用数据粉碎最大谎言 梅西不是巴萨体系寄生虫
衡量一名球员最直观最令人信服的方式就是数据，近10年足坛两大数据刷子梅西和C罗不停地在破掉各种出场、进球纪录，但依然有部分人说梅西的成就完全归功于球队的体系，离开巴萨他就不行。
近几年，足坛引入了一种新的概念，这种概念可以更简易直观地体现出一名球员把握机会、创造机会的能力。通过这种概念，也可以看出这名球员的数据究竟是否得益于体系。
预期进球（expected goal）
我们在赛后关注的数据通常包括比分、控球率和射门次数，这三项重要数据一般可以反映出哪一方占有主动权。此前，国外相关研究最常用的一项数据是TSR（Total Shots Rates）。比如费耶诺德在与阿贾克斯的比赛中完成了10脚打门，而阿贾克斯完成了20脚，那么费耶诺德的TSR=10/(10+20)=0.333，阿贾克斯的TSR=20/(10+20)=0.667。也就是说，这场比赛中你的射门次数比对手越多，TSR越接近1。
但射门次数多有时并不代表优势明显，比如曼联与富勒姆那场著名的2-2，曼联全场81次传中，31次射门，控球率75%，但仍未能取得胜利。之后人们便看重命中目标射门次数，因为它比射门次数更能体现对球门的直接威胁。不过，又有这种情况出现：30米外一脚漫不经心地射门，被门将轻松没收，也算是中目标射门。所以只看这项数据依然不能客观地体现两队创造得分机会的能力。
近几年，英国足球学者将冰球的一个概念引入到了足球之中，也就是预期进球，英文写作Expected Goal，简写为expG或xG。这个概念开始被广泛应用到比赛分析当中，新赛季英国的著名足球节目“Match Of The Day”也开始引入这项数据。预期进球是一种根据球员射门情况，经过大数据运算所得到的一项参数。它是一个赛后的总结性数据，而不是赛前预测性数据，体现了射门转化为进球的概率，这个值越高，本应得分的概率越高。
预期进球由什么决定？
简单来说，预期进球就是这次射门是不是一个好机会，应不应该进球。OPTA对超过30万脚射门进行了整理和分析，得出了一个模型，而预期进球的数据就根据这个模型计算得出。
影响数据的关键因素包括：
射门时与球门距离（当然是距离越近，越容易进球）；射门的角度；射门的方式，是用脚还是用头完成；射门之前球员是否摆脱防守；是单刀球还是有其他防守球员在面前；助攻的方式是长传、回做、传中，还是直塞球；是阵地战进球、反击进球、任意球还是角球；是否被门柱挡出……等等。
比方说，在小禁区内包抄接队友横传的一次空门机会，在反击中接队友直塞所得到的一次单刀机会，和阵地战中一个接应边路传中的机会，哪一个进球的几率更大，那么哪一个情况的预期值就更高。比较极端的一种情况：在前锋面前，皮球就停在门线上，周围一个防守球员都没有，甚至没有门将，那么可以将预期进球视为1。如果其他条件不变，皮球是在门线上滚动，那么预期进球就可以被视为0.99、0.98……
如OPTA为法国4-0荷兰那场比赛所绘制的图示，越靠近球门、角度越正的射门往往得分机会越大，而远离球门的得分机会则较小。
预期进球能告诉我们什么？
它能让我们知道球员的风格和得分能力，是把握机会型，还是能够自己创造机会型，是得益于球队体系，还是为球队服务。以上赛季英超排名前几位的球员为例，除了阿圭罗，其他几名球员的进球数字都超过了预期进球数，这就表示他们都是非常出色的射手，除了能把握住应该得分的机会，还能完成难度较高的进球。而像阿圭罗这样实际进球数比预期进球数还低的前锋，上赛季把握机会的能力就相对偏差。
若以上赛季西甲为例，苏亚雷斯为整个西甲预期进球数据最高的球员，可以理解为他的得分机会最多，而他的总进球数为24个。梅西的实际进球数也远远高于预期进球，这说明除了像在禁区内包抄这种相对简单的得分方式，梅西还能完成更高难度的进球。也就是说，他可以将不是机会的机会转化为进球，这还是在他体能减退，位置后撤的情况下。当然，巴萨的体系让梅西踢得更加自如，但梅西绝不是体系的寄生虫，离开了巴萨的体系，他依然是世界级的得分球员。
有数据专家统计了过去三个赛季，欧洲各大联赛著名前锋（去除点球后进球总数达到50+）实际进球与预期进球的对比，以每50脚射门为一个单位，用实际进球减去预期进球所得到的数值。结果显示，格列兹曼的进球能力居于首位，而像卡瓦尼这样我们印象中就经常“吐饼”的前锋，他的这项数据也排在倒数第一，原因就是一些低难度的得分机会他经常把握不住。
结语：
预期进球是非常实用且具有参考性的概念，基于现在的比赛结果，它可以帮助人们对球队未来的表现作出预判。比如BBC举出了一个案例：2015-16赛季的尤文图斯，在前10轮意甲联赛中他们仅仅赢了3场，开局十分糟糕，但根据预期进球的相关分析，他们所体现出的能力远比他们得到的结果要好。果然，之后他们逐渐缓了过来，并最终得到了当赛季的联赛冠军。
（简浅）
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