EXPECTED GOALS: UMA MANEIRA DE VERIFICAR JUSTIÇA NO FUTEBOL
Como metrificar melhor as chances criadas em um jogo
Por Luiz Schalka
Sabe-se e ninguém contesta que no futebol o vencedor é o que tem mais gols que o outro. Mas se a profundidade da discussão parasse nesse ponto, muita da graça de acompanhar o esporte seria perdida. Existem discussões paralelas sobre um certo jogo, como se o árbitro prejudicou um time em um lance, se um jogador jogou mais que o outro e qual time mereceu mais a vitória. E a estatística “Expected Goals” pode nos ajudar a melhorar o debate do último.
Expected Goals (traduzido livremente, gols esperados), também conhecido pela sigla xG, é uma estatística avançada que calcula a probabilidade de um determinado chute ser um gol. Isso é feito baseado na posição do chute, do número de defensores e do tipo de chute (cabeceio, com o pé ou outra parte do corpo). Não se entra em consideração qualidade dos times ou do jogador que arrematou. O modelo para calcular o valor exato se baseia em um histórico gigante de chutes em diversas situações. Por exemplo, um chute sem goleiro debaixo do gol pode ter um xG de 0,95 (95% de chance de entrar) enquanto aquela finalização do meio da rua consiga apenas 0,03 (3% de chance de entrar).
A soma dos expected goals das finalizações de cada time pode nos dar um panorama de quem criou as melhores chances e mais chegou perto da vitória. É quase como uma evolução natural do número de chutes e chutes no alvo. Entretanto, para chegar na vitória é sempre necessário ter boas finalizações, e isso o xG por si não mostra.
A métrica também pode nos informar sobre a habilidade de certo jogador (principalmente atacantes). Entende-se de um jogador de xG alto em muitas partidas que ele se coloca muito bem em chances de finalizar. Porém, se este falha em fazer gols dessas chances, não se mostra ser um bom finalizador. Um exemplo recente famoso é a infame temporada de estreia de Timo Werner no Chelsea em 2020–21. O jogador teve um xG somado na temporada de 11.9, mas fez apenas 6 gols, quase a metade. Isso se visualiza nas famosas perdas de chances claríssimas que ele teve.
Existem também estatísticas derivadas dos expected goals:
- Expected goals conceded (Gols concedidos esperados): Indica os gols esperados que uma defesa sofre.
- Expected assists (Assistências esperadas): Provê o xG do chute de um jogador àquele que fez o passe. É interessante pois garante que o passador tenha créditos independente da qualidade do chutador de balançar a rede.
- Expected goals differential (Diferencial dos gols esperados): Subtração dos gols feitos e do xG. Indica a qualidade do chutador. Um finalizador de elite tende a possuir mais gols que o esperado dele.
Mas, apesar de todas as suas qualidades, xG não é uma métrica para solucionar o futebol e acabar com o lado humano do jogo bonito. Ela não prevê jogos futuros, não decide com absoluta precisão quem tem o melhor time e não substitui uma análise tática. Porém, com todos os vieses que os espectadores do jogo possuem, é interessante somar uma análise em vídeo, que garante contexto, com números sobre a partida.
A magia do futebol vem da paixão, lances bonitos, finais emocionantes e não de números na tela de um computador. Mas isso não quer dizer que não existem diversas utilidades para estatísticas. O segredo é saber conciliar o olho humano com o que ele não vê, produzindo um conhecimento profundo sobre o jogo, e para isso criam-se novas estatísticas todos os anos. E pouco a pouco são introduzidas ao público geral, que, com uma mente aberta, se beneficiará muito.
Indicações para aprofundamento
The xG Philosophy — https://twitter.com/xGPhilosophy
The Expected Goals Philosophy — James Tippett (Livro)
Understat — https://understat.com/
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