„Expected Goals” face statisticile din nou relevante în fotbal. Și asta poate schimba jocul

Una dintre părțile cele mai interesante din Match of the Day, emisiunea de pe BBC care analizează fiecare etapă de Premier League, este că oferă statisticile fiecărui meci chiar în timpul declarațiilor antrenorilor la sfârșitul jocului. De multe ori, se întâmplă ca ce auzim să fie într-un contrast puternic cu ce vedem. De pildă, după meciul cu Manchester City din decembrie, pierdut pe Old Trafford cu 2-1, Mourinho a ales să se concentreze pe arbitrajul lui Michael Oliver, sugerând că Manchester United merita probabil să câștige meciul: „Depinde cum privești lucrurile. Rezultatul a fost influențat decisiv de decizia arbitrului de a nu ne acorda un penalti. City a controlat meciul doar aparent.” Dar comentatorii și statisticile au spus altă poveste. City a controlat meciul nu doar aparent, ci și prin numerele de la final: 65% posesie, 14-8 la șuturi spre poartă, 7-5 la șuturi pe poartă. Or, când vezi că United a avut doar trei șuturi pe poartă tot meciul, dar Mourinho spune că merita victoria categoric, îți dai seama că portughezul exagerează.

Numai că astfel de declarații prind la public, mai ales la fanii echipelor respective. E ușor să cazi în capcană: ajungi să crezi ceva doar pentru că îți dorești să fie adevărat. Te-ai uitat la meci și ai rămas cu impresia clară că a avut loc o nedreptate; cu siguranță echipa ta a jucat mai bine, nu-i așa? Dacă și tu, la fel ca mine, vrei să te ferești de această alunecare, te poți întoarce spre statistici.

Problema cu ele, așa cum știi prea bine, e că pe parcursul anilor au început să nu mai însemne mare lucru. Până acum ceva timp, posesia era ceva important. Cum să nu câștigi un meci în care ai avut 65% posesie?! Dar totul s-a schimbat după acel meci: Barcelona – Inter. Cu o posesie de aproape 15%, Inter a mers mai departe în finala Champions League. De atunci, posesia ne este în continuare prezentată după fiecare meci, dar toată lumea cade de acord că nu mai înseamnă prea mult. Gândiți-vă la jocul plictisitor practicat de Manchester United sub Louis van Gaal: mai mereu cu o posesie covârșitoare, mai mereu degeaba. Pasele lente și laterale, un joc fără intenție și fără idei.

Și cum posesia a devenit irelevantă, te repezi spre statistica șuturilor. Dacă a avea mingea poate să însemne mai ales pase înapoi la portar sau un joc pe lateralul terenului, șuturile arată în mod clar intenția de a marca. Nu-i așa? Dar șuturile spre poartă nu spun nici ele toată povestea: dacă șutezi în neștire și imprecis, e posibil doar să-ți arăți lipsa de idei printr-o serie de încercări disperate: îți încerci norocul.  E valabil și pentru șuturile pe spațiul porții, și pentru mingile trimise în tribună. Pur și simplu nu poți spune, uitându-te la posesie și numărul șuturilor, dacă o echipă a jucat mai bine sau mai slab decât alta.

Aici intervine expected goals (xG), o găselniță proaspătă care-l lămurește pe suporter și-l încurcă pe antrenorul care, la cald, e tentat să spună că echipa lui a fost mai bună, a meritat mai mult, dar…viața.

Ce este expected goals?

Expected goals este un indicator al calității ocaziilor create bazat pe date adunate în sezoanele anterioare. Practic, expected goals își propune să răspundă la o întrebare veche de când există fotbalul: trebuia să marcheze de acolo sau nu?

Mai exact, este un fel de a atribui valoare fiecărei ocazii bazându-ne pe ce știm că s-a întâmplat în trecut în situații similare. Cu cât este mai mare valoarea adăugată (xG-ul) – maximul fiind 1 – cu atât este probabilitatea mai mare ca acea ocazie să fie transformată în gol. Așadar, dacă probabilitatea unei ocazii este de 0.5 xG, atunci în 50% din situații atacantul ar fi trebuit să înscrie.

