Какво е очаквани голове (xG)
Метриката expected goals или очаквани голове за първи път се появява в спортните вестници в Америка след като човек на име Брайън Макдонълд прави презентация на една спортна конференция през 2012г., а очакваните голове са данни събирани 4 години от мачове в тяхната NHL. т.е. Националната лига по хокей на лед.
Вече минаха точно 10 години откакто очакваните голове са неизменна част от модерния спорт. Всички отбори на най – високо ниво във футбола и не само във футбола, но и в много други спортове, неизменно ползват тези аналитични данни. Неслучайно казвам аналитични данни, а не статистика. Не бъркайте термините, тъй като все още има много хора, които смятат очакваните голове за статистика, а това няма нищо общо със статистика. По – скоро може да се смята за количествен анализ.
Ако гледате английски футбол, много често в интервюта след мачове на някои треньори и мениджъри ще чуете как те коментират очакваните голове и как ги анализират. Въпреки това метриката претърпява и доста критики. По – общо погледнато това е сблъсък на традиционния начин да гледаме на спортните игри и от друга страна тоталното модернизиране и налагане на науката в света на спорта.
Същност
Какво точно, обаче, представляват очакваните голове? Макар и първо използвано в хокея, в това видео ще говорим основно как се прилага във футбола. Очакваните голове (или xG) измерват качеството на даден шанс чрез изчисляване на вероятността той да бъде отбелязан от определена позиция на терена по време на определена фаза от играта. Тази стойност се основава на няколко фактора от преди заснемането на снимката. xG се измерва по скала между нула и едно, където нула представлява шанс, който е невъзможен за отбелязване на гол, а единица представлява шанс, че играчът би се очаквал да отбележи всеки път.
Знаем, че опит за гол от средата на терена не е толкова вероятно да доведе до гол, колкото шанс от вратарското поле. С xG всъщност можем да определим количествено каква е вероятността даден играч да отбележи гол от всяка от тези ситуации. Да предположим, например, че шансът от малкото наказателно поле с даден набор от характеристики преди изстрела е на стойност 0,1 xG. Това означава, че се очаква средно един играч да вкара един гол от всеки десет удара в тази ситуация или 10% от случаите.
Терминологията може да е нова, но тези фрази са били използвани от футболни фенове и коментатори години наред преди xG да бъде въведен. Например „той вкарва това девет пъти от десет“ или „той трябваше да има хеттрик вече“.
Неразбиране на концепцията
Основните критики към xG често се появяват в сценарии, при които показателят всъщност не се прилага правилно. Най-често срещаният е на ниво игра. Отборът, който има по-висок xG в мач, не означава непременно, че е трябвало да спечели мача. xG измерва само качеството на шанса, а не очаквания резултат от играта. Точно както подсказва старата поговорка, че головете променят мачовете и резултатът влияе върху играта на отборите. Ако даден отбор поведе рано, не е задължително да „има нужда“ да генерира повече шансове за гол и често очакваме да видим противника да прави повече опити за отбелязване на голове до края на мача в преследване на по – добър резултат.
Друго погрешно схващане е в буквалното тълкуване на името на показателя. Никой не очаква головете да са точно както прогнозира вероятността. Част от головете не могат да бъдат отбелязвани. Името „очаквани голове“ произлиза от математическата концепция за „очаквана стойност“ и е мярка за вероятността за постигане на резултат. Очакваната стойност на честно хвърляне на монета е 50% вероятност да падне на ези и 50% вероятност да падне на тура. Но реално като хвърляте ези и тура не очаквате точно половината пъти да се падне ези и тура, а по-скоро, че при по-голям брой хвърляния на монети е вероятно статистиката да се придържа към този баланс. Същото важи и за очакваните голове. Отклонението от очакваната стойност е неизбежно и това е ценна информация, която можем да анализираме във футбола.
Играч или отбор, който е превъзхождал своите xG, не е необходимо да се представя по-слабо, за да се върне към очакванията. Това е концепция, известна като заблудата на комарджията. Въпреки че бихме очаквали от тях да се върнат обратно към постигането на голове в съответствие с очакванията си с бъдещите си удари, те вече са „натрупали“ това превъзходно представяне и затова оттук нататък никой не е казал, че няма просто да си вдигнат xGто, а не да си намалят головете. По същия начин, ако хвърлена монета падне на Ези десет пъти подред, бъдещите хвърляния на монети все още са еднакво вероятно да са ези и тура и няма значение, че до момента 10 пъти подред е било ези.
