피겨스케이팅 올림픽 여자 싱글 종목의 득점 구조와 코칭 전략: 2006-2022년 올림픽 경기 점수 분석

Abstract

본 연구의 목적은 올림픽 여자 싱글에서 기술요소와 프로그램 컴포넌트의 득점 구조가 연도와 순위 집단에 따라 어떻게 달라지는지를 규명하는 데 있다. 2006–2022 올림픽의 여자 싱글 중 SP 24위 이내로 FS에 진출한 선수를 표본으로 하여, 상위 1–8위와 하위 17–24위로 구분하고 SP, FS를 독립 세그먼트로 처리해 집단별 40사례(총 80)를 구축하였다. 분석 변수는 점프, 스핀, 스텝 각각의 BV, 총 BV, GOE, 가산·감점, TES, PCS, 총점이며, 연도(5)×집단(2) 선형혼합모형 분석과 Bonferroni 사후검정을 적용하였다. 주요 결과는 다음과 같다: (1) 점프 BV는 연도 효과가 유의하고(특히 2018, 2022), 모든 연도에서 상위 > 하위였다. (2) 스핀, 스텝 BV도 연도 효과는 있으나 경기력 결정 주요 변수로는 점프보다 제한적이었다. (3) GOE·가산점은 전반적으로 상승했고, FS에서 격차가 크게 확대되었으며 일부 지표에서 연도×집단 상호작용이 유의했다. (4) 감점은 연도 효과는 없고 집단 효과만 나타나 하위군의 감점이 더 컸다. (5) TES, PCS, 총점은 모두 연도 상승과 집단 차이가 유의했고, FS의 변별력이 더 컸다. 결론적으로 최근 주기에서 난도(기본점수)×실행질(GOE)이 성과를 좌우하며, 비점프 요소는 레벨 확보 중심의 관리 변수로 기능한다. 코칭 측면에서는 FS 핵심 슬롯의 난도·품질 최적화, 비점프 레벨 루틴화와 선택적 GOE 집중, 감점 리스크를 흡수하는 대체 라인 설계가 요구된다.

This study investigates how the scoring structure of technical elements and program components varies by year and ranking group in Olympic women’s singles. We analyzed skaters who advanced to the Free Skating (FS) after placing within the top 24 in the Short Program (SP) at the 2006–2022 Winter Olympics, classifying them into Upper (1–8) and Lower (17–24) groups and treating SP and FS as separate segments (40 cases per group; total = 80). Variables included jump/spin/step Base Value (BV), Grade of Execution (GOE), bonuses/deductions, Technical Element Score (TES), Program Component Score (PCS), and Total Score. Linear Mixed Model (Year × Group) with Bonferroni post hoc tests were conducted. Key findings were: (1) jump BV showed significant year effects (notably 2018 and 2022), with Upper > Lower across all years; (2) spin/step BVs also increased over time but were less discriminative than jumps; (3) GOE and bonuses rose over time, with larger gaps in FS and some significant Year×Group interactions; (4) deductions showed no year effect but consistent group differences (larger in the Lower group); and (5) TES, PCS, and Total exhibited significant year increases and group differences, with stronger discrimination in FS. Overall, recent cycles indicate that performance hinges on the interaction of difficulty (BV) and execution quality (GOE), while non-jump elements function as managed variables for reliable level acquisition. Coaching implications include optimizing difficulty×quality in key FS slots, routinizing non-jump level acquisition with selective GOE targeting, and preparing contingency layouts to mitigate deduction risk.