최근 10년 동안 아구계의 데이터 혁명은 메이저리그뿐만 아니라 국내 프로야구까지 뒤집어놓았다. 평론가와 해설위원의 해설 내용이 바뀌었으며, 기자들은 WAR, wRC+, UZR 등 낯설고 생소한 스탯을 들이밀며 선수를 평가하고 있다. 한 발 더 나아가 MLB 구단은 세이버메트릭스와 스탯캐스트의 도움으로 새로운 기준을 가지고 선수의 가치를 평가하고 있다. 이렇게 급변하는 데이터 야구의 시대에 우리는 어떤 데이터에 의존하며 야구를 관람하는가? 이 책은 다승, 타율, 타점, 세이브 등 혼란과 오류를 가져오는 기존 스탯이 아니라 좀 더 분명하고 스마트한 스탯을 통해 독자들이 더 재미있는 야구를 즐길 수 있도록 돕는다

[목 차]

한국 독자들에게
감수자의 글
프롤로그

PART 1 덜 스마트한 베이스볼
01 타율_ 잘못된 기록이 보여주는 심각한 결함
02 승리 투수_ 경기의 승패를 책임지는 단 한 사람
03 타점_ 오해를 낳는 부정직한 기록
04 세이브_ 세이브는 야구를 어떻게 망쳤는가?
05 도루_ 훔치다 걸리면 패가망신한다
06 수비율_ 최악의 수비 평가 방법
07 야구 속설_ 클러치 타자, 후속 타자의 위력 등 실존하지 않는 속설에 대해서

PART 2 스마트한 베이스볼
01 출루율_ 출루율은 왜 타자를 제대로 평가하는 스탯인가?
02 장타율과 OPS_ 맹점이 있지만 쉽고 편리한 스탯
03 wOBA와 wRC+_ 궁극의 타격 지표
04 평균자책점_ 그리고 보다 복잡한 평가 방법들
05 WPA_ 팀의 승리 확률을 얼마나 높였는가
06 새로운 수비 지표_ UZR, dRS 등 좀 더 정확한 평가 방법들
07 WAR_ 선수를 종합적으로 평가하기 위한 스탯

PART 3 더 스마트한 베이스볼
01 응용 수학_ 새로운 지표로 보는 명예의 전당 투표 결과
02 야구계의 지각 변동_ 새로운 데이터가 스카우팅에 미치는 영향
03 MLB 스탯캐스트_ 다가오는 혁명
04 오늘과 내일의 경계_ 스탯의 미래가 인도하는 길

에필로그
개정판 후기_ 끊임없이 변화하는 스마트 베이스볼의 세계
감사의 글
옮긴이의 글
용어 설명

[본 문]

타율의 문제는 정보 누락만이 아니다. 단타와 2루타, 3루타 홈런을 모두 똑같이 취급한다는 점도 문제다. 경기 흐름에 홈런이 차지하는 비중이 얼마나 큰지는 모두가 아는 사실인데, 타율은 단타(1루타)와 홈런, 단타와 장타의 가치를 동일하게 계산한다. 그렇다면 타자가 일정 기간 동안 어떤 활약을 했는지, 타율이 정말로 알려주는 것은 무엇인가? 타석에 들어서서 볼넷을 얻지 않거나, 몸에 투구를 맞지 않거나, 희생 플라이를 기록하지 않거나, 번트를 대지 않거나, 타수에 포함되지 않는 희귀한 일이 벌어지지 않았을 때 얼마나 자주 안타를 치는지를 알려준다. 타율은 엄청난 악습이지만, 이미 100년 넘게 우리 뇌리에 박혀버렸고 지금도 타자 평가에 있어서 과도한 비중을 차지하고 있다. 특히 타율 1위인 타자에게.
〈타율, 잘못된 기록이 보여주는 심각한 결함〉 중에서(26쪽)

