Статистика дело тонкое. Как можно оценить пропущенный футбольный матч на основании статистики
Стремление человечества взять все, до чего оно может дотянуться, засунуть в компьютер и получить столбики цифр, которые все объясняют, добралось до футбола. В футбольной статистике появились новые термины: xG, packing, PPDA Представьте на минуту, что вы опаздываете на матч любимой команды. Например, застряли в пробке.И вот наконец вы вырываетесь из этой «черной дыры», летите сломя голову домой, поднимаетесь на свой этаж, открываете дверь квартиры и… застаете финальный свисток. Игроки и тренеры уже обмениваются рукопожатиями, а вы не можете поверить в случившееся: ваша команда проиграла аутсайдеру турнира. Переиграв его при этом по всем статистическим параметрам, приведенным в трансляции ( чаще всего это процент владения мячом, удары, удары в створ ворот, фолы, карточки, офсайды, угловые) «Их вратарь – гений, а наши кривоногие дровосеки не могут в пустые ворота закатить. Все как всегда», — думаете вы.
Но можно ли полагаться на эту статистику? Вы же не смотрели матч, а значит, и утверждать что-то пока преждевременно. Количество ударов и угловых – дело, конечно, хорошее. Но одновременно и какое-то упрощенное, не всегда отражающее реальное положение дел на поле.
xG – что это?
Найти и выразить в цифрах что-то, что сможет объяснить причины победы нашего аутсайдера, — одна из главных целей аналитики в футболе. Решение этой проблемы привело к появлению метода expected goals (xG – ожидаемые голы). Давайте попытаемся понять, что это такое. Основная идея ожидаемых голов базируется на 2 вещах: есть более опасные и менее опасные удары по воротам (т.е удар с 5 метров более опасный чем удар с 20) и все удары по воротам, кроме тех, что нанесены в одной и той же атаке, это незавимые друг от друга события. Простыми словами, xG определяет колеблющуюся от 0 до 1 вероятность забить гол после какого-либо удара.
Одна из первых продвинутых xG-моделей была разработана аналитиком Opta Майклом Кейли чуть меньше пяти лет назад. Однако Кейли далеко не пионер. Подобными исследованиями занимались уже достаточно давно. Так, например, Эгил Ольсен – тренер, поднявший сборную Норвегии на второе место в рейтинге FIFA, – еще в 90-х задавался вопросом о неравнозначности ударов. Ольсен делил все удары по воротам на три категории: особо опасные, средней опасности и неопасные. Но в какую-то четкую модель у норвежского Сверла (такое прозвище ему дали еще в бытность игроком за стиль ведения мяча) это так и не вылилось: данных было маловато.
Зачем это нужно?
С понятием xG мы немного разобрались. Но откуда берутся эти цифры? На самом деле все не так уж и сложно. Конечно, у большинства моделей свои собственные формулы. Но все они одновременно схожи, потому что учитывают одни и те же ключевые факторы: часть тела, которой был нанесен удар, точку, откуда был нанесен удар, тип предшествующего паса и тип атаки. Майкл Кейли, например, в своей модели разделяет все удары на шесть основных групп, различающихся по типу подачи (после навеса/не после навеса) и типу удара (головой или не головой). Сюда еще входят штрафные удары и удары после обыгрыша вратаря. Для каждой из групп существует своя формула подсчета вероятности.
Определив вероятность гола после каждого удара, мы можем сложить эти показатели. Полученная цифра – это сумма остроты всех созданных моментов в матче. Проделав такой трюк и для второй команды, мы можем определить ожидаемый результат матча. И именно этот показатель сможет дать нам ответ на вопрос, заслуженно ли проиграл ваш любимый клуб, ради которого вы так старались успеть домой.
Вот пример xg-карты матча Аталанты против Лечче. Чем больше круг, тем выше вероятность гола с этого удара. По карте мы без просмотра можем понять, как сильно одна команда доминировала над другой по качеству голевых моментов.
А если подсчитать таким образом не только один матч, а весь чемпионат, то мы получим таблицу, основанную не на реальных очках, а на ожидаемых (xPoints). То есть на очках, которые команда заслуживала получить исходя из остроты моментов, созданных в каждом матче. Тут мы уже можем увидеть, что Аталанта была бы на первом месте в чемпионате, если бы реализация голевых моментов у них была на среднем уровне, а не ниже среднего. Очень хорошо в этой таблице видно, какие клубы на длинной дистанции перебирают или не добирают очки.
