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주관적,개인적 분석 (주관적분석과 빅데이터)

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주관적 분석이 배팅결정에 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.