2012년 샘 그린이 기대 득점을 소개하는 혁신적인 기사를 작성한 이후, 이 지표는 축구 분석 분야에서 가장 널리 퍼지고 인사이트를 제공하는 지표 중 하나로 자리 잡았습니다.
이 블로그에서는 메트릭에 대한 간략한 요약과 개요를 제공하고, 맥락에서 메트릭을 설명하고 몇 가지 최근 사례를 소개합니다.
기대 득점(xG)은 스포츠에서 널리 사용되는 개념인 확률 품질을 정량적으로 측정합니다.
우리는 경기를 보면서 다양한 요소를 바탕으로 좋은 기회와 나쁜 기회를 직관적으로 구분할 수 있습니다. 슈팅이 골대에 얼마나 가까웠나요? 골대와 좋은 각도에서 슛을 쐈나요? 일대일 슛이었나요? 헤딩 슛이었나요?
xG는 이러한 요소와 다른 요소들을 고려하여 특정 샷이 득점될 확률을 계산합니다. 예를 들어, 특정 특성을 가진 샷이 10번 중 한 번 득점될 확률이 0.10 xG라면, 이 계산은 광범위한 과거 샷 데이터(작성 당시 Opta 데이터베이스의 30만 개 이상의 샷)를 기반으로 하며 리그에 따라 조정됩니다.
*계산에 대한 자세한 설명은 부록을 참조하세요.
이 지표는 경기를 분석하는 방식을 반영하며, 더 높은 품질의 기회를 창출하는 팀이 일반적으로 '더 나은 팀'으로 간주됩니다. xG 모델은 득점 기회의 질을 정량적으로 측정하고 선수 또는 팀의 슛에 원샷과 슛 온 타겟 합계를 넘어서는 추가적인 컨텍스트를 추가합니다.
기대 골은 일반적으로 실제 골보다 더 일관된 성과 측정 기준입니다. 골은 비교적 드물게 왔다가 사라지는 이벤트인 반면, 팀이나 선수의 xG는 경기마다 변동이 훨씬 적은 경향이 있습니다. 물론 실제로 득점한 골이 승점을 획득하는 것이 분명하지만, xG는 팀 성과를 평가하는 데 더 많은 맥락을 제공합니다.
팀의 기본 성과 이해
2015-16 프리미어 리그 시즌 초반의 아스널을 생각해 보세요. 첫 6경기에서 아스널은 5골만 득점하여 경기당 평균 0.83골을 기록했습니다. 우승에 도전할 것으로 예상했던 팀으로서는 걱정스러울 정도로 낮은 수치입니다. 하지만 이 기간 동안 아스날은 경기당 평균 2.11골을 기록하며 12골 이상의 기대 골을 기록했습니다.
시즌이 끝날 때까지 아스널은 경기당 평균 1.71골을 기록했는데, 이는 시즌 초반의 기대 골 수와 비슷한 수준이었지만 같은 기간의 압도적인 골 수와 비교하면 매우 낮은 수치입니다.
아스널이 시즌 첫 몇 경기에서 득점한 골만 분석했다면 이렇게 많은 골을 넣으며 시즌을 마무리할 것이라고는 예상하지 못했을 것입니다. 하지만 아스널의 xG를 살펴보면 아스널이 실제로 어떻게 경기했는지 훨씬 더 명확한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
플레이어의 기본 성능 이해
플레이어가 득점한 골과 xG를 통해 얻은 기회를 비교하면 해당 플레이어의 경기력을 이끄는 요인을 더 잘 이해할 수 있습니다. xG 수치가 해당 선수의 골 생산량보다 현저히 낮다면 지속 불가능한 경기력의 징후일 수 있으며, 적어도 평균에 비해 과도한 성과가 발생하는 이유를 이해하기 위해 추가 연구가 필요할 수 있습니다.
또한 선수의 샷당 평균 xG를 분석하여 선수의 샷 선택에 대해 많은 것을 알 수 있습니다. 선수가 고품질의 샷을 하는지 아니면 득점 가능성이 낮은 영역에서 많은 샷을 하는지 파악할 수 있습니다.
원이 클수록 샷의 xG 값이 높음을 나타냅니다.
기대 득점은 선수와 팀 수준에서 찬스의 품질을 평가하고 향후 경기력을 예측하는 데 효과적인 도구입니다. 기대 득점은 보다 심층적이고 의미 있는 분석을 생성하기 위해 각 슛에 정량적 값을 할당합니다.
부록
OptaxG 모델은 로지스틱 회귀를 사용하여 계산되며, 종속 변수는 슛이 골인지 여부이고 회귀 입력은 다음과 같습니다:
- 플레이 패스(오픈 플레이, 직접 프리킥, 세트 플레이, 코너킥, 어시스트, 스로인)
- 어시스트 유형(롱볼, 크로스, 스루볼, 위험 지역 패스, 풀백)
- 포스트-테이크온
- 리바운드
- 헤더
- 골대까지의 거리
- 골대의 가시 각도
- 1 v 1
- 큰 기회
- 일부 대회에 대한 경기 조정
