Трансформация футбольных метрик Харри Кейна в текущем сезоне АПЛ
Харри Кейн - лучший бомбардир и лучший ассистент АПЛ прямо сейчас. Сегодня предлагаю для рассмотрения радар от StatsBomb, подготовленный после матча 28 тура АПЛ с Арсеналом (на тот момент 16 голов и 12 ассистов). На радаре приводится сопоставление основных футбольных метрик нападающего по прошлому и нынешнему сезонам.
Ниже представлены сравнения значений.
Самое большое приращение наблюдается по метрике xGAssisted. Данный показатель оценивает ожидаемые ассисты после передач на партнеров и суммирует xA для всех передач, в независимости от того, был нанесен удар по воротам или нет. Кейн в среднем за матч создает 0.23 xA и входит в 5% лучших нападающих в Европе за последние 5 лет по данному показателю. Значение рассматриваемой метрики не вызывает удивления и вполне отражает высокие показатели игрока Тоттенхэма по голевым передачам в АПЛ.
В текущем сезоне англичанин стал совершать больше ударов, что в свою очередь позволило улучшить среднее количество шансов, которые Кейн зарабатывает своими ударами в течение одной игры - 0.43 xG. Но средняя эффективность ударов Кейна не изменилась и осталась довольно низкой - 0.12 xG на удин удар. Данная комбинация метрик выглядит чрезвычайно интересной, особенно в контексте того, что мы говорим о лучшем бомбардире АПЛ. Если по xG Кейн попадает хотя бы в TOP 20% европейских нападающих, то по средней опасности наносимых ударов он демонстрирует настолько низкие цифры, что оказывается хуже, чем половина всех нападающих, показатели которых учитывались при построении шаблона рассматриваемого радара (37 процентиль).
Наблюдаемые значения метрики xG и xG/Shot навряд ли отражают фактическую результативность, которую демонстрирует англичанин в текущем сезоне, что дополнительно указывает на существующую ограниченность данных инструментов анализа.
Одно из объяснений относительно невысоких показателей по xG заключается в том, что Кейн наносит очень много ударов из-за пределов штрафной, из зон, которые номинально имеют низкие значения xG.
Ниже приводятся карты ударов для всех нападающих из топ-10 бомбардиров АПЛ. Рассматриваются все игроки, за исключением Бруну и Гюндогана.
Можно наблюдать, что Кейн наносит больше дальних ударов, чем его конкуренты по позиции в гонке бомбардиров АПЛ.
Если взглянуть на лучших нападающих Европы, то и при таком сравнении количество попыток, совершаемых англичанином, ярко выделяется среди остальных. Даже при сравнении с Бензема, который наносит дальние удары преимущественно из одной зоны за пределами штрафной, Кейн имеет более высокую статистику. Для справки - Карим в среднем за матч набирает 0.58 xG в Ла Лиге и попадает в 5% лучших европейских нападающих по данной метрике.
Частые удары из-за пределов штрафной в итоге конвертировались в голы. Кейн забил 4 гола дальними ударами. Это больше, чем у других бомбардиров из TOP-10 АПЛ.
Также можно отметить интересную особенность. В прошлом посте я описывал результаты свежего анализа для АПЛ, в котором проводилась оценка зон за пределами штрафной площади, для которых нанесение удара является наиболее правильным решением с точки зрения получения максимального xG внутри текущей атаки. Для каждой команды АПЛ с помощью статистических моделей и применения машинного обучения удалось выявить такие зоны.
Если сравнить зоны, из которых забивал Кейн дальними ударами, и зоны, которые для Тоттенхема были выделены в результате описанного выше анализа, то можно заметить:
Три гола пришли из зон, для которых дальнейшее увеличение xG внутри любой цепочки владения Тоттенхема оценивалось как маловероятное. Т.е. xG для удара из текущей позиции являлся максимальным (хотя по удару с xG=0.08 есть сомнения, да и вообще такое сопоставление графиков является довольно грубым, стоит признать)
Еще один гол можно связать с зонами, для которых xG удара был несколько лучше, чем xG позиции, в которой вероятно оказался бы игрок через два последующих действия (правый верхний график). Если посмотреть на декабрьский матч против Кристал Пелас, в котором Кейн забил гол из зоны с xG = 0.01, то безусловно очевидна чудовищная ошибка вратаря. При этом решение англичанина совершить удар не выглядит очевидным с точки зрения моментальной оценки эпизода внутри игрового контекста, но статистика говорит, что удар - может быть не самым плохим решением.
Однако также стоит отметить, что повышение частоты дальних ударов обусловлено и тем, что игрок стал играть значительно глубже в текущем сезоне, что отразилось на снижении количества касаний в штрафной - метрика Touches in box.
Если посмотреть на тепловую карту Кейна по текущему сезону от Squawka, то видно, что англичанин работает по очень широкому участку футбольного поля, преимущественно играя между серединой поля и финальной третью - зоны атакующего полузащитника, из которой удобно созидать. Такая необычная роль Кейна в нынешнем сезоне позволяет ему находить удивительный баланс в атакующих построениях Тоттенхема и демонстрировать феноменальную результативность как плеймейкера так и хладнокровного завершителя атак.
