일단 데이터라는게 DRV의 경우 n>=30 이상이여야 유의미하다는건 통계학 입문 수준의 내용임. 즉 무용론 주장하는 쪽에선 충분히 큰 수가 확보 되지 않은 데이터의 허상에 대해 지적하고 있음. ㅇㅇ 예를 들어 붕개 대 유강남 맞대결 성적을 천타석으로 늘리면 그 결과는 붕개의 통산 우타자 피안타율로 수렴하는게 팩트긴 함. 붕개한테 유독 강하다는 지금 인식이랑은 좀 다를걸? 실제로 유강남 작년엔 붕개한테 약했음. 붕개는 손에꼽는 좆망시즌이었음에도
근데 이것도 완벽한 대답이 될 수는 없는게 실제로 좆크보에서 한 타자를 그렇게 많이 상대하는게 불가능함. 즉 모든 데이터가 무의미하다는 결론이 나오는데 이러면 현 트렌드인 데이터 야구의 기조랑 배치되긴 함.
내 생각을 말하면 둘 다 맞는 말임. 근데 너무 작은 표본(ex 네 타석, 다섯 타석)은 의미가 없고 상대전적 결과의 최근 3~5개년 정도까진 경향성을 보여주는 의미 있는 데이터라고 생각함. 물론 전제가 따르지. 해당 투수의 피칭 데이터인 회전수, 무브먼트, 익스텐션, 회전축, 투구폼 등이 근 2,3년간 큰 변화가 없었다는 가정. 일종의 조건부 확률임

이런 데이터에 현장에서만 보이는 그날의 컨디션 등을 조합해서 운용하는게 바람직한데 매우 어려운 일이기도 함. 데이터를 의사 결정의 보조 도구로 사용하는 건 매우 좋지만 이걸 신처럼 맹목적으로 따르는 것도 지양할 필요가 있음. 쓰다보니 양비론인데 그냥 그러려니 하셈