مقالات عامة

لماذا تظل الأهداف الفعلية هي الأساس في التنبؤ بمن سيفوز

مجلة المذنب نت متابعات عالمية:

في عام 2017 ، قدمت مباراة اليوم على بي بي سي إحصائية جديدة في ملخصات ما بعد المباراة لمباريات الدوري الإنجليزي الممتاز. الأهداف المتوقعة ، أو xG ، مصممة لإخبارنا بعدد الأهداف التي يجب أن يسجلها الفريق بناءً على جودة الفرص التي صنعوها في اللعبة. إنه محبوب من قبل الإحصائيين الهواة والمحترفين على حد سواء الذين يرغبون في استخدام البيانات لتحليل الأداء.

تستخدم BBC بانتظام xG في تغطية الدوري الإنجليزي الممتاز ، لكن هذا المقياس كان غائبًا عن تغطية كل من BBC و ITV في نهائيات كأس العالم للرجال الأخيرة. نظرة موجزة على ماهية xG وتاريخ استخدام البيانات للتنبؤ بمباريات كرة القدم قد يعطينا نظرة ثاقبة عن سبب قرارهم عدم استخدامها.

جاء مفهوم الأهداف المتوقعة في الأصل من لعبة هوكي الجليد ولكن يمكن تطبيقه بسهولة على كرة القدم. يتم احتساب xG من خلال النظر في كل لقطة أخذها الفريق في المباراة وتخصيص احتمالية تسجيلها.

يتم حساب هذا الاحتمال من خلال النظر إلى اللقطات من مواقف مماثلة في المباريات التاريخية وحساب النسبة المئوية منها التي أدت إلى هدف. من خلال جمع الاحتمالات معًا لكل التسديدات التي يأخذها الفريق ، نحصل على أهدافهم المتوقعة للمباراة بأكملها.

انظر إلى مباراة الدوري الإنجليزي الممتاز بين توتنهام وليفربول في نوفمبر 2022 ، والتي فاز فيها ليفربول 2-1. حقق ليفربول فقط xG من 1.18 من 13 تسديدة في المباراة ، بينما تمكن توتنهام من xG من 1.21 من 14 تسديدات.

في المقابلات التي أجريت بعد المباراة ، ادعى أنطونيو كونتي مدرب توتنهام أن توتنهام لم يكن محظوظًا بالخسارة نظرًا لأدائه. يشير خط نقاط xG البالغ 1.21 مقابل 1.18 إلى لعبة متساوية للغاية ويبدو أنه يدعم نقطة كونتي.

ومع ذلك ، أشار يورغن كلوب مدرب ليفربول إلى أن جودة محمد صلاح ، الذي سجل هدفين من ثلاث تسديدات بمجموع xG 0.67 ، كان الفارق في هذه المباراة. يكشف هذا عن إحدى نقاط الضعف الرئيسية في xG. لا يأخذ في الاعتبار من هو المهاجم أو حارس المرمى. ولكن هل هذا الضعف كافٍ لجعل xG غير موثوق به كمورد للتنبؤ بالألعاب المستقبلية؟

توقع كرة القدم قبل xG

الجزء الواضح من البيانات الذي يجب استخدامه عند تحليل كرة القدم هو الأهداف. في الواقع ، كانت هذه هي المعلومات الوحيدة المستخدمة في نموذج 1997 لمارك ديكسون وستيوارت كولز ، والذي يتنبأ بمباريات كرة القدم المستقبلية من خلال تخصيص تصنيف هجومي ودفاعي لكل فريق.

يتم احتساب تقييمات ديكسون-كولز باستخدام عدد الأهداف التي تم تسجيلها واهتزازها في المباريات السابقة ، مع مراعاة جودة الخصم. يمكن دمج تقييمات فريقين مختلفين ، إلى جانب تعزيز ميزة المنزل ، للتنبؤ بنتيجة المباراة القادمة بينهما.

بالنظر إلى عدد الإحصائيات المتوفرة في كرة القدم ، قد يبدو النموذج الذي يستخدم الأهداف فقط للتنبؤ بالألعاب المستقبلية بسيطًا بشكل ملحوظ ، لكن فعاليته تكمن في فهم ما يجعل التحليل الإحصائي الجيد: بيانات عالية الجودة ، والكثير منها.

