Steeds meer clubs in het betaalde voetbal maken gebruik van expected goals. Commerciële databedrijven coderen videobeelden van wedstrijden, waarna algoritmes van data-analisten de waarde van alle doelpogingen berekenen. Voor veel amateurtrainers zijn deze data echter niet beschikbaar. Hoe kun je desondanks gebruikmaken van expected goals (xG) en hoe doe je er je voordeel mee?

Waarde van kansen benaderen

Expected goals (‘verwachte goals’) zeggen iets over de waarde van iedere doelpoging. Elke trainer snapt dat één-op-één-situaties met de keeper en strafschoppen over het algemeen vaker tot doelpunten leiden dan kopballen uit hoekschoppen en afstandsschoten. Daarom hebben die kansen meer waarde voor een team: ze leiden eerder tot goals en dus punten.

Verschillende data-analisten hebben formules ontwikkeld om te benaderen hoe groot de kans is dat een bepaalde poging tot een doelpunt leidt. Allerlei factoren spelen daarin een rol, zoals de afstand tot de goal, het lichaamsdeel waarmee een speler afwerkt en de locatie van de laatste pass.

Met dit model wordt aan iedere kans een waarde toegekend tussen de 0 en 1. Een team krijgt bijvoorbeeld drie kansen: een schot (xG van 0,16), een kopbal (0,08) en een strafschop (0,76). De kopbal en het schot gaan erin, de strafschop niet. Het aantal goals (2) strookt in dat geval niet met het aantal expected goals (1).

Een grote kans voor Lionel Messi tegen Tottenham, met een xG van rond de 0,75.

Variantie in wedstrijden

Iedere trainer heeft het weleens meegemaakt: je bent veel beter, krijgt kans na kans, maar verliest toch omdat de tegenstander ontzettend efficiënt omgaat met de kansen. Vaak betekent dit dat veel dingen goed gingen, maar het team het in de afronding liet afweten. Andersom komt het ook voor dat je punten pakt terwijl de kansenverhouding (zwaar) in jullie nadeel uitviel.

Voetbal draait uiteraard om winnen, dus ook een ‘gestolen’ overwinning is mooi. Maar geen enkel team blijft maar winnen terwijl de tegenstander week na week de grootste kansen krijgt. Vanuit het perspectief van een trainer is het vooral belangrijk om de werkwijze zo in te richten dat jouw team zo veel mogelijk (grote) kansen creëert en zo weinig mogelijk (grote) kansen weggeeft. Simpel gezegd is het daarna aan de spelers om de punten binnen te halen.

Op de ranglijst tellen uiteraard alleen de resultaten. Maar het is bewezen dat expected goals meer voorspellende waarde hebben dan uitslagen. Stel dat jouw team twee punten pakt uit drie wedstrijden, terwijl jullie in al die wedstrijden minimaal twee expected goals meer ‘creëerden’ dan de tegenstander. Dan zet je een matige serie neer, maar mag je wel verwachten dat – mits jullie op dezelfde voet doorgaan – de overwinningen zullen komen.

Een lastige poging van Neymar tegen Olympique Lyon, met een xG van rond de 0,05.

Zelf xG berekenen

Elke waarde die aan een doelpoging wordt toegekend, is slechts een benadering. Niemand weet de exacte kans op een doelpunt, omdat er te veel factoren belangrijk zijn.  Zo scoorde Darren Bent ooit omdat zijn schot een strandbal raakte en daardoor van richting veranderde.

In de ontworpen xG-modellen gaat de benadering van de grootte van kansen automatisch. Dit kan uiteraard ook handmatig. Schat daarvoor simpelweg in hoe groot volgens jou de kans is dat een specifieke poging tot een doelpunt leidt. Neem daarbij een aantal dingen in ogenschouw.

  • Ga uit van de situatie op het moment dat er geschoten wordt en koppel dit los van de uitkomst. Een afstandsschot dat erin vliegt heeft een lagere expected goal-waarde dan een poging van dichtbij die over de zijlijn gaat. (Het overwaarderen van kansen die er ook daadwerkelijk ingaan wordt ook wel outcome bias wel genoemd).
  • Er moet wel daadwerkelijk worden geschoten. Probeert een speler oog in oog met de doelman om hem te passeren, maar wordt de bal onderschept, dan was er geen doelpoging en dus geen expected goal-waarde. Passeert hij de keeper, dan krijgt hij waarschijnlijk een kans (en dus xG) met een erg hoge waarde.
  • Zorg dat de optelsom van alle expected goals op lange termijn in overeenstemming is met het daadwerkelijke aantal doelpunten. Test dit bijvoorbeeld eens door in de samenvattingen op televisie aan alle kansen in een speelronde een waarde toe te kennen en kijk of het enigszins overeenkomt met het aantal goals in die ronde.
  • Houd waar mogelijk voor elke kans bij wie de doelpoging waagde en wie de laatste pass gaf (een key pass). Zo kun je ook op individueel niveau zien welke spelers veel goede kansen krijgen en creëren. 
  • Bedenk dat afronden moeilijker is dan het lijkt. Zo wordt er van een één-tegen-één-situatie met de keeper al snel gezegd dat zo’n kans ‘erin moet’, terwijl dit gemiddeld maar in net iets meer dan de helft van de gevallen ook daadwerkelijk lukt. Schat de kansen dus niet te hoog in.

