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【前言】

来到专栏关于数据的第四篇内容。笔者在第一期介绍了数据的记录方法；第二期详细的展开了期望进球（xG）的相关知识；第三期讲解了期望射正进球（xGOT）和期望助攻（xA）的应用。如果没有看过上述内容，但仍然想要了解的可以，可以点击作者头像查看往期内容。这里就不贴超链接占用篇幅了。

虽然与其他运动相比，足球相关的数据发展算是比较落后的。但前面三期的内容其实多数都已经是有一点历史的“冷炒饭”了。尤其是自2012年起就存在的期望进球这个概念，相信很多球迷朋友对于这项数据多少都有些耳闻。那今天为大家带来的是Opta在2022年3月份最新发布的期望进球模型的更新内容，可以说是足球数据领域目前最前沿的内容了。懂球的你，肯定是不甘落后于人的吧？

【新的元素】

照例还是先用一句话带大家回顾什么是期望进球。

一言以蔽之，期望进球（xG）就是一种通过计算特定位置和特定情境下进球的概率，来判定得分机会质量的数据。

在之前的内容中，我们对于的特定位置的展开主要聚焦在射门位置与球门的相对距离和球门的夹角这两个要点。而新的计算模型则将会添加新的元素，重点包括：射门压力与射门视野。

如上图所示，在考虑射门队员身边防守压力和眼前的视野因素之后，可以想象新的期望进球数据可以更准确的反映机会的质量。此外，特定情境中的因素也增加了不少。现在，对手门将的位置也将会进入考量标准。同时，新加入的特定情境还包括是否为门前的补射，射门前皮球是否有弹地，是否是及时的单触射门等等。

【实际变化】

在计算模式上的改变势必会对期望进球的相关数据带来一些变化。2021-2022赛季的英超比赛（2022年2月以前）共产生5525脚射门。Opta对这组数据的期望进球更新前后的变化进行了统计。在之前的模型中，这些射门的平均期望进球为0.11。更新后的平均期望进球来到了0.12。表面上看并没有很大的不同，一定程度上也说明了当数据样本足够大的时候，之前的期望进球模型已经比较准确了。但在具体的情况中，我们可以看到新模型显著的提升。比如，在英超43次绝佳的破门良机中，之前的期望进球为22.7，距离实际打进的28球有一定的距离。在新的模型中，同样数据样本的期望进球来到了30.6，更加接近现实的情况。

上文说了那么多，可能并不是大家喜闻乐见的内容。接下来我们来看一下英超上半程期望进球排名前5队员在新老模型中的不同表现。

根据上图，我们可以看到排名前5的队员总体来说数据没有很大的变动。除了萨拉赫以外，其他人的新期望进球都有一定幅度的提升。这样的结果也并不出人意料，根据上文的内容，新的模型对绝佳的机会有了更准确的判断。因此，经常出现在绝佳得分位置“吃饼”破门的前锋在新的模型下会有更高的期望进球数值。

来看两个个实际案例。迭戈若塔在上半程表现亮眼，也逐渐取代菲尔米诺在利物浦阵中的首发位置。若塔在门前有着灵敏的嗅觉并且也保持了不错的效率，在对阵南安普顿的比赛中，若塔接到萨拉赫的横传后推射空门得手。面对这样的机会，老的模型给出的期望进球数值为0.68，其实已经代表着绝佳的机会了。但新的模型将这个数值拉高到了0.9，更符合我们本能对这次机会的得分概率判断。虽然一众巨星曾在面对这样的机会时遗憾错失，但说到底，推射空门，十之八九。

（若塔在对阵南安普顿破门的这次机会的期望进球有所提升）

当然了，也不是所有的机会都在新模型下变成了更好的机会。比如这次，维拉后卫懒散的回传给了若塔机敏抢射的机会，但最终这球还是被马丁内斯封堵出底线。在新的模型下，期望进球从0.36降低到了0.06。从位置上来看0.36是比较准确的概率数字，但考虑到马丁内斯距离球的位置很近，对可能得分的角度基本进行了封堵。因此，结合实际情况，0.06更符合实战中此类机会的得分概率。

（若塔的这次抢射在新模型下得到了更低的期望进球数值）

【结语】

近两年由于疫情等因素的影响，足球相关的数据迎来了发展的转折点。目前国外有很多创作者发明了延伸性的数据模型，也欢迎大家在评论区留下想要更多了解的高阶数据，或者是自己主队/喜欢的球星在某项高阶数据的表现。笔者在下期内容中将对点赞量比较高的几个进行分析。感谢大家的支持，我们下期见。