Рвение населения земли взять все, до чего оно может достать, запихнуть в компьютер и получить столбики цифр, которые все разъясняют, добралось до футбола. В футбольной статистике появились новые определения: xG, packing, PPDA Представьте на минутку, что вы опаздываете на матч возлюбленной команды. К примеру, застряли в пробке.И вот в конце концов вы вырываетесь из этой «черной дыры», летите сломя голову домой, подымаетесь на собственный этаж, открываете дверь квартиры и… застаете финишный свисток. Игроки и тренеры уже обмениваются рукопожатиями, а вы не сможете поверить в происшедшее: ваша команда проиграла аутсайдеру турнира. Переиграв его при всем этом по всем статистическим характеристикам, приведенным в трансляции ( в большинстве случаев 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 означает, и утверждать что-то пока заблаговременно. Количество ударов и угловых – дело, естественно, не плохое. Но сразу и какое-то облегченное, не всегда отражающее реальное положение дел на поле.
xG – что это?
Отыскать и выразить в цифрах что-то, что сумеет разъяснить предпосылки победы нашего аутсайдера, — одна из основных целей аналитики в футболе. Решение этой трудности привело к возникновению способа expected goals (xG – ожидаемые голы). Давайте попытаемся осознать, что же все-таки это такое. Основная мысль ожидаемых голов базируется на 2 вещах: есть более небезопасные и наименее небезопасные удары по воротам (т.е удар с 5 метров более страшный чем удар с 20) и все удары по воротам, не считая тех, что нанесены в одной и той же атаке, это незавимые друг от друга действия. Ординарными словами, xG определяет колеблющуюся от 0 до 1 возможность забить гол после какого-нибудь удара.
Одна из первых продвинутых xG-моделей была разработана аналитиком Opta Майклом Кейли чуток меньше 5 годов назад. Но Кейли далековато не пионер. Схожими исследовательскими работами занимались уже довольно издавна. Так, к примеру, Эгил Ольсен – тренер, поднявший сборную Норвегии на 2-ое место в рейтинге FIFA, – еще в 90-х задавался вопросом о неравнозначности ударов. Ольсен разделял все удары по воротам на три категории: особо небезопасные, средней угрозы и безопасные. 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 мало.
Зачем это нужно?
С понятием xG мы малость разобрались. Но откуда берутся эти числа? По сути все не так и трудно. Естественно, у большинства моделей свои собственные формулы. Но они все сразу идентичны, так как учитывают одни и те же главные причины: часть тела, которой был нанесен удар, точку, откуда был нанесен удар, тип предыдущего паса и тип атаки. Майкл Кейли, к примеру, в собственной модели делит все удары на 6 главных групп, различающихся по типу подачи (после навеса/не после навеса) и типу удара (головой либо не головой). Сюда еще входят штрафные удары и удары после обыгрыша вратаря. Для каждой из групп существует своя формула подсчета вероятности.
Определив возможность гола после каждого удара, мы можем сложить эти характеристики. Приобретенная цифра – это сумма остроты всех сделанных моментов в матче. Проделав таковой трюк и для 2-ой команды, мы можем найти ожидаемый итог матча. И конкретно этот показатель сумеет дать нам ответ на вопрос, заслуженно ли проиграл ваш возлюбленный клуб, ради которого вы так старались успеть домой.
Вот вам наглядный пример xg-карты матча Аталанты против Лечче. Чем больше круг, тем выше возможность гола с этого удара. По карте мы без просмотра можем осознать, как очень одна команда доминировала над другой по качеству голевых моментов.
А если подсчитать таким макаром не только лишь один матч, а весь чемпионат, то мы получим таблицу, основанную не на реальных очках, а на ожидаемых (xPoints). Другими словами на очках, которые команда заслуживала получить исходя из остроты моментов, сделанных в каждом матче. Здесь мы уже можем узреть, что Аталанта была бы на первом месте в чемпионате, если б реализация голевых моментов у их была на среднем уровне, а не ниже среднего. Очень отлично в этой таблице видно, какие клубы на длинноватой дистанции перебирают либо не добирают очки.
