Hva er xA (forventede assists)? Den komplette guiden for fotballfans

Spør en fotballfan hva som gjør en stor spillfordeler stor og du får en versjon av samme svar. Visjon. Pasningen ingen andre ser. Evnen til å sende en lagkamerat gjennom på mål i et øyeblikk der alle andre hadde spilt trygt. Det du vanligvis ikke får er et tall. Spillfordeling har historisk sett vært delen av fotballen som er vanskeligst å kvantifisere; når målene blir scoret er skaperen ofte allerede på vei tilbake til egen halvdel, og sluttstatistikken lister assisterende kun hvis pasningen skjedde i akkurat den sekvensen umiddelbart før skuddet.

Forventede assists, eller xA, prøver å fikse det.

Det er det nærmeste moderne fotballanalyse har kommet en kreativ-spiller-metrikk. Ikke perfekt, ikke proprietært for noen enkelt leverandør, og ofte feillest på nøyaktig samme måte som xG feilleses: brukt som en dom i stedet for som en sannsynlighet, eller behandlet som et karakterkort når det egentlig er en fordeling. Denne artikkelen går gjennom hva xA faktisk måler, hvordan man leser det riktig sammen med xG, og fellene som fanger selv analytikere som burde vite bedre.

Hva xA faktisk er

xA knytter en sannsynlighetsverdi til hver pasning i en kamp. Verdien svarer på ett spørsmål: hvor sannsynlig er det at en gjennomsnittlig skytter, som mottar denne pasningen på denne plasseringen under dette defensive presset, tar et skudd som blir mål?

En rett pasning i midtsirkelen uten noen som løper i dybden har en xA på omtrent 0 fordi ingen skudd skapes. En gjennombruddspasning som slipper en spiss seks meter fra mål med åpen vinkel kan få 0,45 xA. Ikke fordi akkurat denne spissen scorer fra den typen sjanse 45 % av tiden, men fordi på tvers av tusenvis av lignende pasninger i treningsdataene gikk det resulterende skuddet inn 45 % av tiden.

Tre ting følger av den definisjonen.

For det første er xA en måling av pasningen, ikke av pasningsleggeren. En midtbanespiller som legger samme type pasning inn i samme sone tjue ganger i en sesong akkumulerer omtrent samme xA hver gang, uavhengig av hvordan lagkameratene hans avslutter. Det er en egenskap, ikke en feil, men det forvirrer fans som forventer at xA skal belønne den kombinerte kvaliteten av passer pluss skytter.

For det andre måles bare pasninger som fører til skudd. Den trådede ballen som en lagkamerat tar et tungt touch på og gjør om til tapt ballbesittelse får 0 xA i de fleste offentlige modellene. Øyeblikket var kreativt. Skuddet skjedde ikke. xA ser det ikke.

For det tredje er xA og xG to halvdeler av samme sjanse. Hvis en spiss tar et 0,30 xG hodestøt fra en innlegg, har innlegget som skapte hodestøtet også en xA-verdi (typisk samme 0,30, fordi pasningen vurderes etter kvaliteten på sjansen den produserte). xA = xG for det resulterende skuddet, betinget av at et skudd tas.

Det siste punktet er der lesere ofte går galt. Å lese xA som om det var en separat variant av xG fører til dobbelttelling. En 0,30 xA pasning til et 0,30 xG skudd er én sjanse, beskrevet fra to vinkler.

Hvordan xA beregnes, i grove trekk

xA-modeller trenes på enorme biblioteker av pasninger, hver tagget med kontekstuelle trekk og med utfallet av ethvert skudd som fulgte.

Trekkene som de fleste offentlige xA-modeller stoler på er stort sett konsistente på tvers av leverandører:

• Pasningens startsted. Hvor på banen oppstod pasningen, målt som avstand og vinkel til mål.
• Sluttsted. Hvor landet pasningen. Dette er den dominerende driveren. Pasninger som lander i boksen bærer høyere xA enn pasninger som lander utenfor den, i det minste for skudd som følger.
• Pasningstype. Gjennombruddspasning, innlegg, tilbaketrekk, dødballslevering, chippet ball, enkel horisontal pasning. Hver pasningstype betinger forventet skuddkvalitet forskjellig.
• Defensivt press og kroppsstilling til tiltenkt mottaker. Noen modeller inkluderer proxyer for hvor stengt ned mottakeren er. Dette flytter xA opp eller ned.
• Spilltilstand. Åpent spill, kontring, dødballsretur. Som med xG har disse fasene forskjellige konverteringsprofiler.

