축구는 나이지리아의 심장과 같습니다. 오늘날 축구 분석가들은 경기장에서 실제로 무슨 일이 일어나는지 설명하기 위해 고급 통계 자료를 사용합니다. 컴플리트스포츠닷컴저희는 이러한 통찰력을 현대 축구 통계 분석에 활용한 데이터 기반 기사를 정기적으로 발행합니다.
이 글에서 Completesports.com의 알리 페소마데는 현대 축구 통계 분석에서 분석가들이 사용하는 모든 전문 용어를 이해하는 데 도움을 드립니다.
이해를 돕기 위해 성과 지표, 전술 및 분석 지표, 정규화 지표의 세 가지 범주로 분류하겠습니다.
이러한 분류를 통해 이해하기가 더 쉬워집니다. 성과 지표는 무슨 일이 일어났는지 보여주고, 전술 및 분석 지표는 어떻게 일어났는지 설명하며, 정규화 지표는 분석가와 언론인이 다양한 맥락에서 공정한 비교를 할 수 있도록 해줍니다.
이 글에서는 현대 축구 분석에서 가장 흔히 접하게 되는 10가지 지표에 대한 전문 용어를 쉽게 풀어 설명하고, 그 의미, 실제 사용 사례, 그리고 계산 방법을 해석합니다.
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그러므로 축구 애호가, 분석가, 기자, 팬 등 누구든 이 포괄적인 기사를 끝까지 읽고 나면 전문 용어를 이해할 뿐만 아니라 현대 축구 통계 분석에 관한 자신의 업무와 대화에서 자신 있게 사용할 수 있게 될 것입니다.
실적 측정 항목
이러한 지표들은 경기장에서의 직접적인 결과나 기여도를 측정합니다. 대부분 직접 계산하거나 관찰하거나 모델을 통해 예측할 수 있는 행동들입니다. 예를 들어 기대 득점(xG), 유효 득점(xGOT), 실점 방지, 기대 어시스트(xA), 기대 위협(xT), 페널티킥을 제외한 득점 등이 있습니다. 몇 가지 지표를 살펴보겠습니다.
1. 예상 골(xG)
기대 득점(Expected Goals)은 슛이 골로 이어질 확률을 0(가능성 없음)에서 1(확실한 골) 사이의 값으로 나타낸 지표입니다. 이 계산은 수천 건의 과거 슛 데이터를 기반으로 하며, 거리, 각도, 사용된 신체 부위, 슛의 유형, 수비수 수, 골키퍼 위치 등 다양한 요소를 고려합니다.
이 모든 것 중에서 각도와 거리는 모든 xG 모델에서 가장 중요한 지표입니다. xG는 찬스의 질을 평가하는 데 강력한 도구이지만, 골 결정력을 직접적으로 측정하는 것은 아닙니다. 각 업체마다 계산 방식이 약간씩 다를 수 있으므로 현대 축구 통계 분석에서는 맥락이 중요합니다.
예를 들어, 2025년 아프리카 네이션스컵에서 아코르 아담스가 알제리를 상대로 넣은 빈 골대 탭인 골과 1998년 선데이 올리세가 넣은 유명한 30야드 중거리 슛을 비교해 보면, 아담스가 슛을 하려던 순간 기대 득점(xG) 모델은 그의 득점 확률을 95%로 예측할 수 있는 반면, 올리세의 경우 그 강력한 슛을 넣을 확률은 이론적으로 5%에 불과할 수도 있습니다.
경기 전체에서 기대 득점(xG)은 팀이 승리할 만한 충분한 좋은 기회를 만들어냈는지 보여줍니다. 나이지리아는 모잠비크와의 경기에서 2.82의 xG를 기록했지만 4골을 넣어 기대 득점보다 좋은 성적을 냈고, 알제리와의 경기에서는 3.36의 xG에서 2골을 넣어 기대 득점보다 저조한 성적을 보였습니다.
2. 기대 득점률(xGOT)
기대 유효 득점(xGOT)은 기대 득점(xG)을 기반으로, 슈팅이 골대를 향했을 때 득점으로 이어질 확률을 측정합니다. 이 수치는 슈팅 위치를 고려하여 더욱 심층적인 분석을 제공하는데, 골대 중앙을 향한 슈팅보다 상단 구석을 향한 슈팅에 더 높은 점수를 부여합니다.
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예상하시다시피, 유효 슈팅만 포함됩니다. 골대를 벗어난 슈팅은 굴절되지 않는 한 득점 확률이 0%이기 때문입니다. 예를 들어, 아데몰라 루크만이 탄자니아와의 경기에서 페널티 박스 밖에서 슈팅을 하기 전, 그의 득점 확률은 0.03 xG(3%)에 불과할 수 있습니다. 하지만 그가 골문 구석을 향해 슈팅을 날리면, 득점 확률은 0.54 xGOT(54% 득점 확률)로 올라가며, 슈팅의 성공률이 높아집니다.
