캐터펄트 기초: 성능 데이터의 품질 평가

스포츠 데이터는 본질적으로 노이즈가 많습니다. 기술이 발전하고 더 많은 데이터가 생성됨에 따라 이러한 노이즈(변동성)의 경계를 정량화하는 것이 중요합니다. 일단 노이즈의 경계가 정의되면 이 경계를 벗어난 관찰이 있을 때 내린 판정에 대한 신뢰도를 높일 수 있습니다.

근본적으로 시스템과 데이터에 대한 신뢰도는 신뢰성과 타당성에 따라 결정됩니다. 이 글에서는 스포츠 환경에서 어떻게 높은 수준의 신뢰도를 달성할 수 있는지 살펴봅니다. 

신뢰성

신뢰성이란 도구나 기법이 일관된 결과를 산출하는 정도를 말합니다. 본질적으로는 결과의 반복성을 다룹니다. 예를 들어, 특정 연구를 여러 번 수행했다면 매번 동일한 결과가 나올까요? 만약 그렇다면 데이터 또는 데이터를 생성한 도구가 신뢰할 수 있다고 말할 수 있습니다.

GPS 기술의 경우, 저속 운동에 대한 선형 측정이 고속 운동에 대한 다방향 측정보다 더 신뢰할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 운동선수 모니터링 시스템으로 작업할 때는 기술 및 기술에서 생성되는 각 지표의 신뢰성을 확인한 후 이를 통해 도출된 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 것이 중요합니다.

유효성

유효성은 기기가 측정한다고 주장하는 것을 어느 정도 측정하는지와 관련이 있습니다. 조금 더 자세히 설명하자면 유효성에는 두 가지 기본 측면이 있습니다:

내부 유효성: 기술과 프로세스가 측정하고자 하는 것을 정확하게 측정하고 있나요?

외부 유효성: 한 상황/시나리오에서 수집한 정보를 다른 상황/선수에게 적용하도록 일반화할 수 있나요?

데이터가 유효하려면 먼저 데이터의 신뢰성이 확보되어야 합니다. 즉, 기술이 측정하고자 하는 것을 측정하지 못하면 정의상 일관되고 신뢰할 수 있는 결과를 생성할 수 없습니다.

선수 모니터링 시스템의 신뢰성/타당성 평가

선수 추적 기술의 사용이 점점 더 널리 보급됨에 따라 학계에서는 생성된 데이터의 신뢰성과 유효성을 면밀히 조사하고 정량화하는 데 많은 관심을 기울이고 있습니다.

데이터의 신뢰성과 유효성은 상황과 환경에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서 실무자는 자체 작업 공간 내에서 자체 테스트(예: 표준화된 실행)를 수행하여 생성된 데이터에 대한 신뢰도를 정량화하는 것이 좋습니다. 이러한 테스트는 학술 기관에서 실시하는 테스트만큼 엄격하지는 않지만, 시스템에 대한 유용한 관점을 제공하고 일부 프로세스에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.

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