É uma realidade que o futebol tem mudado ao longo dos tempos: as táticas, os jogadores, as novas tecnologias como a linha de golo, o tão criticado VAR e, temos ainda outro lado menos falado – novas estatísticas como o Expected Goals. Chama-se evolução e faz parte de qualquer jogo, qualquer modalidade.
Realidade também é que o Futebol, ao contrário de outras modalidades, como o Basquetebol, Basebol e o Hóquei, tem sido mais resistente à natural proximidade da matemática como ciência para explicar o jogo de uma forma mais racional e lúcida. Mas já existem exceções, digamos que Billy Beane está para o tão conhecido “MoneyBall” e para os Oakland Athletics como Ramón Rodríguez Verdejo, conhecido como Monchi, esta para o Sevilla ou Matthew Benham para o Brentford FC e FC Midtjylland.
Mas o que é isto dos Expected Goals?
Não consegui encontrar melhor definição para o apelidado de (xG) como li no livro da autoria de James Tippet – “The expected goals philosophy”, a qual passo a resumir.
De forma simples, Expected Goals (xG) diz-nos a quantidade, mas principalmente a qualidade de oportunidades de golo que uma equipa criou num jogo. É normal, quando fazemos a retrospetiva de um jogo e dizemos «Se tivéssemos marcado aquele golo de penalty, tínhamos ganho!» Ou em bom português, «Se o árbitro tivesse marcado aquela falta, tínhamos ganho!» ou até mesmo, «Rematamos tantas vezes, como não marcamos golos?», nem sempre o que os nossos olhos dizem, é verdade. O papel da estatística Expected goals (xG) é repor um pouco dessa verdade, é uma maneira simples de quantificar as oportunidades de golo.
Como funciona?
De forma simples, Expected Goals (xG) indica-nos a quantidade de oportunidades de golo que uma equipa deveria ter concretizado face a quantidade e a qualidade criadas durante a partida.
Medimos o Expected Goals (xG), a probabilidade de um remate resultar num golo. Parece-nos obvio que a probabilidade de um remate a 30 metros da baliza com três ou quatro adversários pela frente será baixa. Por outro lado, um remate dentro da área, “só” com o guarda-redes pela frente, terá uma probabilidade muito mais alta de se tornar num golo.
É claro que a distância a que o remate é feito é uma das principais métricas para determinar a probabilidade de um remate, mas de longe, que seja a única. Nas melhores casas de Sports Science, para a construção do Expected Goals, é levado em conta se o remate é proveniente de um cruzamento, se é feito com a cabeça, em volley, o ângulo do remate e até mesmo se o remate é feito com o pé dominante do jogador.
Caso prático (Fictício):
Domingo à tarde, Liverpool vs Mancherster City, jogo importante para as contas do título. Infelizmente não conseguimos assistir ao jogo, mas no final do mesmo, vamos ver as estatísticas porque queremos ter a noção do que se passou no jogo.
Liverpool ganhou 1-0 aos azuis de Manchester, no entanto, as estatísticas revelam-nos que o Manchester City rematou 4x mais que os Reds.
Vamos às estatísticas:
| Equipa | Remates à baliza | Expected Goals (xG) |
| Liverpool | 2 | 0.3 + 0.4 = 0.7 |
| Manchester City | 8 | 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 = 0.8 |
Por miúdos, sem ver o jogo e olhando só para os “Remates à baliza”, vamos calcular que o Manchester City foi sem dúvida a melhor equipa em campo e vamos apelidar de uma tremenda injustiça ou até mesmo um milagre o que se passou em Anfield. Através da estatística dos Expected Goals podemos constatar que não é bem assim. É verdade que o Manchester City rematou mais, mas foram remates de longe, mal-enquadrados, sem uma construção eficaz que os aproximasse das verdadeiras oportunidades de golo. Remataram oito vezes, com cada remate a ter uma probabilidade de 10% de se tornar um remate vitorioso.
Por outro lado, constatamos que o Liverpool foi uma equipa criteriosa na construção da sua manobra ofensiva, concluindo dois remates. Um com 30% de probabilidade de acabar nas redes adversarias e outro com 40%, um remate de Firmino, bem enquadrado com a baliza que decidiu o contendo entre as duas equipas.
Concluído e de uma forma bastante resumida, a estatística Expected Goals (xG) aproxima-nos da verdade do jogo através de números. São inúmeros os casos onde podemos utilizar esta ferramenta para melhorar a nossa compreensão sobre o jogo e melhorar o mesmo. Ainda não chegámos lá, mas está mais próximo o dia em que qualquer equipa poderá usar esta métrica para melhorar o seu jogo.
