Ugrás a tartalomhoz

„Várható gólok” változatai közötti eltérés

A Wikipédiából, a szabad enciklopédiából
Tartalom törölve Tartalom hozzáadva
Ú --- xG, Expected Goals, várható gólok
(Nincs különbség)

A lap 2022. december 4., 07:34-kori változata

Az expected goals (xG), magyarul „várható gólok", a labdarúgócsapatok és játékosok teljesítményének értékelésére használt teljesítménymutató,[1] amely egy gólt eredményező gólszerzési lehetőség valószínűségét jelöli,[2] és amelyet a jégkorongban is használnak.[3][4]


Eredet

A z xG kifejezés eredetéről vita folyik. Tény, hogy Vic Barnett és kollégája, Sarah Hilditch használták a „várható gólok" (xG) kifejezést egy 1993-as tanulmányukban, amely az angliai labdarúgóegyesületeknél a műfüves pályafelületek hatásait vizsgálta a labdarúgócsapatok teljesítményére.[5]

Történelem

Az 1950-es években egy angol könyvelő, Charles Reep az elsők között állított össze pontos statisztikákat az angol labdarúgó-mérkőzések elemzéséhez, és eredményeit a Journal of the Royal Statistical Society című folyóiratban tette közzé. Arra a következtetésre jutott, hogy minden egyes passzal csökken a gólszerzés valószínűsége, ezért a közvetlen játékot és a hosszú passzokat preferálta.

Ezt a statisztikát először a jégkorongban használták, amely a labdarúgáshoz hasonló – egy pálya két kapuval –, de a statisztika számára jobban használható sportág, és Észak-Amerikában honosodott meg, ahol a sportelemzők nagyra értékelik a fejlett statisztikákat.

Az xG-t Sam Green vezette be a labdarúgásba 2012-ben,[6] a Premier League góllövőinek értékelésében a „várható gólokról", xG-ről írt.[6] Azt kérdezte: „Hogyan számszerűsíthetjük tehát, hogy a pálya mely területei vezetnek a legnagyobb valószínűséggel gólhoz, és ezért mely lövéseknek van a legnagyobb valószínűsége, hogy gólt eredményeznek?". Hozzátette: „Ha meg tudjuk határozni ezt a mérőszámot, akkor pontosan és hatékonyan növelhetjük a gólszerzés és ezáltal a mérkőzések megnyerésének esélyét. Hasonlóképpen, a védekezés szempontjából is felhasználhatjuk ezeket az adatokat, hogy a pálya kulcsfontosságú területeinek védelmével erősítsük a minél jobb esélyeket".[6]

Green egy modellt javasolt „egy lövés célba találásának és/vagy gólszerzésének valószínűségének" meghatározására. Ezzel a modellel „megnézhetjük az egyes játékosok lövéseit, és összeszámolhatjuk, hogy az egyes lövések milyen valószínűséggel lesznek gólok, így kapunk egy várható gól (xG) értéket."

Az xG prognosztizálási módszert Ted Knutson népszerűsítette, aki sikeresen használta azt az általa vezetett klubok, a Brentford és a Midtjylland eredményeinek elemzésére, amelyek tulajdonosa egy profi fogadó, Matthew Benham volt.[7]

Az olyan videojátékok, mint a FIFA és a PES megjelenése, amelyek a játékosok teljesítményét próbálták számszerűsíteni, szintén arra késztette a labdarúgókat, hogy a számokba mélyedjenek.[8] A Portsmouth stábjában dolgozó Michael Edwards először olyan statisztikákat tanulmányozott, mint például az egyes játékosok által megtett távolság. Ezután Liverpoolba költözött, ahol a klub amerikai tulajdonosainak támogatásával létrehozta adatbázisát. Ott fejlesztette ki a várható gólok elemzése metodikáját, és gólanalíziseivel jelentős segítséget nyújtott a csapatnak visszaszerezni az angol bajnoki címet.[9]

xG számítás

Az xG valószínűséget jelent, egy 0 és 1 közötti számot.[10] Az elvárt gólok kalkulációjának módja modelltől függően változik. Elsősorban attól függ, hogy a pálya mely területéről próbálnak lőni: minél közelebb van a támadó a kapuhoz és minél nagyobb a lövés szöge, annál nagyobb az xG, annál nagyobb a valószínűsége annak, hogy gólt szerez. A pálya egyes területeihez tartozó valószínűségi mutatókat a korábbi mérkőzések adatai alapján határozzák meg.

Azonban más paraméterek is szerepet játszhatnak:

  • az a testrész, amellyel a játékos lő (jobb láb, bal láb, fej, mellkas...) ;
  • a lövés típusa (kapáslövés, fejelés stb.);
  • a lövés előtti passz típusa;
  • a lövő által végrehajtott érintések száma;
  • a játékhelyzet típusa (támadás, ellentámadás, szabadrúgás, büntetőrúgás...), a lövő előtt álló védők száma1 ;
  • a mérkőzés dinamikája (melyik csapat vezet, mennyivel, mennyi idő telt el)2.