분석가들이 xGOT를 해석할 때 흔히 사용하는 의미는 선수의 슛 성공률을 더 명확하게 파악하는 것입니다. 선수나 팀의 xGOT 값이 기대 득점(xG)보다 지속적으로 높다면, 이는 그들이 얻는 기회의 질에 비해 슛 성공률은 더 높다는 것을 의미합니다.
3. 저지된 골
지금까지 xG와 xGOT에 대해 이야기하면서 선수들의 관점에서만 살펴봤습니다. 하지만 고려해야 할 또 다른 관점이 있습니다. xGOT가 슈팅의 질을 측정한다면, 그 슈팅을 막아낸 골키퍼는 어떨까요? xGOT는 골키퍼의 선방의 질도 측정해야 하지 않을까요? 바로 여기서 '예방골(Goals Prevented)'이라는 개념이 등장합니다.
실점 방지 = xGOT - 실점
상대팀이 3.0 xGOT를 기록했지만 골키퍼가 단 한 골만 실점했다면, 선방률(Goals Prevented)은 +2.0이 됩니다. 이는 골키퍼가 예상보다 두 골을 더 막아냈다는 의미입니다. 선방률 값이 높을수록 골키퍼의 슈팅 방어 능력이 뛰어나다는 것을 나타냅니다.
좀 더 자세히 설명하자면, 치아마카 나도지는 2025년 서아프리카 축구 선수권 대회(WAFCON) 여러 경기에서 상대팀의 유효 슈팅이 단 한 개도 없었기 때문에 0개의 선방을 기록했습니다. 그렇다고 해서 그녀의 활약이 미미했다는 의미는 아닙니다.
일반적으로 중하위권 팀의 골키퍼들은 더 많은 슈팅을 막아내기 때문에 이 지표에서 높은 순위를 기록하는 경향이 있는 반면, 최상위권 팀의 골키퍼들은 이 지표를 쌓을 기회가 적을 수 있습니다. 이제 왜 빅팀들이 중하위권 팀에서 골키퍼를 영입하여 전력을 강화하는지 이해하실 수 있을 겁니다.
4. 예상 어시스트(xA)
슈팅에서 득점을 기대할 수 있는 것처럼, 분석가들은 패스에서 어시스트를 기대할 수 있는지 여부도 측정하고자 합니다. xA는 xG와 유사하게 0(가능성 없음)에서 1(확실한 어시스트) 사이의 값을 가집니다. 이는 팀 동료의 득점 기회를 놓치더라도 꾸준히 위험한 패스를 연결하는 창의적인 선수에게 높은 가치를 부여합니다.
이는 알렉스 이워비의 스루 패스가 공격수가 득점에 실패하더라도 높은 기대 어시스트(xA) 수치를 기록할 수 있음을 의미합니다. 현대 축구 통계 분석에서 전통적인 어시스트는 선수의 창의적인 능력을 제대로 보여주는 지표가 되지 못하는 경우가 많습니다.
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한 선수는 동료에게 간단한 패스를 연결해 골문 구석 상단에 꽂아 넣을 수 있고, 다른 선수는 필드 끝까지 달려가 동료에게 완벽한 패스를 연결해 득점을 도울 수 있습니다.
두 시나리오는 비교하기 어렵습니다. 또한 어시스트는 기회를 잡는 선수의 마무리 능력에 크게 좌우됩니다. 언더스탯(Understat) 모델에 따르면, 알렉스 이워비는 2025/26 시즌에 3.37의 기대 어시스트(xA) 값을 기준으로 90분당 약 3개의 어시스트를 기록할 것으로 예상됩니다.
세트피스 키커는 수비 방해 없이 위험 지역으로 공을 차 넣을 수 있기 때문에 공격 가담 가능성이 높아지므로, 선수의 공격 잠재력을 높일 수 있습니다. 따라서 나이지리아 대표팀의 세트피스 키커인 아데몰라 루크먼은 알렉스 이워비보다 기대 공격 포인트(xA)가 더 높을 수 있습니다. 분석가들이 경기 상황(예: 오픈 플레이, 코너킥 등)에 따라 xA를 구분하는 이유도 바로 이 때문입니다.
