‘선수 실시간 데이터 활용’… AI로 팬 경험 혁신한 스페인 축구 리그

AI와 머신러닝이 스페인 프로축구 리그에 데이터 기반 전략과 경험을 쇄신하고 있다. 리그는 스포츠 및 엔터테인먼트 업계에 플랫폼과 서비스를 제공하기 위해 기술 자회사를 설립했다.
 

인기 스포츠인 축구를 즐기고 경험하는 방식에서도 IT는 핵심적 역할을 하고 있다. 스페인의 사례를 주목해 볼 만하다. 스페인 최상위 프로 축구리그 라리가(La Liga)는 인공지능과 머신러닝(ML)을 활용해 선수와 코치에게 새로운 인사이트를 제공하고, 팬들이 경기를 즐기고 이해하는 방식을 바꾸고 있다.

라리가의 혁신은 2016년 마이크로소프트와의 파트너십을 통해 시작됐다. 이제 라리가는 스포츠 및 엔터테인먼트 산업 전반에 기술 플랫폼과 서비스를 제공하고 있다. 이를 통해 비즈니스를 확장해 나가고 있다.

레알 마드리드, FC 바르셀로나 등 인기 구단이 소속된 라리가의 전 세계 시청자는 29억 명으로 추산된다. 라리가 혁신 관리자 아나 로사 빅토리아 브루노는 “이 협약을 바탕으로 우리는 기술, 데이터 중심, 클라우드 조직으로 거듭나기 시작했다”라고 말했다.

라리가 혁신의 중심에는 미디어코치(Mediacoach)가 있다. 미디어코치는 애저 인프라를 사용해 경기마다 거의 실시간으로 저장되는 약 350만 개 데이터 요소에서 인사이트를 수집, 해석 및 공개하는 데이터 분석 플랫폼이다. 미디어코치는 스포츠와 엔터테인먼트 업계에 기술 플랫폼, 서비스, 컨설팅을 제공하고 있는 엔드-투-엔드 기술 자회사 라리가 테크(LaLiga Tech)의 핵심 기술로 자리잡았다.

미디어코치가 수집한 인사이트는 대부분 코치, 의사 등 기술 스태프를 위한 것이다. 라리가는 미디어와 팬들에게도 데이터를 제공하기 위해, 접근이 쉬운 대시보드 형태로 데이터 패키지를 선보이는 미디어코치 기반 포털 ‘비욘드 스탯(Beyond stats)’을 제작했다.

브루노는 “처음에는 데이터를 구단 기술 스태프에게 제공하는 것으로 시작했다. 이제는 팬과 미디어에게도 이러한 고급 통계를 제공해야 할 때라고 판단했다”라고 말했다. 그녀는 “팬들이 경기에 대해 더 많이 알고 싶어 하고 자세한 데이터를 원하는 트렌드를 반영했다”라고 덧붙였다.

AI의 이점
라리가 테크는 여러 이니셔티브에 AI와 머신러닝을 활용하고 있다. 팬의 참여를 유도하고 유지하는 데도 AI를 활용한다. 이를테면 팬 경험에 감정 분석을 사용해 콘텐츠를 추천하거나 추가 인사이트를 제공한다. 또 경기 일정을 잡을 때 라리가는 TV 시청자와 경기장 관중 수를 극대화하기 위해 ‘캘린더 셀렉터’라는 머신러닝 솔루션도 제작했다. 각 구단의 이전 관중 수, 전 세계 시청자 데이터를 기반으로 최적의 경기 시간을 제안하는 도구다. 이뿐만 아니라 라리가 테크는 트렌드를 감지하고 예상해 결과를 시뮬레이션하는 예측 모델도 개발했다. 팬 참여, 경기 관리, 고급 경기 분석 등이 라리가 테크의 주요 서비스다.

경기 중에는 각 경기장에 설치된 16대의 광학 추적 카메라가 선수의 위치, 심판의 위치, 공의 움직임을 실시간 데이터로 캡처한다. 이를 통해 경기당 350만 개의 데이터 포인트를 수집한다.

브루노는 “방대한 양의 데이터를 통해 매달 새로운 통계와 보고서를 제공할 수 있다. 시스템에는 약 11만 2,000건의 보고서와 800만 가지 정보가 있으며, 이는 42개 구단을 위한 정보다”라고 말했다.

AI는 해당 데이터를 약 2,000건의 과거 경기 추적 데이터와 결합해 새로운 인사이트를 창출할 수도 있다. 라리가는 골 확률 모델을 비롯한 21개 통계를 2022년 새로 선보였다. 

골 확률 모델은 축구 분석가, 비즈니스 인텔리전스 분석가, 분석 팀으로 구성된 다분야 전문가들이 개발했다. 이는 선수의 시야(상대 선수의 위치도 고려), 공과 골키퍼 사이의 거리, 공과 골대 사이의 거리, 가장 가까운 수비수와의 거리 및 각도 등 다양한 변수를 계산한다. 이를 통해 선수가 득점 기회를 마무리할 확률을 측정한다. 계산은 선수의 경기당 및 슈팅당 득점 비율과 같은 변수 기반의 선수 효율성 지표도 고려할 수 있다.

“로우 데이터를 지식으로 전환하기 위해서는 데이터 과학자뿐만 아니라 축구 분석가, UX 전문가, 코치 등 여러 인력이 필요하다는 점이 주요 과제”라고 브루노는 설명했다.

라리가의 플랫폼은 선수가 득점을 시도하면 30초 이내에 계산을 수행한다. 이를 통해 방송사가 거의 실시간 프레임 단위의 그래픽으로 통계를 반영할 수 있도록 지원하고 있다.

브루노는 “우리는 디자인 사고(design thinking) 프로세스를 따랐다”라며 “먼저 실험실에서 몇 가지 테스트를 진행한 다음 팬들과 함께 테스트했다. 팬들은 정보를 표시하는 방법에 대한 흥미로운 의견과 피드백을 줬다”라고 말했다.

브루노와 라리가 혁신 팀이 팬 테스트를 통해 배운 것은 관중에게도 데이터 교육이 필요하다는 점이었다.

브루노는 “팬을 대상으로 한 다양한 테스트를 통해, 우리가 만든 정의(definition) 유형이나 데이터를 표시하는 그래픽 유형이 관중에게 잘 이해되지 않을 때가 있다는 것을 알았다”라고 말했다. 그녀는 “데이터만으로는 충분하지 않았다. 설명이 필요했다. 미디어와 해설자에게도 마찬가지였다. 이제 데이터 및 통계의 이해를 돕기 위한 세션을 해설자들과 함께 진행해 데이터뿐만 아니라 지식도 제공하고 있다”라고 말했다.

라리가는 다양한 채널과 여러 팬에게 데이터와 지식을 새로운 방식으로 제공하는 것을 다음 목표로 삼았다. 브루노는 “현재 방송과 웹을 활용하고 있다. 다음 단계는 팬들에게 새 채널과 새 방식으로 정보를 전달해 집과 경기장 모두에서 새로운 경험을 얻도록 하는 것”이라고 설명했다.

라리가는 또한 차세대 OTT 스트리밍 서비스, 고급 콘텐츠 보호 서비스 및 경기장 관리 시스템 개발을 위해 마이크로소프트와 긴밀히 협력하고 있다. ciokr@idg.co.kr