Количественная оценка передач. Изучаем non shot xG при передачах с продвижением
Этот пост является продолжением моей серии переводов материалов лучших аналитиков об их изобретениях и концепциях. В этот раз моим гостем стал Марк Тейлор, твиттером которого мы уже давно пользуемся и кто уже давно снабжает нас интересными картами по различным игрокам. Сегодня он наконец поделился с нами принципами своей концепции и на пальцах рассказал как это все работает. Весь дальнейший текст написан от лица автора. Погнали!
За последние несколько лет я написал много про модели передач и делился материалами о ряде игроков и команд. Теперь делюсь с вами коротким обзором того, на чем эти карты базируются, как они были разработаны, и чем они могут быть полезны.
Модель извлекается на основе локации и времени, которые Opta присваивает каждой попытке передачи. Она была создана благодаря сотрудничеству с Infogol, но все же пока недоступна в приложении Infogol. Я очень хотел использовать уже знакомые единицы измерения для моей модели передач и, следовательно, все удачные и неудачные передачи выразил в ожидаемых голах.
Я умышленно обходил стороной такие вещи, как преодоленная дистанция, так как это часто приводит к оценочным понятиям для “ключевых передач”. Также моя модель полностью ломает подход к передачам в штрафной площади, не только в плане продвижения, но и касаемо ценности передач назад, которые также могут улучшать позицию партнера ( передача назад с лицевой линии тоже может быть “передачей с продвижением”)
Два ключевых момента: 1) вероятность, что владение из любой позиции на поле может закончиться голом; 2) подсчеты на основе исторических данных. Таким образом, если передача из одной точки в другую увеличивает вероятность гола, успешная передача оценивается как изменение этой вероятности.
Поскольку единицей измерения является то, с какой исторической вероятностью владение может конвертироваться в гол, нам не обязательно в любом случае иметь попытку удара в кульминации нашего перемещения. Это очень большое преимущество над моделями передач, которые базируются только над ударами, потому что каждый пас учитывается (игрок не зависит от успеха или провала следующих действий в цепочке передач).
Эта модель также позволяет более релевантно оценивать скорость атак, опираясь на уровень реальной угрозы, которую они несут (продвижение мяча на десять ярдов за несколько секунд в финальной трети создает намного больше угрозы, чем продвижение мяча на 20 ярдов от своей штрафной площади, даже если в два раза быстрее).
В конце концов, просто потому что единицы измерения ссылаются на накопленные годами данные об исходах владений, мы можем быстро оценить любую точку на поле, не нуждаясь в реальной попытке забить гол. Так как попытка удара не обязательна, единицы измерения подразумеваются как не-ударные ожидаемые голы, что отличает их от классических xG, основанных на ударах.
Чтобы немного упростить понимание, объясняю, что предоставленные ниже не-ударные xG (дальше NS xG) карты передач не включают в себя такие действия, как продвижение мяча на дриблинге или попытки обводок. Также они не обращают внимание и на время владения или разницу в качестве передач.
Эти карты просто берут успешные «передачи с продвижением» (под которыми я подразумеваю любой пас, который приблизил вероятность гола), сделанные игроками в последнем сезоне Английской Премьер Лиги. Карты являются простым условным форматированием в Экселе, на сетке 10х10, на которую наложено поле. 10х10 использовано для удобства применения данных Opta, которые делят локации по x,y от 0 до 100.
Чем темнее условное форматирование ячейки, тем больше NS xG получено от успешных передач с этой локации. Маленькая польза с большим объемом передач, большая польза с маленьким объемом передач, либо же сочетание того и другого.
Нам легко показать распределение передач по разным участкам. Вот карта NS xG по новичку сборной Англии – Деклану Райсу. Как уже было сказано, данные по сезону АПЛ 2018/19. Эта карта показывает стартовую точку каждого успешного паса.
Эта разбивка лучше всего используется в сочетании с видео анализом, но вы можете быстро заметить сферу влияния, которая широко концентрируется перед четверкой защитников по всей ширине. Также он предоставляет впечатляющий объем «угрожающих» опций в середине половины поля соперника и немного левее ее.
Следующая вещь, которую я хотел бы знать – где эти передачи заканчивается. Таким образом, следующая разбивка отображает где именно на поле принимаются его повышающие вероятность гола передачи.
В целом его передачи с продвижением принимаются процентов на 10 выше точки отправки. Он доставляет мяч по всей ширине поля и, как отмечено темными ячейками, в направлении финальной трети поля. Райс чаще всего находит партнеров по команде на подступах к штрафной площади соперника, но он не является преобладающим распасовщиком непосредственно внутри штрафной. Он выглядит активным и продуктивным распасовщиком на оставшихся трех из четырех участков поля, но при этом его могут не оценивать по заслугам в полной мере из-за его редких попыток сделать голевую передачу.
Для контраста посмотрим на намного более атакующего игрока в плане NS xG - Давида Сильву.
В отличии от Райса, Сильва редко опускается на свою половину, чтобы начать розыгрыш мяча своей команды. Отправная точка для его передач с продвижением – это подсвеченная локация возле левого края штрафной площади соперника, но при этом он иногда смещается на противоположную часть штрафной.
Конечная точка его передач снова-таки четко сдвигается левее центра поля, но глубоко в штрафную площадь соперника. В своем выборе он строго следует поиску коридоров для передач ближе к левому краю и относительно редко пытается найти эти коридоры на правом краю атаки своей команды.
В конце мы еще посмотрим на то, где игроки получают передачи с продвижением от своих партнеров.
И снова мы видим его склонность к левой части поля, именно там он чаще всего «связывался» со своими партнерами. Как показано выше, темнее всего форматированы зоны на левом краю штрафной площади. Ниже представлена маленькая иллюстрация к этой статистике.
Все это является лишь поверхностным обзором того, как эти графики, карты и количественные оценки передач могут быть полезны при оценке команды или игрока. Это особо приветствуется хотя бы из-за того, что такой подход устраняет эффект «хайлайтности», который часть затмевает адекватную оценку футболиста (особенно, если говорить о роликах на Youtube, которые обычно следуют за трансфером). Из этих тепловых карт мы можем заметить, являются ли передачи игрока в конкретной локации поля особенной чертой игровой манеры игрока… или же это просто исключение, которое, скорее всего, стало счастливой случайностью и больше никогда не повторится.
Этот материал сконцентрировал внимание на передачах с продвижением и тех, которые приносят NS xG. Но он также может быть применен к неудачным попыткам, чтобы оценить награду за риск. Также можно добавить вероятность того, что пас будет успешным или посмотреть на карту удержания мяча, чтобы отследить какие именно игроки отлично удерживают мяч для дальнейшего продвижения на партнеров.
Очевидно, что Райс и Сильва играют разные роли в полузащите двух разных команд, но их сопутствующая важность и дисциплина в этих двух системах становятся более очевидными после того, как мы смотрим на их вклад в комбинационную игру в целом.
Ссылка на оригинал: https://thepowerofgoals.blogspot.com/2019/07/quantifying-value-of-every-pass.html
Подписывайтесь, чтобы не пропустить следующий эпизод
____________________________________________________________
Телеграм: https://t.me/joinchat/AAAAAEHW5BOJk7UUVfCEsA
Твиттер: https://twitter.com/Stasiano1