전술 및 분석 지표
이러한 지표들은 팀의 경기 방식을 설명해 줍니다. 팀의 스타일, 압박 강도, 지역 점유, 또는 볼 소유 패턴에 대한 통찰력을 제공합니다. FIFA는 최근 몇 년 동안 경기를 분석하기 위한 고유한 프레임워크를 개발해 왔습니다. 예를 들어 수비 동작당 패스 횟수(PPDA), 경기장 기울기, 경기 상태, 시퀀스 및 볼 소유, 경합 상황에서의 볼 소유, 전진 패스, 패스 네트워크, 볼 소유 가치(PV), 볼 운반 횟수 등이 있습니다.
5. 볼 캐리
볼 캐리는 선수가 발로 공을 몰고 전진하는 빈도와 효율성을 측정하는 지표입니다. 팀원 간에 공을 전달하는 패스와는 달리, 볼 캐리는 선수 스스로 플레이를 진행시키는 능력을 보여줍니다.
공간으로 전진하거나, 수비 라인을 뚫거나, 상대를 끌어내어 위치를 바꾸는 등, 볼 캐리는 현대 미식축구 통계 분석의 핵심 요소입니다.
볼 캐리는 선수가 공을 받은 후 가장 먼저 하는 행동인 경우가 많습니다. 분석가들은 볼 캐리 횟수를 추적하여 어떤 선수가 공격을 주도하는지 파악합니다.
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볼을 몰고 전진하는 횟수가 많다는 것은 패스에만 의존하기보다는 공격을 주도적으로 이끌어가는 선수임을 나타냅니다. 예를 들어, 바브라 반다(잠비아)는 2024 WAFCON 개막전에서 경기 시작 1분 만에 득점을 기록했습니다. 하프라인 부근에서 볼을 받아 모로코 진영을 가로질러 드리블한 후 골키퍼 에르-르미치를 제치고 골망을 흔들었습니다.
6. 게임 상태
경기 상황은 팀이 이기고 있는지, 무승부인지, 지고 있는지를 나타냅니다. 이는 팀이 특정 행동을 취할 때 중요한 맥락을 제공하는데, 경기 결과에 따라 팀의 접근 방식이 달라질 수 있기 때문입니다. 경기를 따라잡아야 하는 팀은 더 많은 슈팅과 위험을 감수하는 경향이 있는 반면, 리드를 지키는 팀은 수비적으로 나서며 공격 기회를 줄이는 전략을 취할 가능성이 높습니다.
예를 들어, 스포르팅 라고스가 에누구 레인저스와의 경기 후반전에 단 한 번의 슈팅도 시도하지 않았다고 가정해 봅시다. 공격력이 부실하다고 말할 수도 있겠지만, 만약 전반전에 2-0으로 앞서나가며 리드를 지키고 있었다면 어떨까요? 상황이 완전히 달라지겠죠.
에도 퀸즈는 2024/25 NWFL 시즌 거의 전체 경기 시간 동안 한 번도 뒤처지지 않았습니다. 총 1260분 중 1259분(경기 시간의 99.9%) 동안 무실점을 기록했습니다. 2025/26 시즌에도 선샤인 퀸즈는 NWFL에서 가장 오랫동안 무승부를 기록했습니다.
분석가들은 경기 상황 데이터를 수집하여 팀이 경기 시간을 어떻게 활용하는지 파악합니다. 또한 이러한 데이터는 유용한 맥락을 제공하기 때문에 팀의 전술적 접근 방식을 설명하는 데에도 사용됩니다.
7. 수비 동작당 패스 횟수(PPDA)
수비 동작당 패스 횟수(PPDA)는 간단히 말해, 태클, 인터셉트, 클리어링과 같은 수비 동작으로 공을 다시 빼앗기 전에 상대에게 몇 번의 패스를 허용하는지를 나타냅니다. 현대 분석에서는 이를 "프레싱"이라고 부릅니다. PPDA는 프레싱이 가장 중요한 경기장의 마지막 60% 영역에 초점을 맞춥니다.
아프리카 네이션스컵 조별리그에서 나이지리아는 경기를 할 때마다 상대 선수에게 적극적으로 압박을 가해 공을 되찾으려는 강렬한 모습을 보여줬습니다. PPDA 수치가 낮다는 것은 공격적인 압박을 의미하고, PPDA 수치가 높다는 것은 보다 소극적인 스타일을 시사합니다.
예를 들어, 에님바는 보통 5번의 패스 후에 공을 다시 빼앗아 강한 압박을 보여주는 반면, 일레오그보 유나이티드는 15번의 패스 후에 공을 되찾아와 상대적으로 느슨한 접근 방식을 보인다고 가정해 봅시다. PPDA의 단점은 이러한 전략의 성공 여부를 알려주지 않는다는 것입니다. 오히려 PPDA는 단지 팀이 공을 되찾는 방식을 보여주는 지표일 뿐입니다.
