1. 지금은 아크로에 안계시는 오마담님을 거론하는 것이 실례겠지만, 일종의 소환술(召喚術)초혼술(超魂術)이라고나 할까? '오마담님께서 이 글을 보고 발끈해서 아크로에 복귀하시라'는 기원을 담아 오마담님과의 사례를 언급한다.


2. 아마도.........딱 한부분만 빼면 오마담님께서 나에게 한 지적 내용은 전부 맞다. 그리고 그 지적하는데 있어 '신중한 인간적 배려'에 대하여는 존경심도 숨기지 않겠다. 나같으면 '쳇, 그 것도 몰라?'라고 하면서 엄청 비야냥 대었을텐데 말이다.  ㅋㅋㅋ


딱 한부분은 바로 안철수 의학실험 관련 논쟁 때 오마담님의 멘트이다.

"한그루님이 그런 주장을 한 이유는 그런 종류의 실험에 대한 지식이 없어서예요"


글쎄? 내가 30대 중반에 무려 한 대기업의 3연구소 소장으로 재직했던 이유가 '그런 종류의 실험'을 위한, 그리고 모델링 공식을 적용하는 것이 아닌 모델링 공식 자체를 만들려고 했던 것을 생각하며 쓴 웃음을 지었었다. 상세한 이야기를 하는 것은 생략하기로 하고 당시 내 생각은 '한국에서는 이런 시도 자체가 불가'라는 판단에 회의감이 들었으며 나와 동갑이었던 사장 아들이 만류했지만 당시 한 벤체 업계에 스카웃 되어 이직을 했다. 


아마... 학출 밖에 안되었던 것이 나의 실패의 가장 큰 원인이었을 것이다.  '왜 내가 대학원을 진학하지 않았을까? 왜, 내가 박사 타이틀을 따지 않았을까? 지금이라도 대학원에 가야 하나?'라는 절망감과 회의에 빠져 인생 최초로 필름이 끊기도록 술을 쳐마셨던 기억이 난다.

 

3. 이유야 어찌되었던 나는 참담한 실패를 한 것이고 실패 여부보다는 너무 성급한 결론을 냈던 나의 한심함에 대한 교훈으로 아래의 공식을 자주 본다.

WAR.png


위 공식은 프로야구에서 WAR를 산출하는 공식으로 WAR란 Wins Above Replacement의 약자로 대체 수준 대비 승리 기여도이다. 예를 들자면, 지금은 미국 메이저리그에 진출한 강정호 선수의 한국 프로야구 선수 시절 'WAR가 10'이라는 뉴스는 강정호 선수가 소속팀 넥센에 10승을 하는데 기여했다는 의미이다.


한 '프로야구 파워블로거'의 설명에 의하면 저 공식을 산출하는데 6년이 걸렸다고 한다. 그런데 나는 겨우 2년도 안되는 시점에서 스스로 포기했으니  아마... 당시에 이 공식이 있었다면 그리고 공식 하나 산출하는데 6년이나 걸렸다는 것을 알았었다면 나는 그렇게 성급한 결론을 내리면서 스스로 절망하지 않았을 것이다. 그렇다면 지금은 아주 잘먹고 잘살고 있었을텐데 말이다.


4. 어쨌든, 프로야구의 세이버 매트릭스는 통계학의 진수이며 과학의 영역이다. 물론, '세이버 덕후'라는 비야냥이 있고(나도 일부 항목에서는 세이버 매트릭스에 빠진 야구팬들을 덕후라고 비야냥대고 있다) 각 항목에서 논란의 대상이 되는 것은 '세이버 매트릭스를 신뢰하는 층'에서도 인정하고 있지만 이 세이버 매트릭스는 최소한 미국 메이저 리그에서는 정설로 굳어가고 있다는 것이다.


즉, 미국 메이저 리그에서 같은 포지션에서 WAR 3인 선수가 WAR 6인 선수보다 일반적으로 연봉을 더 받는 경우는 없다. 물론, 각 팀의 사정에 의하여 절박함 정도에 따라 또는 프랜차이즈 스타라는 변수들이 있겠지만 말이다. 그러나 한국의 경우에는 이 세이버 매트릭스에 의하여 팀을 운영하는 것이 넥센의 이장석 대표 정도이고 NC가 올해부터 세이버 매트릭스를 도입한다고 발표하는 정도이다.


그리고 그동안 '데이터 야구'라던 한화의 김성근 감독은 내가 올해 한화의 시즌 경기 144 경기 중에 130여 경기를 지켜보면서 느낀 것은 김성근 감독의 '데이터 야구'는 부풀려졌거나 아니면 최소한 '세이버 매트릭스'와는 다른 것이다. 김성근 감독도 스스로 '데이터를 등한시하는 멘트'를 한두번 하기도 했고.


어쨌든, 이런 과학적 통계기법들을 통하여 프로야구 선수들의 시장가치가 매겨지고 거래(?)되어야 하는데 우리나라는 아직 요원하다.



5. 그런데 미국 메이저 리그에서는 최근 빅데이터를 공개한다고 발표했다. 세이버 매트릭스를 보다 더 정교하게 하기 위한 것이다. 그런데 한국프로야구는 특정 기업에게 독점을 시키고 있다. 어쨌든 빅데이터를 공개하고 그 것이 더 많은 기업, 더 많은 사람들에 의하여 더 정교한 통계분석 결과가 나올 것이다.



이런 미국 메이저 리그에서의 빅데이터에 대한 인식을 한국에 대입하면 어떻게 될까? 물론, 김욱 교수가 왜 내각제를 주장했는지는 아직 책을 읽어보지 않아서 언급하는 것이 '단정적'일지 모르겠지만 논리적으로 내각제를 도입한다고 영남패권이 사라질까?


예단인지는 모르겠지만 이 내각제 주장은 강준만 교수가 비판한 '영남출신의 인사 독점'과 같다고 보여진다. So what? 당시 나는 강준만 교수의 인식에는 동의하면서도 비판 방식에는 상당히 많이 비판을 하였는데 영호남 출신의 균등 인사....는 문제의 해법이 아니기 때문이다. 최소한 영남 현지의 유권자수가 1천 2백만명 호남 현지의 유권자수가 5백만으로 차이가 난 현재 시점에서는 더욱 더 말이다.


나는 오히려 내각제보다는 국가적으로 빅데이터를 구축하고 그 빅데이터를 분석해서 대한민국의 국가적 과제의 우선순위를 정하는 규칙이 일반화되는게 영남패권타파를  하는데 더 정확하고 올바른 방법이라고 생각한다. 그리고 통계청 발표에 의하면 대한민국이 '정부단위'에서는 가장 크고 많은 통계 자료가 구축되어 있다는 것이다.


물론, 예로 동아일보 2012년 보도 자료들에 의하면 통계 자료를 통계청에서 정권에 복속하기 위하여 고의적으로 조작한 사례도 있기는 하고 한국의 통계 자체가 날림이기는 해서 신뢰도가 낮기는 하지만 내각제라는 권력 구조 개편보다는 충실한 빅데이터 구축과 그에 따른 분석이 영남패권타파에 더 효과적이라는 것이 내 생각이다.

백이숙제는 "以暴易暴"를 남겼고 한그루는 "以"를 남기고 간다.