2016년 10월 4일, 볼티모어는 토론토와 와일드카드 단판 승부를 펼쳤다. 예상과 다르게 투수전이었고, 8회 말에 브리튼이 몸을 풀 때 2-2 동점이었다. 하지만 잭 브리튼은 등판하지 않았다. 당시 벅 쇼월터 감독은 셋업 투수 브래드 브라크를 대신 냈다. …… 10회는 오데이와 브라이언 던싱이 책임졌고, 11회는 과거에 선발로 활약했지만 중간 계투로 돌아선 우발도 히메네스가 맡았다. 그러나 히메네스가 연속 안타에 이어 대형 홈런을 허용하는 바람에 와일드카드 경기와 볼티모어의 시즌은 한꺼번에 종료됐다. 브리튼은 끝내 단 1구도 던지지 못했다.
경기 후 쇼월터 감독은 구원 투수를 여섯 명이나 기용했는데 가장 강한 구원 투수를 내지 않았던 점에 대해, 최근 히메네스의 페이스가 매우 좋았기 때문이라고 해명했다. …… 이후 데이브 쇼언필드 ESPN 기자는 다음과 같이 말했다. “복잡하게 설명할 필요 없다. 쇼월터 감독이 경기를 망쳤다.” 제프 패샌 야후스포츠 기자(현 ESPN 기자-옮긴이)는 “사람이 아무리 똑똑해도 이루 말할 수 없을 정도로 우둔해질 때가 있다”라고 적었다. …… 쇼월터 감독은 브리튼을 낼 수 있도록 팀이 앞서기를 희망했다는데, 이런 생각(경기를 연장하는 데 가장 강한 구원 투수를 기용하지 않는다는 생각) 자체가 세이브 규정에 대한 야구계의 집착을 보여준다. 야구사 첫 100년 동안 존재하지도 않았던 세이브가 궁극적으로는 볼티모어의 플레이오프 진출 기회를 좌절시킨 셈이다.
〈세이브, 세이브는 야구를 어떻게 망쳤는가?〉 중에서(61~62쪽)

출루율과 장타율을 구분해서 봐야 한다는 주장의 핵심은, 베이스를 얻는 것도 가치가 천차만별이라는 점이다. 앞으로 OPS를 볼 때마다 계속 떠오를 것이다. 출루율이 0.001 증가하는 가치는 장타율이 0.001 증가하는 가치보다 크다. 구단 프런트가 야구를 어떻게 고민하고 있는지 알고 싶다면, 지금도 권장하는 책이 《머니볼》이다. 《머니볼》의 저자 마이클 루이스는 당시 오클랜드 애슬레틱스의 임원이었던 폴 데포데스타Paul DePodesta의 말을 다음과 같이 인용했다. “출루율 0.001는 장타율 0.001보다 세 배가 넘는 가치를 가진다.” 실제로는 이것보다 낮지만, 내용의 방향은 정확하다. 여러분이 메이저리그 구단 단장인데, 야구의 신이 내려와 소속 선수 단 한 명에게 출루율 0.01을 올려주는 약과 장타율 0.01을 올려주는 약 중 하나만 선택해서 가져가라고 한다면 반드시 출루율 약을 골라야 한다.
〈장타율과 OPS, 맹점이 있지만 쉽고 편리한 스탯〉 159~160쪽

WAR을 구성하는 마지막 조각은 그라운드를 누비는 야수의 가치다. 앞에서 수비 가치에 대해 설명했듯이, 플레이 처리 여부를 반영한 가치를 합해서 평균 수준의 야수가 처리할 가능성과 비교하면 된다. 대중에게 공개된 dRS나 UZR을 사용하든, MLB 사무국의 데이터를 적용한 구단 전용 스탯을 사용하든 원리는 같다. 평균 수준의 유격수가 처리하는 플레이와 더불어, 더 왼쪽으로 간 타구 10개와 더 오른쪽으로 간 타구 10개를 처리했다면, 평균 대비 막은 실점이 더 높게 나올 것이다. 추가로 처리한 20개의 플레이는 ‘단타를 방지’한 것으로 여기기 때문이다. 외야수라면 이런 플레이를 더 적게 처리해도 같은 효과를 누린다. 평균적으로 잡을 수 없는 공을 잡는다면, 장타를 막을 가능성이 있기 때문이다.
이제 가치를 구하는 데 필요한 구성 요소를 다 모았다면, 전부 합산해버리면 된다. 이렇게 해서 평균 대비 창출한 득점, 또는 방지한 실점을 얻는다. 그리고 이것을 현재 팀 수준으로 1승을 추가하는 데 필요한 득점 또는 실점이라는 가치로 나눈다(보통 10정도지만 수비 수준에 따라 살짝 변동된다). 이것이 WAR이다. 야수의 경우 득점력을 서로 비교할 때 동일 포지션끼리만 진행한다. 유격수나 포수에게 1루수나 지명타자만큼의 득점력을 기대할 수 없기 때문이다.
〈WAR, 선수를 종합적으로 평가하기 위한 스탯〉 239~240쪽

《머니볼》이 출판된 시기에 스탯 혁명이 시작되면서 야구의 뼈대를 근본적으로 바꿔버렸다. 2016~2017년 비시즌에는 데이터 분석을 극명하게 저항했던 두 구단, 미네소타 트윈스와 애리조나 다이아몬드백스가 데이터 분석을 위한 토대를 다졌다. 이제 직감과 어림짐작이 의사 결정 과정을 지배했던 시절로 되돌아가지는 못한다. 이 혁명으로 인해 구단들은 데이터를 더 갈구하게 됐다. 스탯의 발전과 앞으로 보여줄 진보는 야구를 몇 년 더 바꿔놓을 것이고, 그 영향은 재능을 발굴하는 스카우트나 실제 경기를 뛰는 선수, 명예의 전당에 들어갈 선수를 뽑는 기자 등 많은 이들에게 다양한 형태로 영향을 미칠 것이다.
〈응용 수학, 새로운 지표로 보는 명예의 전당 투표 결과〉 248~249쪽

