Футбол всегда был игрой эмоций, но в XXI веке он стал наукой. Метрика Expected Goals (xG) — «ожидаемые голы» — перевернула представление об анализе матчей. Кто придумал этот алгоритм, как он работает и почему тренеры топ-клубов больше не могут без него жить?
Как появились xG?
В настоящее время концепция ожидаемых голов (xG) широко используется среди футбольных аналитиков и болельщиков. Однако следует отметить, что лишь около десяти лет назад данная методология не была известна широкому кругу специалистов и любителей футбола.
Эгиль Ольсен, выдающийся норвежский тренер, считается разработчиком первого прототипа системы xG (expected goals). Под его руководством сборная Норвегии достигла значительных успехов на мировых первенствах 1994 и 1998 годов.
Ольсен анализировал видеозаписи матчей для оптимизации тактики. Он создал систему классификации пространства штрафной на зоны с коэффициентами ожидаемой опасности ударов. Цель — увеличить количество ударов из опасных зон и снизить их из безопасных. Модель имела ограничения: субъективность оценок и применимость только к его команде.
Дальнейшее развитие технологии
Интерес к количественной оценке эффективности атакующих действий в спорте возник давно. Однако лишь в начале 2000-х годов были разработаны методики и алгоритмы для объективного измерения данного показателя.
Компания Opta Sports первой начала применять показатель xG в футбольном анализе в 2012 году. Впоследствии, в период с 2013 по 2014 годы, Майкл Кэлей разработал одну из первых популярных моделей xG, основываясь на статистическом анализе большого объема данных о футбольных ударах.
В середине 2010-х годов другие аналитические компании, такие как Twenty3, Understat и Infogol, предложили свои версии показателя xG, используя методы машинного обучения и обработки больших данных.
Таким образом, несмотря на то, что сама концепция xG не является принципиально новой, именно в 2010-х годах данный показатель получил широкое признание и стал активно использоваться в профессиональном футбольном анализе.
Как рассчитывается xG?
В двух словах: нанесение ударов по воротам с близкого расстояния является наиболее вероятным способом забить гол. Показатель xG (ожидаемые голы) равный 1,00 означает, что вероятность гола в данном моменте составляет 100%.
Одним из наиболее простых способов оценки xG является анализ пенальти. В среднем пенальти забивается с вероятностью 76%. Это означает, что если команда нанесла только один удар в створ ворот в течение матча, то её показатель xG на конец игры составит 0,76, вне зависимости от того, был ли пенальти реализован или нет.
Оценка ударов с игры представляет собой более сложную задачу, этот показатель рассчитывается на основе большого объёма статистических данных и учитывает вероятность того, что удар из определённой позиции приведёт к голу. В расчёте учитывается множество факторов:
- Дистанция до ворот: чем ближе к воротам, тем больше вероятность гола;
- Угол обзора ворот: чем шире угол, тем выше xG;
- Тип удара: удары ногой более точны, чем удары головой;
- Расположение защитников и вратаря: если перед нападающим нет игроков, вероятность гола выше;
- Форма атаки: удары после паса вразрез или навеса с фланга имеют разное значение xG;
- Тип передачи перед ударом: прострел или навес создают разные уровни опасности;
- Фаза игры: удары в позиционной атаке, контратаке или после стандарта имеют разную вероятность успеха.
Как применяется метрика xG в области футбола?
Метрика xG представляет собой аналитический инструмент, предназначенный для оценки эффективности атакующих и оборонительных действий в футболе. Она используется футбольными клубами, тренерским штабом, аналитиками и букмекерскими конторами. Основные направления применения данной метрики включают:
- Оценка результативности атакующих действий. Метрика xG позволяет определить, насколько эффективно команда создает голевые моменты.
- Анализ оборонительных характеристик. С помощью xG можно оценить количество опасных моментов, возникающих у ворот защищающейся команды.
- Мониторинг состояния игроков. Если количество забитых голов игроком ниже ожидаемого значения xG, это может свидетельствовать о снижении его игровой формы или влиянии фактора удачи.
- Прогнозирование исходов матчей. Метрика xG предоставляет возможность оценки истинного уровня игры команды, не ограничиваясь лишь итоговыми результатами.
- Разработка тактических решений. На основании данных, предоставляемых метрикой xG, команды могут вносить коррективы в свою тактику и стратегию.
Заключение
В современном футболе наблюдается тенденция к использованию аналитических данных для оценки эффективности команд и игроков. Многие клубы будущего отдают предпочтение количественным показателям, таким как количество голов, процент успешных передач в направлении атаки и скорость принятия решений, вместо традиционной репутации.
Примерами успешного применения этого подхода являются английские клубы «Брайтон энд Хоув Альбион» и «Брентфорд», а также датский клуб «Мидтьюлланн». Эти команды демонстрируют, что использование аналитических инструментов может способствовать повышению эффективности и конкурентоспособности на футбольном поле.
xG — это не волшебный кристалл, а инструмент. Он не заменяет интуицию тренера, но даёт ответы на вопросы, которые раньше были догадками. Возможно, через 10 лет мы будем смеяться над примитивностью xG 1.0, но именно он открыл эру футбольной аналитики.
Считаете ли вы xG полезным? Делитесь мнением в комментариях! 📊⚽