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【Hardcore數據】無球跑動對球隊的貢獻

【Hardcore數據】無球跑動對球隊的貢獻

Feb 04, 2022

The Athletic文章:Won’t somebody please credit the pass receiver?

用數據的角度來看一名球員對球隊進攻端的貢獻,一般常見的數據,舉凡像是傳球次數傳球準確率有效前傳SCA助攻等等,都是在記錄「傳球者」、或「持球者」的數據。那麼「接球者」呢?像萊萬一樣的頂級前鋒,可以有進球接獲有效前傳禁區觸球次數這些數據可以勉強為他們平反。

或是更鑽牛角尖一點,在整個進攻過程中完全沒有碰到球,卻因為該名球員往邊路移動,才創造出隊友的空間—最好的例子,像是去年歐冠決賽,Werner為Havertz拉出空檔,讓後者收獲致勝進球的跑動—像這樣的無球跑動,有辦法用數據來記錄他對球隊的貢獻嗎?

xG

首先來看一下現在已經逐漸流行的一項進階數據—xG(Expected Goals,預期進球數),這項數據是紀錄射門的球員,在該位置、當時的防守球員等各種影響變數下,這名球員取得進球的機率(如果要更「統計正確」的說法,應該是說,平均每100次完全相同狀況的射門,會出現幾顆進球。但為了方便理解,以下會用比較平易近人的用詞,希望大家不要介意)。如果把這個邏輯理清楚的話,該名球員移動到這個位置,接到球射門,得到了一定數量的"xG"紀錄。照這個邏輯來看,xG其實就是一次「接球者」對球隊的貢獻。

不過這項數據只有侷限在完成射門的動作,整場比賽了不起出現個20~30次,完全無法用這項數據描繪出球員無球跑動的貢獻。我們還需要更多!

xT / VAEP

xT(Expected Threat,預期威脅性),這項數據是近期慢慢開始受到重視的一項數據,或許是因為它還處於work in progress的階段;又或許是因為數據量太大、模型過於複雜,使得免費的管道難以即時紀錄,讓這項數據並不常出現在常見的whoscored、FBRef、understat等足球數據網站。而VAEP則是與xT類似的數據,兩者的關係就像是兩家不同公司紀錄xG的方式不同,但他們記錄的東西都是類似的概念。

想像一下平常看球的感覺,當你看到球在自家半場互相傳導、或是看到球來到對手禁區邊緣,兩種不同的情境,看球時一定會覺得對於「進球的期待」或是「興奮感」,都是後者的感覺更強烈吧?xT/VAEP就是將這樣的感覺加以量化:一顆往前場推進的傳球,為球隊增加了多少進球機率/威脅,因而給這位傳球者相應的xT值。這個數據可以看出KDB這種類型球員的貢獻—Dias在後場安全的導球20次,他的xT可能不會比KDB 2~3次直塞球高,這項數據更優於以往單純計量的傳球次數傳球準確度,而是最直接的將傳球者的貢獻量化。

回到無球跑動的探討。用前一段xG的邏輯拿來借鏡,傳球者有xA(Expected Assists,預期助攻數)、接球者有xG,一次傳球讓兩人都有各自對球隊貢獻的數據(xA和xG的值會是相同的),把這個概念套用在xT身上,如果傳球者能夠有一個xT的數值、接球者同理也能夠獲得一個鏡像/相同的數值來代表他對球隊的貢獻。

用最簡單暴力的方法,問題解決!不過,統計學家可沒有這麼簡單就滿意,於是VAEP改(我自己為求方便給他們取的名字)誕生了。

VAEP改

和前段提到xT、鏡像xT的概念類似,不過這項數據對傳球者、接球者兩方的數值並不會完全相同。舉例來說,一名中場球員在沒有盯防壓力的前傳,前場球員在對手盯防緊跟著,飽受壓力的情況下將球控住;或是透過靈活的跑位甩開盯防並在危險的區域接到球,多數球迷看到這樣的狀況,會很直覺的認為接球者所需要的技術含量更高吧?VAEP改便是將這樣的感覺加以量化。xT的概念下,一顆直塞球如果增加球隊4%的進球機率(統計不正確),那麼傳球者、持球者都會得到+0.04xT的紀錄;VAEP的概念下,或許傳球者會得到+0.01、接球者會得到+0.03,兩名球員視當下狀況與功勞的差異來分享球隊的「貢獻值」。