어떻게 하면 그라운드에서 일어나는 모든 일(통계적 야구)을 가장 잘 기술할 수 있을까? 오늘날 메이저리그가 묻는 핵심 질문이다. 그런 경험과 거기서 쌓은 통찰력을 갖춘 키스 로 기자야말로 그 질문에 유일하게 답변할 수 있는 사람이다.
_빌리 빈Billy Beane / 오클랜드 애슬레틱스 운영 부사장

- 야구, 아는 만큼 보이고, 보이는 만큼 즐길 수 있는 스포츠

야구만큼 규칙이 복잡하면서 용어와 약어, 속어가 다양한 종목은 없다. 따라서 야구를 제대로 이해하는 것과 그렇지 않은 것에는 상당한 차이가 난다. 최근에는 데이터 분석과 세이버메트릭스, 스탯캐스트 등이 접목되면서 야구 용어와 데이터들이 한층 더 복잡해졌다. 한글로 설명해도 무슨 말인지 못 알아듣겠는데 영어로, 그것도 약어로 표시해놓으니 일반 야구팬들은 머리가 지끈거릴 지경이다. 타율, 평균자책점, 다승, 세이브, 홈런 수 등등만 알아도 야구를 관람하는 데 전혀 장애가 없다. 그리고 또 지난 30년간 그렇게 야구를 즐겨왔다.
하지만 최근 들어 야구를 더욱 재밌게 즐기려는 팬들이 늘어나고 있다. 야구인이나 스포츠 기자보다 더 해박한 지식으로 선수를 평가하고 구단을 분석하는 ‘전문가’ 야구팬들이 많아진 것이다. 이들은 상식적이지 않은 FA 영입이나 협상을 비판하기도 하고, 구단의 결정이 무슨 데이터를 근거로 이루어졌는지 알기를 원한다.
이렇게 야구에 대한 관심은 높아졌는데 야구를 더 알고 싶어 하는 사람들을 위한 읽을거리와 접근 방법이 부족한 것이 현실이다. 이 책은 구단 관계자와 선수들, 그리고 야구 기자 및 골수 야구팬들에게 최신 야구 지표와 흐름을 알 수 있게 도와준다. 그리고 우리가 사용해오던 불충분한 스탯과 데이터의 단점을 지적하며 새롭게 각광받는 스탯을 소개한다.
이러한 스탯을 알고 선수의 능력을 올바로 판단할 수 있다면, 우리는 구단의 운영이 얼마나 합리적으로 이루어지고 있는지도 알 수 있게 되며, 더 야구를 재미있게 즐길 수 있을 것이다.

- 다승과 타율, 타점 등의 스탯은 어떻게 선수의 능력을 흐려왔는가?

어떤 투수를 평가할 때 우리는 그 투수의 승패 기록과 평균자책점을 가장 먼저 살펴본다. 그러고는 10승 투수, 3점대 평균자책점 등을 기록한 투수는 수준급 선수라고 생각한다. 하지만 그것이 정말 옳은 판단인가? 특히 승패의 경우 투수 개개인의 영향력도 있겠지만 팀의 파워가 더 많은 영향을 끼치기도 한다. 류현진 선수가 한화 시절 한 시즌 9승밖에 못 올렸던 것을 생각하면, 다승이 결코 그 선수의 능력을 드러내주는 지표가 아니라는 것을 알 수 있다.
타율 역시 마찬가지다. 타율이 높은 선수가 좋은 선수일 확률을 높지만 절대적이지는 않다. 그 예로 2019년 메이저리그 NL에서 피츠버그의 케빈 뉴먼은 0.308로 타율 8위에 올랐지만 0.305로 타율 9위에 오른 LA 다저스의 코디 벨린저에 비해 그 영향력이나 평가 면에서 한참 모자란다.
이렇듯 기존 스탯은 선수를 평가하는 데 일정한 도움을 줄 수 있지만 그 반면에 혼란과 오류를 초래하기도 한다. 이렇게 낡은 스탯을 맹신하는 것은 전통에 대한 무분별한 집착 때문이지 현대 야구의 모습과는 거리가 멀다.
지은이는 이 책에서 다승이나 타율, 타점, 세이브뿐 아니라 도루와 수비율, 그리고 그동안의 잘못 인용되어온 야구 속설(클러치 타자나 후속 타자의 위력 등)에 대해서도 조목조목 짚어가며 그 문제점들을 지적한다. 지은이는 기존 스탯을 참고는 하되 맹신해서는 안 된다고 말하며, 그동안 이런 스탯으로 인해 선수 평가에 얼마나 많은 혼란이 초래되었는지도 설명한다.
- 출루율, 평균자책점, 장타율과 OPS, WAR 등 좀 더 스마트한 스탯에 대하여