Но футбол тем и интересен, что в нём слишком много непредсказуемого в отдельно взятом матче. Для примера несовершенства этой системы можно сказать, что удары с дальней дистанции имеют низкую вероятность и могут не учитывать расположение вратаря, и например, вот такой забитый мяч имел бы низкий XG не смотря на то, что удар наносился практически в пустые ворота
xG—Plot
Графики xG-Plot показывают динамику изменения xG на протяжении матча. Если вам кажется, что ваша команда отыграла вторую половину значительно лучше соперника, просто взгляните на xG-Plot. Вполне возможно, что вы обманываетесь. Или же футболисты просто не смогли конвертировать свое преимущество в опасные моменты. xG-Plot поможет разобраться в этом вопросе. На примере можно увидеть график матча Аякс-Лилль, который проходил на старте группового этапа лиги чемпионов, где Аякс по счёту уверенно разобрался с соперником 3-0, но как мы видим по графику, Лилль почти ни в чём не уступил сопернику, лишь иногда отдавая инициативу и позволял себе проигрывать некоторые 5минутки.
xA
xA (expected assists) – ожидаемые голевые пасы. По сути, xA ничем не отличаются от xG. Только подсчитываются здесь не удары, а пасы, которые приводят к этим ударам. Это помогает определить, насколько игрок действительно эффективен при выводе партнеров на ударную позицию. Важное замечание: xA являются более надежным показателем, чем xG. Отличный пас им и останется, даже если самим ударом собьют пару голубей.
Packing
На ЕВРО во Франции, немецким телеканалом ARD в разборе матче была применена packing-статистика, разработанная чуть ранее двумя относительно успешными футболистами, стабильно выступавшими вместе в «Байере» - Штефаном Райтнартцом и Йенсом Хегелером.
К сожалению, до сих пор packing не стал общепризнанным, как xG, за счет, возможно, своей узконаправленности.
Packing отражает сумму соперников, оказавшихся за линией мяча в результате игрового действия. Таким действием может быть или передача вперед, или дриблинг. В первую очередь этот показатель помогает оценить эффективность пасующего игрока. Как определить влияние футболиста на переход команды из обороны в атаку? Packing вам в помощь. Он выделяет тех игроков, чей вклад в игру остается незаметным. Как правило, самые высокие показатели по packing набирают опорные полузащитники, крайние и центральные защитники.
На этом видео мы можем увидеть, как сначала защитник получает 4 Packing очка в первой атаке, после него уже вратарь получает 4 очка, а в третьей атаке голевой пас даёт лишь 1 такое очко, так как за линией мяча оказался только нападающий соперника.
PPDA и OPPDA
Использование высокого прессинга — современный тренд мирового футбола. Последнее десятилетие самыми успешными командами Европы оказывались те, которые не боялись сразу же предпринимать попытки отбора мяча у соперника.
Показатель PPDA позволяет определить интенсивность прессинга. Простыми словами — цифра показывает, сколько передач команда позволяет совершить своему сопернику, прежде чем предпринимает попытку отобрать или перехватить мяч. Учитываются лишь действия на расстоянии 40+ метров от ворот обороняющейся команды. Чем ниже цифра, тем эффективнее и выше прессинг. В АПЛ, например, лучшая команда по PPDA — это Лестер (8.02), худшая – Ньюкасл (19.16). В зависимости от соперника показатель может меняться — их прошлая личная встреча завершилась разгромной победой лис не только по счёту (3:0), но и по параметрам прессинга (3.59 против 39.92).
Обратный показатель OPPDА указывает на количество передач, сделанных командой до попытки отбора со стороны соперника. Чем выше OPPDA, тем лучше команда выходит из-под прессинга. Лидеры — Ман Сити (23.23) и Ливерпуль (21.04), дальше — Брайтон (13.59). Если ты стабильно преодолеваешь прессинг оппонента, то чаще выходишь в атаку и меньше рискуешь, ведь не теряешь мяч у своих ворот
Очень важно понимать, что это показатели, которые демонстрируют именно интенсивность прессинга, а не их качество. Т.е высокие показатели тут могут подсказать нам в каком стиле играет футбольный клуб, но не укажет на сколько хорошо команда выполняет свою задумку по быстрому отбору мяча на чужой половине поля.