Mer sofistikerte modeller trent på sporingsdata kan inkludere forsvarsposisjonering i forhold til pasningen og mottakerens kroppsorientering. Offentlige modeller uten sporingsdata bruker enklere proxyer.

Tactiq leser hendelsesnivå-pasningsdata fra lisensierte sportfeeder som dekker mer enn 1 200 konkurranser. Per-pasning-xA-verdiene som mates inn i analysen utledes fra de hendelsesoppføringene sammen med den bredere kampkonteksten produktet ser på. Den spesifikke måten xA kombineres med andre signaler inne i analysen forblir innenfor produktet.

Hvorfor xA betyr noe

En målkolonne belønner avsluttere. En assistkolonne belønner den siste pasningen før et mål. Begge er støyende. En kreativ midtbanespiller som legger et dusin gjennombruddspasninger i en kamp, ser tre nå spissen i sterke posisjoner, og avslutter kampen med null assist fordi spissen bommet på alle tre, hadde ikke en stille kamp. Målkolonnen sier at han hadde det. xA sier at han ikke hadde det.

xA betyr noe for fans på flere konkrete måter.

Det skiller skaping fra avslutningsflaks. En spillfordeler som samler 8 faktiske assists på 4,5 kumulative xA avslutter over modellens forventning på grunn av spissens form, ikke fordi pasningene hans er spesielt gode. En spillfordeler som noterer 2 faktiske assists på 6,0 kumulative xA leverer elite-skaping men blir sviktet av skytteren sin. Over en sesong har assists og xA en tendens til å konvergere; i 10-kamps utvalg divergerer de kraftig, og hvilken retning de divergerer forteller en nyttig historie.

Det gjør kreative midtbanespillere synlige. 10-ere og dyptliggende spillfordelere som ikke samler rå assists, samler ofte xA. Gapet mellom deres xA-rangering og assistrangering er vanligvis forskjellen mellom skaping og avslutningskontekst.

Det reiser på tvers av ligaer. En gjennombruddspasning som produserer en 0,30 xA sjanse i nederlandske Eredivisie er gjenkjennbart samme skaping som en 0,30 xA gjennombruddspasning i italienske Serie A. Metrikken er portabel på samme måte som xG er, som er det som gjør den nyttig for speiding på tvers av ligaer og internasjonal sammenligning.

Det belønner vedvarende skaping over ett øyeblikk. En assist belønner pasningen som direkte går foran målet. Et oppspill som tar fem pasninger for å produsere et skudd gir den første pasningen null assistæren, selv om den første pasningen var den kreative handlingen som sprakk forsvaret. xA fanger mer av kjeden, fordi hver pasning som fører til et skudd blir målt, ikke bare den siste.

Der xA villeder

Dette er halvparten de fleste xA-forklaringer hopper over. Å være ærlig om hvor metrikken brister forteller deg mer om hvordan man bruker den enn noen definisjon av hva den måler.

Små utvalg lyver. Tjue pasninger er ikke et utvalg. En midtbanespiller kan notere 1,2 xA i en kamp der lagkameratene hans bommet en haug og registrere 0 faktiske assists, mens en annen midtbanespiller får 2 faktiske assists på 0,4 xA fordi spissen hans konverterte to svake sjanser. Ingen av resultatene forteller deg om underliggende skapeevne; det forteller deg om skytterutfall den kampen.

Skytterkvalitet er skjult. xA-formelen antar en gjennomsnittlig avslutter. Å spille ved siden av Haaland, Salah eller Kane blåser opp din xA-til-assists-konvertering fordi disse skytterne slår gjennomsnittet. Å spille ved siden av en svak avslutter demper den. Sammenligninger på tvers av lag og epoker som ikke korrigerer for skytterkontekst villeder mer enn de klarlegger. Korreksjonen finnes i avanserte modeller men ikke i de fleste offentlige xA-dashbord.

