세이버메트릭스(Sabermetrics)와 게임 개발

야구 분석 방법 중에 세이버메트릭스라는 게 있습니다. 세이버메트릭스는 야구에 대한 객관적인 지식을 실증적으로 찾는 작업입니다. 영화 <머니볼>에도 관련된 내용이 나오니, 한 번 보시면 좋습니다. 단, 영화라서 사실과는 다른 부분도 많으므로, 감안하셔야 합니다.

세이버메트릭스가 가치 있는 이유는, 결과와 상관 관계가 낮은 주관적 기준에 따라 야구를 보던 전통적인 방법엔 문제가 있으므로, 새로운 시각으로 야구를 봐야 함을 알려 주었기 때문입니다.

저는 통계를 잘 활용한 예로 아마존닷컴(Amazon)이 떠오릅니다. 아마존닷컴은 A/B 테스팅을 1997년에 도입했다고 하고, 사이트조차도 개인화된 내용으로 보여 줍니다. 제가 요즘 눈여겨 보고 있는 왓챠(watcha)라는 영화 추천 사이트는, 아마존닷컴의 상품 추천 서비스와 넷플릭스(Netflix)의 영화 추천 서비스를 따라한 것으로 보입니다.

게임 개발에서 테스트 결과를 수치로 분석하는 일은 흔합니다. 하지만, 대부분의 결정은 부정확한 통계나 근거 없는 믿음에 기반해 이뤄집니다. 반면에 징가(Zynga)는 컨텐츠 제작 시에 A/B 테스팅처럼 통계를 적극적으로 활용하는 것으로 유명합니다. 또, 밸브(Valve)는 플레이테스팅의 결과를 상상을 뛰어 넘는 수준으로 수치화하려고 노력하는 회사입니다.

게임 개발 과정에도 세이버메트릭스의 철학을 활용할 수 있습니다. 개발자의 실력이나 기여도를 판단하는 기준, 작업 기간을 추측하는 기준, 그리고 개발 방향을 판단하는 기준 등에 세이버메트릭스를 응용한다면, 좀 더 나은 선택을 할 수 있을 거라고 생각합니다.

선택을 할 때엔 남들이 근거 없이 믿는 기준을 따르지 말고, 좀 더 냉철한 분석으로 최대한 객관적으로 해야 합니다.

참고:

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