La explicación del dato en el gol de Lucas Blondel a Racing
El domingo Lucas Blondel hizo un golazo para abrir el marcador en el clásico entre Boca y Racing, al rato se viralizo un dato: el remate del defensor xeneize tenía un 0.01 (1%) de probabilidad de gol. Esta métrica se empezó a utilizar hace más de diez años en la Premier League inglesa y se la conoce como gol esperado (del inglés “expected goal”).
Boca vs. Racing: ¡GOLAZO de Lucas Blondel!
Los goles esperados son menos complejos de lo que parecen, básicamente miden que tan peligroso es un remate según sus características: ángulo de tiro, presión del rival, tipo de remate, etc. En el gol de Blondel, por la distancia, la cantidad de jugadores entre la pelota y el arco y la posición del arquero, entre otros factores, el modelo estima que esa clase de remate entra 1 vez de cada 100, de ahí el 0.01 de xG (como se abrevian los goles esperados) que vimos en las redes. En el fondo, es una manera de sistematizar y darle precisión a un concepto muy futbolero: “de ahí patea 100 veces más y no la mete”.
Del otro lado, un remate de 0.99 gol esperado (99% de probabilidad) se da cuando la chance de marcar es más que muy clara. Un buen ejemplo es el gol que le roba el uruguayo Merentiel a Zenón en el triunfo de Boca ante Central Córdoba en la fecha 5: un tiro sobre la línea del arco rival, con el arquero vencido y sin presión.
Obviamente no todos los remates son tan improbables como el del gol de Blondel ni tan evidentes como el de Merentiel: el promedio de gol esperado por tiro esta alrededor del 10% pero con una variación bastante amplia. Un penal, por ejemplo, tiene un 79% (0.79 xG) de probabilidad en este modelo (se estima que entre cuatro de cada cinco), un cabezazo como el de Valentini en el cuarto gol de Boca tiene 0.07 xG, por la presión que recibe el rematador y la cantidad de jugadores mediando entre el lugar del remate y el arco. En cambio, el cabezazo de Cavani en el tercero, con menos carga y más cerca del arco rival tiene un xG de 0.37.
En cada partido, además de contabilizarse los remates totales y los remates al arco, también se calculan los goles esperados acumulados, que son básicamente las probabilidades sumadas de cada uno de los tiros hayan terminado o no en gol. Esto da una suerte de “resultado moral” que premia al equipo que tuvo los remates más peligrosos. Cambiando de partido, en el empate entre Independiente y River, el Rojo acumuló 1.11 goles esperados en 12 remates, contra apenas 0.31 xG en 7 disparos del Millonario. Traducido, los de Tevez tuvieron más remates y más peligrosos.
Para dejarlo claro, tomemos un ejemplo de un partido que vimos todos, la derrota de Argentina ante Arabia Saudita (1-2) en la primera fecha de la fase de grupos de Qatar 2022. Ahí la Scaloneta sumó 15 remates y acumuló 2.26 goles esperados y los árabes apenas tuvieron tres tiros, 0.15 xG e increíblemente nos hicieron dos goles. Lejos de lo que se supone que automatizan los datos, indicadores como este sirven para medir el juego más allá de los resultados.
Las posiciones a partir de los merecimientos
Ahora que ya sabemos que son los goles esperados y que en un partido se suman los que acumulan los equipos para ver cual generó más peligro en sus remates, podemos pasar a los puntos esperados.
El modelo de puntos esperados de Opta – Stats Perform simula el resultado de cada partido diez mil veces utilizando los goles esperados de cada equipo. Es decir, si el equipo A acumuló 2.26 goles esperados y el B 0.15, la mayoría de las simulaciones lo van a dar como ganador. En el fondo, otra cosa muy futbolera, lo que todos pensamos fue que Argentina juega con Arabia ese partido 100 veces y lo gana en 98, empata uno y bueno, justo perdió ese.
Cada partido de la Copa de la LPF pasa por este proceso de diez mil simulaciones y luego se calculan los puntos esperados para cada equipo en función de cuántas ganan, empatan o pierden.
Más fácil: este modelo utiliza estadísticas de disparos en un partido para predecir cuántos goles podría marcar cada equipo. Luego, simula el partido muchas veces para estimar los puntos esperados para cada equipo en ese enfrentamiento.
Por supuesto, esto no es una ciencia exacta, ya que los datos de goles esperados no incluyen muchos factores, como el estado del partido y situaciones de peligro que no resultan en tiros al arco. Sin embargo, es un buen indicador de cómo están rindiendo los equipos en la temporada.
¿Y cómo están los equipos en lo que va de la Copa de la LPF? Godoy Cruz ha conseguido más puntos de los esperados y Boca al revés, debería estar más arriba en la tabla de acuerdo con el peligro que generó y concedió en lo que va del torneo.
En el otro grupo que tiene cinco equipos con los mismos puntos en la cima, la simulación marca que es River el que debería ser puntero y que Instituto, que esta sexto, debería estar más arriba. En cambio, el vigente campeón Rosario Central, marca octavo pero su puntos basados en los xG lo dejarían undécimo, entre otros detalles que se pueden ver en las tablas.
Matías Conde
Senior Data Editor – Opta Stats Perform
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