Az xG (Expected Goals) mutató az egyik legfontosabb statisztikai eszköz a modern futballban, amely lehetővé teszi a mérkőzések és csapatok támadó és védekező teljesítményének objektív értékelését. Az xG lényegében egy olyan eszköz, amely a mérkőzésen elért helyzetek minőségét számszerűsíti, meghatározva, hogy egy-egy támadásból milyen valószínűséggel születik gól. Ez az adat segít az edzőknek, elemzőknek és rajongóknak abban, hogy jobban megértsék, mi zajlik a mérkőzésen, és miként tükrözi a végső eredmény a valós teljesítményt.
1. Az xG és annak alapja
Az xG a statisztikai modell alapján minden lövést egy valószínűségi értékkel lát el, mely azt mutatja meg, hogy a lövés milyen eséllyel válik góllá. Az egyes lövéseket különböző tényezők befolyásolják, mint például a lövés helyzete (milyen távol van a kaputól és milyen szögben történik), a támadó mozgása, a védelem és a kapus helyezkedése.
Az xG-t a következő tényezők befolyásolják:
- Lövés helye: a kapu távolsága és szöge nagyban befolyásolja a lövés valószínűségét.
- Lövés típusa: a lövés ereje és típusa, például fejes, távoli lövés vagy közeli támadás.
- Védekezési környezet: a védők jelenléte és a támadás zártsága vagy nyitottsága.
- Kapus helyzete: a kapus mozgása és pozíciója.
| Játékos | Meccs | Perc | xG | Gól | |
| 1 | Mohamed Salah (Liverpool) | 29 | 2575 | 22.98 | 27 |
| 2 | Robert Lewandowski (Barcelona) | 25 (1) | 2107 | 22.85 | 22 |
| 3 | Erling Haaland (Man City) | 28 | 2484 | 21.86 | 21 |
| 4 | Kylian Mbappé (Real Madrid) | 26 | 2249 | 19.57 | 20 |
| 5 | Serhou Guirassy (Borussia Dortmund) | 23 | 2045 | 19.36 | 14 |
| 6 | Harry Kane (Bayern) | 22 (2) | 1856 | 18.79 | 21 |
| 7 | Hugo Ekitiké (Eintracht Frankfurt) | 23 (2) | 1885 | 18.29 | 13 |
| 8 | Ollie Watkins (Aston Villa) | 25 (4) | 2067 | 16.64 | 13 |
| 9 | Mateo Retegui (Atalanta) | 23 (4) | 1681 | 16.15 | 22 |
| 10 | Alexander Isak (Newcastle) | 25 | 2063 | 15.51 | 19 |
A Whoscored adatai alapján a Premier League, a Serie A, a Bundesliga, a La Liga és a Ligue 1 legjobb tíz produktuma.
2. Az xG típusai és fejlettebb statisztikák
Ahogy az analitikai eszközök fejlődtek, úgy az xG mutató is egyre több részletes változaton ment keresztül, hogy jobban tükrözze a mérkőzés minden aspektusát. Az alábbiakban bemutatjuk a legújabb fejlesztéseket és az xG különböző típusait, melyek segítenek az edzőknek és elemzőknek a csapatok támadó és védekező hatékonyságának finomhangolásában.
xG Scored (Várható Gólok Számított)
Ez az alapértelmezett xG érték, amely minden lövést várható gólként kezel. Az egyes lövések valószínűsége a fent említett tényezők figyelembevételével kerül kiszámításra. Az xG számítása segít abban, hogy a mérkőzés végső eredménye mennyire tükrözi a csapatok valós teljesítményét. Ha egy csapat magas xG-vel rendelkezik, de kevés gólt szerzett, az arra utalhat, hogy a csapat támadásai jól megtervezettek, de nem voltak elég hatékonyak a befejezések.
xG Conceded (Várható Kapott Gólok)
Az xGC (Conceded) a csapat által elért támadásokat és az ezekből keletkezett várható kapott gólok számát jelzi. Ez a mutató különösen fontos a kapusok teljesítményének értékelésében. A kiváló kapusok xGC értéke gyakran magasabb, mint a ténylegesen kapott gólok száma, mivel sikeresen védik ki az ellenfelek próbálkozásait és a komplex helyzeteket.
xG Fairness és xG Luckiness
A xG Fairness azt mutatja meg, hogy a tényleges gólok mennyire tükrözik a várható gólok számát. Ha az xG fairness értéke 100% alatt van, az arra utal, hogy a csapat szerencsétlenül járt (vagy túl szerencsés volt). Az xG Luckiness mutató segít az edzőknek és elemzőknek megérteni, hogy a csapat mennyire érdemelte meg a győzelmet vagy a döntetlent, figyelembe véve a statisztikailag várt teljesítményt.
