Para este momento da igual si usted “cree” o no en las “estadísticas”. Esto es muy muy sencillo, en el fútbol actual, tanto jugadores como entrenadores son evaluados por nuevas métricas. Entre estas está la de Goles Esperados (Expected Goals, xG). Por lo tanto, es indiferente si usted está de acuerdo o no, especialmente si es un entrenador o jugador profesional. Usted está siendo evaluado por estas métricas. Por lo tanto hacer caso omiso a esto, sería como desconocer lo que le van a evaluar en el próximo examen. Por lo menos hay que repasar la materia. En nuestro caso como aficionados, nos permite tener más argumentos para evaluar rendimientos.
Ciertamente las estadísticas analíticas son algo utilizado desde hace mucho tiempo, la única diferencia es que con la cantidad de datos acumulados a través de los años y el acceso a las herramientas disponibles para el análisis de datos, ahora es posible contar con mejores métricas, en este caso especificas para el fútbol (béisbol, fútbol americano o baloncesto llevan años luz de avance en relación al fútbol).
No todas las métricas utilizadas han resultado ser efectivas. ¿Recuerdan cuando se valoraba la cantidad de kilómetros recorridos por un jugador en un partido?. Bueno, el dato por si solo, no nos dice nada, necesita un contexto.
Una de las métricas modernas es el modelo probabilístico xG y sus variantes (Aclaro, lo de moderno también es de juzgar, ya que el concepto de xG tiene unos 20 años de estar evolucionando). Este artículo no es para explicar el xG, pero podríamos definirlo brevemente como la probabilidad de anotación (entre 0 y 1, siendo 1 el máximo posible) que tiene un tiro de convertirse en gol en un determinado momento según su dificultad. Por ejemplo, en la mayoría de metodologías, los penales utilizan un xG de 0.75, es decir tiene un 75% de probabilidad de convertirse en anotación. Un remate fuera del área podría tener un xG de 0.09, o un tiro de con el pie dentro del área grande de 0.22, o 0.38 dentro del área pequeña. Esto puede cambiar sin duda con base en variables como son la competición, la posición exacta del tiro (se toma en cuenta el ángulo de acuerdo al marco), el perfil (cabeza o pie), condiciones del terreno de juego y la marcación del rival. Estas metodologías han ido evolucionando y cada vez involucran nuevas variables para una mayor precisión en el análisis. Para llegar a los valores de xG como base, se analizan miles de tiros a lo largo de la historia para logar obtener una probabilidad de que un tiro “debía” ser gol.
Ahora bien, a nivel mundial esta variable ha probado ser muy efectiva tanto para analizar partidos específicos (rendimiento del equipo durante un partido), rendimiento del equipo en una temporada y adicionalmente el rendimiento del jugador durante una campaña. Por ejemplo, en la siguiente imagen podemos ver el rendimiento de Cristiano Ronaldo desde la temporada 2015/2016 hasta la 2018/2019, en donde la cantidad de goles anotados es muy similar a su respectivo xG acumulado, es decir, convirtió las oportunidades que él y su equipo generaron con un rendimiento óptimo.
Otro ejemplo podría ser revisar el xG de la actual temporada (2019-2020) de La Liga española, en donde para variar, los mejores jugadores tienen números que se asemejan a su xG, incluso superando las expectativas. Los números de Lionel Messi en cuanto a goles casi duplican su xG, es decir, anotó más goles que la calidad de opciones generadas por el Barcelona (Sin extrañarse, para el momento en que usted está leyendo esto, es muy probable que Ernesto Valverde ya no sea el entrenador del Barcelona).
Noten que también existen otras medidas como xA (Asistencias Esperadas) o xG90 (xG por 90 minutos). Estas son otras métricas que podríamos analizar en otro momento, pero ya ustedes pueden notar el patrón, al medir la calidad de las ocasiones que se convirtieron en asistencias.
Mismo ejemplo anterior, pero ahora de la Premier League de Inglaterra, temporada actual 2019-2020
Pasemos ahora a revisar cuales serían los números aplicando el mismo concepto a la FPD de Costa Rica. Revisando las 22 jornadas de la fase regular del Torneo de Apertura 2019, tenemos el siguiente gráfico:
Podemos apreciar por ejemplo como Álvaro Saborío anotó 13 goles y tuvo una suma total de xG de 8.0, lo cual da como resultado una diferencia de +5. Es decir, convirtió en gol más ocasiones de las esperadas según su probabilidad, con un rendimiento extraordinario (Se entiene el porque regresar de su retiro #2, el muchacho aún está para más). Así sucesivamente podemos ver jugadores como Ariel Lassiter, Frank Zamora, Brian Rubio y Johan Venegas con rendimientos muy buenos, y otros como Julio Cruz aún con un -1 de diferencia, que comprueban una muy buena temporada regular. Otros como Jonathan Moya, Jossimar Pemperton o Alexander Espinoza, no convirtieron muchas de las ocasiones de gol generadas por su equipo. A partir de ahí, ya se podría analizar a detalle la calidad de esas ocasiones de gol y juzgar su temporada.
Dejo la tabla completa para que ustedes puedan revisar los datos completos:
Incluso nos podemos ir más atrás, revisando toda la temporada 2018-2019 (Apertura 2018 y Clausura 2019). Y podemos ver algunos datos interesantes:
Nuevamente Álvaro Saborío con un rendimiento óptimo, al igual que Johan Vengas, Brian Rojas, Marvin Angulo. Caso sobresaliente el de Roger Rojas, quien a pesar de sus 17 goles, tuvo un xG total de 22.0, lo cual da un indicio de una gran cantidad de oportunidades desperdiciadas. De ahí quedaría evaluar a detalle elementos como los penales (suman 0.75 del xG, lo cual puede inflar o en su defecto golpear bastante el rendimiento mediante esta métrica), minutos jugados, cantidad de tiros.
Es muy importante poder valorar este tipo de métricas, ya que proveen una valoración objetiva a la calidad de oportunidades generadas por un equipo. No solamente como indicativo de la efectividad de un delantero, sino también la cantidad y calidad de opciones generadas por el equipo y de esta forma su rendimiento. Así podemos saber si un equipo tuvo algo de “suerte” en un partido (ganando generando considerablemente menos ocasiones de gol que el rival) o algún jugador no está pasando por su mejor momento.
Por este motivo, espero puedan seguir las publicaciones que estaremos realizando a lo largo del torneo. La idea es poder proveer información adicional para el campeonato de Costa Rica, y así obtener una valoración objetiva de rendimiento:
Revisión de goles esperados de la Jornada 1: San Carlos – Saprissa pic.twitter.com/lZrFFzOtM2
— Taco de Jara (Jonathan Corrales M) (@tacodejara) January 13, 2020
Los datos son tomandos mediante la plataforma Instat y de ahí el análisis realizados mediante elaboración propia.