¿La suerte en los goles? La aportación de Anzer y Bauer a los goles esperados (xG)

 

Gabriel Anzer y Pascal Bauer escribieron el artículo "A goal scoring probability model for shots based on synchronized positional and event data in the football (soccer)" con datos de la temporada 2019-2020 de la Busndesliga. Para Gabriel y Pascal los modelos de goles esperados (xG) son una ayuda para que los equipos puedan tomar decisiones basadas en datos. Su argumento es que apesar de que los goles son los que definen los partidos, si solo nos fijamos en ellos perdemos mucha información. Los tiros son un mejor indicador para evaluar el desempeño de los jugadores y de los equipos. Ya que los xG son promedios sobre todos los tiros de varias temporadas y ligas, podemos encontrar jugadores y equipos con un desempeño mejor al promedio.

En la figura de abajo mostramos la tabla 3 del artículo de Gabriel y Pascal. La columnas son el nombre del jugador, el nombre de su equipo, los minutos en la cancha, el xG generado, los goles metidos, los tiros a gol y tasa de conversión (TC) de cada jugador. En el primer renglón vemos que Jadon Sancho metió 17 goles con 53 intentos de gol, con los que generó 8.49 xG y tuvo una TC de 2.002. La TC es relación entre xG y los goles anotados, es decir la división entre los 17 goles y lo 8.49 xG. La interpretación de una TC de 2.002 es que Jadon hizo el doble de goles que un jugador promedio en esas oportunidades.

El objetivo de tener un buen desempeño se traduce en crear tantos tiros de calidad como sea posible. Que un tiro termine o no en gol depende de muchos factores aleatorios o suerte. Ian Graham mostró esta aleatoriedad al encontrar que de 49% de los equipos con TC alta en una temporada tuvieron una TC baja la siguiente temporada. Los xG nos sirven para evaluar la eficiencia y desempeños de un equipo al medir la calidad de cada uno de los tiros que genera. Gabriel y Pascal hacen una figura para mostrar la calidad en los tiros de los equipos y los jugadores.

En la figura de arriba en el eje y tenemos la cantidad de tiros por partido y en el eje x calidad promedio de los tiros por equipo (a la izquierda) y por jugador (en la mitad de la derecha). El número en los logos de los equipos o en la cara de los jugadores son los goles que metieron. Por ejemplo, vemos que Bayern Munich metió 100 goles y fue el equipo que más tiros hizo y el segundo con mejor calidad promedio en los tiros, solo por abajo del Mönchengladbach. También vemos que Timo Werner metió 28 goles, fue el tercer jugador que más tiros hizo y su calidad promedio por tiro es la quinta. 

En general, los xG de un equipo varían muy poco de sus goles y es común que el signo cambie de una temporada a otra. En lado izquierdo de la figura de abajo vemos el total de goles anotados y xG generado por equipo. En lado derecho vemos el total de goles recibidos y xG que permitió el equipo. En esa temporada RB Leipzig fue el segundo equipo que más xG generó, solo por debajo del campeón Bayern. También RB Leipzig fue el segundo equipo que menos xG les permitió a sus rivales. RB Leipzig terminó en tercer lugar en esa temporada, por debajo del Bayer y del Dortmund. El Dortmund tuvo una TC de 1.51 y anotó más de 28 goles de los que hubiera metido un equipo promedio con sus mismas oportunidades. Como dicen los que saben del negocio: "una verdadera locura".

 

Los modelos xG tienen un alto poder descriptivo. Gabriel y Pascal encontraron que si se ignoran los partidos que terminan en empates, el 73.3% de las veces gana el partido el equipo que más xG genera. Entre los 26.7% de los casos que no se cumplen se encuentran dos "casos de estudio" de la mala suerte del Dortmund de Jürgen Klopp. El 25 de octubre del 2014 el Dortmund perdió como local contra el Hanover. El marcador quedó 0 a 1, pero los xG le daban una probabilidad del 13% de perder. El 30 de noviembre del 2014 Dortmund perdió de visita 2 a 0 contra el Frankfurt. Los xG generados en el partido le daban una probabilidad de victoria del 67% al Dortmund dadas las cantidades de oportunidades que tuvo cada equipo.