EFFEKTIV: Harry Kane har konsekvent scoret flere mål enn hans tall på expected goals de siste tre sesongene. Det betyr at han er en god avslutter. Foto: NTB Scanpix og The Telegraph
EFFEKTIV: Harry Kane har konsekvent scoret flere mål enn hans tall på expected goals de siste tre sesongene. Det betyr at han er en god avslutter. Foto: NTB Scanpix og The TelegraphVis mer

Expected goals engasjerer

Fotballtrenden som får eksperter og fans til å rase

Du har kanskje sett begrepet i sosiale medier, blogger eller i diverse fotballprogrammer, men hvordan fungerer egentlig «expected goals»? Endrer det virkelig fotballen? Og hvorfor gjør det eksperter og supportere rasende?

(FourFourTwo): Bayern München hadde sannsynligvis en god grunn til å klage på uflaks da de røyk ut av semifinalen i Champions League mot Atlético Madrid i 2015/16-sesongen, etter å ha tapt med minst mulig margin.

Pep Guardiolas mannskap, som tapte det første oppgjøret 0-1, visste at de måtte vinne returoppgjøret med minst to mål. Vertene begynte derfor et stormløp mot spanjolenes mål, og hadde 33 avslutninger (elleve på mål) mot bortelagets sju (fire på mål).

Tyskerne maktet å score to mål, men slapp også inn ett, noe som gjorde at de ble sendt på hodet ut av turneringen på bortemålsregelen.

Skuddstatistikken alene gir et hint om at Diego Simeones menn hadde vært litt heldige, men en litt mer nøyaktig måling viste at avansementet nærmest var mirakuløst.

Dagen etterpå snakket den italienske journalisten Gabriele Marcotti på det amerikanske kringkastingsselskapet ESPN, hvor han nevnte at Bundesliga-gigantene på en annen dag fort ville fått resultatet de trengte for å gå videre.

FASTASY: Vi MÅ fortsette å snakke om City og marerittmannen Pep Guardiola. Det blir også MASSE statistikk (både underliggende og 'overliggende') som er lurt å få med seg. Gjest er sjakkspiller Jon Ludvig Hammer. Video: Per Ervland / Dagbladet Vis mer Vis mer

Årsaken var at «expected goals»-målingen (forventede mål) viste at Bayern München hadde en rating på 4.2 mot Atlético Madrids 1.7 (det var forventet at Bayern ville score fire mål og Atletico mellom ett og to).

- Du snakker til meg om expected goals i en semifinale i Champions League som de nettopp har tapt? Det er fullstendig tull, var svaret fra den tidligere Chelsea- og Skottland-spilleren Craig Burley, som ikke var særlig imponert over italienerens bruk av det ferske analytiske verktøyet.

Artikkelen fortsetter under annonsen

- Jeg forventet å få ting av julenissen til jul, men det fikk jeg ikke. Det jeg bryr meg om er fakta!

Før Marcotti rakk å gi et bedre innblikk i hvordan expected goals fungerer, eller xG som det også heter, fortsatte Burley å hamre på.

- Se på resultatene! Det er det kampen handler om. Uansett om du eller jeg eller hvem som helst ikke liker det, så handler fotball om resultater. Det er grunnen til at managere får sparken, ikke alt tullet om expected goals!

Da videoen av denne opphetede diskusjonen gikk viralt, skrev Burley følgende på Twitter:

«Det ser ut som jeg har irritert nerdene».

Marcotti og de øvrige likesinnede som bruker dette verktøyet, hadde blitt vant til å få liknende reaksjoner når de snakket om temaet.

SLØSTE MED SJANSENE: Bayern Munchen-spillerne i kampen mot Atlético Madrid. Foto: AP Photo/Matthias Schrader/NTB Scanpix
SLØSTE MED SJANSENE: Bayern Munchen-spillerne i kampen mot Atlético Madrid. Foto: AP Photo/Matthias Schrader/NTB Scanpix Vis mer

Stor mengde tall

For mange kan expected goals virke som en veldig komplisert likning. Men dersom du ser litt nøyere på tallene bak, så er essensen noe som fans, eksperter og managere har unngått i flere tiår.

- Grunnen til at jeg liker expected goals, er fordi det er ganske intuitivt når du prøver å ta bort matematikken, sier skribent og analyseekspert Michael Caley, som har utforsket expected goals i flere år.

Han har delt sine funn i flere skriftlige artikler og meldinger i sosiale medier, noe som har hjulpet expected goals til å bli populært blant tallknusere, både supportere og journalister.