يمكن للاعبين الحاصلين على نقاط عالية مثل Mo Salah الكشف عن إحدى نقاط الضعف الرئيسية في مقياس xG.
مراجعة الأخبار / Shutterstock

الأهداف هي أعلى جودة للبيانات المتوفرة في تنبؤات كرة القدم ، لأنها الشيء الوحيد الذي يؤثر فعليًا على النتائج. وهذا يفسر سبب عدم استخدام المقاييس التقليدية الأخرى مثل عدد اللقطات أو نسبة الاستحواذ في نموذج Dixon-Coles.

يمكن أن تكون التسديدة عبارة عن ركلة جزاء يتوقع اللاعبون تسجيلها ، أو محاولة تخمينية من مسافة بعيدة – ومع ذلك يتم احتساب كلاهما بالتساوي على أنه تسديدات على المرمى. وبالمثل ، يمكن أن يمتلك الفريق الكثير من الاستحواذ ولكن ليس في منطقة من الملعب تمنحه فرصًا لتسجيل الأهداف.

منذ عام 1968 ، لم تتمكن دراسة إحصائية من العثور على أي صلة بين التسديدات أو الاستحواذ أو تمرير الحركات ونتائج مباريات كرة القدم. هذا يدعم فكرة أن الأهداف هي العامل الوحيد الذي يستحق النظر.

لماذا قد تكون xG مفيدة؟

يأتي ضعف ديكسون كولز في كمية البيانات. تم تسجيل 1،071 هدفاً في موسم 2021/22 من الدوري الإنجليزي الممتاز ، والتي قد تبدو كثيرة. ومع ذلك ، هذا هو 2.82 هدف فقط في المباراة الواحدة. لمواجهة هذا النقص في المعلومات لكل لعبة ، استخدم ديكسون وكولز بيانات لمدة ثلاث سنوات لعمل تنبؤاتهم ، على الرغم من أن معظم الفرق تمر بتغييرات شاملة في فريق اللعب والإدارة خلال هذه الفترة.

زيادة كمية البيانات على مدى زمني أقصر هو المكان الذي تتمتع فيه بيانات xG بميزة على الأهداف وحدها. في الأساس ، إنها محاولة لإيجاد توازن بين جودة بيانات الهدف وكمية البيانات المستندة إلى اللقطة. هذه معضلة كلاسيكية في الإحصاء تُعرف باسم مقايضة التباين التحيز.

خذ مباراة ليفربول ضد توتنهام المذكورة سابقًا. الأهداف الثلاثة التي تم تسجيلها هي المعلومات الوحيدة التي يمكن لنموذج Dixon-Coles استخلاصها من هذه المباراة ، في حين أن النموذج المستند إلى xG سيحصل على معلومات من جميع اللقطات الـ 27 التي تم التقاطها – مع الجودة المضافة المتمثلة في وجود بعض المؤشرات على مدى احتمالية هذه التسديدات كانت تؤدي إلى هدف. ومع ذلك ، فإن عدم مراعاة من يشارك في اللقطة يضع حدًا لجودة بيانات xG هذه.

على الرغم من كونه يبلغ من العمر 25 عامًا ، إلا أن نموذج ديكسون كولز لا يزال يمثل المعيار الذهبي لتنبؤات كرة القدم ، كما وجد في دراسة 2022 هذه. بينما توفر xG معلومات جيدة حول توازن اللعب في مباراة واحدة ، لم يظهر أي نموذج xG متفوقًا على Dixon-Coles في التنبؤ بالمستقبل.

إلى أن يحدث ذلك ، ستظل الشكوك حول نقاط ضعفها قائمة ويجب أن تحتفظ الأهداف الفعلية بمكانتها باعتبارها المؤشر الوحيد الموثوق به حقًا لمدى جودة الفريق.


نشكركم على قراءة المنشور عبر مجلة المذنب نت, المتخصصة في التداول والعملات الرقمية والمشفرة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى