다저스가 전체적으로 문제가 많았지만 아무래도 마지막 4차전에서 투수 기용 때문에 다저스 팬들 중에 또다시 데이브 로버츠 감독을 비난하는 목소리가 높아지고 있죠?
*LA 다저스, NLDS 4차전에 타일러 앤더슨 선발투수 기용
*타일러 앤더슨, 5회말까지 피안타 2개-볼넷 2개-탈삼진 6개-무실점 호투
*그런데 LA 다저스 데이브 로버츠 감독은 2-0으로 앞선 6회말 타일러 앤더슨을 교체해
*그때까지 타일러 앤더슨 투구수 86개 불과했는데 빼고 크리스 마틴 올려
*이후 LA 다저스는 크리스 마틴 비롯해 구원투수 5명 투입했지만 7회말 5실점하며 5-3 패배
*LA 다저스 불펜투수진, 막강하다고 할 정도 아닌데 선발투수 빨리 내렸다는 지적 많아
*LA 다저스 최고 불펜투수는 이반 필립스지만 7회말 타미 칸리-엔시 알몬테 올렸다가 5실점
*데이브 로버츠 감독, “이반 필립스는 마지막 9회말 올려서 마무리 투수로 쓸 계획이었다”
*하지만 LA 다저스 9회초 공격에서 동점 만들지 못해 9회말 수비하기 전에 경기 끝나
2.그런데 데이브 로버츠 감독에게만 모든 책임을 돌릴 수있는지 의문이라는 지적도 많이 나오고 있죠?
*LA 다저스, 프론트 입김이 굉장히 강한 팀 중에 하나
*앤드류 프리드먼 사장이 강한 파워로 팀 운용에 개입하는 스타일
*데이브 로버츠 감독도 그런 앤드류 프리드먼 사장 개입 받아들이며 LA 다저스 선수단 관리
*그래서 흔히 ‘Data 야구’로 불러, LA Times는 ‘Scripting Pitching Matchups’ 라고 표현
*한마디로 경기 시작전 모든 ‘Data’ 동원해 투수 기용 어떻게 할지를 사전에 계획하는 것
*타선도 마찬가지로 누구 기용하고 몇번 타선에 넣을지 언제 누구 대타 내보낼지 사전에 정해
*선발투수 타일러 앤더슨을 5이닝만에 빼고 6회말부터 불펜투수진 운용한 것 대표적
*가장 결정적 순간 이반 필립스 아닌 타미 칸리-옌시 알몬테 기용한 것도 마찬가지
*이번 NLDS 내내 부진하고 답답했지만 타선에 거의 변화 주지 않은 것도 역시 ‘Data 야구’
*타선에서 무키 베츠-트레이 터너-프레디 프리먼-윌 스미스-맥스 먼시-저스틴 터너 등 고정
3.그러니까 과학적인 야구, 통계 야구가 LA 다저스를 이번에 디비전 시리즈에서 탈락시킨 가장 큰 원인이라고 볼 수있는 겁니까?
*LA Times, 딜런 헤르난데즈 LA 다저스 전문 취재기자도 어제(10월16일) 기사에서 지적
*딜런 헤르난데즈, “They can’t continue scripting pitching matchups for entire games”
*딜런 헤르난데즈, “모든 투수 운용을 사전에 짜여진 계획대로만 할 수는 없다”
*그런데 LA 다저스는 이번 NLDS에서 실제로 그렇게 투수진 운용 해오다가 결국 탈락
*이번 NLDS 2차전과 4차전에서 그런 모습 더욱 두드러졌다고 LA Times 지적
*NLDS 2차전, LA 다저스가 5-3 패배.. 클레이턴 커쇼, 5이닝 동안 3실점
*그런데 커쇼가 1회초와 3회초 실점한 이후 안정적으로 5회초까지 막아내고 있던 상황
*커쇼, 9타자 연속 범타 처리하며 2차전 피칭 중 가장 좋은 내용으로 던지고 있었지만 교체
*LA 다저스, 6회초에 브루스더 그라테럴 올렸다가 1실점하며 결승점 내줘
*커쇼는 2차전 5회초까지 투구수 80개에 불과했지만 6회초 교체돼
*NLDS 4차전도 마찬가지로 타일러 앤더슨 2피안타 무실점 호투했지만 역시 6회초 교체
*딜런 헤르난데즈(LA Times 기자), “LA 다저스는 Data 상으로 커쇼와 앤더슨 교체 시기 결정”
*두 투수 모두 최대 투구수 80~90개 사이에, 타자들 3번 만나지 않아야 한다는 것이 Data 내용
4.그런데 그런 과학적 야구, 통계 야구가 요즘 대세이고 또 그런 야구를 통해서 최다승을 거두면서 포스트 시즌에 진출했지만 계속 그런 야구를 해서는 안된다는 겁니까?
*LA 다저스, 지난 10년간 모두 포스트 시즌 진출.. 월드시리즈 우승은 2020년 한번
*나머지 9번은 모두 디비전 시리즈나 챔피언십시리즈, 월드시리즈에서 패배
*LA 다저스, 포스트 시즌에서 실패하고 있는 가장 큰 이유가 바로 ‘Data 야구’로 지목돼
*포스트 시즌 경기를 사전에 계획된대로 운용하면서 경기 분위기를 흡수하지 못해
*감독에게 작전 운용이나 선수 기용 등에서 현장 권한이 거의 없는 상태라고 할 수있어
*물론 경기중에도 데이브 로버츠 감독과 앤드류 프리드먼 사장 연락하며 의사교환은 계속해
*하지만 LA 다저스가 경기 시작전 만들어놓은 ‘Game Plan’을 바꾸는 경우 거의 없어
*LA Times, 사전에 모든 것을 정해놓은 야구가 포스트 시즌에 먹히지 않는다고 결론내려
*경기 중에 예상치 못했던 선수가 잘할 수도있고, 또 기대했던 선수가 못할 수도있어
*따라서 경기중 감독이 판단해 즉석에서 예상치 못한 결정도 내릴 수있어야 하는 것이 야구
*LA 다저스는 포스트 시즌에서도 그렇게 경기중 감독이 결정할 수있는 부분 거의 없어
*LA Times, 지난 10년 동안 포스트 시즌에서 9번을 실패한 가장 큰 이유가 바로 ‘Data 야구’ 지적
5.현실에서 일어나는 일이 항상 통계가 제공하는 수치와 맞아 떨어지지 않을 수도 있다는 거죠?
*컴퓨터 게임 같으면 절대적으로 ‘Data’가 제공하는 방향으로 플레이하는 것이 맞아
*컴퓨터 게임이면 변수가 있을 수없고 ‘Data’가 절대적으로 맞을 것이기 때문
*하지만 야구는 인간이 하는 스포츠인데다 특히 포스트 시즌은 정규시즌과 달라
*선수들 마음가짐, 정신자세가 다르고 다른 팀 경기 운용 방식도 변화돼
*그래서 포스트 시즌에 이변이 많이 일어나는 이유도 그런 ‘Data 야구’가 먹히지 않기 때문
*지나치게 ‘Data 야구’ 신봉하는 팀들이 포스트 시즌에서 성적 대부분 좋지 않아
*선수들이 기계가 아니라는 점에서 경기 현장에서 감독이 판단해 결정하는 부분 인정해줘야
6.LA 다저스 선수들 보면 이번 샌디에고 파드리스를 상대로한 디비전 시리즈에서 별다른 에너지가 느껴지지 않았죠?
*LA 다저스, 벤치 분위기에서 이미 좋지 않다는 것 보여줘
*LA 다저스, 선수들이 침묵하거나 무표정인 경우 많아
*샌디에고 파드리스, 선수들이 매우 적극적으로 감정 표현해
*샌디에고, 김하성이 4차전 7회말 3-1 뒤진 무사 1-2루에서 3루수 넘어가는 2루타 때려 추격
*김하성이 2루까지 뛰어 세이프되면서 3-2 추격에 무사 2-3루 되자 선수들 모두 환호
*결국 김하성이 3루에서 홈 밟고 덕아웃 들어가자 밥 멜빈 감독이 김하성 얼싸안으며 기뻐해
*김하성 본인도 깜짝 놀랄 정도로 밥 멜빈 감독의 적극적 행동이었고, 샌디에고 분위기 살아있어
*그런데 LA 다저스는 이번 NLDS 4경기 내내 항상 고요하고 조용했던 벤치 분위기
*무키 베츠 등 핵심 선수들 대부분이 조용한 성격이다보니 덕아웃 분위기 살아나지 않아
7.그런데 LA 다저스 덕아웃 분위기가 살아나지 않은 것을 반드시 선수들만 탓할 수는 없는 것 아닙니까?
*LA 다저스, 프론트 위주 야구로 철저히 ‘Data’에 의해서 경기 운용
*그러다보니 선수들 감정이나 의욕, 컨디션 등은 고려의 대상에서 제외
*선수들도 언제 자신이 교체될 것인지 예측할 수있고 화이팅하는 것과 별개 문제
*그러니 선수들도 의욕적으로 플레이하기 쉽지 않은 상황이라고 볼 수있어
*선수들의 본능이나 감정, 투지 같은 것들이 배제되는 철저한 기록에 의한 야구
8.그래서 LA Times 같은 경우는 지나친 ‘통계 야구’ 폐해를 지적하고 있는데 특히 투수 교체 경우에 문제가 많다는 것이죠?
*LA 다저스, 앤드류 프리드먼 사장 체제 이후로 철저한 ‘Data 야구’로 투수 운용
*LA 다저스, 선발투수들이 한 타선을 3번 상대하는 것 원치 않아
*아무리 잘 던지는 투수도 같은 타자를 3번 상대하게되면 맞을 가능성 높다는 것
*선발투수가 완벽하게 막을 경우 6이닝까지 상대 타자들 두번씩 상대, 7회부터 3번째 타석
*선발투수가 안타나 볼넷 등 허용할 경우 보통 5이닝이면 타자들 3번째 상대하는 경우가 대부분
*LA 다저스, 선발투수로 5이닝 막고 나머지 4이닝을 구원투수로 막는 것이 기본 투수진 운용
*그러면 한 경기에 선발투수 1명과 구원투수 4명 운용이 기본인데 Risk 많을 수밖에 없어
*왜냐하면 ‘Data’는 어디까지나 ‘Data’라서 사람인 투수가 컨디션 나쁠 수있기 때문
*한 경기에 많은 투수 내보낼수록 그 중에 한명이라도 좋지 않을 확률은 그만큼 높아져
*야구는 컴퓨터 게임이 아니어서 현실에서 변수 많은데 ‘Data’는 그런 부분 담아내지 못해
