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¿Cómo se miden los xG en fútbol?

mayo 12, 2022
¿Cómo se miden los xG en fútbol?

Xg en vivo

En la actualidad, muchos entrenadores han cambiado su visión básica del juego y se centran más en las estadísticas avanzadas para evaluar el crecimiento de un jugador y del equipo en su conjunto. Dado que el marcador de un partido no es suficiente para medir su rendimiento, se utiliza el sistema de Goles Esperados y Asistencias Esperadas para un análisis en profundidad.  ¿Qué son los goles esperados (xG)? Los goles esperados (xG) nos indican la calidad de un intento y su probabilidad de encontrar la red, más que el resultado real del disparo. ¿Cómo se calculan los goles esperados? Se calculan comparándolos con miles de tiros registrados anteriormente, basándose en factores como la distancia, la posición de los defensores, el tipo y la velocidad del pase, el tipo de tiro, los ángulos de tiro y otros aspectos.

Por ejemplo, si un jugador decide realizar un disparo lejano desde fuera del área, su probabilidad de superar al portero será sin duda inferior a 1, e incluso inferior a 0,1, según los datos anteriores de situaciones similares. Del mismo modo, si un jugador tiene la posibilidad de meter simplemente el balón, la probabilidad de marcar se situaría en algún lugar hacia el límite superior, por ejemplo 0,8 o 0,9. Sin embargo, incluso si un jugador está demasiado cerca de la portería, la probabilidad de marcar depende de otros factores, como el alcance de los defensores, el pase que recibe el jugador y la potencia del disparo, lo que reduce considerablemente el valor de xG.¿Qué son las asistencias esperadas (xA)? Las asistencias esperadas (xA) básicamente evalúan el rendimiento creativo de un jugador midiendo la probabilidad de que un pase clave se convierta en una asistencia. Depende de varios factores, como la posición del rematador, la velocidad del pase, el tipo de pase y otras cosas.

Cómo se calcula xg

xG significa Goles Esperados. xG es – en el momento de escribir este artículo (4-10-2019) la estadística más caliente para el fútbol. xG básicamente calcula para un número discreto de posiciones la relación de cuántas veces un jugador ha marcado desde esa posición y cuántas veces los jugadores han disparado desde esa posición. Utilizando el frecuencialismo, la gente equipara la xG con la posibilidad de marcar desde esa posición. Esto sólo es correcto desde el punto de vista del frecuencialismo. Si tu marco de referencia es la estadística bayesiana, entonces la frecuencia de marcar desde una determinada posición es una de las muchas cosas que puedes sopesar a la hora de juzgar cuál es la posibilidad de que un jugador concreto marque desde esa posición contra ese rival concreto en ese partido concreto. La falta de contexto es una de las críticas que se han hecho a la xG.

El siguiente experimento mental demuestra la importancia del contexto. Digamos que el punto X tiene una xG de 0,5, lo que significa que el 50% de los tiros realizados desde esa posición marcan un gol. Si descubrimos que hay dos grupos de jugadores divididos de forma equitativa: el grupo A y el grupo B. Si entonces aprendemos que los jugadores del grupo A siempre fallan cuando disparan desde el punto X y que los jugadores del grupo B siempre marcan. Entonces sabemos exactamente por qué el punto X tiene una xG de 0,5. Pero también queda claro que cuando un jugador aleatorio tira desde el punto X, tiene mucho más valor saber si pertenece al grupo A o al grupo B que conocer el valor xG del punto X. Si sabes que el jugador está en el grupo A, entonces sabes que va a fallar. Si sabes que el jugador está en el grupo B, entonces sabes que va a marcar. El problema es que no sabemos si un jugador está en el grupo A o en el grupo B. Ni siquiera sabemos qué grupos existen. xG es una forma de compensar esta información. Pero las estadísticas del fútbol serían mucho mejores si pudiéramos discernir estos grupos y saber qué jugadores pertenecen a cada grupo. De esta manera se puede añadir más información contextual como la fuerza del equipo contrario, el tiempo transcurrido en el partido o la fatiga, por ejemplo.

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De forma muy sencilla, xG (o goles esperados) es la probabilidad de que un tiro resulte en un gol en función de las características de ese tiro y de los acontecimientos que lo preceden. Algunas de estas características/variables son:

Cada disparo se compara con miles de disparos de características similares para determinar la probabilidad de que ese disparo acabe en gol. Esa probabilidad es el total de goles esperados. Un xG de 0 es un fallo seguro, mientras que un xG de 1 es un gol seguro. Un xG de 0,5 indicaría que si se intentaran 10 tiros idénticos, se esperaría que 5 resultaran en gol.

Tomemos como ejemplo este gol de Callum Wilson contra el Southampton. El disparo se realizó directamente delante de la portería desde seis metros. Sin embargo, Wilson era el único jugador en el área de penalti en el momento del disparo, por lo que fue un gol completamente abierto. Según los datos de StatsBomb, sólo el 3% de los disparos desde este lugar se realizaron con la portería abierta. Si se compara este tiro con todos los demás tiros realizados desde este lugar sin tener en cuenta la ubicación de la defensa, se obtendría un conjunto de resultados muy variado e inexacto. De hecho, otros modelos de goles esperados atribuyen a este tiro exacto entre 0,5 y 0,66 xG. StatsBomb, y su uso de fotogramas congelados, atribuye a este tiro 0,97 xg, lo que lo convierte en un gol casi garantizado.

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A continuación se ofrece una explicación más complicada y matemática, pero ésta es la idea básica: los goles esperados (xG) son el número de goles que se puede esperar que se marquen en función de dónde y cómo se ha realizado un disparo. Todos sabemos que un tiro en el área de seis yardas tiene más probabilidades de entrar que un tiro desde fuera de los 18. Del mismo modo, es más probable que un disparo con el pie del tirador entre en la portería que uno realizado con la cabeza. Podemos combinar estas cosas -lugar y tipo de disparo- y asignarles un valor de “gol esperado”. Piénsalo como el porcentaje de tiros de campo en el baloncesto, sólo que en lugar de ser específico para ese jugador, es específico para ese lugar en el campo bajo esas circunstancias.

Por ejemplo, el toque relativamente fácil de Kaká en el vídeo de arriba tuvo un valor de 0,93 xG, lo que significa que un tiro como ese entra el 93% de las veces.Por el contrario, este golazo absoluto de David Villa sólo tuvo un valor de 0,009 xG, es decir, aproximadamente 1/111 de gol. Dicho de otro modo, un disparo desde ahí sólo entra una vez cada 111 veces que se intenta.  Y podemos llevarlo más allá de los goles esperados a las asistencias esperadas (xA), también. El siguiente disparo de Christian Ramírez valía 0,762 xG, y fue puesto en bandeja por Latif Blessing. Aunque Blessing no recibe una asistencia por haberlo hecho todo bien, sigue recibiendo el crédito de 0,762 xA a pesar de que el tiro no entró.

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