KBO Talent

소개

KBO Talent는 KBO 데이터를 더 깊이 즐기기 위한 비공식 분석 프로젝트입니다. MLB의 Baseball Savant에서 영감을 받아, 기존 기록만으로는 보이지 않던 선수의 능력과 경기 맥락을 새로운 지표로 풀어내고 있습니다.

무엇을 제공하나요?

  • K-Stuff+ / K-Location+: 투수의 구위와 로케이션을 두 개의 독립된 축으로 평가합니다.
  • Batter Metrics+: Eye+ · Vision+ · Hit+ · Power+ · HR+ · BR+ 여섯 지표로 타자의 스킬을 다차원 분석합니다.
  • Fair-Credit Baseball (FCB): Shapley value로 이닝 득점을 타자들에게 공정하게 분배합니다. (원 프레임워크: UC Irvine Michael McBride 교수의 Fair-Credit Baseball)
  • Park-Distance wRC+ (P-wRC+): 구장 디멘션과 홈런 비거리·방향을 활용해 구장 환경 의존성을 직접 제거한 wRC+를 산출합니다.

모든 지표는 100 = 리그 평균 기준으로 스케일링되며, 시즌 중 매일 갱신됩니다. 지표별 산출 방법과 한계는 각 가이드 문서에 상세히 공개해 두었습니다.

만든 사람

송민구(Minkoo Song)는 야구 해설위원이자 데이터 분석 프로젝트 운영자입니다. 대구 MBC 야구 해설위원(2025~), SBS Sports WBC 해설 등으로 활동하며, 유튜브 채널 Balltology를 운영하고 있습니다. KBO 데이터로 무엇을 할 수 있는지 스스로 확인해 보기 위해 이 프로젝트를 시작했습니다.

데이터와 방법론

  • KBO 공식 기록 및 중계 데이터를 기반으로 지표를 독자 산출합니다.
  • 원시 데이터와 산출 로직은 각 지표 가이드에 공개되어 있으며, 개선 이력도 함께 기록합니다.
  • 더 정밀한 데이터가 더해진다면 더 풍부한 분석이 가능하다고 믿습니다. 협회나 데이터 제공사 같은 공식 주체가 이런 형태의 서비스를 구현한다면 언제든 협조할 의사가 있습니다.

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