Før-assists er ikke assists. En pasning to trekk før et mål er ofte den kreative handlingen som låste opp trekket, men xA-modellen krediterer pasningen umiddelbart før skuddet. Noen moderne "expected threat" og "possession value" modeller prøver å fordele æren mer rettferdig over et ballbesitt; xA selv gjør ikke det. Å bruke xA til å vurdere dyptliggende spillfordelere som starter angrep fra midtbanen underestimerer deres bidrag sammenlignet med siste-tredjedel-spillfordelere hvis pasninger direkte skaper skudd.

Dødballer forvrenger overskriften. En hjørnesparker som leverer 8 hjørnespark i en kamp, som produserer tre hodestøt fra innenfor femmeteren, akkumulerer høy xA uavhengig av kreativitet. Leveransen er teknisk, ikke kreativ i spillfordeler-betydningen. Å fjerne dødball-xA fra åpent-spill-xA produserer et renere bilde av hva en skaper gjør i levende spill. De fleste offentlige dashbord gjør ikke det.

Innlegg blåser opp volum over kvalitet. En kantspiller som bomber 15 innlegg i boksen i en kamp, hvorav spissen header 3 på mål fra vanskelige vinkler, vil notere høyere xA enn en kantspiller som tråder to gjennombruddspasninger til en spiss innenfor boksen. Den innleggs-tunge stilen akkumulerer xA via volum; gjennombrudds-stilen akkumulerer xA via skuddkvalitetstetthet. Begge kan være riktig for en taktisk kontekst; xA alene forteller deg ikke hvilken.

Straffespark og direkte frispark skjevfordeler ting. Et tildelt straffespark som straffetakeren konverterer, logges vanligvis ikke som en xA-hendelse (frisparket ble tildelt, ingen pasning ble spilt). En direkte frisparksassist er sjelden men tung når den skjer. Disse grensetilfellene betyr at kumulativ xA av og til kan avvike fra en lesers intuitive følelse av hvem som "laget sjansen."

Sene kampsituasjonseffekter gjelder, på samme måte som de gjelder xG. Et lag som jager et mål i de siste femten minuttene genererer desperate pasninger inn i boksen som blåser opp xA uten å reflektere bærekraftig skaping. Et lag som beskytter en ledelse produserer lav xA fordi de ikke prøver å skape. Full-kamp-xA smører disse fasene sammen.

Det er et signal på lagnivå som ofte feilleses som et spillerkarakterkort. En midtbanespiller med 0,9 xA denne kampen kan ha spilt fire gode pasninger inn i boksen, hvorav ingen var tunge sjanser. Eller én stor gjennombruddspasning og åtte sidelengs pasninger. Fordelingen betyr noe. Kumulativ xA over en enkelt kamp skjuler det.

Regelen som følger av alt dette: xA er mest nyttig over et rullende vindu av flere kamper, lest sammen med xG for de resulterende skuddene, med skytterkvalitet i tankene og dødball-forvrengning fjernet der åpent spill er spørsmålet. Det er minst nyttig som frittstående dom over en enkelt kamp eller en enkelt sesong uten kontekst.

Hvordan Tactiq bruker xA i analysen

Tactiq behandler xA på måten denne artikkelen nettopp har beskrevet det: som én bit underliggende skapingsdata, ikke en frittstående spillfordeler-dom.

Inne i en kampanalyse bidrar xA-signaler til bildet av hvilke lag som genererer meningsfulle sjanser kontra hvilke som maler ut pasninger som ikke fører noen vei, hvilke skapere som presterer over eller under sin underliggende kvalitet, og hvordan formen på en matchup ser ut gjennom linsen av skaping snarere enn avslutning. xA sitter ved siden av xG, forminnikatorer, innbyrdes kontekst og andre innganger. Ingen av dem behandles som svaret.

Den spesifikke måten xA blander seg med resten av det Tactiq ser på, vektene, de rullende vinduene, åpent-spill-kontra-dødball-inndelingene, måten ustabile signaler flagges på, forblir inne i produktet. Publisert metodikk blir kopiert og feilkalibrert i løpet av uker; det som når brukeren er en konfidens-kvalifisert analyse med resonnementet forklart på vanlig språk.

