The Sociological Implications of AI Algorithms Application for Predicting KLPGA Player Performance in the Sports Industry

최근 인공지능을 적용한 경기결과 예측 연구가 급속도로 발전되고 있지만 이를 활용한 경기결과 예측이 스포츠 산업에 미치는 사회학적 측면에 대한 담론이 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 측면에서 탐색적으로 스포츠 사회학적으로 중요하게 고려될 수 있는 마태효과(Matthew Effect)의 부작용을 줄일 수 있는 하나의 방안으로 인공지능을 활용한 경기결과 예측을 실증하고 그 사회학적 함의에 대해 제안하고자 한다. 보다 구체적으로, 본 연구에서는 한국여자프로골프(KLPGA)의 경기결과를 인공지능을 적용하여 예측을 진행하고 그 의의를 설명하고자 한다. 이를 위해 15개의 머신러닝 알고리즘을 활용하여 2019년 6월 ~ 2023년 9월까지의 모든 대회에 참가한 선수의 컷오프 여부를 분석하고, 마태효과를 중심으로 연구결과의 함의를 설명하였다. 본 연구에 적용된 분석 알고리즘 중 가장 예측정확도가 높았던 Gradient Boosting(F1 스코어 .7543) 기준으로 적용된 대유위니아·MBN 여자오픈의 실증결과를 바탕으로 후원의 부족으로 재능을 지닌 선수가 더는 성장하지 못하고 투어에서 사라지는 일종의 마태효과의 부작용 사례를 발견하였다. 본 연구에서는 탐색적 측면에서 인공지능 알고리즘을 적용한 선수 경기력 예측 분석으로 이러한 선수들을 선제적으로 선별할 수 있다는 점을 확인하였다. 본 연구는 인공지능을 적용한 경기력 예측이 스포츠 사회학적 측면에서 마태효과를 줄일 수 있다는 하나의 대안을 탐색적으로 실증하여 제시하였다는 점에서 의의를 지닌다.