8. 필드 틸트
필드 틸트(Field Tilt)는 공격 지역, 즉 최종 3분의 1 지역에서의 터치 또는 패스 횟수를 비교하여 팀 간의 지역적 우위를 보여줍니다. 팬들은 흔히 볼 수 있듯이 볼 점유율이 높을수록 경기를 지배한다고 생각하지만, 점유율만으로는 볼이 실제로 어디에서 플레이되는지 알 수 없기 때문에 항상 그런 것은 아닙니다.
예를 들어 나이지리아가 공격 지역에서 80개의 패스를 성공시키고 남아프리카 공화국이 20개의 패스를 성공시켰다면, 나이지리아의 필드 틸트는 80%입니다. 높은 값은 팀이 높은 위치에서 압박하고 위험 지역에서 공을 순환시키고 있음을 나타내고, 낮은 값은 수비적으로 내려앉거나 공격 전개에 어려움을 겪고 있음을 나타낼 수 있습니다.
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필드 틸트는 구간별로 측정할 경우 득점, 선수 교체 또는 전술 변화 이후의 경기 흐름 변화를 파악하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 가나와의 경기에서 슈퍼 이글스가 72%의 볼 점유율과 82%의 필드 틸트를 기록했다는 것은 그들이 공격 지역에서 공을 계속 소유했음을 보여줍니다.
한편, 슈퍼 팔콘스는 미국을 상대로 단 35%의 점유율을 기록했음에도 불구하고 45~50%의 필드 틸트(Field Tilt)를 달성하며, 제한된 볼 소유 시간에도 불구하고 효율성을 입증했습니다. 필드 틸트는 기회의 질을 측정하는 지표는 아닙니다. 역습은 필드 틸트를 우회할 수 있으므로, 기대 득점(xG), 볼 캐리 또는 전진 패스와 함께 분석하는 것이 가장 좋습니다.
정규화 및 컨텍스트 메트릭
이러한 지표들은 원자료를 조정하여 선수, 경기 또는 대회 간 공정한 비교가 가능하도록 합니다. 스케일링, 평균화 또는 순위 매기기 등을 통해 맥락을 제공합니다. 예를 들면 경기당 지표, 90분당 지표, 점유율 조정 지표, 상대적 성과 지수(RPI), 백분위 순위 등이 있습니다.
경기 중 볼 소유 시간 60분당, 볼 소유/소유 시간 30분당, 시간 비율/백분율.
9. 90분당 지표(P90)
90분당 기록(P90)은 선수 또는 팀 통계를 표준 90분 경기 기준으로 정규화하여 출전 시간에 관계없이 공정한 비교를 가능하게 합니다. 조정 없이는 교체 선수와 주전 선수를 동등하게 평가할 수 없기 때문에, 단순히 합계만 보는 것은 오해의 소지가 있습니다.
다음과 같은 분석을 수행할 때 Completesports.com 저희 ET5 시리즈에서 말씀드렸듯이, 지표를 나타낼 때 단순히 총계만 사용하는 것은 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 왜냐하면 그 수치에 도달하기까지 플레이한 시간을 고려하지 않기 때문입니다.
4개국 토너먼트에 초청된 슈퍼 이글스 선수 3명을 예로 들어 설명하겠습니다.
– 필립 오텔레(1골, 420분 이상 출전)는 90분당 0.21골을 기록합니다.
– 콜린스 이라 소르(4골, 1100분 이상 출전)는 90분당 0.32골을 기록했습니다.
– 페르난데스(5골, 1700분 이상 출전)는 90분당 0.26골을 득점합니다.
10. 점유율 조정 지표(PAdj)
PAdj는 태클, 인터셉션, 블록과 같은 수비 동작을 팀이 공을 소유하지 않은 시간에 비례하여 정규화합니다. 단순히 수치만으로는 오해의 소지가 있을 수 있는데, 공을 소유한 시간이 적은 팀의 수비수는 자연스럽게 수비 동작을 수행할 기회가 더 많고, 공을 소유한 팀의 수비수는 그보다 적은 기회를 갖기 때문입니다.
예를 들어, 나이지리아가 10.5분 동안 수비하는 동안 데보라 아비오둔이 5개의 인터셉션을 기록하면, 상대팀의 30분 점유율당 그녀의 PAdj 인터셉션은 14.3이 됩니다. 이러한 조정은 수비가 어려운 팀의 수비수와 점유율이 높은 팀의 수비수 간의 더 공정한 비교를 가능하게 합니다.
PAdj는 수비 기여도를 평가하는 데 유용하지만, 수비 행위의 질이나 맥락을 완전히 포착하지는 못합니다. 공격 점유율이 높은 팀은 수비 방식이 다른 경우가 많으므로, 분석가들은 PAdj를 다른 지표와 결합하여 수비 효율성을 보다 포괄적으로 파악합니다.
