השפיץ של הקסם: XG - מודל השערים הצפויים(EXPECTED GOALS)

העולם של אנליזת כדורגל עבר מהפך בשנים האחרונות, עם הכנסת מודלים סטטיסטיים מתקדמים שמטרתם להעשיר ולהדק את הבנת המשחק. אחד המודלים המרכזיים הזוכים לפופולריות גוברת הוא מודל השערים הצפויים (Expected Goals, או בקיצור xG), שהפך לנקודת דיון מרכזית בקרב אוהדי כדורגל ומומחי התחום. הנה סקירה של מהו xG, כיצד הוא מחושב, ולמה הוא כל כך חשוב בספורט בכלל ובכדורגל בפרט.

מהו xG?

שערים צפויים (xG) הם מדד המציין את מספר השערים ששחקן או קבוצה היו צריכים להבקיע בהתחשב בכמות ובסוג ההזדמנויות שהיו להם במשחק. המודל מנסה לתת מענה אובייקטיבי לתגובות נפוצות כמו "הוא לא היה צריך להחמיץ את זה!" או "הוא היה חייב לכבוש מהזדמנויות האלה!".

חשיבות xG בכדורגל

בכדורגל, שבו ממוצע השערים במשחק עומד על יותר מ-2.5 שערים, מספר השערים ההיסטוריים אינו מספק דגימה מספיק גדולה לחיזוי תוצאות. המודל מנסה לפתור זאת על ידי התחשבות בסוג ואיכות ההזדמנויות לשער, ולא רק במספר הזדמנויות.

איך מחשבים xG?

מודל xG של Opta, למשל, מבוסס על ניתוח מעמיק של מעל 300,000 בעיטות לשער, בהתחשב במגוון פרמטרים כמו זווית הבעיטה, סוג הבישול, מיקום הבעיטה, מצב המשחק, קרבת מגני היריב והמרחק מהשער. המודל מקצה לכל בעיטה לשער ערך xG, בדרך כלל כאחוז, שמציין את הסיכוי להבקעה.

השימושים בxG

• חיזוי תוצאות משחקים עתידיים על סמך נתונים היסטוריים.

• הערכת "ביצועים אמיתיים" של קבוצה או שחקן, ללא קשר לטווח הקצר או למעשים יחידים במשחק.

• זיהוי ביצועי שחקנים בקבוצות שאינן מצליחים כמצופה.

• הבנת ביצועי הגנה של קבוצה על ידי הערכת יעילות המניעה של הזדמנויות שער.

מקור והתפתחות מודל הxG

מודל הxG הוצג לראשונה על ידי סם גרין מחברת הסטטיסטיקה Opta באפריל 2012, והפך לנושא שיחה פופולרי בעקבות הצגתו בתוכנית "Match of The Day" של ה-BBC בעונת 2017/18. מאז, המודל עבר התפתחויות ושיפורים רבים, עם ניסיונות ליישם ולשפר אותו על ידי אנליסטים רבים בקהילת האנליטיקה.

הגבלות וביקורת

למרות היותו כלי חשוב, לxG יש גם הגבלות. המודל מתבסס על ממוצעים ואינו לוקח בחשבון את כל הפקטורים האפשריים שיכולים להשפיע על הבקעת שער. כמו כן, ישנה ביקורת על שימוש לא נכון או פרשנות שטחית של הנתונים, שיכולה להוביל למסקנות מוטעות.

מה העתיד מצפה למודלים כמו xG?

למרות האתגרים והביקורת, xG ומודלים דומים ממשיכים לשפר ולהעמיק את הבנת הכדורגל והביצועים של שחקנים וקבוצות. הם מציעים פרספקטיבה חדשה על המשחק, מעבר לסטטיסטיקות המסורתיות, ומשנים את דרך התפיסה והניתוח של משחקי כדורגל.

האם אנחנו יכולים לייצר אקס ג'י מהבית לבד?

אנליסט יכול לנסות ולפתח מדד של שערים צפויים (xG) באופן עצמאי, אך זהו תהליך מורכב שדורש ידע עמוק בתחום הסטטיסטיקה, הנתונים והאנליזה של כדורגל. הנה כמה שלבים והיבטים חשובים שיש לשקול:

1. איסוף נתונים: השלב הראשון הוא איסוף מסד נתונים מקיף של בעיטות לשער, כולל פרטים כמו מיקום הבעיטה, סוג הבעיטה, הזווית לשער, המרחק מהשער, סוג ההזדמנות (כגון בעיטה חופשית, פנדל או משחק פתוח), וכו'.

2. ניתוח נתונים: לאחר איסוף הנתונים, האנליסט צריך לעבד אותם תוך כדי שימוש בכלים סטטיסטיים כדי לחשב את הסיכוי שבעיטה מסוימת תתורגם לשער. זה כולל ניתוח רגרסיה, ניתוח הסתברותי, וכו'.

3. התחשבות בפקטורים שונים: כמו שנאמר, לא כל הבעיטות נוצרות שוות. האנליסט צריך להבין אילו פקטורים משפיעים על הסיכוי להבקעה ולכלול אותם בנוסחה. לדוגמה, בעיטות מקרוב לשער עם מעט מגנים בין השחקן לשער יש סיכוי גבוה יותר להיכנס.

4. בדיקה ואימות: לאחר פיתוח המודל, חשוב לבדוק את התוצאות שהוא מניב מול נתונים אמיתיים ולאמת את הדיוק שלו. זה יכול להתבצע על ידי השוואת התוצאות שהמודל חזה לנתונים היסטוריים.

5. שיפור והתאמה: על בסיס התובנות שנמצאו בשלב הבדיקה והאימות, ייתכן שיהיה צורך לעדכן, לשפר או להתאים מחדש את המודל כדי להגדיל את דיוקו.

יצירת מודל xG משלך היא פרויקט אמביציוזי שדורש ידע מתמטי וסטטיסטי עמוק, הבנה של כדורגל וניסיון בעבודה עם נתונים גדולים. עם זאת, הוא גם מספק הזדמנות מרתקת לחקור ולהבין באופן עמוק יותר את המשחק, ולתרום לתחום הגובר של אנליטיקת כדורגל.