Egy büntetőrúgás esetében az xG 0,79, azaz a lövőnek 79%-os esélye van a gólszerzésre.[11]

Alkalmazás

Elemezzük a várható kapott gólok és az xG különbséget.

Egy játékosra esetében az xG több dolog prognosztizálására is alkalmas:

  • Ha egy játékosnak kisebb az xG-je, mint a ténylegesen szerzett gólok száma, akkor az adott játékos jó befejezőjátékosnak, a kapu előtt kiemelkedő tehetségnek számít. Ha nem, akkor valószínűleg megkülönböztetett energiával kell dolgoznia ezen a paraméteren az edzéseken.
  • Ha egy játékos xG értéke jóval kisebb, mint a ténylegesen szerzett gólok száma, akkor valószínűleg eddig szerencséje is volt, és feltételezhető, hogy a jövőbeni mérkőzéseken ritkábban fog gólt szerezni.

Egy csapatra alkalmazva az xG-t a meglévő játékstratégia hitelesítésére vagy megkérdőjelezésére lehet felhasználni. Ha egy csapat kevés gólt lőtt, de magas az xG száma, akkor a stratégiai elképzeléseit valószínűleg érdemes továbbvinni, és a türelemnek köszönhetően az eredmények javulni fognak. Ha nem, akkor valószínűleg taktikai változtatásra van szükség.[2]

A várható gólokat az újságírók és az edzők használják a korábbi mérkőzések elemzésére, de a bukmékerek és a fogadóirodák is szívesen használják a jövőbeli eredmények előrejelzésére. A tehetséges és alulárazott játékosok felkutatására a játékosmegfigyelők is felhasználják ezeket az adatokat.[9]

Kiterjesztés

Ugyanezt a módszert kiterjesztik más statisztikák kiértékelésére is, mint pl.

  • várt asszisztok (xA, azon asszisztok száma, amelyeket meg kellett volna adni) ;
  • várható gólok (xGa), ami az xG arányt (xG/xGa) adja;
  • a várható pontok (xP), azaz a pontok száma, amelyekkel a tabellán rendelkeznünk kellene;
  • a várható átadásbefejezés (szintén xP), a passz befejezésének valószínűsége.[12]

Jegyzetek

  1. xG stats for teams and players from the TOP European leagues. understat.com. (Hozzáférés: 2022. december 4.)
  2. a b Expected goals in soccer (angol nyelven). Eindhoven University of Technology research portal. (Hozzáférés: 2022. december 4.)
  3. Ryder, Alan (2007). "Product Recall Notice for 'Shot Quality'" (PDF). Retrieved 5 January 2018.http://hockeyanalytics.com/Research_files/Product_Recall_for_Shot_Quality.pdf
  4. Macdonald, Brian (March 2012). "An Expected Goals Model for Evaluating NHL Teams and Players" (PDF). Retrieved 3 January 2018. http://www.hockeyanalytics.com/Research_files/NHL-Expected-Goals-Brian-Macdonald.pdf
  5. Barnett, Vic; Hilditch, S (1993). "The Effect of an Artificial Pitch Surface on Home Team Performance in Football (Soccer)". Journal of the Royal Statistical Society. Series A (Statistics in Society). 156 (1): 39–50. doi:10.2307/2982859. JSTOR 2982859
  6. a b c Green, Sam (12 April 2012). "Assessing the performance of Premier League goalscorers". Retrieved 4 January 2018. http://www.optasportspro.com/about/optapro-blog/posts/2012/blog-assessing-the-performance-of-premier-league-goalscorers/
  7. Les « Expected Goals », au cœur de la révolution statistique - Les Cahiers du football || magazine de foot et d'eau fraîche (francia nyelven). www.cahiersdufootball.net. (Hozzáférés: 2022. december 4.)
  8. Kuper, Simon. „Football’s data delusion”, New Statesman, 2022. szeptember 28. (Hozzáférés: 2022. december 4.) (amerikai angol nyelvű) 
  9. a b The Economist,‎ 1er septembre 2022 (ISSN 0013-0613, lire en ligne [archive], consulté le 1er novembre 2022)
  10. Kerr, Robert L. (2015. június 14.). „How Postmodernism Explains Football and Football Explains Postmodernism”. DOI:10.1057/9781137534071.  
  11. Expected Goals in Context (amerikai angol nyelven). Stats Perform. (Hozzáférés: 2022. december 4.)
  12. Furniss, Matt: Introducing Expected Pass Completion (xP) (angol nyelven). The Analyst, 2021. szeptember 8. (Hozzáférés: 2022. december 4.)