리성제의 도시농구 영광

알고리즘이 아스팔트에 부딪힌 순간

나는 선수의 속도, 공간 배치, 수비 압박을 기반으로 슈팅 결과를 예측하는 모델을 수년간 개발해왔다. 하지만 스트리트볼 코트에서 펼쳐진 혼돈은 내 데이터셋에 전혀 존재하지 않았다.

지난주 베이징 스트리트볼 챔피언십은 단순한 경기가 아니라, 회귀 모델로 설명할 수 없는 감정 변수였다. 그 중심에는 리성제가 있었다: 조용한 집중력, 눈빛은 마치 움직임의 작은 흐름까지 포착하는 레이다처럼 작동했다.

14개 리바운드: 통계적인 놀라움

냉철한 논리를 적용해보자면: 아마추어 코트에서 한 경기 동안 14개 리바운드? 프로 센터도 흔히 하지 않는 일이다. 대부분의 플레이어는 평균 5개 미만을 잡는다—이는 확실한 이상치다.

하지만 내 시선을 사로잡은 건 단순히 공을 잡았다는 점이 아니라, 그가 이미 공이 튀어오르기 전부터 위치를 선점했다는 사실이다. 운이 아니었다. 패턴 인식이다.

통계적으로 말하자면: 빠른 반응 + 공간 인식 = 리바운드 지배력.

이는 단순한 체력이 아니다. 경험에서 비롯된 예측 행동이다.

침묵의 강력한 플레이

그는 8번 슛 중 11점 만 기록했지만, 영향력은 숫자를 넘었다.

인바운드 패스를 가로채며 날린 노룩 패스는 마치 연출된 듯 정교했다. 또 다른 순간엔 두 명의 수비수를 동시에 막으며 동료에게 두 번 연속 스크린을 제공했다.

아름다운 덩크나 마지막 순간 득점 없이도, 위기 상황에서도 정확한 판단을 보였다.

마치 고위권 포인트 가드들이 클러치 타임에 행동하는 방식처럼—득점을 늘리는 것이 아니라, 상대방 선택지를 줄이는 것만으로도 효과를 발휘한다.

왜 스트리트볼이 데이터 분석가에게 중요한가?

내가 왜 구조와 일관성이 부족한 스트리트볼을 분석하냐고 묻는 사람들은 많다. 하지만 진짜 재능은 필터 없이 나타난다.

data 기반 분석은 깨끗한 메타릭스에 강하지만, 스트리트볼은 그런 메타릭스 밖에서 무엇이 중요한지를 보여준다: 압박 속 즉흥적 대응, 전환 시 감정 지능, 권위 없이 이끄는 직관적인 리더십.

can you build an AI model that learns from that? currently? No. But we’re getting closer—and players like Li Shengzhe are our best teachers.