- I utgangspunktet er tanken å forsøke å evaluere kvaliteten på målsjanser, forklarer han.

- Når en TV-eksperter hevder at et lag var uheldig og at de burde vunnet en kamp, forsøker de å si at laget skapte flere og større målsjanser, men at målene uteble, sier Caley.

Oversikt over expected goals startet først å dukke opp i det populære Premier League-programmet Match of the Day på BBC denne sesongen (mer om det seinere i artikkelen), men xG har vært rundt oss i fem år og fortsetter å bli mer raffinert etter hvert som flere kamper spilles.

- Opta (statistikkbyrå journ.anm.) kom først med konseptet expected goals da en av våre dataanalytikere, Sam Green, som siden har begynt å jobbe for en Premier League-klubb, utviklet en analytisk modell basert på liknende ting som hadde blitt gjort i amerikansk sport, sier Duncan Alexander, en av lederne i Opta.

- Så fort teorien eksisterte, begynte flere analysefolk å jobbe med det og justere det, og de gjorde noen små endringer på modellen for å perfeksjonere den. Så det er faktisk flere forskjellige xG-modeller som eksisterer, men det er bare noen små variasjoner i tallene, sier Alexander.

Blant de som har snudd og vendt på xG-modellen er Caley, som først begynt å leke seg med fotballanalyser på fritiden da han studere for å ta en doktorgrad i Historie ved universitetet Harvard.

Han kan derfor forklare på en enkel måte hvordan det fungerer.

- Expected goals bruker en stor mengde tall basert på Optas datamateriale - som hvor på banen skuddet kommer fra, hvilken del av kroppen som ble brukt, hvordan pasningen i forkant ble utført, hvor rask bevegelsen på banen var før skuddet gikk, hvor nære motstanderne sto osv, for å bestemme nøyaktig hvor stor sannsynlighet det er for at en sjanse vil resultere i scoring, sier Caley, som kommer med et eksempel:

- Dersom et innlegg lander på hodet til en spiller, vil det være mindre forventet at han vil score mål fordi det er vanskeligere å score slik. Dersom det er et gjennomspill i beina på spilleren, noe som vil eliminere mange motstandere, vil det øke muligheten for scoring. Og dersom det er en corner, vil det være mange forsvarsspillere i boksen, slik det er mindre sannsynlig at du scorer. Du legger alle disse tallene inn i en likning som deretter spytter ut et tall - expected goals - som kan kalkulere data over en kamp, en sesong eller for en bestemt spiller eller lag.

Crystal Palaces xG i 0-1-tapet for Burnley i september, som til slutt kostet Frank de Boer jobben som manager, var 1.74. I løpet av 90 minutter kastet de bort store muligheter som de på en annen dag ville scoret på. Burnleys xG i samme kamp var bare 0.43. De var mye mer kliniske i avslutningene.

FIKK SPARKEN: Frank de Boer. Foto: Reuters/Ed Sykes/NTB Scanpix
FIKK SPARKEN: Frank de Boer. Foto: Reuters/Ed Sykes/NTB Scanpix Vis mer

Juventus underpresterte

På dette tidspunktet er det også verdt å merke seg en viktig forskjell, den mellom statistikk og analyse.

- Det som virkelig irriterer meg er når jeg hører ordet «stats», sier Billy Beane, en mann som virkelig opererer med autoritet.

Beane var en del av hjertet til datarevolusjonen i baseball i tiden som daglig leder for Oakland Athletics. Hans bruk av analyse og en matematisk tilnærming til å finne en mer effektiv måte å sette sammen et baseball-lag på, gjorde at Oakland Atheltics klarte å kjempe med de rikeste klubbene i MLS, til tross for økonomiske begrensninger.

Historien hans har blitt fortalt i boka Moneyball og i filmen med samme navn som kom ut i 2011. Beane er også stor fan av fotball.

- Statistikk er resultater, sier Beane til FourFourTwo.

- Du kan ha samme resultat, som f.eks. en scoring, fra to ulike hendelser og begge kan være veldig forskjellige utifra hvor vanskelig utførelsen var. Ta en Messi-scoring, hvor han dribler seg forbi ni spillere, og sammenlikne det med en enkel tap-in. De scoringene er like statistisk sett, men de krever to forskjellige teknikker, den ene var vanskeligere å score på enn den andre, sier han.

Expected goals dukker oftere opp i flere kampanalyser sammen med skudd på mål og antall cornere, men det hører egentlig ikke til i samme kategori. Mens statistikk vil fortelle deg hva som nettopp har skjedd, kan analyser gi deg en mye mer klarere idé om hva som kan skje i framtiden.

- Et godt eksempel jeg har er Juventus i 2015/16-sesongen, forklarer Alexander.

- Etter ti ligakamper hadde de bare vunnet tre kamper, men over de ti kampene hadde de scoret færre mål enn det som var forventet av dem, basert på hvor store sjanser de produserte. Og de slapp inn flere mål enn forventet basert på hvor store sjanser motstanderne skapte. Resultatene var mye verre enn det de hadde levert spillemessig.

- Laget fra Torino hadde scoret elleve mål på ti kamper, mens xG var 19. På motsatt side hadde de sluppet inn ni mål, mens xG mente dette antallet normalt ville vært fem baklengsmål. Basert på disse tallene forventet vi at ting ville normalisere seg, og flaksen til den gamle dame snudde. De vant faktisk de neste 15 Serie A-kampene på veien til en ny tittel.

UNDERPRESTERTE: Juventus underpresterte i starten av sesongen i 2015. Foto: Alessandro Di Marco/ANSA via AP/NTB Scanpix
UNDERPRESTERTE: Juventus underpresterte i starten av sesongen i 2015. Foto: Alessandro Di Marco/ANSA via AP/NTB Scanpix Vis mer

Forutså Kanes målshow

De samme metodene kan brukes for å analysere en individuell spillers xG. For eksempel kan en spiss som ikke har funnet veien til nettmaskene så ofte plutselig få en ketchup-effekt og dunke inn mål på bestilling, og xG kan hjelpe til å forutse dette.

- Harry Kane har konsekvent scoret flere mål enn hans xG de siste tre sesongene, sier Alexander.

- Du kommer aldri til å signere en ung spiss basert på én sesong eller liknende tall som Harry Kane, selv om disse tallene vil hjelpe deg til å spotte spillere som av forskjellige årsaker har gått under radaren - om det skulle være på grunn av dårlige lagkamerater eller en uvanlig lang rekke med uflaks.

Ironisk nok klarte Caley, som er Spurs-fan, å bruke denne modellen til å spå at Kane ville bli en målscorer av rang før han i det hele tatt hadde fått stempelet «one season wonder».

- Jeg skrev en artikkel om Kane's skuddprodusering før han hadde blitt fast i Tottenhams ellever, sier Caley til FourFourTwo.

- Tallene viste at den tiden da han fikk begrenset spilletid i Spurs, i likhet med da han var på utlån, hadde han levert samme tall som en hvilken som helst elitespiss, sier han.

Kanes tall i løpet av de siste månedene av 2013/14-sesongen, da Tim Sherwood fortsatt var sjef på White Hart Lane, var ifølge Caley «ut av en annen verden».

Det er ikke til å unngå å tenke at dersom noen av de største Premier League-rivalene hadde notert seg dette og hadde vært litt tøffere og kommet med et tilbud på Kane sommeren 2014, da han fortsatt ikke spilte særlig på A-laget, ville han kanskje scoret sitt 100. mål for dem i stedet.

Ikke velkommen

GODE TALL: Tottenhams Harry Kane. Foto: NTB Scanpix
GODE TALL: Tottenhams Harry Kane. Foto: NTB Scanpix Vis mer

Men engelsk fotball har ikke alltid ønsket endringer velkommen med åpne armer.

På samme måte som utenlandske trenere på 90-tallet ble møtt med spørrende ansikter da de våget å foreslå at øl, store kjøttstykker og pommes frites ikke var den perfekte dietten for eliteutøvere, har de som i nyere tid har forsøkt å bruke analytiske verktøy for å analysere spillet i beste fall blitt møtt med blandet respons.

Stakkars Gabriel Marcotti er ikke den første personen til å sitere analytisk data i prat om en fotballkamp, bare for umiddelbart å bli konfrontert av skeptiske bedrevitere.

- Vi var ikke interessert i å overbevise folk, det var faktisk en fordel for oss at ingen var overbevist, innrømmer Beane overfor FourFourTwo når han snakker om jobben han gjorde i baseball tidligere.

Selv om det har blitt veldig tydelig at analyse har mye å tilby, er det fortsatt tvilere. Da xG ble en del av grafikken til Match of the Day i starten av denne Premier League-sesongen, var det plutselig mainstream.

I løpet av noen minutter på TV-skjermen flommet sosiale medier over med meldinger om «hipstere og statistikknerder», som krevde at BBC «hoppet i havet» og kom med mange ytringer om at tallene var «ubrukelige» og «fjas».

Det var også grunnen til at programmet alltid hadde planlagt at inkluderingen av expected goals ikke skulle bli for påtrengende, forklarer Match of the Day-redaktør Richard Hughes.

- Match of the Day tiltrekker seg alltid mye diskusjon på Twitter og nye ting som expected goals vil alltid ha delte meninger, derfor introduserte vi det lavmælt med vilje, sier Hughes til FourFourTwo.

- Det er en del av programmet for folk som kjenner til XG allerede og er interessert i det, men det ødelegger ikke opplevelsen til de som ikke gjør det, sier han.

- Vi har jobbet veldig tett med Opta de siste sesongene for å integrere mye mer data i programmet, og det virker som en naturlig progresjon, noe nytt og inovativt. Vi har mer og mer data på skjermen, ikke nødvendigvis ting som blir snakket om av ekspertene, men som i stedet støtter opp om det visuelle som har poengtert det de uttaler.

Hjelpemiddel

Optas Alexander kan istemme at analytiske modeller som xG aldri vil kunne erstatte levende eksperter eller speidere, men det kan hjelpe dem.

- Vi har aldri vært fanatikere, sier han.

- Vi har aldri krevd at folk bruker vår data eller hevdet at dette stoffet skal erstattet mennesker. Expected goals vil hjelpe fotballklubber å ta avgjørelser og hjelpe eksperter i å illustrere et poeng. Det kommer ikke til å erstatte det menneskelige øyet.

- Til sist skal alle disse modellene gi litt innsikt og deretter hjelpe folk til å komme med overbevisende argumenter, legger han til.

- Jeg ville løyet om jeg sa at ekspertene ikke var noe skeptiske med tanke på nytteverdien det har, innrømmer Hughes.

- Gary Lineker, Ian Wright og Alan Shearer vet ganske mye om det å score mål, og det har vært variabler i modellen som de har stilt spørsmål ved når vi har diskutert den, særlig ting som defensiv posisjonering og skudd fra lang distanse. Nøkkelen for de er alltid hvilken spiller som avslutter.

Det defensive

Men hva med de andre områdene på banen? Vil vi ende opp med å ha samme diskusjoner om defensive bidrag på banen?

- Hendelser med ball er det vi fokuserer på, men det er så mange andre ting som skjer som vil påvirke det neste som skjer, forklarer Beane.

- Det er ting som skjer på fotballbanen som ikke blir målt, så spillere får ikke skryt for dem. For eksempel vil en defensiv spiller som klarer å posisjonere seg slik at en spiller ikke får mulighet til å avslutte, totalt endre dynamikken i spillet selv om han aldri var nær ballen. Til slutt er det slike ting du ønsker å måle.

Den gode nyheten for Beane og verdens beste midtstoppere er at en analytisk tilnærming til defensive bidrag ikke er så langt unna.

- Expected goals er den første modellen og den som har fått mest oppmerksomhet, men det er forhåpentligvis den første i en rekke av mange vi vil bruke, sier Alexander.

- Vi jobber også med «expected assists», som er lignende xG, og som måler hvordan du kommer fram til et lags spillestil og hvor mye fart de har i angrep.

- Og vi jobber også med noe som heter «defensive coverage» (defensiv dekning), noe som kan utvikle seg til å bli stort for oss fordi kritikken mot Optas data, og som er rimelig forsvarlig, har vært at det er mye vanskeligere å bedømme forsvarsspill enn angrepsspill.

Defensive coverage kan måle det defensive ansvaret basert på en spillers defensive grep gjennom en kamp: som taklinger, blokkeringer, klareringer og avskjæringer osv.

Så en midtbaneterrier som N'Golo Kanté f.eks. vil kanskje dekke et stort område på banen, mens en back i et lag som blir dominert av motstanderen vil sannsynligvis ha et mindre område.

- Et godt eksempel på det er forrige sesong da Ander Herrera markerte Eden Hazard ut av kampen på Old Trafford i april, sier Alexander.

- Han er normalt en sentral midtbanespiller, men spanjolens «defensive sone» var et parallellogram på høyrekanten av Uniteds 16-meter. Oppgaven hans var å stoppe Hazard, som ikke hadde et eneste touch på ballen i boksen.

- Alle eksperter som så den kampen ville garantert se at Herrera gjorde det veldig bra, men fram til nå har det egentlig ikke vært noen måte å illustrere det på, sier Alexander.

Det vil kanskje være musikk i ørene for en ekspert som Craig Burley, halve Twitter og alle andre som heller vil stikke fingrene i ørene og late som om fotballens «datarevolusjon» faktisk ikke skjer.

Men som Billy Beane sier:

- Ånden er ute av flaska nå, og han skal ikke tilbake dit.