직관과 빅데이터
직관의 한계
직관이 스포츠 베팅에서 의미가 있을까요?

많은 “일반” 베터는 어떤 이벤트가 진행되는 동안 일어날 일에 대해 “육감”에 의존해 베팅하며 이 방법은 베팅에 수익성을 보장하지 않습니다. 이것이 숙련된 베터가 육감을 완전히 배제할 수 있다는 것을 의미할까요?

직관이 의사 결정에 어떻게 도움이 될까요?
Malcolm Gladwell은 자신의 저서 “Blink: The Power of Thinking Without Thinking”에서 직관의 개념에 대해 살펴봅니다. 매우 적은 정보에 근거해 내려진 것처럼 보이는 직관적이고 무의식적인 결정이 더 많은 정보에 기반하고 더 신중하게 내려진 선택보다 좋은 결과를 내는 경우가 많은 이유가 무엇일까요?

테니스 코치 Vic Braden의 재능을 예로 들겠습니다. Braden은 라켓이 공에 닿기도 전에 선수가 더블 폴트를 범할 것을 알 수 있다고 합니다. Vic은 이것이 찰나의 순간에 직관적으로 이루어지는 판단이므로 자신이 어떻게 그런 결과를 예상할 수 있는지 몰랐습니다.

Braden은 인디언 웰스에서 경기를 보는 동안 이 경기의 세컨드 서비스 성공률이 무려 91.1%이었음에도 불구하고 17개 중 16개의 더블 폴트를 정확히 예측했습니다.

직관과 빅데이터
빅데이터는 “계산적 분석을 통해 패턴, 경향, 연관성 그리고 특히 인간의 행동 및 상호작용을 밝혀낼 수 있는 매우 큰 일단의 데이터”로 정의되며 이것은 얻을 수 있는 매우 즉시적이며 직관적인 판단을 내리는 것과는 거리가 먼 내용입니다.

빅데이터는 직관과 사전에 형성된 지혜가 정확하지 않을 수 있는 부분을 강조해 보여줄 수 있습니다. 현저한 예에는 야구 스카우트 활동(머니볼)과 모두가 옳다고 믿는 잘못된 생각 그리고 직관적 판단이 어떻게 확증 편향으로 이어지는지 강조해 보여주는 것이 포함됩니다.

그러나 이것은 그 두 가지가 매우 다르다는 것을 의미하지는 않습니다.

Seth Stephens-Davidowitz는 자신의 저서 “Everybody lies”에서 Vic Braden이 더블 폴트를 예상하는 재능이 자기 나름대로 데이터를 분석하는 형태라고 주장합니다.

Braden은 수백만 번의 서브를 봤으며 공이 땅에 닿기도 전에 더블 폴트가 발생할 징후를 직관적으로 알아챌 수 있습니다. 그는 선수의 스윙을 자신이 관찰한 셀 수 없는 서비스 시도와 비교함으로써 더블 폴트 가능성을 계산할 수 있었습니다.

Braden이 예상에 활용한 입력 내용을 데이터 중심적 접근방법에 활용하여 더블 폴트를 예상할 수 있다면 이 둘의 작동 방식은 매우 비슷할 것입니다. 입력을 받아 데이터베이스에 저장된 모든 다른 서브와 비교한 다음 다른 더블 폴트와의 유사성을 판단할 것입니다.

직관과 스포츠 베팅
Barcelona와 Real Madrid 사이의 일반적인 La Liga 매치업에 대한 배당률을 아래에서 보십시오.


스포츠에 베팅한 경험이 있으시다면 이 배당률에 무언가 잘못된 점이 있다는 것을 즉시 눈치채셨을 것입니다. 축구 경기 승률 평가에 대해 조금이라도 아는 사람이라면 직관적으로 Barcelona의 승리 확률이 배당률에 의해 너무 낮게 평가되었음을 알 수 있습니다.

이 결론에 도달한 모든 사람이 옳았을 수 있습니다. 이런 배당률은 실제로 2018 월드컵의 벨기에 대 튀니지 경기에서 피나클의 라인에 존재했습니다. 베터는 모델을 참고하거나 데이터를 조사하지 않고 Real Madrid를 상대하는 Barcelona의 승리 가능성을 벨기에를 상대하는 튀니지와 비슷한 정도로 평가하는 것은 거짓말이라는 사실을 직관적으로 압니다.

Vic Braden의 재능이 실제로 작용을 하는 직관의 예라는 점을 고려하면 아마 스포츠 베팅에도 이러한 능력이 적용될 수 있을 것입니다. 결국 전문적인 베터의 두뇌가 슈퍼컴퓨터처럼 기능할 수 있다면 베터가 매우 정확하게 가능성을 예측할 수 있을지 모릅니다.

확실한 것은 Lewis Deyong과 같이 매우 성공적인 베터들이 존재한다는 것이며 그들은 자신의 성공이 가능성을 직관적으로 예측하는 능력 때문이라고 말합니다.

모든 베터가 이와 비슷한 수준의 기술에 도달할 수 있다면 직관적인 베팅도 수익성을 가질 수 있지만, 이것은 현실적이지 않습니다.