Iată un exemplu: dacă din analiza ultimelor sezoane de Premier League reiese faptul că au fost convertite 90% dintre situațiile în care atacantul a rămas singur cu portarul în poziție centrală, atunci xG-ul asociat unei astfel de situații ar fi de 90% sau 0.9.

La sfârșitul fiecărui meci se adună xG-urile pentru toate ocaziile din acea partidă și se obține un scor bazat pe acești indicatori. Cel mai probabil nu o să avem parte de numere exacte, tocmai din varietatea de ocazii care există pe parcursul unui meci. Tocmai de aceea ați observat probabil scoruri de genul 2.25 la 1.10.

Cum funcționează?

Pentru a-și da seama de probabilitățile fiecărei ocazii, cei de la Opta au analizat peste 300.000 de șuturi dintr-o poziție specifică pe teren într-o fază specifică a meciului.

Uite câțiva factori luați în considerare:

• Distanța față de poartă
• Unghiul șutului
• A fost un șut cu piciorul sau o lovitură de cap?
• A fost o situație de unu la unu?
• Cum a fost pasa decisivă? Minge lungă, centrare, pasă la întâlnire, pasă în adâncime?
• În ce fază a jocului s-a întâmplat? Joc cursiv, lovitură liberă directă, corner?
• Este o respingere?
• Este urmare a unui dribling?

De ce e relevant?

În primul rând, un astfel de indicator ne oferă un răspuns clar atunci când ne întrebăm dacă o ocazie trebuia convertită sau nu. Ce era până acum o chestiune subiectivă, a devenit dată statistică indiscutabilă. În plus, ne putem da seama mult mai bine de eficiența unui atacant și câte goluri ar fi trebuit să înscrie având în vedere ocaziile clare de care a beneficiat.

Conform lui Billy Beane, fostul antrenor al celor de la Oakland Athletics și cel care a stat la baza unei revoluții analitice în baseball-ul american, expected goals ne ajută să facem diferențe esențiale între golurile marcate. „Poți să ai același rezultat, de exemplu un gol, în situații diferite, dar nivelul de dificultate variază. Gândiți-vă de exemplu la un gol marcat de Messi după ce a driblat nouă jucători față de un gol marcat de pe linia porții. Din punct de vedere statistic golurile sunt la fel, vor fi măsurate la fel, numai că unul este mult mai greu de marcat decât celălalt” a spus Beane pentru FourFourTwo.

Expected goals, de asemenea, ne pot ajuta să prevedem situații viitoare. Duncan Alexander, directorul editorial de la Opta, dă exemplul sezonului 2015/2016 al lui Juventus:

„După 10 meciuri din campionat, câștigaseră doar de trei ori, dar pe parcursul celor 10 meciuri marcaseră mult mai puține goluri decât te-ai fi așteptat bazându-ne pe calitatea ocaziilor. De asemenea, au primit mai multe goluri decât ar fi trebuit, luând în considerare nivelul ocaziilor create de adversare. Prin urmare, rezultatele erau mult mai rele decât indica jocul lor.”

„Gruparea din Torino înscrisese 11 goluri în 10 meciuri, în timp ce xG-ul lor era de 19. Pe de altă parte, primiseră nouă goluri iar xG-ul adversarilor sugera că numărul mai aproape de realitate ar fi fost cinci. Uitându-te la astfel de numere, te puteai aștepta ca totul să se redreseze. Și, ca să vezi, chiar așa s-a întâmplat, iar Juventus a câștigat un nou titlu în acel sezon”, a spus Alexander pentru FourFourTwo.

Așadar, putem să spunem în sfârșit că am găsit o statistică relevantă și care ne poate oferi răspunsuri concrete. Măcar pentru moment. Însă, chiar dacă majoritatea analiștilor din generația veche nu văd noile date cu ochi buni – Jeff Stelling de la Sky Sports l-a luat în derâdere pe Arsene Wenger când a menționat xG și a spus despre indicator că este „cea mai inutilă statistică din istoria fotbalului” – expected goals nu face decât să ofere unelte în plus celor care analizează meciurile de fotbal. Iar asta poate schimba comportamente de-a lungul și de-a latul fotbalului modern.