Minu xG vs superarvuti: mida Opta ei näe

Opta xG 2.0 arvestab rohkem kui 35 konteksti tegurit — lööja asend, väravavahi positsioon, kaitsesurve, löögi selgus. See on tõeline superarvuti ja ma ei vaidle sellega: tuhandete löökide peal treenitud mudel on järjepidevam kui ükski inimene, ta ei väsi ega lähe emotsioonile.

Aga mudelil on üks põhimõtteline piir: ta hindab lööke. Jalgpall on aga palju suurem asi kui löögid. Olen oma xG-mudelit ehitanud aastaid ja jõudnud järeldusele, et neli asja teevad kõige suurema vahe: penaltid, löögita võimalused, äärmiselt tihedad offside'id ja mänguseis.

Opta annab iga penaltile ühtse väärtuse 0.79 (StatsBomb 0.78, Wyscout 0.76) — see on ajalooline realiseerimismäär, sest löök ise on alati sama: seisev pall, 11 meetrit, vähe varieeruvust. Löögina on see õige.

Aga xG on minu jaoks mõeldud meeskonna esituse mõõtmiseks, mitte üksiku löögi. Kaks penaltit võivad tulla täiesti erinevast kohast. Juhuslik käsi kaitsja kehal pärast keskele löödud palli on peaaegu õnne küsimus. Viimase mehe viga, mis peatab kindla värava, on aga tulemus sellest, et meeskond lõi päris võimaluse. Esimene ei peegelda meeskonna mängu, teine peegeldab.

Seetõttu ma ei anna penaltile automaatselt sama väärtust — ma hindan olukorda, kuidas see tekkis. Nii jõuab minu xG-sse see, mida meeskond tegelikult lõi, mitte see, mida kohtunik andis.

xG on definitsiooni järgi seotud löögiga: kui lööki ei tehta, siis xG-d ei ole. Nüüd mõtle täpsele läbisöödule väravaala ette, kus ründaja on ühe sammu kaugusel palli puudutamast. Või külglöögile, mis läheb kõigist mööda kaugema posti ees seisva ründajani, kes ei jõua. Need on sageli täpselt need olukorrad, mis tekivad hästi töötavast kombinatsioonist ja on tegelikult big chance'd — aga xG-tabelis on nende väärtus null.

Meeskond, kes loob selliseid olukordi süstemaatiliselt, näeb andmetes kehvem välja kui ta on. See on koht, kus inimene, kes mängu näeb, on mudelist ees.

Võtame olukorra, kus meeskond murrab kaitseliini läbi ideaalselt ajastatud jooksuga, aga lipp tõuseb üles väga tiheda offside'i tõttu. Mudelis pole sellest midagi: lööki ei tehtud või värav ei loe, xG on null. Ometi tegi meeskond just selle, mis peab tegema — jõudis kaitse selja taha, lõi õige söödu, ajastas jooksu. Tegelikkuses ei arvesta seda ükski tabel.

Kihlvedus võib see olla väärtuslik signaal. Üks selline moment on juhus — piirjoone sentimeeter. Aga kui neid on ühes mängus mitu, näitab see, et meeskond leiab järjekindlalt kaitse selja taha, ja see on hea esituse märk, mida numbrid ei näita. Sellised mängud, kus xG alahindab meeskonda, on täpselt need kohad, kus turul võib olla eelis.

Sama xG ei ole mängu eri hetkedel sama väärt. Kolm näidet, kuidas ma seda kohandaksin:

Kaotusseisus meeskonna xG võiks olla väiksema kordajaga (näiteks 0.75×). Nad peavad viigistama, riskivad, löövad rohkem ja sageli halvemast kohast, samal ajal kui vastane kaitseb sügavalt — sama xG on siin „odavam”.

Underdog'i xG võiks olla suurema kordajaga (näiteks 1.25×). xG ei mõõda underdogide võimalusi õiglaselt: reaalsuses saavad nad mõnikord üle poole mängust, aga mudel hindab nende võimalusi keskmise meeskonna järgi ja alahindab neid.

Eduseisus meeskonna xG võiks samuti olla suurema kordajaga. Neil pole konkreetset motivatsiooni rohkem lüüa, seega on iga võimalus, mille nad siiski loovad, tugevam märk nende tegelikust tasemest. See sõltub muidugi mängust.

Turg — ka live'is — reageerib skoorile ja avalikule xG-le. Kui avalik xG ütleb, et meeskond A lõi 2.1 xG vs B 0.6, aga pool sellest tuli kaotusseisus viimasel 20 minutil, siis on tegelik vahe väiksem, kui number näitab. Ja vastupidi: kui eduseisus meeskond lõi vähe, aga iga võimalus oli tipptasemel, on see tugevam signaal kui number lubab aimata.

Just neid kohti, kus minu hinnang lahkneb avalikust xG-st, ma otsin — sest seal võib koefitsient olla vale.

Kordajad 0.75× ja 1.25× on näited minu mõtlemisest, mitte laborikatses kalibreeritud konstandid. Et need päriselt töötaksid, tuleb neid testida: kas kohandatud xG ennustab järgmise mängu tulemust paremini kui toores xG? Superarvuti eelis on järjepidevus ja maht; minu eelis on kontekst, mida ta ei näe. Parim tulemus tuleb kombinatsioonist: mudel annab baasi, mina lisan olukorra.

Ja need on vaid näited. Kui hakata mõtlema, leiab neid olukordi veel ja veel — punase kaardiga mängija, koosseis pärast vigastust, mäng, kus ühel meeskonnal pole tabelis enam midagi mängida. Iga selline nüanss on koht, kus kontekst lööb toorest numbrit.

Opta Analyst, „What Is Expected Goals (xG)?”; Stats Perform, „Expected Goals (xG): The Football Metric Changing Analysis, Betting, and Fan Engagement”; Jobs in Football, „What Is The xG Of A Penalty?”. Kordajad ja penalti-käsitlus on autori enda metoodika, mitte Opta või teiste andmepakkujate oma.