그렇다면 기존의 스탯이 문제가 있다면 우리는 어떤 스탯을 참고해야 할까? 지은이는 이에 대해 기존 스탯에서는 출루율, 장타율, 평균자책점 등을 이야기하고 좀 더 나아가 WAR이나 WPA, wOBA, wRC+, UZR, dRS 등 조금은 생소한 스탯에 대해서도 소개한다. 물론 이러한 스탯에도 문제점이 없는 것은 아니지만 타율이나 승리투수, 타점 등보다는 낫다는 게 지은이의 생각이다. 요즘은 트리플 슬래시 라인이라고 해서 타율/출루율/장타율을 함께 살펴보는 것이 보편화되어 있어 타자를 판단하는 게 훨씬 정확해졌다.
게다가 요즘은 데이터가 많아지고 다양해지다 보니 수비 능력에 대한 평가도 더 정확해지고 있으며, 그에 따라 수비의 중요도도 점점 더 높아지고 있다. 그라운드 전체를 수비 난이도에 따라 64개의 지역으로 나누어 리그 평균 수준의 수비 능력과 비교하는 UZR이나 야수의 전체적인 수비 능력을 리그 평균과 비교하는 dRS 등은 수비 능력이 좋은 선수들의 가치를 더욱 끌어올리고 있다. 또한 이런 지표들은 단순히 허슬 플레이가 많은 선수가 뛰어난 수비수가 아니라 낙구 지점을 미리 포착해 폭넓고 안정적인 수비를 하는 선수가 더 뛰어난 선수라는 사실을 보편적으로 받아들이게 만들었다.

- 세이버메트릭스와 스탯캐스트, 그리고 데이터 야구의 미래

요즘 ‘세이버메트릭스’라는 단어는 야구계의 큰 화두 가운데 하나다. 2019년 말에 방영해 큰 인기를 끌었던 드라마 〈스토브리그〉에서도 자주 언급될 정도로 야구계에서는 핫한 이슈다. 게다가 요 몇 년 사이 메이저리그 야구에서는 스탯캐스트라는 (야구공과 선수의 움직임) 추적 측정 장비가 도입되어 선수의 기량과 운동 능력을 수치화할 수 있게 되었다. 이를 통해 하루에도 몇 테라바이트의 데이터가 생성된다.
이제 중요한 것은 단편적인 수치가 드러난 스탯이 아니라 여러 종류의 데이터들을 어떻게 활용하고, 적용하는가다. 대부분의 구단이 원하는 데이터를 손에 넣을 수 있으니, 그 데이터를 어떻게 해석하고 적용하는가에 따라 성적이 갈리게 된 것이다.
메이저리그 구단의 분석가들은 스탯캐스트를 활용해 얻은 빅데이터들을 가지고 앞으로는 선수의 능력 평가뿐 아니라 컨디션 조절, 부상 방지와 재활, 훈련 및 육성에까지 활용할 수 있게 되었다. 이러한 분위기는 곧 국내 프로야구에도 적용될 가능성이 높다. 그때가 되면 KBO 리그도 또 한 번의 새로운 변화의 바람이 불게 될 것이다

키스 로
토론토 블루제이스 단장 특별 보좌관으로 근무하며 스탯 분석을 총괄하다가 야구 전문 기자가 되었다. ‘베이스볼 프로스펙터스’를 비롯해 ESPN 인사이더와 ESPN 베이스볼 투나잇의 분석 위원 등으로 활동하며 야구 분석을 다루어왔다. 2020년부터는 《더 애슬래틱》의 선임 기자로 활동하고 있다. 하버드대학교에서 학부를 졸업했고, 카네기멜론대학교 테퍼경영대학원에서 MBA 학위를 받았다. 《스마트 베이스볼》은 그의 첫 저서다.


옮긴이 김현성
통·번역 프리랜서이자, 메이저리그 구단 스카우트. 야구 가이드북에 소개된 각종 프로필과 스탯을 보고 야구에 관심을 가졌고, 1991년부터 메이저리그를 보기 시작했다. 통·번역과 국제 교류, 다문화 이해와 관련된 활동 등을 거쳐, 지금은 캔자스시티 로열스 소속으로 아시아·태평양 지역의 프로와 아마추어 선수를 보고 평가하는 일을 하고 있다. 2013년에는 ‘월드베이스볼클래식’에서 통역 업무를 맡기도 했다. 지은 책으로는 《생각하는 야구 교과서》(공저)가 있으며 번역한 책으로는 《페이머스》가 있다.