Но футбол тем и увлекателен, что в нём очень много непредсказуемого в раздельно взятом матче. Для примера несовершенства этой системы можно сказать, что удары с далекой дистанции имеют низкую возможность и могут не учесть размещение вратаря, и к примеру, вот таковой забитый мяч имел бы маленький XG не глядя на то, что удар наносился фактически в пустые ворота
xG—Plot
Графики xG-Plot демонстрируют динамику конфигурации xG в протяжении матча. Если для вас кажется, что ваша команда отыграла вторую половину существенно лучше конкурента, просто посмотрите на xG-Plot. Полностью может быть, что вы обманываетесь. Либо же футболисты просто не смогли преобразовать свое преимущество в небезопасные моменты. xG-Plot поможет разобраться в этом вопросе. На примере можно узреть график матча Аякс-Лилль, который проходил на старте группового шага лиги чемпионов, где Аякс по счёту уверенно разобрался с конкурентом 3-0, но как мы лицезреем по графику, Лилль практически ни в чём не уступил конкуренту, только время от времени отдавая инициативу и позволял для себя проигрывать некие 5минутки.
xA
xA (expected assists) – ожидаемые голевые пасы. На самом деле, xA ничем не отличаются от xG. Только подсчитываются тут не удары, а пасы, которые приводят к этим ударам. Это помогает найти, как игрок вправду эффективен при выводе партнеров на ударную позицию. Принципиальное замечание: xA являются более надежным показателем, чем xG. Хороший пас им и остается, даже если самим ударом собьют пару голубей.
Packing
На ЕВРО во Франции, германским телеканалом ARD в разборе матче была использована packing-статистика, разработанная чуток ранее 2-мя относительно успешными футболистами, размеренно выступавшими вкупе в «Байере» – Штефаном Райтнартцом и Йенсом Хегелером.
К огорчению, до сего времени packing не стал признанным, как xG, за счет, может быть, собственной узконаправленности.
Packing отражает сумму конкурентов, оказавшихся за линией мяча в итоге игрового деяния. Таким действием может быть либо передача вперед, либо дриблинг. Сначала этот показатель помогает оценить эффективность пасующего игрока. Как найти воздействие футболиста на переход команды из обороны в атаку? Packing для вас в помощь. Он выделяет тех игроков, чей вклад в игру остается неприметным. Обычно, самые высочайшие характеристики по packing набирают опорные полузащитники, последние и центральные заступники.
На этом видео мы можем узреть, как поначалу заступник получает 4 Packing очка в первой атаке, после него уже вратарь получает 4 очка, а в третьей атаке голевой пас даёт только 1 такое очко, потому что за линией мяча оказался только нападающий конкурента.
PPDA и OPPDA
Внедрение высочайшего прессинга — современный тренд мирового футбола. Последнее десятилетие самыми успешными командами Европы оказывались те, которые не страшились сразу решать пробы отбора мяча у конкурента.
Показатель PPDA позволяет найти интенсивность прессинга. Ординарными словами — цифра указывает, сколько передач команда позволяет совершить собственному конкуренту, до того как решает попытку отобрать либо перехватить мяч. Учитываются только деяния на расстоянии 40+ метров от ворот обороняющейся команды. Чем ниже цифра, тем эффективнее и выше прессинг. В АПЛ, к примеру, наилучшая команда по PPDA — это Лестер (8.02), худшая – Ньюкасл (19.16). Зависимо от конкурента показатель может изменяться — их прошедшая личная встреча закончилась разгромной победой лис не только лишь по счёту (3:0), да и по характеристикам прессинга (3.59 против 39.92).
Оборотный показатель OPPDА показывает на количество передач, изготовленных командой до пробы отбора со стороны конкурента. Чем выше OPPDA, тем лучше команда выходит из-под прессинга. Фавориты — Ман Сити (23.23) и Ливерпуль (21.04), далее — Брайтон (13.59). Если ты размеренно преодолеваешь прессинг оппонента, то почаще выходишь в атаку и меньше рискуешь, ведь не теряешь мяч у собственных ворот
Очень принципиально осознавать, что это характеристики, которые показывают конкретно интенсивность прессинга, а не их качество. Т.е высочайшие характеристики здесь могут дать подсказку нам в каком стиле играет футбольный клуб, но не укажет на сколько отлично команда делает свою задумку по резвому отбору мяча на чужой половине поля.