Krachtsverhoudingen op teamniveau

Stel dat je na promotie op twee punten staat uit vijf wedstrijden en je twijfelt of je het systeem en de opstelling moet omgooien. Creëerde je in vier van de vijf wedstrijden meer xG dan de tegenstander, dan is het veel minder logisch om aanpassingen te doen dan als jullie xG-waarde vijfmaal lager lag dan die van de tegenstander.

Expected goals kunnen ook erg nuttig zijn in wedstrijden waarin het ene team veel aanvalt en een hoop kleine kansen krijgt, terwijl het andere team countert en een paar grote kansen krijgt. Het aanvallend ingestelde team (met zeventig procent balbezit) komt bijvoorbeeld tot twintig doelpogingen met een totale xG-waarde van 1,2. Het verdedigende team (met dertig procent balbezit) schiet maar vijf keer, maar wel met een totale waarde van 2,0. Optisch waren zij wellicht de mindere ploeg, maar qua kansenverhouding zeker niet.

Individuele spelers

Je kunt expected goals ook gebruiken om individuele spelers te beoordelen. Stel dat in de eerste tien wedstrijden voor elke doelpoging is opgeschreven hoe groot elke kans (bij benadering) was, wie er schoot en wie de laatste pass gaf. De ene buitenspeler staat al op vijf assist, de andere nog maar op twee. Wie alle ‘expected goals’ die volgden na een eindpass van deze spelers optelt (hun verwachte assists dus), krijgt echter een ander beeld.

SpeelminutenVerwachte assistsWerkelijke assists
Buitenspeler A85425
Buitenspeler B81552

Buitenspeler B heeft in minder speelminuten veel meer goede kansen gecreëerd voor teamgenoten. Dat zijn medespelers die er vervolgens niet inschoten, heeft hij niet in de hand. Andersom kan het niet op het conto van buitenspeler A worden geschreven dat zijn teamgenoten zijn passes uit onmogelijke hoeken binnen knalden.

Twijfel je welke van bovengenoemde twee spelers je op de bank zet, dan kan informatie over verwachte assists je beslissing ondersteunen. Ook hier heeft het aantal verwachte assists van een speler meer voorspellende waarde dan het daadwerkelijke aantal assists.

Ondersteunend

Al met al is het gebruik van zulke statistieken zeker niet zaligmakend, maar kan het wel ter ondersteuning dienen. Ook kunnen cijfers die naar voren komen je als trainer aan het denken zetten en een startpunt vormen voor discussie. Jullie krijgen na rust bijvoorbeeld aanzienlijk meer xG tegen dan in de eerste helft, terwijl je minder goede kansen creëert. Hoe kun je dit verklaren en hoe vertaal je dit naar verbeterpunten in de speelwijze of periodisering?

Uiteindelijk helpt het bijhouden van expected goals vooral om een reëler beeld te schetsen van het proces waarin het team zit. Resultaten kunnen erg schommelen, waar de kansenverhouding over het algemeen een veel geleidelijker verloop kent gedurende het seizoen.

Stel dat de hekkensluiter tegen de koploper speelt. Het gebeurt nogal eens dat de underdog zo’n wedstrijd wint, maar zij krijgen over de gehele wedstrijd gezien zelden de beste kansen. Daarin schuilt uiteraard de charme van voetbal. Voor een trainer die gericht is op de ontwikkeling van zijn team kan het nuttig zijn deze golfbewegingen wat tegenwicht te bieden met behulp van expected goals.

Samenvatting

  • Door expected goals bij te houden, ken je aan elke kans een waarde toe. Hoe hoger de kans op een doelpunt, hoe hoger de xG-waarde.
  • De benaderde kansenverhouding is een betere voorspeller van toekomstige prestaties dan de grillige uitslagen van wedstrijden.
  • Ook voor het beoordelen van individuele spelers kan het benaderen van de grootte van alle kansen voor en tegen nuttig zijn.

In onze webshop vind je verschillende e-books over onderwerpen als de voorbereidingsperiode, spelprincipes, verschillende formaties, voetbalpsychologie en het ontwikkelen van de speelwijze. 

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.