Expected goals, una nueva forma de comprender el fútbol

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Expected goals es un indicador más claro sobre el desempeño del jugador y su equipo

Aunque este parámetro, expected goals (xG), lleve varios años en boca de los apasionados de las estadísticas y las apuestas, la mayoría de fanáticos del fútbol desconocen su significado y verdadera utilidad.

El fútbol es un deporte de números simples, al menos a primera vista. En las discusiones más banales sobre jugadores, es fácil hablar sobre quién ha anotado más goles, o quién ha dado más asistencias. En el caso de un partido, es obvio que el resultado final nos dice quién es el ganador, pero en un juego como el fútbol, en el que se anota tan poco, el marcador no nos cuenta toda la historia, no nos da una imagen clara del desempeño de los jugadores de ambos equipos.

Entonces, ¿Qué son los expected goals y por qué ayudan en esto?

Los expected goals (xG) son una herramienta sencilla, que, entendida correctamente, puede ayudarnos a comprender un poco más el juego. No hay una traducción al español ampliamente usada, pero una locución acertada sería goles previstos. En términos simples, el xG es una medida probabilística que refleja si un determinado tiro resultará en un gol. Esta medida se basa en un conjunto de estadísticas históricas, donde se toman muchos tiros, lanzados desde distintas posiciones, y se mira cual de ellos resultó en un gol siendo anotado. Esta es entonces una medición estadística de la calidad de las ocasiones creadas o concedidas por un jugador o equipo, basada en qué tan probable fue que ocasiones similares terminaran en un gol.

Fuente: Pixabay

¿Cómo se asignan los valores de xG a cada tiro?

En su concepción práctica, al tiro se le asigna un valor numérico representativo de la probabilidad. Un xG de uno sería un gol garantizado, lo cual no existe. Por otro lado, un xG de 0,7 significa que, si ese preciso tiro fuese lanzado 10 veces, esperarías que se anotaran siete goles. Por ejemplo, un tiro a una distancia mayor a 25 metros, tendría probablemente un xG de entre 0,1y 0,3, porque la mayoría de los tiros no terminan en gol cuando son lanzados desde esas distancias. Sin embargo, si a un jugador se le presenta una ocasión en la que solamente tendría que empujar el balón a poco más de un metro de la puerta, ese tiro tendría un xG de aproximadamente 0,9. Gradualmente, a medida que el partido avanza, cada equipo irá acumulando xG basado en las ocasiones que han creado.

El xG tiene distintas lecturas

Esta estadística, en una primera parte, nos muestra que jugadores como Harry Kane, Kylian Mbappe o Luis Suárez, quienes consistentemente anotan más goles que los que su xG nos indicaría, son delanteros de elite. Tienen la capacidad de, desde ciertas posiciones, anotar más goles que el jugador promedio, y eso es lo que los hace especiales. El xG, por consiguiente, es útil para evaluar el desempeño de los delanteros. Los que son verdaderamente buenos sobrepasarán su xG constantemente con el paso del tiempo. Con este parámetro también podremos observar qué equipos producen mejores ocasiones, y cuales no. Si contrastamos el xG acumulado de un equipo en un grupo de partidos, con su xG concedido, tendremos un buen indicador general del desempeño y la calidad del equipo en el momento especifico que estamos evaluando.

Ejemplos actuales donde podemos evaluar el desempeño

Expected Goals del encuentro de la Juventus | Fuente: Understat

Este mapa de xG de la reciente derrota por cero a uno de la Juventus frente al Benevento, nos presenta distintos puntos. Cada uno representa un tiro en específico. Mientras más grande sea el punto, mayor es el xG, es decir, más probabilidad de que ese tiro sea un gol. La estrella representa el tiro que terminó siendo anotado. En general, los disparos de la Juventus arrojaron un total de 2,31 expected goals, contra los 0,25 del Benevento. Por supuesto, Benevento anotó un gol y la Juventus no lo hizo, pero lo que este modelo de xG nos sugiere es que los locales tuvieron más y mejores oportunidades de gol. Si viste el juego, eso lo sabrías directamente. Lo que hace el xG en este caso es clarificarlo con un número.

Expected Goals del encuentro del Barcelona | Fuente: Understat

Este por otro lado es el mapa de xG de la victoria por cuatro a uno del FC Barcelona contra el SD Huesca del 15 de marzo. El Barcelona lanzó 12 tiros, acumulando un total de 1,52 xG. El Huesca, por el contrario, lanzó ocho tiros, acumulando un total de 2,20 xG. Es obvia la diferencia en desempeño y calidad en este caso. Los cuatro tiros que terminaron en anotaciones del Barcelona arrojaron solo 0,5 xG.  No nos sorprende que dos de los goles fueran obra de Lionel Messi, que en 6 tiros sumó 0,35 xG (0,07 el total de los dos que fueron a gol). Contrasta bastante si miramos las ocasiones del Huesca, que, quitando el penal encajado de Rafa Mir (los penales siempre cuentan como 0,74 xG), y su inoportuno fallo a puerta vacía, que contó 0,87 xG, acumuló un total de 0,59xG.

Para ser mejor utilizado el xG necesita contexto y tiempo

Los expected goals no son tan fiables a la hora de predecir el resultado de un partido. El xG es mucho más útil si lo juntamos a un análisis táctico, y en video, a conjuntos de varios partidos. De esa forma, podrá formar parte de las múltiples herramientas que nos ayudan a explicar porqué hay equipos que están en tan buena forma, o viceversa. Las estadísticas van siempre usadas en contexto. En lo que si podemos fiarnos del xG es en explicarnos qué tan buenas fueron las ocasiones creadas por un equipo, y qué delanteros lograron anotar más goles, o menos, de los que deberían.

Donde echarle un vistazo a esta estadística

El modelo que he usado es el de Understat, que es el más accesible gracias a ser gratuito. Otras agencias, que se basan en la venta de datos futbolísticos como Opta o Statsbomb, tienen modelos de xG distintos, que tienen en cuenta más variables, y que darán un resultado distinto, y probablemente, dependiendo del caso, más preciso. Entrando en Understat, que está en inglés, podrán encontrar datos de todos los equipos y jugadores de las cinco mayores ligas europeas. Como, por ejemplo, cómo van las estadísticas de Zlatan Ibrahimović desde que regresó al AC Milan, o qué tal le va a Bruno Fernandes en el gran salto que hizo al Manchester United. Lo importante es aumentar, ampliar y profundizar nuestro entendimiento sobre el fútbol, lo cual, en cualquier ámbito, es siempre una cosa positiva.

Fuente imagen destacada: Piqsels

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