[청계광장] 4년 뒤 ‘월드컵 우승팀’ 예측법

 
 
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2018년 러시아 월드컵이 끝났다. F조에 속한 우리나라는 강력한 우승후보였던 독일을 2대0으로 이겼지만 조 예선을 통과하지 못해 16강 진출에 좌절했다. 우승팀은 프랑스였다. 월드컵 시작 전 미리 우승팀을 예측할 수는 없을까.

한팀이 얼마나 강한지를 정량적으로 측정하는 것은 쉬운 일이 아니다. 또 우연적인 요소의 개입이 얼마든지 가능한 스포츠 경기의 속성을 생각하면 월드컵 시작 전 우승팀을 예측하는 것은 상당히 어려운 일이다. 게다가 한조에 속한 네팀 중 어느 팀이 조 예선을 통과하는지의 가능성만 해도 여섯가지다. 모두 8개 조니 16강이 결정되는 가능한 경우의 수만 167만이 넘는다. 컴퓨터를 이용한 확률 계산으로 우승팀을 예측하려는 시도가 주목받는 이유다.

월드컵 직전 흥미로운 논문이 발표돼 언론의 주목을 끌었다. 기계학습분야에서 이용하는 랜덤 포레스트(Random Forest)라는 기법을 다른 통계적 기법과 병용해 각 팀의 월드컵 성적을 예측한 논문이다. 각 팀의 공식랭킹과 선수들 나이, 각 나라의 인구와 소득수준 등 직간접적으로 영향을 미치는 다양한 요인을 넣고 2002년부터 2014년까지 월드컵 경기의 결과를 학습데이터로 이용한 연구다.

다양한 요소를 고려한 많은 수의 의사결정 트리(Decision Tree)를 만들고 마치 나무(Tree)가 모여 숲(Forest)을 이루듯 모든 결정을 모아 통합하는 방식이 랜덤 포레스트다. 논문에서는 모두 10만번의 시뮬레이션을 통해 우승확률이 높은 팀을 스페인, 독일, 브라질, 프랑스, 벨기에, 아르헨티나, 잉글랜드, 포르투갈, 크로아티아, 스위스 순으로 꼽았다. 그러나 실제 경기에서 스페인은 16강전에서, 독일은 조 예선에서, 브라질은 8강전에서 각각 탈락했다. 10팀 중 4강에 오른 팀은 프랑스, 벨기에, 잉글랜드, 크로아티아 순서다.

결승전에서 프랑스가 크로아티아를 이겼고 3·4위전에서 벨기에가 잉글랜드를 이긴 것은 논문에서 예측한 순서를 따른 셈이다. 하지만 스페인, 독일, 브라질, 최상위로 예측한 세팀이 모두 중도탈락한 것은 논문 결과와 비교하면 상당히 의외의 결과다.

이번 월드컵에서 가장 큰 이변은 우리나라가 독일을 이긴 경기다. 논문에 따르면 독일의 우승확률은 2위, 우리나라는 29위로 최하위에 가깝기 때문이다. 앞으로도 인공지능과 빅데이터를 이용한 경기 예측은 계속되겠지만 실제 경기결과가 예측을 잘 따르지 않는다는 것이 스포츠 경기의 묘미가 아닐까. 아무리 예측 기법이 발달해도 손에 땀을 쥐고 매 경기를 볼 수밖에 없다는 것이 필자의 확실한 예측이다.

☞ 본 기사는 <머니S> 제550호(2018년 7월25~31일)에 실린 기사입니다.
 

김범준 성균관대 교수 merry@mt.co.kr  |  facebook

안녕하세요. 머니S 산업2팀 김노향 기자입니다. 부동산·건설과 관련해 많은 제보를 부탁드립니다.

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