직관의 한계

이러한 방법으로 베팅하는 것의 문제는 모니터링해야 하는 것이 너무 많으며 장기적 수익을 보장하기 위해 너무 많은 이벤트에 베팅해야 한다는 것입니다. 위에 이야기한 수준까지 배당률을 예측하는 것은 현실적이지 않습니다.

베터는 라인을 보고 모델에 잠재적 결함이 있음을 발견하며 선택을 다듬어 정확성을 높일 수 있을 것입니다.
다양한 이벤트에 걸쳐 어드밴티지를 가지고 베팅할 수 있는 지식을 보유한다는 것은 Vic Braden이 동시에 벌어지는 수백 또는 심지어 수천 번의 경기에서 더블 폴트를 예측하려고 하는 것에 비견할 수 있습니다.

Braden의 직관은 특정한 하나의 경기에서 더블 폴트를 예상할 수 있을지 모르지만, 그는 곧 자신의 직관을 복수의 이벤트에 적용하려고 시도할 수 있을 것입니다.

축구 분석 전문가 Ted Knutson이 말해준 전 미국 대표팀 감독 Bob Bradley와 가졌던 대화에 관한 한 일화에서 나온 주제를 증명하는 한 가지 예가 있습니다.

Knutson은 Bradley에게 예상 득점의 활용에 관해 설명하였으며 Bradley는 이 데이터 중심적 접근 방법으로 축구를 분석하는 것에 다소간의 잠재적 결함이 있다고 지적하였습니다. Bradley는 득점 기회를 보면 데이터에 근거한 것보다 골 성공 확률을 직관적으로 더 잘 예측할 수 있다고 주장합니다.

Knutson은 이점을 이해하지만 “Bob의 눈은 27개의 다른 리그에서 벌어지는 모든 경기의 모든 볼 터치를 평가할 수 없다”고 지적합니다. Bradley의 전문적인 직관은 하나의 격리된 상황에서는 데이터보다 정확할 수 있지만, 빅데이터가 제공하는 통찰력으로 경쟁해야 하는 동시다발적인 경기에는 활용할 수 없습니다.


표본 크기가 중요한 이유
직관적 베팅의 또 다른 한계는 그 예측을 테스트할 수 없다는 점입니다. 데이터 중심적 접근 방식은 시간 흐름에 따라 여러 경기에 적용할 수 있으며 많은 수의 경기를 통해 테스트할 수 있지만 직관적 베팅의 표본 크기는 수익성을 자신 있게 주장할 수 있는 수준에 도달할 수 없습니다.

직관이 뛰어난 베터는 적은 횟수의 베팅으로도 상당한 수익을 낼 수 있는 큰 엣지를 발견할 수 있지만, 이것은 아마 어려운 일일 것입니다.

직관이 스포츠 베팅에서 의미가 있을까요?
직관적 판단에만 근거해 수립된 베팅 전략은 실패할 가능성이 높지만, 베팅 모델에 적용되는 직관적 판단에 대한 격렬한 논쟁이 있는 것은 확실합니다.

위에서 예로 든 경기에서 모델이 베터에게 Real Madrid에 베팅하도록 제안하는 이유를 생각해 보십시오. 베터는 라인을 보고 모델에 잠재적 결함이 있음을 발견하며 선택을 다듬어 정확성을 높일 수 있을 것입니다. 이런 방법으로 베터는 근본적으로 이 프로세스에 자신의 직관을 적용합니다.


마찬가지로 데이터도 경기에 대한 베터의 직관적 판단이 사실 잘못된 것이라는 경각심을 불러올 수 있습니다. Barcelona는 이번 시즌에 매우 나빴거나 핵심 선수가 많이 이탈했을 수 있습니다. “Barcelona는 좋은 팀이야”라는 베터의 가정은 이제 사실이 아닙니다.

“육감(또는 직관)은 인간의 인지가 가지는 많은 놀라운 자질을 단편적으로 보여줍니다. 빠르게 패턴을 발견하고, 연관성을 찾고, 다양한 개인 경험을 수많은 데이터와 결합하여 판단을 형성합니다.”

베팅 전략에서 직관의 힘을 완전히 배제하는 것은 큰 데이터 출처를 없애는 것일 수 있습니다. 마찬가지로 직관에만 의존하는 것은 당연히 베터가 가정한 것보다 정확도가 낮을 수 있는 자신의 확률 예측 능력에만 의존하게 되므로 매우 위험한 베팅 접근 방식일 수 있습니다.

많은 주제가 다룬 것처럼 두 접근 방법을 조합하는 것이 아마 성공적인 베팅 전략을 수립하기 위한 가장 좋은 방법일 것입니다.

Vic Braden 수준의 스포츠 베팅 직관력 재능을 훌륭한 데이터 중심적 모델과 결합할 수 있다면 이상적인 시나리오일 것입니다. 둘은 서로의 통찰력으로부터 도움을 받을 수 있을 것입니다. 따라서 직관을 전적으로 평가절하하는 것은 베터에게 무례하게 보일 수 있습니다.


















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