xT、VAEP改,這些數據都能紀錄球員無球跑動時對球隊的貢獻,不過它們還是侷限在「接球者」身上,並沒有給文章一開始提到的,Werner跑動拉邊吸引防守的球員應有的credit。這個就沒辦法了吧?不,千萬別小看大數據的力量。

更多無球跑動的數據

以下的幾點,在The Athletic文章中沒有太多篇幅詳細解釋(或許也是這些專業分析公司重要的商業機密吧!),所以只會簡單帶出概念而已。

  • 藉由跑動帶出的空間。球員拉邊後吸引防守者跟防的跑動;做了正確的禁區搶點跑位,卻沒有等到該來的傳球。套一句常在足球場上聽到的話「在對的時間,出現在對的地方」,對這項數據突出的球員來說,這句話應該要稍微修正成「在任何時間,他都會出現在對的地方」,無論所謂「對的地方」是指等待接應的區域、又或是能夠引開防守讓隊友出現空間傳球/接球的威脅跑動

  • 受壓下接球/停球的能力。這個概念與前一個不太一樣,前者是透過跑動來甩開盯防,在空檔舒服的接球;這個則是即便沒有甩開盯防,仍然有辦法「不舒服」的接到球。像是Werner有辦法用速度和球商找到空檔接球,卻沒有辦法在這項數據占優;伯恩利/紐卡索的Chris Wood或許沒有辦法藉由跑動不斷拉出空檔,卻能夠用身材優勢接獲隊友長傳衝吊的傳球,在這項數據中名列前茅

以上兩項數據已經有專業的統計分析公司使用,且許多球隊也開始重視這些數據了。不過,還有另一種無球跑動能夠為球隊帶來貢獻,又或者應該說...無球無動?

  • 一名球員站定位置吸引盯防,或許也是個重要的貢獻?像是Grealish在禁區內等待背身接應就能夠吸引包夾、C羅在禁區內佔好位置就能給隊友製造更多的空間。Guardiola常常說的"pausa",將節奏放緩,吸引防守後再突然啟動、藉此牽動防守,就有一點這樣的概念

結語

我常常在其他文章中希望大家不要在意KDB的傳球準確率,因為追求高風險、高報酬的直塞球才是他的最大武器。xTVAEP可以給KDB最真實、最直接的credit,讓他即便沒有助攻、SCA依然能夠用數據證明自己的價值。

去年我常常希望大家正視Werner為切爾西進攻端的貢獻,當然他的終結能力真的該罵,但他能夠站穩先發陣容不是沒有原因的。他藉由跑動帶出的空間,讓他即便沒有進球、助攻、甚至沒有接獲有效前傳,依然能夠用進階數據來證明自己的價值。

再來反省自己,之前常抱怨Torres觸球次數少、Grealish常做一些讓威脅性降低的持球跑動,前者不斷扮演類似Vardy的狐狸角色;後者不論是站定位置、或是流竄在禁區內外各處,他們的存在就是盯防的一大煩惱,讓他們即便沒有觸球次數、有效持球推進,依然能夠用無球跑動的進階數據來證明自己的價值。

單純計量的數據難免出現偏頗,或許未來數據網站就會充斥著xG、xT等等,能夠直接給予球員credit的數據。又或許這只是我這個「數據怪咖」的幻想而已,這種擁有複雜模型、極巨量資料支持的數據可能只會是各大分析公司重要的商業機密,而永遠無法攤在陽光下供大家使用。所以,除了依靠數據之外,球迷們唯一能做的,就是細心觀察場上所有球員的動態,無球跑動也是球員為球隊做出貢獻的重要方式。

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