«Беллингем» — самый опасный игрок в Ла Лиге, и Хави прав: «Барса» упускает слишком много моментов
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Desde hace un tiempo el fútbol ha incorporado un término de origen anglosajón. Son los ‘expected goals’ (goles esperados) o simplemente xG, abreviatura que se utiliza para una métrica que mide la probabilidad de que un tiro termine en gol. Este valor permite conocer cuánto peligro genera un jugador y qué capacidad tiene para transformarlo en tantos. El resultado es la XGdif, es decir, la diferencia entre las grandes ocasiones y su resultado. El líder indiscutible de LaLiga en este apartado es , ‘pichichi’ del Real Madrid y del torneo.
Según datos de WhoScored, portal especializado en estadísticas de fútbol, el centrocampista del Real Madrid tiene una cifra de 10,43 goles esperados. Sin embargo, ha logrado convertir 16 tantos en lo que va de temporada. Para entender esta diferencia está el modelo de los xG, que tiene en cuenta distancia a portería, ángulo respecto a la meta, parte del cuerpo con el que se hace un tiro, el tipo de asistencia o acción previa.
Bellingham, Kirian y Savinho, los más acertados
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Los ‘expected goals’ son un indicador del ‘Big Data’, conjunto de herramientas que emplean todos los equipos profesionales. Con esta información, el sistema atribuye a cada tiro un valor entre 0 y 1 que expresa la probabilidad de que termine en gol. Por tanto, Bellingham ha hecho más tantos de los que cabría esperar por la calidad de las ocasiones de las que ha dispuesto. Cuando un futbolista anota más de lo que sugiere su xG se concluye que su definición es buena.
Las 29 jornadas disputadas de Liga permiten hacer un cálculo fiable. Bellingham no llegó para ser el máximo goleador del Real Madrid, pero con sus tantos ha suplido parte del vacío dejado por Benzema. Ancelotti cuenta esta temporada con un solo ‘9’ puro, Joselu, pero el italiano ha optado por disputar muchos partidos sin una referencia fija en ataque. Para entender mejor el sentido de los xG, el delantero gallego tiene un indicador negativo de -1,09 xGDif. Es decir, el ariete ha tenido ocasiones para haber generado 9,09 goles, pero solo ha conseguido realizar ocho.
El segundo jugador de LaLiga con un mejor balance diferencial es Kirian Rodríguez, de la UD Las Palmas, con un xGDif de 4,09; seguido de Savinho, del Girona (3,26 positivo); Borja Mayoral, ahora lesionado, pero máximo goleador español del campeonato (3,24); y Sorloth, del Villarreal, completa la lista (2,96).
Los jugadores más letales de LaLiga
- Jude Bellingham (Real Madrid): 5,57 xGDif
- Kirian Rodríguez (Las Palmas): 4,09
- Savinho (Girona): 3,26
- Borja Mayoral (Getafe): 3,24
- Alexander Sorloth (Villarreal): 2,96
- Dani Carvajal (Real Madrid): 2,75
- Willian José (Betis): 2,66
- Ricard Sánchez (Granada): 2,49
- Darwin Machís (Cádiz): 2,43
- Marcos Llorente (Atlético): 2,42
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Larin y Alavés, el jugador y club más desatinados
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Pero no solo hay delanteros en el ‘top 10’ de letalidad del campeonato. Los cuatro goles anotados por Carvajal frente al valor de 1,25 xG que le concede el ‘Big Data’ le hacen estar en la sexta posición. Le siguen Willian José (2,66), del Betis; Ricard Sánchez, lateral del Granada (2,49); Darwin Machis, del Cádiz (2,43) y Marcos Llorente, del Atlético (2,42).
La tabla de futbolistas que más oportunidades desperdician está liderada por Cyle Larin, delantero del Mallorca, que por la calidad de las ocasiones que ha tenido debería llevar al menos ocho goles (8,68) y solo acumula dos. Tiene un diferencial de -6,68, casi el doble que el segundo en la lista, Kike García, del Alavés (-3,72), al que le sigue su compañero Samu Omorodion (-3,5). Con los valores de sus principales delanteros no es de extrañar que el equipo vasco sea en que peor xGDif tiene de toda la categoría (-16,32).
