Introducción a Expected Goals (xG)

‘Expected Goals’ (xG o ExpG) es una métrica que analiza la calidad de las ocasiones que tienen lugar en un partido. Cada remate tiene un valor en función de la probabilidad de que el disparo acabe convirtiéndose en gol. Este valor es asignado en función del lugar del disparo, la distancia a la portería y el ángulo, la parte del cuerpo (cabeza o pie) con la que se remata al balón, la velocidad de la jugada, el pase que precede –si lo hay- al disparo, etc. Los valores que se usan en las siguientes imágenes son de un modelo xG que creé hace un par de años y he ido mejorando con el tiempo.

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En este post no entraré a explicar las matemáticas que hay detrás del modelo, pero sí el valor de xG, para qué se usa, quién lo usa y algunos ejemplos de su uso. Para más gráficos y piezas recomiendo seguir la cuenta en Twitter @eljurasico.

Origen

En 2013 ya estaba algo cansado de ver oír lo “han perdido pero han dado buenas sensaciones”. ¿Cuántas veces has visto jugar al equipo de tus amores avasallar al rival y terminar perdiendo? Quería cuantificar el valor de las ocasiones que había en cada partido.

Pronto me di cuenta de que ya había modelos avanzados para cuantificar la calidad de los remates. Los remates son el valor más importante en un partido tras el gol, pues sin remate es imposible que haya gol salvo en propia puerta del rival. Con poco que investigué, ya había modelos que cuantificaban la calidad de las ocasiones. Así que decidí crear el mío con los parámetros que he escrito anteriormente.

Uso

Los primeros que crearon un modelo de xG fueron las casas de apuestas. Poco después fueron personas que trabajaban en clubes o pretendían hacerlo, al igual que estadísticos que hicieron sus modelos por puro hobbie.

A día de hoy xG se usa dentro del fútbol profesional, pero también ha salido en televisiones, en webs de análisis de juego como FiveThirtyEight, ESPN o FourFourTwo, en periódicos generalistas como The Guardian o el Daily Mirror, pero también en la web de la Premier League o hasta en la web del Arsenal, donde el propio Arsene Wenger citaba xG cuando hablaba de las ocasiones que su equipo creaba.

Visualización y ejemplos

Para ilustrar xG con mis colegas Juan Morales, Coré Ramiro creamos estos mapas donde se ven las ocasiones de gol de un partido.

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Cada circulo representa una ocasión, el tamaño es el valor de xG (la probabilidad de que se convierta en gol), y los círculos rellenos son los goles. La suma de xG en el marcador de arriba es una suma de los xG total de cada equipo. A continuación un par de ejemplos:

Final de Champions 2014 – Real Madrid vs. Atlético de Madrid

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El Atlético de Madrid fue apabullado en la prórroga por el conjunto blanco tras llegar 1-1 al final del tiempo reglamentario. El gol colchonero lo puso Godín en el minuto 35. Como se puede observar en el gráfico, la ocasión no es ni siquiera la mejor que el Atlético tuvo en el partido:

Según xG el valor de ese disparo es de 0.09, o sea, entra el 9% de las veces que un remate ocurrió así. ¿Por qué? Es un remate de cabeza en una jugada que va despacio y el guardameta suele atrapar sin problemas. La colocación de Casillas hace que esta ocasión, de baja calidad a priori, suba al marcador.

Semifinal de Champions 2014 – Real Madrid vs. Bayern München (ida)

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El Bayern en este partido se mereció más, pero Benzema tuvo la mejor ocasión del partido y el Madrid se llevó el gato al agua. El tanto de Benzema a escasa distancia de la línea de gol, asistido por Coentrao en una jugada muy rápida, entra el 59% (xG de 0.59) de las veces que se remata. Es clave tener oportunidades así -oportunidades con un xG alto- para anotar un gol.

Harry Kane, el jugador con más suerte en el fútbol – FiveThirtyEight (ESPN) – Agosto, 2015

Tomo prestado un ejemplo de FiveThirtyEight para ilustrar la importancia de xG. Tras su irrupción en la Premier League Harry Kane anotó 19 goles en su primer año como titular indiscutible. La pieza discute si el valor de Kane es real o si habrá una regresión a la media. El inglés anoto 19 goles con tan solo 11.3 xG. Los grandes jugadores siempre superan sus xG, pues son capaces de hacer goles poco probables y anotar los goles cantados. En la pieza analizan a jugadores de varios años de varias ligas europeas. Para leerla entera puede pinchar aquí.

Delanteros, defensas y porteros

Portero

xG se usa también para analizar el rendimiento de delanteros (como el ejemplo anterior de Kane), defensas o porteros. En el gráfico anterior se observan los remates a los que se enfrentó Adrián San Miguel el año pasado en el West Ham. En el texto se aprecia como le hicieron 39 goles de unos teóricos 43.2 xG, superando los goles que debería haber recibido.

Esta misma metodología se puede usar con defensas centrales a través de analizar cual es la diferencia entre que juegue un central u otro a nivel de xG recibidos por parte del rival, o con delanteros, como el ejemplo de Kane, y poder analizar si el delantero está superando en goles sus xG o no.

Manchester City - 2015/16

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También se puede usar xG para analizar si los clubs están por encima, por debajo o a la par en la teoría a la realidad. En este gráfico se observa como al final de la temporada el diferencial de goles del Manchester City superó al de Expected Goals.

Salvador Carmona

Salvador Carmona

Sports, news, data and politics. Pasé por ESPN, Federación Española de Baloncesto, Arizona Wildcats, Marca y la NBA; Por España, Estados Unidos e Inglaterra. Me lo pasé genial. Ahora estoy aquí.

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