무도 정답을 알지 못한다는거죠. 예컨데 실제로는 퍼포먼스와 100% 일치하는 지표를 만들어냈는데, 그 지표를 통해 계산해낸 선수의 순위가 우리가 통념으로 받아들이던 순위와 다를 때 그것을 받아들일 수 있는가 하는거죠. 다시 말해, A라는 완전 무결한 2차 스탯이 있는데 그 스탯으로는 플라이가 쵸비 보다 좋은 선수라고 나왔다면, 그걸 사람들이 사실은 우리의 기존 생각이 틀렸고 플라이가 더 좋은 선수였구나 하고 받아들일 것인가, 아니면 이 스탯은 쓰레기야 라고 받아들일 것인가를 생각해보면 후자일 가능성이 높겠죠.
다시 말해 2차 스탯이란 결국 기존에 사람들이 생각하던 순위와 일치할 때 의미를 갖게 되는 것이고, 롤처럼 개인 간의 우열을 명확하게 가리기 힘든 분야에서는 그만큼 명쾌하게 받아들여지는 2차 스탯을 만들고 인정 받기가 힘든 것이겠죠.
20/08/03 18:45
진짜 좋은 지표라면 왜 플라이의 팀이 못이기고 쵸비의 팀이 이기는지 설명할 수 있을겁니다.
예를 들어 어떤 완벽한 지표를 만들었는데 쵸비는 8이고 플라이는 10이에요. 그럼 에이 엉터리네 할게 아니라 팀원들이랑 대조해보면 되죠. 대조해봤더니 drx 팀 지표가 아프리카 팀 지표보다 좋더라. 그러면 신뢰성이 좀 생기는거죠.
20/08/03 18:51
2차 지표라는걸 만드는 이유가 '이게 모든걸 모아놓은거니까 다 필요 없고 이거 하나만 보면 돼' 인건데, 다른 지표들과 대조하고 비교해야 하는 순간 그 가치가 많이 떨어지겠죠.
20/08/03 19:28
WAR라는 지표를 생각하고 그런 말씀을 하시는 것 같은데 모든 2차 지표라는 것이 "꼭 이거 하나만 보면 돼" 라는 이유로 만드는 것은 아니죠.
20/08/03 19:56
(수정됨) '이거 하나만'이 좀 강한 표현일 수 있겠습니다만, 2차 스탯을 만드는 이유는 결국 1차 스탯을 종합해서 간단하게 하나의 지표로 보여주기 위함이죠. 애초에 여러개 비교할거였으면 굳이 1차 스탯을 가공할 이유가 없죠. 그냥 1차 스탯 여러개를 종합적으로 보면 되는거지. 2차 스탯을 만들었는데 이 2차 스탯이 혼자로는 기능하지 못하고 다른 지표를 참고해야하는거라면, 그저 10개 볼걸 3개만 봐도 되도록 해주는 정도의 가치에 그치겠죠. war가 그만큼 훌륭한 지표인건 다른거 안봐도 되니까 그런 것이구요.
20/08/03 21:07
(수정됨) 엥.. 세이버메트릭스에서 2차 스탯중에 1차 스탯을 종합해서 간단하게 하나의 지표로 보여주는 건 WAR밖에 없을 겁니다. wRc만 해도 1차 스탯 종합한다기보다는 1차 스탯이 반영하지 못하는 가치를 보여주려는 시도고... 사실 2차 지표는 상수들 제외하면 모두 1차 지표에 기반을 두고 있어서 혼자로 기능하는 2차 스탯은 없습니다.
만약 그런 게 나온다 하더라도 그걸 2차 스탯이라고 부르진 않을 것 같아요. 그냥 새로운 1차 스탯이 나오는 거죠. 홀드나 세이브 기록이 생기는 것처럼.. 그리고 그 야구에서도 [오지환이 왜 수비 스탯 1위임? 지표가 말이 안 되네] [왜 누구누구는 누구누구보다 스탯 밀림? 지표가 말이 안 되네] 소리는 세이버 태동기부터 지금까지 끊임없이 반복되고 있는 근본적인 문제라..
20/08/03 21:22
wrc는 득접창출력이고, 득점창출력이라는 계산을 하는 이유는 wrc라는 지표 하나만 보면 누가 가장 공격에서 생산성이 있었는지를 알 수 있도록 하기 위함인거죠. 다시 말해서 몇몇가지 1차 스탯을 함수에 넣으면 나오는 값(wrc)만 보면 어떤 타자가 가장 생산력 있는 타자인가를 알 수 있게 해주는 것이 wrc의 목적이 되는거죠. 그 얘기는 결국, 굳이 니가 고의 사구를 제외한 볼넷, 몸에 맞는 공, 1루타 수, 2루타 수, 3루타 수 등등등 의 1차 기록을 하나하나 찾아보고 비교하지 않아도 이 지표 하나만 보면 타자의 생산성으로 줄을 세울 수 있어 라는거구요.
20/08/03 18:36
뭔가 굉장히 기대가 되는 서두라서 각잡고 읽으려고 했는데 글이 내용이 없이 끊겨버렸군요 흑흑
구체적으로 어떤 내용들이 있을지 궁금하네요!
20/08/03 18:43
챌린저 게임이 솔랭에서 그나마 프로게임에 가장 가깝다 할 것인데 이렇게나 다르면...
