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Bienvenidos al comienzo de una serie de artículos en los que trataremos de explicar las nociones básicas del análisis de datos en el fútbol. Esto pretenderá ser un manual básico para entender las métricas que se están generalizando en el fútbol y previsiblemente serán parte del vocabulario estándar en pocos años.

Vamos a comenzar con el marco general empleado en la mayoría de análisis actuales: los Goles Esperados (xG).

Por ejemplo, es miércoles por la noche, te diriges a casa tratando de ver el final del partido de la Champions o de la Copa Libertadores, pero el tráfico va muy lento así que, al llegar a casa ves el pitido final y que en las estadísticas del partido tu equipo preferido ha disparado 15 veces, siendo 12 de ellos disparos al arco, pero el resultado final es un empate 2-2.

“Su portero debe haber hecho el partido de su vida” es lo primero que piensas, y podrías tener razón, pero tal vez no es así. Dependerá de la posición en el campo desde dónde se hayan realizado esos 15 tiros.

Si fueron lanzamientos desde fuera del área que terminaron llegando dócilmente al portero, estamos de acuerdo que tienen poco peligro y que no sirven para mucho, ¿No? Pero si te dicen que el portero rival ha salvado 9 en 1 contra 1, es muy diferente.

Este es el principio de los goles esperados, no todas las ocasiones y disparos tienen el mismo valor, ni la misma probabilidad de convertirse en goles.

De ese modo, definiríamos los goles esperados o Expected Goals (xG) como la probabilidad que tiene un disparo, de un jugador medio de la liga, de acabar siendo gol, según el tipo de oportunidades y la posición desde las que dispararon, aunque con los avances del Big Data ya se empieza a valorar como esperanza de un jugador de futbol sin restricciones de ligas.

Al tratarse de una probabilidad, los valores que se pueden obtener están entre 0 y 1. Si están próximos a 0, el tiro tendrá una baja probabilidad de acabar entrando, mientras que, si está cerca de 1, será un disparo con muchas opciones de convertirse en gol, es decir si un disparo tiene una probabilidad de 0,3 se esperaría que el 30% de los tiros terminasen siendo gol.

Con la esperanza de gol se puede comparar equipos y jugadores, porque no todos tienen la misma posibilidad ni tasa de conversión, ya que, al ser una probabilidad del jugador medio, permite analizar la eficacia y la capacidad de un futbolista de cara a puerta, además de permitirnos ver el rendimiento y evolución de los jugadores en la finalización.

Los jugadores más relevantes suelen anotar más de lo esperado.

Otra aplicación que tiene el modelo de goles esperados es su utilidad para medir el rendimiento de los equipos. Este análisis puede diferenciar el tipo de acción con la que se crearon estos goles esperados: jugada, contraataque, tiro libre, falta indirecta o saque de esquina.

¿Qué factores influyen en el cálculo de los Goles esperados?

  • Distancia con respecto a la portería: Cuanto más cerca sea el disparo a la línea de meta, mayor será la probabilidad de que sea gol.
  • Ángulo desde la zona de disparo respecto a la portería: Cuanto más centrado, mayor será la probabilidad de ser gol.
  • Colocación del portero: Si el portero está fuera de la portería o tumbado será más fácil anotar que si está perfectamente colocado.
  • La cantidad y posición de jugadores entre el balón y la portería (tanto rivales como compañeros): Si hay mucho tráfico entre quien chuta y la portería, será más difícil marcar.
  • La parte del cuerpo con la que se golpea: La probabilidad de gol es casi el doble si el golpeo es un chut que si es un cabezazo.

Estos serían los factores más importantes para evaluar la calidad de un tiro, aunque cada vez se van añadiendo y estudiando más variables que pueden influir, como:

  • El tipo de jugada: No es lo mismo un contraataque, que una jugada a balón parado.
  • Marcador en el momento del disparo: El lanzamiento puede estar influenciado por la ansiedad del resultado.
  • Minuto en el que se hace el tiro: Este factor podría ir unido al anterior.
  • Condición de local o visitante: Aunque durante la pandemia de Covid-19, al jugarse generalmente sin público, este factor influye de forma diferente.

Cabe remarcar que los tiros de penalti, no se incluyen en este análisis y se habla de gol esperado sin penalizaciones (npxG), ya que tienen su propio análisis xPG, porque la esperanza de gol en el lanzamiento de un penal es de 0,76.

Es por ello que, si realizamos una pequeña búsqueda en internet, la gran mayoría de información está en ingles porque los primeros estudios aparecieron alrededor de la Premier League.

Por ejemplo, observamos:

  • Generalmente se suele dividir el campo en 4 zonas diferentes, y por ejemplo la esperanza de gol en la zona 2 es tres veces superior que en la zona 3.
  • La probabilidad de marcar un gol desde la zona 2, es un 23% inferior si se va perdiendo por un gol que si se va ganando por un gol.

Cabe recordar que todos estos estudios están basados en la esperanza de gol de un jugador promedio.

Ejemplo esperanza de gol en un partido

Imagen extraída de “understat.com”

En la imagen se puede observar que algunos círculos son más grandes que otros, esto es debido a que cuanto mayor es la probabilidad de que el disparo sea gol, mayor es el círculo (o la estrella si se trata de un gol). En el caso del Cadiz, en azul, hay una estrella muy pequeña en su área, porque Pedro Alcalá Guirado se marco en propia puerta el gol del Barcelona. En este encuentro, sumando todos los xG, se esperaba que el Cádiz marcase 2,61 goles mientras que el Barcelona 1,71, aunque en la realidad no consiguió marcar ningún gol mediante sus tiros, siendo en este caso bastante ajustada la predicción de goles esperados con el marcador real, cosa que no siempre suele suceder.

Los goles esperados son un buen medidor para establecer la calidad de los disparos. Muchas veces tendemos a fijarnos en los tiros realizados durante el partido y, si vemos que un equipo ha chutado 15 veces y su rival 3, pensamos que mereció ganar. Pero, ¿y si los 15 disparos fueron desde lejos y sin peligro para el portero y los 3 del rival fueron en el área pequeña tras buenas jugadas? Como vemos en la imagen, el Cádiz ganó, habiendo disparado poco más de 5 veces a la portería que defendía Marc-André ter Stegen, pero de entre estos, dos fueron desde dentro del área pequeña y ambos terminaros dentro de la red.

En un post más adelante, analizaremos al Cádiz con grandes figuras como Pablo Sanzol García, que pertenece al grupo de la Dirección deportiva del Cádiz CF, y que es exalumno del master en Big data que estoy realizando.

Ejemplo esperanza de gol y penaltis

Para mostrar el peso de los penaltis y su peso en los partidos, al igual que su esperanza de gol, podemos analizar el Valencia – Real Madrid, donde el equipo terminó ganando el partidos con 3 goles desde el punto de pena máxima por parte de Carlos Soler

Imagen extraída de “understat.com”

Como comentábamos, los goles esperados también pueden obtenerse a lo largo de una temporada o de la trayectoria de un jugador. En este caso vamos a comparar los disparos de Messi y de Luis Suarez en la competición doméstica en la temporada 2019/20. El ariete argentino realizó 160 disparos a portería de los cuales se esperaba que metiese 20,85 goles (acabó marcando 25). Por su parte, el uruguayo chutó 79 veces y se esperaba que metiese 13,91 goles (convirtió realmente 16).

Imágenes extraídas de “understat.com”

Ha quedado claro el significado del gol esperado? Que termino te gustaría que fuese el próximo explicado?

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