Cosa sono gli Expected Goals (xG)?
Cosa sono gli xG?
In sintesi, gli Expected Goals (xG) sono una metrica progettata per quantificare la probabilità che un tiro si traduca in un gol.
Un modello xG utilizza le informazioni storiche di migliaia di tiri con caratteristiche simili per stimare la probabilità che il goal si verifichi su una scala compresa tra 0 e 1.
Ad esempio, un tiro con un valore xG di 0,2 è un tiro che in genere ci aspettiamo venga convertito due volte ogni 10 tentativi.
Ma questo è solo l'inizio. Continua a leggere per conoscere una delle metriche avanzate più comuni nel calcio.
Domande frequenti: Expected Goals (xG)
- Come vengono calcolati gli xG?
- Perché si vedono valori di xG diversi per lo stesso tiro?
- Perché gli xG sono importanti?
- Come sono stati sviluppati gli xG?
- Quanto sono accurati gli Expected Goals?
- Come trattano i modelli xG i calci di rigore?
Come vengono calcolati gli xG?
Ogni modello xG ha le sue caratteristiche, ma i fattori principali che tradizionalmente vengono inseriti nella maggior parte dei modelli di Expected Goals sono: distanza dalla porta, angolo di tiro, parte del corpo con cui è stato effettuato il tiro e tipo di assist o azione precedente (passaggio filtrante, cross, calcio piazzato, dribbling, ecc.). Sulla base di informazioni storiche relative a tiri con caratteristiche simili, il modello xG attribuisce a ciascun tiro un valore compreso tra 0 e 1 che esprime la probabilità che esso produca un gol.
Perché si vedono valori di xG diversi per lo stesso tiro?
Non tutti i modelli xG tengono conto degli stessi fattori. Ad esempio, un modello standard di Expected Goals che tiene conto solo della distanza dalla porta, dell'angolo di tiro, della parte del corpo e del tipo di assist o azione precedente potrebbe valutare un determinato tiro a 0,30 xG. Un modello più preciso come quello di StatsBomb aggiunge informazioni chiave come la posizione e lo status del portiere, la posizione di tutti gli attaccanti e i difensori nell'inquadratura e l'altezza di impatto del tiro per fornire un quadro più preciso della qualità dell'occasione. Ad esempio, sapendo che il portiere era fuori posizione, potrebbe attribuire alla stessa occasione un valore di 0,65 xG.
Perché gli xG sono importanti?
I modelli xG sono importanti perché sono il più accurato predittore delle prestazioni future di squadre e giocatori. A livello di squadra, i modelli di Expected Goals sono più predittivi delle prestazioni future rispetto alla differenza reti effettiva e alle semplici metriche di conteggio dei tiri, come il Total Shots Ratio (TSR). I modelli xG ci permettono di guardare oltre i risultati correnti per avere un'idea più precisa della qualità sottostante di squadre e giocatori.
Come sono stati sviluppati gli xG?
I gol sono gli eventi più importanti nel calcio, ma sono anche i più infrequenti. Nella maggior parte dei campionati, ci sono solo 2,5-3 gol a partita. La varianza gioca un ruolo importante nei risultati. Abbiamo quindi iniziato a considerare i tiri. Ce ne sono 25-30 a partita, 10 volte più dei gol. Da qui sono nate metriche come il Total Shots Ratio (TSR), che misura il dominio delle squadre in base alla loro quota di tiri nelle partite. Ma non tutti i tiri sono uguali. Avevamo bisogno di un metodo per misurare la qualità di un determinato tiro o di una serie di tiri, e così sono nati i modelli xG.
Quanto sono accurati gli Expected Goals?
Esiste ovviamente un certo grado di varianza residua tra i gol e gli xG in determinati periodi di tempo, dato che i tiri hanno un risultato booleano di gol o non gol, mentre i valori degli xG rientrano in una scala probabilistica tra 0 e 1. Uno studio indipendente di Lars Maurath suggerisce che, a seconda della qualità del modello, ci si dovrebbe aspettare che nel 79%-93% delle stagioni di una squadra il numero dei gol coincida con gli xG con un intervallo di confidenza del 95%.
Come trattano i modelli xG i calci di rigore?
Poiché tutti i calci di rigore condividono le stesse caratteristiche, la maggior parte dei modelli assegna loro un valore statico di 0,76 xG, che riflette il tasso di conversione storico dei rigori. L'aggiornamento 2022 del modello xG di StatsBomb modifica questo valore statico in 0,78 xG. I gol segnati e gli xG generati dai rigori vengono spesso rimossi dai totali dei giocatori e delle squadre quando si analizzano le prestazioni.
Cosa ci hanno insegnato i modelli xG?
Molte delle cose che abbiamo imparato dai modelli xG sono, in un certo senso, intuitive. Anche il tifoso più occasionale potrebbe dire che un tiro dall'interno dell'area piccola ha maggiori possibilità di produrre un gol rispetto a un tiro da 30 metri. Ma un modello di Expected Goals fornisce un quadro statistico per valutare sistematicamente il valore di ogni singolo tiro e determinare quanto sia più probabile che uno di essi si traduca in un gol rispetto all'altro.
I tiri centrali sono i migliori
I tiri dalla parte centrale dell'area di rigore sono più efficaci di quelli da angoli stretti.
I cross sono difficili
In generale, i cross sono più difficili da convertire rispetto ai passaggi rasoterra, alle palle passanti e ai tiri dopo i dribbling.
Piedi più che testa
A parità di distanza, i tiri di piede hanno più probabilità di essere trasformati in gol rispetto ai tiri di testa.
La qualità del tiro è fondamentale
Con campioni sufficientemente ampi, è possibile identificare alcuni giocatori che si distinguono per la loro capacità di finalizzazione, ma la grande maggioranza dei giocatori si avvicina alla media. In generale, ciò che differenzia i bravi attaccanti non è tanto la capacità di concludere le occasioni a un tasso superiore alla media, quanto la capacità di generare tiri da posizioni rilevanti.
Come possiamo usare gli xG?
Analisi della squadra
Gli xG possono essere utilizzati per avere un'idea più precisa della qualità della squadra al di là dei risultati correnti, evidenziando le squadre che stanno ottenendo risultati superiori o inferiori alle aspettative e i cui risultati potrebbero presto cambiare.
Analisi dei giocatori
Gli Expected Goals totali possono essere utilizzati per determinare quando un giocatore si trova nel mezzo di un periodo positivo o negativo davanti alla porta, mentre l'analisi della qualità media dei tiri (xG/shot) può evidenziare i giocatori che effettuano scelte di tiro più o meno efficaci.
Scouting di allenatori
I modelli xG forniscono una misura oggettiva delle prestazioni della squadra, che può essere utilizzata per individuare allenatori interessanti che esprimono un calcio efficace.
Modellazione predittiva
I modelli di Expected Goals sono utilizzati sia dai bookmaker che dagli scommettitori professionisti come base per la modellazione predittiva dei risultati futuri.
Che cos'è il modello Post-Shot xG?
Il modello Post-Shot xG (PSxG) viene calcolato dopo l'esecuzione di un tiro e generalmente considera il piazzamento del tiro e, se il modello lo include, il posizionamento del portiere, assegnando un valore compreso tra 0 (tiro fuori dallo specchio) e 1 a ogni tiro.
Tradizionalmente, l'utilità principale del PSxG è stata quella di valutare l'abilità del portiere nel bloccare i tiri, anche se i modelli più recenti, che includono fattori aggiuntivi come la velocità del tiro, potrebbero fornire ulteriori informazioni sull'abilità di finalizzazione.