진짜 괜히 천지차이라는 게 아니네요
20/08/03 18:53
축구에 있어서 유의미한 지표는 패널티 킥 성공률 뿐이고
농구에는 자유투 성공률 뿐이라고 생각합니다. 야구처럼 사실상 1:1 대결이 아닌이상 팀원이라는 변수가 너무나 너무나 강하기 때문에 이를 배제한 결과는 아무 의미가 없습니다. 스탯이라는게 오로지 개인의 능력만을 평가해서 그사람을 수치화 해보자는 건데 팀게임에서는 그게 절대 불가능합니다.
20/08/03 19:25
저도 세이버메트릭스를 기반으로한 접근방법을 생각해본게 몇개 있긴합니다.
우선 정확하게 지표로 측정이 되는건 골드와 데미지, 경험치 뿐입니다. 단순히 생각해볼 만한건 지금도 쓰고 있는 골드 당 데미지효율이나, 골드 당 받은 데미지 효율이 될테죠. 우선 자동수급되는 골드의 양을 제외하고, 골드의 절대치가 아닌 팀 전체 획득 골드에 대한 특정 플레이어의 골드 지분과 데미지 기여도 비율을 계산해봅니다. 결과적으로 같은 자원을 먹었을 때 누가 더 전투를 통한 캐리력이 있냐를 찾아보자는 거였죠. 문제는 단순 데미지는 라인전에서의 딜 교환과 교전 이전 포킹 데미지가 과대계측되는 문제가 생길 수 있다는 점입니다. 이런 문제를 줄이기 위해서 킬에 관여한 데미지와 데스를 피하면서 받아낸 데미지를 나누자는 생각에 이르렀으나 뒤는 다음 사람에게 맡기겠습니다..
20/08/03 19:47
저는 수학적인 툴이 선수를 평가하는것보다는 연습과정에서 더 큰 효율을 가질 수 있다고 생각하고 분석팀이나 선수들이 더 공부해야할 영역에 있다고 생각합니다. 예를 들면 원딜 선수들이 비원딜 챔프를 하면 잘 못하는 이유를 보통 숙련도라고들 이야기 하는데 숙련이 안되는데 경기에서 꺼냈을리는 없다고 생각하거든요. 그럼 아마도 비원딜 챔프를 운영하는 여러가지 방법중에 하나를 연습했는데 그것이 해당 경기에 맞지 않았다는것이 더 맞을것 같고 그렇다면 해당 픽백상황에서 해당 챔프는 어떤 룬을 들고 어떤 빌드를 타고 어떤 포지션을 잡고 어떤 역할 수행을 할 것인가를 명확히 해야하는데 이부분은 동물적인 감각이 아니면 통계적으로 답지를 만들어서 들고가는것이 가장 효과가 좋겠죠. 이런 통계적 예측이 의미가 있는 상황이 더 있을거라고 생각합니다.
또한 통계는 아니지만 라인전에서도 선수들이 킬각을 볼때 내 공격력과 상대의 방어도를 고려했을때 어떤 콤보를 넣으면 대미지가 어느정도 나온다는 것을 계산하는것으로 알고 있는데 내 아이템과 상대의 방어도와 룬을 고려했을때 평타대미지는 얼마 q대미지는 얼마 궁대미지는 얼마 이렇게 수학적으로 분석하는 툴은 어느정도 가능하지 않을까 생각합니다. 이런걸 실시간으로 옆에 놓고 연습하면 더 효율이 좋을거라고 생각해요.
20/08/03 19:52
문과지만....수학적으로 볼 때.....시즌 승률이 높은 팀이 우승 가능성도 높을 것 같습니다.... 유의미한 지표일 듯.....죄송;;
20/08/03 19:59
개인 지표 * 팀 지표 = 선수 지표 이런 식으로 측정될 수 있을 것 같다는 막연한 생각은 가지고 있습니다. 일관적으로 3시즌 넘게 측정되는 지표는 한타 딜량 아닐까요?
20/08/03 20:01
패치 결과에 관계없이 성적에 영향이 가는 유의미한 데이터 항목이 나온다면,
롤 시작부터 지금까지 롤 시대를 풍미했던 선수들의 아마 시절부터 전성기, 그리고 마무리까지의 데이터를 산출하여 보면 재밌을 거 같네요. 그 내용들을 토대로, 현재 아마추어 선수들의 지표와 비교하여비슷한 수치를 보이는 선수들을 발굴하는 거도 또 하나의 재미일 듯 합니다. 고전파의 일반 게임 시절부터 skt 입단 전까지 비슷한 수치를 가진 아마추어가 발견된다면?! 아...생각해보니 그 아마에게 너무 가혹한 일이 될수도...
20/08/03 21:55
세이버 메트릭스를 롤에 적용하기 어려운 이유가 몇가지 있습니다.
(1) 샘플수가 지나치게 적다. 연간 수천게임 정도가 쌓이는 야구, 농구와 달리 롤은 연간 누적되는 게임의 수가 적은 편입니다. 또한 야구는 한 게임 안에서도 타석당 분석이 가능하기 때문에, N수가 통계적 의미를 작은 단위에서 가질 수 있지요. (2) 경기의 룰이 자주 바뀐다. 야구와 농구는 거의 100년간 게임의 규칙이 큰틀에서 변하지 않았습니다. 롤은 시즌마다 새로운 케릭터와 룰의 변경이 많아서 균일성이 떨어집니다. (3) 시간에 따른 스케일링이 존재한다. 레벨업 개념과 아이템 때문에 후반의 값이 고평가 됩니다. 또한 메타에 따라 시간의 증감이 있어서 분석이 어렵습니다. 데이터 사이언스 관점에서 롤은 매우 어려운편입니다. 몇가지 아이디어가 있는데.....
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