Hva brukeren ser på kampkortet:

• Forventede mål for hver side, med forventede-assists-konteksten i skapingssiden av avlesningen. Du ser vanligvis ikke et "xA: 1,8" tall på skjermen; du ser effekten av skapingsbildet på den konfidens-kvalifiserte avlesningen.
• Sannsynlighetstripler for utfallet, med en synlig konfidensindikator som reflekterer hvor stabile de underliggende signalene er for akkurat denne kampen.
• Skriftlig analyse som navngir skapingskonteksten på klart norsk: "Hjemmelagets nylige skapingstrend har løftet seg over deres siste fire kamper, selv om avslutningen har hengt etter, så xG-til-mål-gapet har vært bredere enn den underliggende sjansekvaliteten antyder."
• Ingen eksterne markedsdata noe sted. Ingen omdirigeringer til tredjepartsplattformer. Ingen virtuell valuta. Rammen er statistisk analyse.

Intensjonen er at en leser går derfra med en skarpere avlesning av om et lags avslutnings-underprestasjon er et skytingsproblem eller et skapingsproblem, snarere enn en enkelt desimal å kopiere et annet sted.

Hvordan lese xA som et proff

Seks vaner gjør xA fra trivia til en linse.

1. Par alltid xA med xG og faktiske assists. En tre-kolonne-visning ("xA / xG for de resulterende skuddene / faktiske assists") over et rullende vindu er mer informativ enn noen enkelt kolonne isolert.
2. Juster for skytterkvalitet. Elite-lagkamerater blåser opp konverteringen din; svake lagkamerater demper den. Hvis du sammenligner spillfordelere, sjekk hvis spisser avslutter over forventning og hvis ikke.
3. Fjern dødball-xA når du bryr deg om åpent-spill-skaping. En hjørnesparker med 0,9 xA fra leveranser skapte ikke sjanser i spillfordeler-betydningen.
4. Les et rullende vindu, ikke én kamp. Fire til åtte kamper glatter ut støyen. Én kamp er anekdote med et tall festet.
5. Ikke sammenlign dyptliggende spillfordelere med siste-tredjedel-skapere på rå xA alene. Pasningen to trekk før et skudd betyr noe. xA krediterer den ikke fullt ut. Modeller som "expected threat" fanger det bedre; rå xA gjør ikke det.
6. Vekt nylig form over sesongtotaler. En spillfordeler som ikke har produsert sjanser på seks uker er en annen spiller enn sesongtotal-xA antyder, uavhengig av hva det kumulative tallet sier.

Anvendt sammen gjør disse vanene xA fra et tall på en topplisteliste til et bevis som skjerper hvordan du ser kampen.

Oppsummeringen

xA er en sannsynlighet om sjanseskaping, ikke et karakterkort om spillfordelere. Brukt inne i et rullende vindu av flere kamper, lest sammen med xG og faktiske assists, justert for skytterkontekst og frigjort fra dødball-inflasjon når åpent spill er spørsmålet, er det en av de reneste linsene fotballanalyse tilbyr på den kreative siden av spillet.

Brukt som en frittstående dom, eller som et topplistetall uten kontekst, eller som bevis på at en spillfordeler leverer eller ikke leverer på én enkelt sesongs bevis, villeder det. Metrikken er ærlig om hva den måler. Avlesningen er den delen de fleste analytikere får feil.

Tactiq er bygget rundt den avlesningen. Appen fremhever skapingsbildet inne i en konfidens-kvalifisert kampanalyse, forklarer på vanlig språk hva skaping-kontra-avslutning-gapet betyr for en spesifikk kamp, og blander det aldri med eksterne markedsdata. Over 1 200 konkurranser, 32-språks lokalisering, gratis nivå med åtte analyser per dag, ingen kredittkort nødvendig. Det vi leverer er en informert forutsigelse, ikke et veddemåltips.

Tre artikler på rad danner nå grunnlaget for hvordan vi leser tallene. Hvis du ikke har gjort det ennå, start med hvordan AI forutsier fotballkamper og hva xG faktisk måler. xA er skapingssidens følgesvenn til den xG-guiden, og de tre sammen dekker metrikkene som resten av bloggen fortsetter å bygge på. Hvis du er nysgjerrig på hvordan disse metrikkene gjelder i en spesifikk regional kontekst, se afrikansk fotball AI AFCON-guide.