한국스포츠경영전략연구원

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본 연구는 인공지능 기반 경기 결과 예측을 단순한 기술적 성과에 머무르지 않고, 스포츠 베팅 맥락에서 활용 가능한 데이터 상품 구조로 전환할 수 있는 방안을 목적으로 실시되었다. 이를 위해 NBA 2016~17시즌부터 2024~25시즌까지 정규시즌 10,752경기(N= 21,504) 자료를 사용하여 경기 예측 모형을 구축하고, 연구 편의상 이를 실험적 예측 프로토타입(PLai PICK)이라 명명하였다. 데이터는 공식 경기 기록의 87개 지표에 더해 팀 간 상대 전적, 이동 거리, 경기 간격 등 경기 맥락 변수를 포함하도록 구성하였으며, 경기 전날 승리 확률을 산출한 뒤 경기 종료 후 실제 결과와 비교하는 사전 예측-사후 검증 절차를 적용하였다. 실험은 2024–25시즌 올스타 휴식기 이후 416경기를 대상으로 국내 합법 스포츠 베팅 상품의 배당 정보와 예측 확률을 결합하여, 안정형·균형형 I·균형형 II·고수익형 등 위험 성향별 네 가지 전략 구조를 설계하고 각 전략의 수익성과 변동성을 비교하였다. 이때 베팅 의사결정 규칙은 기대수익을 기준으로 설정하되, 과도한 변동성을 방지하기 위해 최대 배당률을 제한했다. 분석 결과, 제안한 모형은 위험 선호에 따라 상이한 위험–수익 프로파일을 형성함을 보여주었고, 이는 예측 모형을 기반으로 한 상품 구조 설계가 가능함을 시사한다. 아울러 경기 전 예측값의 사전 공개와 경기 후 즉시 검증이라는 운영 방식은 예측 서비스의 신뢰성과 투명성을 높이는 절차적 장치로 기능할 수 있음을 보여준다. 본 연구는 기술수용모형의 핵심 개념인 지각된 유용성과 사용 용이성을 설계 원리로 삼아 예측 정보를 구조화하고, 그 결과를 바탕으로 향후 소비자 수용 연구에서 검증 가능한 가설과 상품 설계 조건을 제시한다는 점에서 의의를 갖는다. 

|주제어| 플레이 픽, 스포츠 경기 결과 예측, 스포츠 베팅 시뮬레이션, 위험-수익 프로파일, 사전 예측-사후 검증, 로지스틱 회귀, 기술수용모형