La lista de los jugadores que menos han conseguido convertir en comparación con los goles esperados sigue con los nombres de Álex Baena, del Villarreal (-3,26); Oihan Sancet, del Athletic (-3,12); Vedat Muriqi, del Mallorca (-3,1); Iago Aspas, del Celta (-3,05); Jon Guridi, del Alavés (-2,78); Antonio Puertas, del Granada (-2,7) y cierra el ‘top 10’ Robert Lewandowski, del Barça.
El Barça es el sexto que más falla y el Girona lidera el acierto
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Lógicamente, a pesar del desacierto, cuantas más oportunidades se generan más probabilidad hay de marcar, de ahí que aparezcan en la estadística de valores negativos futbolistas que han marcado muchos goles. De hecho, el líder absoluto en goles esperados es Lewandowski (15,66); por delante de Morata, del Atlético (14,46); Artem Dovbyk, del Girona (13,83); Budimir, de Osasuna (12,9); Larsen, del Celta (12,01); Vinicius, del Real Madrid (11.57); el propio Omorodion (11,5); Guruzeta, del Athletic (11,47) y Myrto Uzuni, del Granada (10,8).
Los ‘expected goals’ han estado en boca de entrenadores como Xavi. Después de una sufrida victoria ante el Celta en Balaídos (1-2), el técnico del FC Barcelona dijo lo siguiente: “Según el ‘Big Data’ seríamos líderes de LaLiga por las ocasiones creadas”. La declaración causó una revolución, porque lógicamente el fútbol no es una ciencia exacta, pero la frase del preparador azulgrana era y es cierta. El FC Barcelona es el líder en xG, con 65,76 de goles esperados, muy por encima del segundo en esta estadística, el Real Madrid, con 59,12 xG.
Pero la realidad es que el conjunto ‘culé’ ha anotado 57 goles, por lo que tiene una diferencia negativa de -8,76, la sexta peor de toda Primera División. El equipo más desacertado es el Alavés, con solo 23 tantos anotados de los 39,32 que le da el ‘Big Data’ (-16.32 xGDif), por delante del colista Almería (-10,75) y el Celta (-9,81).
Por el contrario, el Girona, revelación de la categoría, es el que mejor diferencia de ‘expected Goals’ tiene. Con apenas 367 tiros ha firmado 59 dianas frente a las 54,7 que debería llevar por el peligro generado. En segundo lugar está el Real Madrid, con 62 goles marcados por los 59,12 esperados, lo que se traduce en una xGDif positiva de 2,88. En tercera posición está la UD Las Palmas, con diferencia de goles esperados de 0,98: 29 tantos para 28,02 xG. Solo cinco clubes de Primera tienen valores positivos, lo que evidencia el trabajo pendiente en esta materia.
Los equipos con menos acierto de LaLiga
- Alavés: -16,32 xGDif
- Almería: -10,75
- Celta: -9,81
- Mallorca: -9,63
- Rayo: -9,19
- Barcelona: -8,76
- Cádiz: -7,67
- Granada: -6,9
- Sevilla: -5,11
- Betis: -4,48
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¿Cómo se pueden mejorar los ‘expected goals’?
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Los goles esperados con una herramienta útil. Sirven para explicar, por ejemplo, porque determinados equipos dan la sensación de dominar un partido, pero no lo acaban ganando. La métrica permite entender, y sobre todo cuantificar, el rendimiento de los disparos. Así, se podrán corregir cuestiones como las posiciones de un jugador para anotar.
Si se trabaja para buscar mejores opciones de tiro o que le convengan más por sus características se pueden corregir los malos diferenciales de anotación. Sin embargo, como todos los datos, cabe interpretarlos en un contexto de partido. Un equipo puede tener un valor de xG muy alto en un partido porque se ha dedicado durante el mismo a remontar.
En una escuadra perfectamente ensamblada, donde todo funciona, el valor de opciones de alta calidad es siempre alto. También la conversión. Con los datos recopilados por los xG, compañías como StatsBomb han sacado varias conclusiones.
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Por ejemplo, las zonas centrales del área son mejor que las laterales; desde la misma distancia los remates con los pies tienen mayor probabilidad de terminar en gol que los de cabeza; los centros son más difíciles de convertir que los pases rasos o en profundidad; y que la posición o propiedades de un tiro son mucho más importantes que el jugador que lo realiza. Apuntes que parecen lógicos, pero que no se aplican de modo tan natural, como demuestran los diferenciales que obsesionan a los equipos en su busca de la excelencia.
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