바이탈한 12라운드

모델이 당황한 혼란

바이에스리에 B 12라운드는 기대를 뛰어넘은 것이 아니라 완전히 무너뜨렸습니다. 제 베이지안 예측 시스템은 최근 성적, xG 추세, 히스토릭 헤드투헤드를 기반으로 네 팀을 승리 후보로 지목했지만, 그 중 두 팀만 맞췄습니다. 한 경기는 4-0 대패로 끝났고, 다른 하나는 득점 없이 종료됐습니다. 모델은 틀리지 않았습니다. 단지 소음에 압도된 것뿐입니다.

이는 특별한 사례가 아닙니다. 하위 리그 축구의 본질입니다: 작은 표본 크기, 불안정한 선수 구성, 감정적 요소 등 알고리즘이 완전히 측정할 수 없는 요소들이 존재합니다.

다섯 경기가 재편한 서사

먼저 와우테르레톤 vs 아바이 (1-1)를 살펴보세요. 두 팀 모두 수비가 약했지만 각각 단 한 골만 실점했습니다. 이유는? 중원 플레이어들이 철학자처럼 느린 리듬과 높은 인식으로 움직였기 때문입니다. 공격보다는 전술적 질서가 우선됐죠.

그 다음 아틀레티코 미네이라 vs 크리시우마 (1-1)에서는 모델이 <0.8% 확률로 계산했던 코너킥에서 막판 동점골이 나왔고, 경기 분위기가 완전히 바뀌었습니다.

하지만 가장 놀라운 것은 고야스 vs 레모 (4-0)였습니다. 저는 전반전을 생중계로 보며 내 고양이인 베이즈에게 말했습니다: “이건 통계적으로 불가능해.” 그런데 실제로 일어났죠.

이는 우연이 아닙니다. 더 깊은 구조적 문제의 징후입니다: 격렬한 일정으로 인한 피로, 강등 싸움 후 연쇄 부상, 중위권 클럽들에게 누적된 심리적 부담 등.

데이터와 인간의 취약함 사이에서

제 모델은 모든 라운드에서 슈팅 변환율의 일관성을 가정했습니다. 하지만 현실에서는 장시간 버스 이동 후 쉬운 찬스도 놓치는 선수가 있습니다. 적대적인 응원 소리 속에서도 집중력을 유지하기 어렵죠.

바하 vs 아메리카-MG 경기에서는 이전 평균 3개 이상의 슈팅을 기록했던 두 팀인데도 총 슈팅 수는 단 six 개였습니다. 왜일까요? 압박 속에서 실수를 두려워했기 때문입니다.

데이터는 공포나 용기를 측정할 수 없습니다. 경기장 위 모든 패스에는 생존을 걸고 있다는 무게감이 있습니다. 페널티킥 발걸음 앞에서 얼마나 오랫동안 멈춰 서 있을지라도, 모든 정보는 계산되지 않습니다. 하지만 우리는 여전히 그런 정보가 있다고 믿으며 시스템을 만들죠.

진짜 승자는 유연성이다

to 정확성보다 제 새로운 모델은 ‘경기 상황’(여행 거리, 최근 부상 여부 등)을 기존 통계 지표(예: xG, 점유율)보다 더 큰 비중(67%)으로 반영하고 있습니다. 왜냐하면 축구라는 게 지금 여기서 살아 있기 때문입니다. 그럼에도 불구하고… 더 나은 가중치를 적용하더라도, 결과는 여전히 잘못 날 수 있습니다. The point is not perfection—it’s learning to live with uncertainty, as we do when writing code at 3 AM while our cat judges us from the keyboard. If you’ve ever trusted numbers too much in life or sport—you’re not alone.