La Bundesliga toma muy en cuenta las estadísticas de "goles esperados" (xG) - © DFL Deutsche Fußball Liga GmbH
La Bundesliga toma muy en cuenta las estadísticas de "goles esperados" (xG) - © DFL Deutsche Fußball Liga GmbH
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Qué es el modelo xG: cómo funciona el sistema de "goles esperados" de Sportec Solutions

Todos nos hemos lamentado al ver a un jugador de fútbol fallar una situación de gol que asumimos era muy sencilla, ¿pero está nuestra frustración realmente justificada? La Bundesliga en Español la trae novedades...

Quizás cuando decimos que un futbolista falló una situación inmejorable de gol no tengamos absoluta razón. Según el sistema de "goles esperados" de Sportec Solutions, los fanáticos podrían ser los que necesitan controlar sus expectativas. Aquí la Bundesliga en Español le ofrece una explicación sobre esta estadística que revoluciona la manera en que los jugadores profesionales y los fanáticos pueden analizar el fútbol.

QUÉ SON LOS "GOLES ESPERADOS"

Los "goles esperados" (xG) son un sistema predictivo que se utiliza para evaluar la probabilidad de anotar que tiene un futbolista en cada posibilidad de gol. Esta estadística se calcula en función de variables basadas en eventos. Cuanto mayor sea el xG, donde 1 es el máximo, ya que todas las probabilidades oscilan entre 0 y 1, mayor es la probabilidad de marcar un gol.

Eso significa que si una oportunidad tiene 0.2xG, debe anotarse el 20% de las veces. Si tiene 0.99xG, debe convertirse el 99% de las veces. Y así sucesivamente.

VEA: LAS MEJORES PARADAS DE LA BUNDESLIGA 2018/19

Una estadística xG tradicional tiene en cuenta las siguientes variables basadas en eventos al evaluar la calidad de una oportunidad:

  • Distancia de la portería
  • El ángulo de tiro
  • ¿El jugador golpeó con los pies o fue un cabezazo?
  • ¿En qué situación de juego ocurrió? (Ej.: juego abierto, tiro libre directo, tiro de esquina, contraataque)
  • ¿El jugador ha eludido ante a algún oponente?

Por ejemplo, un disparo de corta distancia desde una posición central tendrá un valor xG más alto que un cabezazo desde un ángulo cerrado, asumiendo que todos los demás factores permanezcan iguales.

Este es un modelo ampliamente adoptado por los proveedores de xG en todo el mundo, pero la firma de tecnología de datos y coincidencia Sportec Solutions (STS) –una empresa conjunta entre el grupo DFL y Deltatre– está llevando esta herramienta a otro nivel.

Usando su algoritmo único para combinar datos de eventos y de seguimiento, Sportec Solutions puede agregar nuevas variables a los modelos xG existentes para mejorar su poder predictivo. Estas nuevas variables incluyen, por ejemplo, el posicionamiento del portero o la presión sobre el jugador que intenta el remate a puerta.

POR QUÉ SON ÚTILES LOS "GOLES ESPERADOS"

La idea detrás del modelo xG es que da una indicación de si los resultados se basan en factores sostenibles, como la creación constante de oportunidades, o si se trata de aspectos como la suerte.

Por ejemplo, si un jugador tiene una cifra xG más alta que los goles reales anotados, es probable que sea el resultado de malas definiciones o de mala suerte. De la misma manera, si un jugador está marcando más goles que lo que indican sus estadísticas xG, podría ser debido a su brillantez individual.

En pocas palabras, se pueden considerar a las estadísticas xG como una evaluación efectiva de la calidad de las "posibilidades". Mientras que estadísticas de "remates a portería" no distingue entre un ataque de largo alcance y un gol perdido a dos metros con la meta libre, el modelo xG sí lo hace.

Es decir, solo porque Robert Lewandowski terminó como máximo anotador en la temporada 2018/19 con 22 goles no significa necesariamente que sea el mejor jugador de la liga.

VEA: LOS 5 MEJORES GOLES DE LEWANDOWSKI EN 2018/19

Además de ayudarnos a evaluar a los jugadores de forma individual, el modelo xG también permite evaluar equipos y predecir rendimientos a futuro. Por ejemplo, si un equipo se está desempeñando a un cierto nivel al comienzo de una nueva temporada, un vistazo a sus "goles esperados" podría revelar si es probable que esa racha positiva continúe.

Además, xG puede usarse para ilustrar tendencias ofensivas y defensivas (la fuente a través de la cual un equipo crea o concede oportunidades), y determinar también las "asistencias esperadas" (xAS), es decir, la probabilidad de que el pase final de un jugador acabe en gol.

Así que desde la Bundesliga en Español le recomendamos que la próxima vez que se lamente porque su jugador favorito no pudo vencer al portero rival, pregúntese... ¿Fue realmente una oportunidad de oro?