xG o qué quiso decir Marcelo Bielsa
Marcelo Bielsa: “En este momento estamos siendo eficaces, pero estábamos acostumbrados a crear más situaciones de gol. Siempre tratamos de mejorar” ( Post Partido 4–3 Fulham)
Tras el apretado partido en que el Leeds United de Marcelo Bielsa venció por 4–3 a Fulham (otro recién ascendido) Marcelo Bielsa hizo referencia a la efectividad de su equipo de cara al gol, comparándola con la de la temporada recién pasada. ¿Cómo podemos desmenuzar su frase? La respuesta está en un tipo de métrica muy común en Europa, pero no lo suficientemente incorporada en el fútbol latinoamericano. Nos referimos a la expectativa de gol o xG.
La xG puede ser enunciada como la primera métrica incorporada en el mundo futbolístico proveniente de la estadística avanzada. Este concepto viene a explicar con mayor detalle las situaciones de gol de un partido.
Ejemplo práctico
Actualmente, si un equipo disparó al arco 3 veces, pero desde mitad de cancha (es decir, con muy baja probabilidad de gol) se igualará a los 3 tiros del equipo rival, que fueron desde el área pequeña. Un espectador dirá: “han llegado las mismas veces”. La expectativa de gol toma estos tiros y los pondera por la probabilidad de marcar para cada una de las situaciones generadas. Por lo que a un disparo desde mitad de cancha le dará, por ejemplo, 0.05 y a uno desde el área pequeña 0.7, o sea en un 70% de las ocasiones generadas idénticas a esa, termina en gol. Por tanto, si volvemos al ejemplo original, en ese partido el equipo A tuvo un xG de 0.05+0.05+0.05 = 0.15, versus el rival: 0.7+0.7+0.7 = 2.1. Por lo cual podemos hacernos una imagen mucho más precisa de lo sucedido en el campo de juego. Si el partido terminó 0–0, fue entonces un gran resultado para el equipo A (en especial para su defensa(1)): evitó 2.1 goles esperados. Mientras que para el equipo B fue un pésimo resultado, su ofensiva tuvo que haber marcado al menos 2 goles.
Volvamos al Leeds de Bielsa
Entonces, Marcelo nos habló de la falta de eficiencia de su equipo de cara al gol con respecto a la campaña pasada. Ahora que ya introdujimos el concepto de xG, podemos estrujarlo y usarlo a fondo para analizar al Leeds desde una perspectiva grupal.
Análisis de xG grupal: Leeds 2019–2020 (Championship)
A continuación se presenta un gráfico que nos muestra la evolución de la expectativa de gol del club en las últimas temporadas (rojo) comparado con sus goles efectivamente marcados (azul). Lo interesante de esta visualización es poder observar cómo se contraponen ambas series: cuando la línea azul (diferencia de gol real) es mayor a la línea roja (xG) entonces podemos indicar que el equipo está utilizando muy bien sus chances creadas. Podemos hacer la interpretación inversa si la línea roja es mayor a la azul, afirmando que el equipo no está convirtiendo los goles esperados.
Efectivamente, al analizar estas series podemos concordar con Bielsa que su equipo durante las 2 temporadas que lo dirigió (2018–2020) fue un gran generador de oportunidades (lo que por sí mismo no es suficiente para ser un buen indicador). Podemos también hacer una presunción adicional: el equipo en la última parte de la temporada en que falló ad portas del ascenso (2018–2019) tuvo una gran imprecisión de cara al gol y generó muchas más ocasiones de las que convirtió. De manera inversa, en el final de temporada pasada fue más preciso incluso que la expectativa de gol (zona azul en el final del gráfico).
Podemos ampliar estos análisis para observar, por ejemplo, el desempeño global de los clubes de la división y cómo fue su comportamiento real en comparación a lo esperado.
En este caso para el Leeds el análisis no varía en demasía: tanto en lo real como en lo esperado hubiesen terminado primeros. Pero si vemos equipos como Sheffield o Stoke podemos apreciar un drástico cambio en su posición final, ambos tuvieron que haber terminado 11 posiciones por encima de su puesto final. En el caso de este último equipo, los datos arrojan que tuvo una gran actuación defensiva, evitando 16 goles esperados, por lo que seguramente una mejor ofensiva (haber creado más situaciones) los habría llevado a un lugar más arriba que su posición final real.
El análisis de xG a nivel de jugadores lo dejaremos para el siguiente post. A continuación, unas referencias de gran utilidad por si quieren adentrarse aún más en este tópico:
- https://experimental361.com/: Blog dedicado al análisis estadístico del fútbol inglés. Muy recomendado.
- Post Medium: Post a fondo acerca del desempeño del Leeds durante la última campaña.
- FootballxG.com: Tablas de ligas europeas según xG.
- DatoFutbol.CL: Ismael, cofundador de Futbolytics, expuso en su blog personal cómo generó un modelo xG desde cero!
Esperemos que hayan disfrutado (como nosotros) de este post. Nos vemos pronto!
Notas Pie de página
- En este ejemplo, atribuimos a una buena actuación de la defensa el haber evitado los 2.1 goles esperados del equipo rival. En estricto rigor, pudo haber sido que la delantera rival haya sido enormemente imprecisa, por lo que solo viendo los goles esperados evitados en ese partido no podríamos elogiar con cierto nivel de confianza a la defensa. Pero lo que sí podemos afirmar es que si este mismo equipo finaliza la temporada con un promedio de goles esperados evitados muy alta, entonces en este caso (y con varios partidos como muestra) sí podríamos hablar de un gran trabajo defensivo. Para un caso concreto ver ejemplo de Leicester campeón en temporada 2015–2016. https://understat.com/league/EPL/2015