Как се калкулира xG
Докато гледаме мач, можем интуитивно да кажем кои шансове са били повече или по-малко вероятно да бъдат отбелязани. Колко близо е бил нападателят до гола? От добър ъгъл ли се е опитал да шутира? Бил ли е един на един? Удар с глава ли е било?
Проблемът е, че има средно по 25 изстрела на мач, за които трябва да се изработи показателя спрямо всички уникални ситуации. Предимството на този модел на очакваните голове е, че сега могат да вземат променливите да определят количествено как всяка от тях влияе върху вероятността за отбелязване на гол. Това им позволява да оценят качеството на шансовете за всичките 9398 удара, направени през сезон 2019-20 на Висшата лига за секунди.
xG моделът на Stats Perform, например, е изграден с помощта на логистичен регресионен модел, който се захранва от стотици хиляди снимки от историческите данни на Opta и включва редица променливи, които влияят на вероятността за отбелязване на гол, някои от най-важните от които са:
- Разстояние до вратата
- Ъгъл към вратата
- Един на един
- Голям шанс за гол
- Част от тялото за удар (напр. глава или крак)
- Тип асистенция (напр. преминаване напред с топка, центриране, финт и т.н.).
- Модел на игра (напр. отворена игра, бърз пробив, пряк свободен удар, ъглов удар, вкарване и т.н.)
Без съмнение някои ситуации са особено уникални и затова се моделират независимо от други. Дузпите получават постоянна стойност, съответстваща на техния общ процент на реализиране (0,79 xG); преките свободни удари имат свой собствен модел; и шансовете на удари с глава се оценяват по различен начин спрямо тези от статични положения и тези от отворена игра.
От началото на сезон 2017-18 подробните данни за събитията на Stats Perform включват квалификации за натиск от съперника при удар на топката и видимост на удара шут, които изрично измерват натиска и позиционирането на защитниците и вратаря. Те ще са предпоставка за предстоящо подобряване в новите версии на модела.
Как се използва xG
Да предположим, че двама играчи отправят точно 100 удара през даден сезон (без дузпите), но отбележат съответно 14 и 8 гола.
Чрез количествено определяне на качеството на 100-те шанса за всеки играч, xG добавя допълнителен контекст към техните удари, който надхвърля традиционните показатели като удари в целта или средно разстояние за удар. Т.е. може да се измери качеството на положенията, които всеки играч има.
От шансовете за гол на първия играч, то се е очаквало да вкара 18 гола (17,7 xG). От друга страна, от шансовете на 2рия играч бихме очаквали той да отбележи само 7 гола (7,0 xG). Веднага можем да разберем защо техният голов резултат е толкова различен. Въпреки че първият играч се е представил супер, а вторият не чак толкова, качеството на ударите им са били различни и резултатите им отразяват това.
Тук сме се фокусирали върху пример за отделен играч, но показателят за очакваните голове може да се приложи и към отбори или мачове по подобен начин. Разбира се, тук можем да видим, че играч или отбор може да отбелязва повече или по-рядко, отколкото предполага тяхната xG стойност, но това е точно вариацията, която сега можем да анализираме. Дали играч вкарва по-малко, отколкото трябва и кой получава шансове при високи xG ситуации?
Дълбочина на очаквани голове
Футболът е спорт с относително нисък резултат и затова способността ни да измерваме вероятността да бъде отбелязан гол е важен контекст. С очакваните голове въоръжаваме специалисти и анализатори с друг инструмент за количествено определяне на ситуациите, които всеки футболен фен иска да чуе. Кой нападател трябва да подобри завършващия си удар, формата на кой отбор предполага, че трябва да е по-високо в таблицата на лигата и т.н.
Дълбочината на данните на Stats Perform означава, че сега те разполагат с над 2 500 000 снимки, обогатени с xG стойности за повече от 66 000 играчи, което им позволява да сравняват и разбират представянето на играчи и отбори по целия свят.
xG е метрика, която надхвърля традиционното броене на удари, но е важно да запомните, че това все още е само метрика. Можем да го използваме, за да оценим основното представяне, но действителните голове са тези, които ще ви спечелят във футболните мачове. Футболът е непредсказуем и головете могат да дойдат от произволен брой неочаквани резултати, но с очакваните голове можем да обясним колко точно вероятни са били те.
Заключение
xGто е много важна част и от залозите, защото по този начин можете да преценявате по – реално нивото и качествата на дадени играчи и отбори, затова и все повече типстъри го ползват като допълнителен важен инструмент в своите анализи.
Ако сме пропуснали нещо добавете го в коментарите