얼마 전 팬그래프가 투수의 투구 퀄리티를 판정하는 모델(PitchingBot)과 그 지표 – Stuff+, Location+, Pitching+ – 를 공개했다. PitchingBot은 투수와 타자의 정보(handness), 스트라이크 존 높이, 볼 카운트, 구속(velocity), 회전 수(spin rate), 무브먼트(movement), 릴리즈 포인트(release point), 익스텐션(extension), 로케이션(location) 등의 정보를 기준으로 피치의 퀄리티를 판정한다.

물론 이전에도 QOP 스탯처럼 투구 퀄리티를 정량화하려는 시도가 있었다. 하지만 PitchingBot은 훨씬 더 많은 정보를 활용하며, 머신러닝을 이용한 더 정교한(또는 복잡한) 모델이라는 점에서 차이가 있다.

Stuff+는 릴리즈 포인트, 구속, 수평 및 수직 무브먼트, 회전 수 등 피치의 물리적 특성만을 평가한다. 투수가 얼마나 더러운(nasty) 공을 던졌는지 확인할 수 있다. Location+는 투수가 적절한 위치에 투구할 수 있는 능력을 판단한다. 볼 카운트, 구종, 로케이션 등의 정보만을 활용한다. 한편, Pitching+는 Stuff+와 Location+에 활용되는 모든 정보를 포함한다. 즉, 투구의 스터프와 로케이션을 모두 감안하여, 투수가 얼마나 좋은 투구를 했는지 종합적으로 판단한다.

Stuff+, Location+, Pitching+ 스탯은 모두 100이 평균이며, 값이 높을수록 좋다. 우리에게 익숙한 wRC+처럼 스케일을 해석하면 좋다.

그렇다면 우리는 이 스탯을 어떻게 활용하면 좋을까? 그리고 이를 얼마나 신뢰할 수 있을까? Pitching+는 투구의 퀄리티만을 평가하므로, 적은 샘플로도 충분히 투수의 능력을 평가할 수 있다. 투수의 다음 연도 ERA와의 상관성이 ERA나 FIP/xFIP보다도 훨씬 더 좋다. 지금까지 xFIP보다 예측력이 더 좋은 스탯이 거의 없었다는 점에서 이는 놀랍다. 이와 관련하여서는, 다음에 좀 더 자세히 다뤄보겠다.

하지만, 이 모델의 가중치(weight)는 최근 투수들의 성적에 지나치게 피팅(fitting) 됐을 가능성이 있다. 따라서 2023년 이후의 성적으로도 계속 모델 유용성에 대한 검증이 필요하다.

그렇다면 2022년 Stuff+, Location+, pitching+가 높은 투수들은 누구였을까? 2022년 Stuff+가 가장 높은 규정이닝 투수들은 다음과 같다.

Rank	Name	Stuff+
1	Gerrit Cole	130
2	Shohei Ohtani	126
2	Corbin Burnes	126
4	Dylan Cease	124
5	Sandy Alcantara	120
6	Justin Verlander	118
7	Carlos Rodon	114
7	Yu Darvish	114
9	Shane McClanahan	112
10	Framber Valdez	111

2022년 Location+가 가장 높은 투수들은 다음과 같다.

Rank	Name	Location+
1	Aaron Nola	109
2	Justin Verlander	107
2	Kevin Gausman	107
4	Julio Urias	106
4	Miles Mikolas	106
6	Sandy Alcantara	105
6	Zac Gallen	105
6	Jameson Taillon	105
6	Merrill Kelly	105
6	Tyler Anderson	105
6	Cole Irvin	105

2022년 Pitching+가 가장 높은 투수들은 다음과 같다.

Rank	Name	Pitching+
1	Gerrit Cole	110
2	Justin Verlander	109
2	Kevin Gausman	109
2	Corbin Burnes	109
5	Aaron Nola	108
5	Julio Urias	108
5	Shohei Ohtani	108
8	Sandy Alcantara	107
8	Zac Gallen	107
8	Carlos Rodon	107
8	Shane McClanahan	107
8	Dylan Cease	107