Рвение населения земли взять все, до чего оно может достать, засунуть в компьютер и получить столбики цифр, которые все объясняют, добралось до футбола. В футбольной статистике появились новые определения: xG, packing, PPDA Представьте на минуту, что вы опаздываете на матч любимой команды. Например, застряли в пробке.И вот в конце концов вы вырываетесь из этой «черной дыры», летите сломя голову домой, подымаетесь на свой этаж, открываете дверь квартиры и… застаете финальный свисток. Игроки и тренеры уже обмениваются рукопожатиями, а вы не можете поверить в происшедшее: ваша команда проиграла аутсайдеру турнира. Переиграв его при всем этом по всем статистическим чертам, приведенным в трансляции ( почти всегда 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 заранее. Количество ударов и угловых – дело, естественно, не нехорошее. Но сходу и какое-то облегченное, не всегда отражающее реальное положение дел на поле.
xG – что это?
Найти и выразить в цифрах что-то, что сможет объяснить предпосылки победы нашего аутсайдера, — одна из главных целей аналитики в футболе. Решение этой трудности 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 ужасный 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 деяния. Простыми словами, xG определяет колеблющуюся от 0 до 1 возможность забить гол после какого-либо удара.
Одна из первых продвинутых xG-моделей была разработана аналитиком Opta Майклом Кейли чуть меньше 5 лет назад. Но Кейли далеко не пионер. Похожими исследованиями занимались уже достаточно давно. Так, например, Эгил Ольсен – тренер, поднявший сборную Норвегии на 2-ое 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 не много.
Для чего это необходимо?
С понятием xG мы малость разобрались. Но откуда берутся эти числа? На самом деле все не так и тяжело. Естественно, у большинства моделей свои собственные формулы. Но все они сходу схожи, потому что учитывают одни и те же главные предпосылки: 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 6 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 возможность гола после каждого удара, мы можем сложить эти свойства. Обретенная цифра – это сумма остроты всех изготовленных моментов в матче. Проделав такой трюк и для 2-ой команды, мы можем отыскать ожидаемый результат матча. И непосредственно 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 возможность гола с этого удара. По карте мы без просмотра можем понять, как очень 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). Другими словами на очках, которые команда заслуживала получить исходя из остроты моментов, изготовленных в каждом матче. Тут мы уже можем узреть, что Аталанта была бы на первом месте в чемпионате, если бы реализация голевых моментов у их была на среднем уровне, а не ниже среднего. Очень отлично в этой таблице видно, какие клубы на длинной дистанции перебирают или не добирают очки.
Но футбол тем и интересен, что в нём сильно много непредсказуемого в раздельно взятом матче. Для примера несовершенства этой системы можно сказать, что удары с дальной дистанции имеют низкую возможность и могут не учитывать размещение вратаря, и например, вот такой забитый мяч имел бы небольшой XG не смотря на то, что удар наносился практически в пустые ворота
xG—Plot
Графики xG-Plot показывают динамику конфигурации xG в протяжении матча. Если вам кажется, что ваша команда отыграла вторую половину значительно лучше соперника, просто поглядите на xG-Plot. Стопроцентно может быть, 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 узреть график матча Аякс-Лилль, который проходил на старте группового шага лиги чемпионов, где Аякс по счёту уверенно разобрался с соперником 3-0, но как мы видим по графику, Лилль фактически ни в чём не уступил сопернику, только временами 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 отыскать, как игрок взаправду эффективен при выводе партнеров на ударную позицию. Принципное замечание: xA являются более надежным показателем, чем xG. Неплохой пас им и остается, даже если самим ударом собьют пару голубей.
Packing
На ЕВРО во Франции, германским телеканалом ARD в разборе матче была применена packing-статистика, разработанная чуть ранее 2-мя относительно успешными футболистами, равномерно выступавшими вместе в «Байере» – Штефаном Райтнартцом и Йенсом Хегелером.
К огорчению, до сих пор packing не стал общепризнанным, как xG, за счет, может быть, своей узконаправленности.
Packing отражает сумму соперников, оказавшихся за линией мяча в конечном итоге игрового деяния. Таким действием может быть или передача вперед, или дриблинг. Поначалу этот показатель помогает оценить эффективность пасующего игрока. Как отыскать воздействие футболиста на переход команды из обороны в атаку? Packing вам в помощь. Он выделяет тех игроков, чей вклад в игру остается незаметным. Обычно, самые высокие свойства по packing набирают опорные полузащитники, последние и центральные защитники.
На этом видео мы можем узреть, как сначала защитник 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, так как за линией мяча оказался только нападающий соперника.
PPDA и OPPDA
Внедрение высокого прессинга — современный тренд мирового футбола. Последнее десятилетие самыми успешными командами Европы оказывались те, которые не боялись сходу решать пробы отбора мяча у соперника.
Показатель PPDA позволяет отыскать интенсивность прессинга. Простыми словами — цифра показывает, сколько передач команда позволяет совершить собственному сопернику, до того как решает попытку отобрать или перехватить мяч. Учитываются только деяния 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). Зависимо от соперника показатель может изменяться — их прошедшая личная встреча завершилась разгромной победой лис не только по счёту (3:0), ну и по чертам прессинга (3.59 против 39.92).
Обратный показатель OPPDА указывает на количество передач, сделанных командой до пробы отбора со стороны соперника. Чем выше OPPDA, тем лучше команда выходит из-под прессинга. Побкдители — Ман Сити (23.23) и Ливерпуль (21.04), дальше — Брайтон (13.59). Если ты равномерно преодолеваешь прессинг оппонента, то чаще выходишь в атаку и меньше рискуешь, ведь не теряешь мяч у собственных ворот
Очень принципно обдумывать, что это свойства, которые демонстрируют непосредственно интенсивность прессинга, а не их качество. Т.е высокие свойства тут могут подсказать нам в каком стиле играет футбольный клуб, но не укажет на сколько отлично команда делает свою задумку по быстрому отбору мяча на чужой половине поля.