xG on Target (Várható Gólok a Célra)
Az xGOT azokra a lövésekre vonatkozik, melyek célba találnak. Ez az újabb fejlettebb statisztika figyelembe veszi a lövés erejét, sebességét és magasságát, amely a kapus teljesítményének pontosabb értékelését teszi lehetővé. Az xGOT azokat a helyzeteket elemzi, amelyek valóban veszélyesek voltak a kapura és így segít a kapusok teljesítményének értékelésében.
xG by Halves (Várható Gólok Félidőnként)
Az xGFH (első félidő) és xGSH (második félidő) mutatók azt mutatják meg, hogy egy csapat milyen hatékonyan támadott és védekezett az egyes félidők során. Ezek az értékek különösen hasznosak lehetnek, ha egy csapatot félidőnként szeretnénk elemezni, vagy ha az edzők a mérkőzés különböző szakaszaiban kívánják kiemelni a csapat hatékonyságát.
xG Open Play és xG Set Play
- xGOP (Open Play): ez az érték csak azokat a helyzeteket számolja, melyeket a csapatok folyamatos játékon keresztül alakítanak ki. A magas xGOP értékek gyakran jól megtervezett támadójátékot és magas passzpontosságot tükröznek.
- xGSP (Set Play): ez az érték a szögletekből, szabadrúgásokból és egyéb rögzített helyzetekből származó várható gólokat jelzi.
xPTS (Várható Pontok)
Az xPTS a mérkőzésen elért várható pontokat tükrözi. Az xPTS nem feltétlenül egyezik meg a valódi pontokkal, mivel az a csapatok xG-jén alapul és segít az edzőknek abban, hogy felmérjék, mely csapatok teljesítettek az elvárásoknak megfelelően vagy azok felett.
3. A jövőbeli xG trendek
A jövőben az xG statisztikák tovább fejlődnek, köszönhetően a gépi tanulásnak és a valós idejű adatgyűjtésnek. Az xG prediktív jellege még pontosabbá válhat, amely lehetőséget ad az edzőknek, hogy valós időben alkalmazzák a mutatókat, hogy finomhangolják a csapatok stratégiáit és előre jelezzenek mérkőzési eredményeket.
| # | Játékos | xG összes | Gól | xG / 90′ | Lövés | Meccs |
| 1 | Barna Tóth | 10.49 | 10 | 0.69 | 50 | 23 |
| 2 | Barnabás Varga | 9.29 | 9 | 0.65 | 43 | 20 |
| 3 | Dániel Böde | 8.79 | 11 | 0.99 | 28 | 23 |
| 4 | Marin Jurina | 8.05 | 10 | 0.54 | 33 | 24 |
| 5 | Lamin Colley | 8.32 | 9 | 0.52 | 37 | 23 |
| 6 | Fran Brodić | 8.55 | 8 | 0.42 | 40 | 23 |
| 7 | Zsolt Nagy | 8.27 | 10 | 0.39 | 35 | 24 |
| 8 | Matheus Saldanha | 7.42 | 7 | 0.98 | 33 | 16 |
| 9 | Donát Bárány | 7.78 | 8 | 0.49 | 32 | 21 |
| 10 | Brandon Dominguès | 7.31 | 9 | 0.4 | 20 | 22 |
A táblázat a Footystats adataiból készült
4. Az xG korlátai
Bár az xG hasznos eszköz, nem hibátlan. Az egyik legnagyobb korlátja, hogy a mutató nem veszi figyelembe az egyes mérkőzések kontextusát, mint például a mérkőzés állása, a csapatok mentális állapota, vagy a bírói döntések hatása. Ezen kívül, mivel az xG múlt beli események alapján számít, nem biztos, hogy minden játékos vagy csapat számára pontosan tükrözi a jövőbeli teljesítményt.
5. Következtetés
Az xG mutató és az ahhoz kapcsolódó fejlettebb statisztikák kulcsszerepet játszanak a modern futball elemzésében. Az edzők és csapatok számára az xG nemcsak a támadások és védekezések hatékonyságának mérésére szolgál, hanem segít megérteni, hogy a mérkőzéseken elért eredmények mennyire tükrözik a csapatok valós teljesítményét. Az xG és annak különböző mutatói segítenek a futball elemzésének további pontosításában és a jövőbeli döntések meghozatalában.