xGoals | 改变我们评估进球几率的方式

算法有助于从足球分析这一特定领域中去除投机因素。我们经常听到评论员或球迷坚持认为球员面对某个机会“应该得分”，而现在引入xGoals指标（期望进球）可以明确地告诉我们进球的机会到底有多好，这可以有效消除对肉眼的依赖。

在德甲，Sportec Solutions提供了这些信息，作为DFL和Deltatre的合资企业，Sportec Solutions在匹配数据和运动技术方面继续处于领先地位，xGoals的发展是它致力于创新的又一个例子。

简单地说，xGoals是任何一次射门形成进球的概率。它通过分析一些相关因素来衡量一个机会的难度，从而得出一个概率值（介于0和1之间），以确定是否应该在给定的情况下进球。与其他提供商不同，Sportec Solutions使用的算法不仅识别事件数据，还识别位置数据，从而提高信息的准确性。

决定这一概率的因素包括射门角度、球员与球门的距离、球员奔跑的速度、是否有对手盯住他们、守门员的位置以及射手与球门之间是否有其他防守等。

概率是通过一种算法计算出来的，该算法将一次特定的射门与保存在德甲官方数据库中的40000多个类似射门进行比较，并使用一种称为增强回归的技术应用这些射门机会的转换率。一场比赛中所有射门的xGoals百分比可以结合起来，以提供一个准确和中立的结果，一支球队应该进多少球，而他们实际进了多少球，从而能够衡量他们射门的质量。

xGoals还可以用于以其他方式提供帮助，一个守门员的表现可以通过观察失球的情况来评估，从概率上来说，他们是否可以扑出射门。

新的统计数据也使得我们能够彻底检查比赛中的比分是否公平地反映了球场上发生的事情。失败球队的教练经常会说，他们的球队应该赢得比赛，因为他们创造了很多机会，xGoals可以给出反馈。前锋的表现也可以不仅仅用是他们的进球记录来评价：他们多久进入一次有威胁的区域，射门命中率和得分机会的转换等等。

Sportec Solutions董事总经理、DFL技术与创新主管Dr Hendrik Weber表示，通过同时使用官方位置和事件数据，我们可以提高对每个机会进行检查的准确性，从而给出更明确的概率定义。这是一个极具增长潜力的领域，Sportec Solutions将进一步调查与比赛相关的下一代统计数据。

期望进球（xG）是一个模型，可以用来评估每个进球机会，并确定球员是否应该从某个机会得分。影响这一概率的一些变量在本剪辑中进行了说明：

Source: DFL