Также хочу напомнить, что Кейн был признан лучшим нападающим АПЛ первого круга по метрике VAEP, о чем говорилось в одной из статей раньше.
С высокой вероятностью мы увидим Кейна в следующем году уже в другом клубе. На фоне появившихся разговоров о потенциальном трансфере в МЮ и сравнении с Холандом может быть интересно сравнить ключевые метрики футболистов.
Мне кажется, что несмотря на феноменальный сезон и демонстрируемую статистику, позиция и роль Кейна в Тоттенхеме довольно специфичны, что будет делать его интеграцию в игровую схему другого клуба более сложной. Добавление такого игрока в команду с уже имеющимся ярко выраженным плеймейкером приведет к необходимости либо разделять созидательный функционал с Кейном, либо же отказаться от него в пользу фокусирования англичанина на игре в завершающей стадии.
Кейн уже давно играет ложную 9 или даже скорее 10. Если в новой команде его попытаются использовать в качестве чистого форварда, то не факт, что ему удастся сохранить свою результативность на прежнем уровне. Кейн может оказаться как непростым ребусом, который нужно будет решить новому клубу, так и грозным оружием, в случае, если идеально впишется в игровой рисунок новой команды.
1) Расстояние от мяча до ворот (интуитивно понятно, что удар с дальней дистанции менее опасен, чем удар из пределов штрафной)
2) Угол между точкой нанесения удара и воротами (интуитивно понятно, что "удар с острого угла" менее опасен, чем удар из позиции, которая расположена непосредственно напротив ворот)
Так как футбол не самый результативный вид спорта, то статистики пришли к выводу, что итоговый счет не всегда отражает качество создаваемых командами моментов и было бы неплохо придумать альтернативный способ, чтобы оценивать потенциальную опасность, которую удалось создать в течение матча, но, возможно, не получилось трансформировать в голы. В результате появилась метрика xG (Expected Goals - Ожидаемые голы).
В результате:
Для каждого удара в течение матча дается оценка от 0 до 1, оценивающая вероятность забить гол из определенной точки поля, которая учитывает расстояние до ворот и угол удара. Далее есть широкий простор для того, как использовать данные результаты.
Вы можете сложить все xG для одной команды и xG для другой команды, сравнить качество опасности/шансов, созданных командами, с итоговым счетом.
Также вы можете оценивать отдельных игроков по данному показателю как внутри одного матча, так и по всему сезону - для этого суммируется xG за весь сезон, делится на общее количество минут на поле и умножается на 90 - чтобы получить среднее значение xG за игру.
На самом деле при расчете данной метрики есть различные тонкости, разные компании считают ее по разному, учитывая помимо расстояния и угла ряд дополнительных деталей. В ближайшее время обещают включить еще одну координату - высота - расстояние от мяча до земли, которая позволит более точно оценивать вероятность гола при нанесении ударов.
Надеюсь вам стало более понятно в чем основная суть xG, зачем она нужна и как ее используют!
xGAssisted - тоже самое, что метрика xA (Expected assists / ожидаемые ассисты). Данная метрика вычисляет для каждого паса вероятность того, что он станет голевым, суммирует все значения и вычисляет средний показатель за 90 минут. Разные компании могут использовать несколько отличающиеся модели для расчета данного показателя. Обычно учитываются такие факторы как тип передачи, конечная точка, в которой получил мяч принимающий игрок и длина паса. Данная метрика дает оценку передачам в независимости от того, будет совершен в результате передачи удар по воротам или нет. xGAssisted служит индикатором качества шансов, которые создает игрок для своих партнеров и отражает среднее ожидаемое количество голевых передач за игру на основе исторической статистики.
Т.е. здесь такая же идея как с xG. Голы - не всегда отражают реальную опасность ударов, которые совершают футболисты. Также и с ассистами. Игрок может создавать для партнеров много крутых шансов, отдавая передачи в очень опасные зоны, но партнер, принимающий мяч, может плохо конвертировать данные шансы в голы. (допускать ошибки при обработке, промахиваться при ударе по воротам или же совершать удар прямо во вратаря и т д) В результате созидательные способности игрока останутся вне статистических отчетов. xA позволяет решить данную проблему, оценивая вероятность того, что пас мог бы стать голевым, опираясь на огромную статистику из прошлого.
Но с xA можно наблюдать большой разброс оценок, предоставляемых разными компаниями, которые по разному считают данный показатель, плюс опираются на данные от разных поставщиков.
Например, вот этот твит
https://twitter.com/MBorodastov/status/1382266097303490561
Оценки Opta более осторожные/консервативные, чем оценки SatsBomb. Для Кейна же и вовсе разница почти в 2 раза.
Так что нужно с осторожностью использовать данную метрику и если сравнивать по ней разных футболистов, то корректно использовать оценки только от одного источника. Иначе вы будете сравнивать скорее всего теплое с мягким..