A definição de "Expected Goals" e a sua importâcia na análise individual e coletiva

understat.com

Por Jean R. Dallmann
O futebol é um esporte que não para de evoluir em todos os aspectos e com a parte tática não poderia ser diferente. Analistas estão cada vez mais buscando novas formas de avaliar o desempenho de times e jogadores, visando dados que possam apontar possíveis pontos onde exista margem para melhorar. Uma dessas formas de avaliação que está ganhando cada vez mais destaque são os “Expected Goals”, ou, em sua forma abreviada, “xG”.

Caso o leitor acompanhe publicações de estatísticas da Premier League, provavelmente já se deparou com essa expressão em alguma análise de partida. Mas o que significam exatamente os “Expected Goals”? Se você não sabe a resposta para essa pergunta fique tranquilo, porque o Blues Of Stamford preparou este conteúdo para desmistificar esse assunto.


Em português, “Expected Goals” significa “gols esperados”, e é justamente isso que o número de “xG” representa. Basicamente, cada finalização recebe uma pontuação que pode variar de 0,01 a 0,99 de acordo com a chance que ela tem de se converter em gol. Essa pontuação é atribuída com base em um banco de dados onde se encontram milhares de finalizações cadastradas e classificadas levando em conta diversas variáveis, como por exemplo: posição do chute (distância e ângulo em relação ao gol), liberdade do jogador (proximidade de um ou mais adversários), parte do corpo utilizada (cabeça, pé, etc), jogada que antecedeu (drible, passe, cruzamento), resultado (gol ou não), entre outras. Ou seja, os “gols esperados” nada mais são do que uma métrica que aponta quantos gols o time deveria ter feito apoiando-se nas estatísticas históricas das finalizações.

A ideia por trás dos “Expected Goals” vem da necessidade de analisar não somente a quantidade de finalizações que um time produz durante uma partida de futebol, mas também a qualidade dessas finalizações. Apesar de existirem estudos da década de 1990 sobre o assunto, apenas nos últimos anos, com o avanço da tecnologia, o modelo saiu do papel e vem ganhando espaço.


Esse modelo de análise pode ser usado para inúmeros fins por técnicos e seus auxiliares, analistas, jornalistas, torcedores e por quem quer que seja. Ao apresentar o número de “gols esperados” juntamente com os gols efetivamente marcados, podemos ter uma ideia de como o time se saiu em termos de aproveitamento e qualidade das chances criadas. 

Existem vários sites especializados no assunto que possuem um database de “xG” que pode ser consultado por qualquer pessoa, dentre eles talvez o mais famoso seja o understat.com. Para ilustrar, vamos apresentar alguns dados que o understat.com produziu no jogo dos Blues contra o Leeds, no dia 5 de dezembro. 

xG da partida entre Chelsea x Leeds. (Understat.com)

O resultado final desse jogo foi 3x1 para o Chelsea, mas os “Expected Goals” ficaram em 4,89x1,03. Olhando para esses números, podemos analisar que o Chelsea criou muitas boas oportunidades, mas não conseguiu ser tão eficaz na hora de fazer o gol. Portanto, os Blues tiveram um desempenho abaixo do esperado em termos de gols marcados, tendo em vista a qualidade das chances criadas. No universo dos “xG”, quando um time marca menos gols do que o esperado, ou foi por falta de pontaria, ou o goleiro do time adversário estava inspirado. Na imagem acima, cada círculo representa uma finalização que não terminou em gol, e o tamanho do círculo representa a classificação “xG” que a tentativa recebeu (quanto maior o círculo, maior o “xG”). As estrelas, por sua vez, representam os chutes que acabaram no fundo das redes, e o tamanho delas igualmente representa a probabilidade atribuída pelo site. 

No caso dessa partida, um lance em específico colaborou muito para que isso acontecesse com os azuis de Londres: aos 8 minutos, o atacante Timo Werner perdeu um gol feito debaixo do travessão. Essa finalização desperdiçada foi classificada com uma pontuação de 0,89 pelo site understat.com.

Foto: AFP

Esse lance, juntamente com outras boas oportunidades desperdiçadas pelo Chelsea, culminara em uma underperformance do time em termos de “gols esperados”. 

Para exemplificar a situação oposta, nessa mesma partida tivemos o gol de cabeça do zagueiro Kurt Zouma aos 60 minutos, após cobrança de escanteio de Mason Mount. Essa finalização recebeu uma pontuação de apenas 0,10 e mesmo assim obteve sucesso, portanto esse foi um caso isolado de overperformance.

Para completar a análise dessa partida com base nos dados do understat.com, o time do Leeds teve uma performance muito condizente com a qualidade das chances que criou, visto que marcou 1 gol e teve um “xG” de 1,03.

É bom lembrar que cada finalização classificada entra para o banco de dados, ou seja, esse modelo de análise torna-se cada vez mais preciso com o passar do tempo pelo fato de ter cada vez mais informações para se basear. Outro detalhe é que os “Expected Goals” podem ser usados para analisar não só o desempenho dos times, mas também dos jogadores individualmente.

O futebol está se modernizando todos os dias e as análises em torno do esporte também. A "Expected Goals" é apenas uma das várias estatísticas analisadas no meio e, como vimos, está se tornando imprescindível para definir a qualidade do fator principal do jogo: a finalização ao gol. 

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