Expected goals (xG) ed Expected assist (xA)

Gli expected goals (xG) misurano la qualità di un’occasione, precisamente di un tiro, basandosi sulla distanza dalla porta, la posizione, l’angolo di tiro, il tipo di assist.

L’obiettivo nel calcio è senza dubbio quello di segnare un gol in più dell’avversario. Sembra semplice, ma per via della casualità, o della fortuna, a volte diciamo che alcune squadre “non hanno ottenuto il risultato che meritavano“, perché nonostante abbiano avuto occasioni clamorose i giocatori non le hanno finalizzato al meglio per una serie di fattori.

Le statistiche come gli xG e gli xA sono utili anche perché ci permettono di analizzare le performance delle squadre in maniera più analitica, dando più sostanza ai cliché tipici del dopo partita.

Sulla base degli studi e dell’analisi su circa 300.000 tiri effettuati in Premier League nella stagione 2015-16, è stato elaborato un primo modello che desse un’idea della qualità di ogni tiro provato in partita, e che di conseguenza ne stabilisse un valore.

Alla fine della partita sostanzialmente si sommano i valori di tutti i tiri effettuati. Questa somma stabilisce quanti gol ci si attendeva da quella squadra in quella partita.

Andiamo a studiare due casi:

Il gol di Pedro contro l’Udinese. Il valore del tiro è di 0,01 – quello più basso possibile – quindi quella palla ha l’1% di probabilità di entrare. Un valore dato considerando la distanza dalla porta (notevole), gli avversari che il giocatore ha di fronte (4), la posizione del portiere (correttamente al centro della porta, non troppo attacco alla linea ma neanche troppo distante).

Qui invece una grossa occasione avuta da Benzema nella trasferta di Siviglia contro il Betis. Sta tirando in corsa da dentro l’area piccola, il portiere è spostato verso il primo palo, ha già battuto l’avversario, ma questo tiro non entrerà in porta. Il valore di xG è di 0,69, quindi questo tiro aveva il 69% di possibilità di entrare… eppure Benzema (uno dei 9 più forti del Mondo, ha sbagliato).

Considerando il tiro di Benzema, si potrebbe dire, ad esempio, che il Madrid non ha segnato per la poca abilità in quel caso del suo attaccante di finalizzare un’occasione importante, o per la sfortuna di essere arrivato un po’ scoordinato all’impatto con la palla. Nel computo dei gol finali questo sarà ovviamente uno 0, ma negli Expected goals finali lo 0,69 di Benzema peserà nella valutazione della prestazione. Sostanzialmente la squadra è stata brava a creare questa occasione, in questo caso il singolo non ha finalizzato, ma su 69 delle prossime 100 volte è probabile che quell’azione e quel tiro lì porteranno a un gol.

Discorso differente per Pedro. Nessuno si sarebbe aspettato un tiro da lì, figuriamoci un gol. Da questo nasce l’1% di probabilità. Eppure, nonostante la Roma abbia avuto difficoltà a creare occasioni da gol nitide durante la partita contro l’Udinese (anzi, proprio i friulani hanno ottenuto più xG in quel caso) è bastata la giocata di un campione, un gol che probabilmente ripeterà poche volte da qui in poi, a decidere una partita. Gotti, analizzando la gara, potrà di certo rimproverare i suoi per le tante occasioni sbagliate, ma non per il gol preso… mentre Fonseca, immagino, abbia abbracciato Pedro ringraziandolo sentitamente, ma abbia rimproverato i suoi giocatori per non aver creato molto offensivamente.

Così negli ultimi anni gli Expected Goals sono diventati sempre più preponderanti nel discorso calcistico e ci sono già diversi siti che si occupano di sviluppare i numeri. Su questo sito troverete i numeri che elabora StatsBomb sul sito Fbref.com, ma anche quelli di Understat.com.

Con una metodologia simile si calcolano gli Expected Assist, o xA. Come sapete, l’assist è un passaggio che precede il gol segnato, tuttavia l’assegnazione di un assist vincente pesa fortemente sulla capacità del tiratore, del compagno, di realizzare un gol. Pensate sempre all’immagine del gol sbagliato da Benzema prima. Quello di Carvajal non è un assist vincente, ma solo per colpa del compagno francese.

Un giocatore potrebbe fare una decina di buoni passaggi, ma nessuno di questi dieci si tramuterebbe in un assist vincente se poi non porterebbe a un gol.

Così nasce il valore dell’Expected assist, per calcolare la qualità della chance creata, a prescindere dalla sua realizzazione. È importante sottolineare che la maggior parte dei modelli attribuiscono un valore a tutti i passaggi, indipendentemente dal fatto che ci sia stato o meno un tiro.

Cosa ci possono dire gli xA?

Se un giocatore ha creato più occasioni da gol di quanti assist abbia poi realmente convertito;

Se un giocatore sta rendendo più o meno rispetto alle aspettative (overperforming o underperforming);

Basandoci su uno studio più approfondito, che prenda in esame tante partite, ci si può rendere conto in maniera più realistica quanti assist attendersi da un determinato giocatore, piuttosto che dare dei giudizi analizzando poche partite.

Classifica dei giocatori che hanno totalizzato più Expected Assists nella stagione 2019-20

La classifica di cui sopra ci da una serie di spunti di discussione, ad esempio guardando i numeri astronomici di Messi e di Muller si possono considerare alcune cose: hanno realizzato più assist di quanto ci si attenda, sia per la loro capacità di trovare spazi e geometrie che difficilmente qualcuno potrebbe trovare, sia perché hanno dei compagni di squadra che sono stati bravi a realizzare gol da situazioni più difficili.

Discorso inverso invece per Mbappé, che ha creato occasioni molto pericolose, avrebbe potuto avere anche 8 assist vincenti a referto, ma per via di una serie di situazioni che dovrebbe essere studiate a fondo (visionando tutti i possibili assist del francese nella stagione) sono solo 5 gli assist realizzati.