足球分析方法的一个关键原则是确保所有数据都与比赛本身相关。除非我们能够从球员行为和教练决策的角度说明其含义,否则我们永远不应该引入数字、统计数据或指标。我们已经在瓜迪奥拉的防守组织中看到了这一原则,就像我们从曼联左后卫卢克肖的高速带球和创造空间来判断特拉雷一样。
我们现在正在寻找使用预期目标的相同原则。如果没有这些原则,数字就无法告诉我们任何信息。
拍摄角度:
在评估射门时,首先要考虑的是球员对球门的视角:他或她看到的角度越多,射门的机会就越大。玩家很早就掌握了这一点。他们注意到,如果他们走出禁区,最终就会击中边网。这也是给防守者最基本的建议:尽量把对手挤到外侧,尽量缩小他的角度。
球门角度的透视图如下所示。在 (a) 中,射门角度与立柱上绘制的两条线成 38 度。对于 (b) 和 (c),该角度为 17 度。
图1-玩家视角
请注意,向侧面移动相当于远离目标。同样的原理也适用:门柱之间的角度越大,进球的机会就越大。
评估射门的另一个原则是守门员反应时间。阿贾克斯运动科学家德布德对守门员的反应时间和完成扑救所需的时间进行了实验。结果显示:“如果球员以最大速度在距球门16米范围内射门,守门员没有机会。” ”
距离如何影响得分概率
德布德的发现意味着,他们是否能在接近球门时进球,完全掌握在自己的手中。与球门角度相结合,这会产生非线性效果,从而更近、更广角的射门更有价值。正是这种效应造成了不同距离的评分概率出现压环效应,如下图所示:
图 2 - 得分概率
这个图像(以及德布德关于球门上角的建议)是每个进攻球员在做出射门决定时应该牢记的。
对 7% 环的一种解释是,球员除非在环内,否则不应投篮。这是错误的。相反,7%的环告诉我们,靠近球门几步会增加进球的机会。例如,从禁区顶角射门有 2% 的机会,向中心迈出几步,进球的机会就增加了三倍。
哪些因素决定机会的质量?
到目前为止,我们忽略了一个决定射门是否进球的非常重要的因素,即后卫和守门员。我们可以使用跟踪数据在预期目标模型中解释这些问题。我们还可以使用机器学习模型来衡量这些因素如何与距离和射击角度相结合,以确定成功射击的概率。
在下面的例子中,萨迪奥·马内的射门是广角、短距离的,但球门和他之间有几名对方球员。
图3-马内的射门
的数据科学家开发了一种基于沙普利值的方法来计算有多少不同因素对机会的质量有贡献。在此示例中,距离和角度(红色)是正贡献。马内和球门(蓝色)之间的后卫数量会产生负面影响。
图4-不同因素的影响
如果没有对手,这个机会是 0.25xG,但如果有对手,机会就会下降到 0.18xG。马内凭借脚侧巧妙的一脚抓住了这个机会。
以下示例进一步说明了该方法背后的原理。这个更远的距离由于有利的射门角度而具有更高的期望值,而且对手虽然在附近,但对射门没有太大影响。
图 5 - 远程影响
在下面的最后一个示例中,角度和距离都使射门的可能性低于平均水平,尽管射门路径中没有对手会在一定程度上增加机会。
图 6 - 小角度的效果
玩家如何使用此方法做出游戏内决策
我们基于角度、距离和球员位置的预期进球方法可用于与球员讨论他们的决策 清晰地了解进球有多重要?在投篮之前击败球员有什么价值?为什么球门的上角如此重要?还要确保这些讨论基于事实和数据,而不是猜测。
这种方法在侦察和对手分析中也很有用。有些球员在某些类型的投篮情况下表现良好(得分超过 xG 预测):也许一名球员即使在拥挤的禁区内也更擅长得分,或者可以从更小的角度得分。在后一种情况下,防守者应该意识到,将对手挤到一边可能没有什么好处。
这样,预期进球就不仅仅是机会的计数。这是对镜头几何形状的深刻理解。