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Expected Threat (xT) die bisher beste offensive Metrik
Wir werden in diesem Blog das Expected Threat (xT) Konzept erklären und am Ende die (wohl erste) Super League Bestenliste pro Position aufzeigen.
Was ist die beste Metrik, um den offensiven Beitrag eines Spielers zu messen? Sind es Tore, Assists, erwartete Tore, erwartete Assists? Auch wenn wir vielleicht nie eine perfekte Antwort auf diese Frage finden. Expected Threat (xT) liefert eine starke Antwort.
Leider sind sowohl die traditionellen Metriken (Schüsse und Vorlagen) als auch die kontextabhängigen Nachfolger Expected Goals (xG) und Expected Assists (xA) bei der Bewältigung dieser Aufgabe unzureichend, da sie sich zwar auf wichtige, aber nur sehr seltene Aktionen wie Schüsse und Tore konzentrieren.
Tore und Schüsse machen weniger als 1 % aller Aktionen aus.
Aber was ist mit den restlichen 99%? Was ist mit den der Torchance vorangegangenen Aktionen?
Die Aktionen und Pässe die vor dem letzten Pass oder dem Schuss ausgeführt wurden, werden von xG und xA nicht berücksichtigt. Somit bleibt vom Spieler-Beitrag nach Vorne, vom Offensivbeitrag der Spieler ganz schön viel im Dunkeln. Der Spielaufbau, die Verlagerung, der Pass durch das Mittelfeld, das Andribbeln, das Dribbling in den Zwischenräumen, die Beschleunigung um Meter zu gewinnen, der Steckpass auf den Flügel etc.
Im Idealfall möchten wir jeder von einem Spieler ausgeführten Aktion einen Wert zuweisen, der angibt, wie hilfreich diese Aktion für den Gewinn des Spiels war.
Auch die Progressiven oder Key Pässe sind nur eine Teilmenge des Vorwärts-Passspiel und können den Raumgewinn und die Torgefahr nur limitiert erfassen. Aber wir wollen das gesamte Passspiel eines Spielers bewerten. Jeden einzelnen Vorwärts, Seitwärts und Rückpass.
Expected Threat (xT) ist ganzheitlich und bewertet das gesamte Passspiel
Expected Threat (xT)
Hier schafft Expected Threat (xT), auf Deutsch die erwartete Bedrohung, Abhilfe. Das Konzept wurde erstmals 2011 von Sarah Rudd eingeführt, bevor es 2018 von Karun Singh in die derzeit am häufigsten verwendete Definition umgewandelt wurde.
Das Konzept ist einfach und genial zugleich. Die Wahrscheinlichkeit, in den nächsten Aktionen ein Tor zu erzielen, hängt stark von der Entfernung zum Tor ab. Je näher wir den Ball zum Tor bringen, desto grösser wird die Wahrscheinlichkeit ein Tor zu erzielen. Logisch.
Expected Threat (xT) verleiht allen einem Tor oder einem Schuss vorangegangenen Aktionen seine Anerkennung und würdigt sie mit einem Wert. Damit kann die Beteiligung aller involvierten Spieler an einer Aktion ausgewiesen werden.
Daraus folgt, dass die wertvollsten Aktionen, abgesehen von Torschuss & Assist, diejenigen sind, die den Ball näher zum Tor bringen.
Die Grundidee von xT besteht darin, das Spielfeld in ein Raster zu unterteilen, wobei jeder Zelle eine Tor-Wahrscheinlichkeit zugeordnet wird. Jeder Zone wird ein Wert zugewiesen, der widerspiegelt, wie torgefährlich die Mannschaften an diesem Ort sind.
Expected Threat (xT) weist aus, wie sich die Wahrscheinlichkeit, ein Tor zu erzielen, vor und nach der Aktion verändert. Als Datengrundlage verwendet man Spiel-Eventdaten (Ereignisdaten).
Jetzt kann man den xT Positions-Wert jedes Passes anhand der Differenz von Startwert und Endwert kalkulieren. Auf diese Weise können wir allen Aktionen einen Wert geben.
So sammelt jeder Spieler während eines Spiels auf seinem xT Konto kontinuierlich ein Guthaben.
Vorwärtspässe bekommen höheren Wert. Spielt er oft Rückwärtspässe wird seine xT Summe kleiner. Mit xT kann der Raumgewinn-Beitrag aller Spieler ausgewiesen werden. xT ist sozusagen das Pass-Gedächtnis. Es merkt sich nur nur die tollen oder Vorwärtspässe, sondern ganzheitlich die Summe des Raumgewinns.
Oft werden (auch) im Fussball in der Analyse die wenigen markenten Ereignisse überbewertet und die ganz vielen banalen Ereignisse unterbewertet. Auch hier schafft xT Abhilfe, da jede einzelne 360 Grad-Pass Aktion bewertet wird.
Bayern München vs Borussia Dortmund
Unten folgt eine animierte 2D Sequenz aus dem Spiel vom 6.März 2021 FC Bayern vs Borussia Dortmund. Der BVB verliert zwar 4:2 erzielt aber ein Tor mit einem tollen Spielzug. Dahoud (8) an der Mittellinie verlagert auf die andere Seite auf den aufgerückten Schulz (14),
Dieser treibt den Ball weiter nach vorne und bindet einen Gegenspieler. Reus (10) cuttet diagonal in den Strafraum und wird sensationell angespielt. Reus legt zum Schluss auf den heranstürmenden Haaland (9) quer, der an Neuer vorbei einschiebt. Schau Dir doch den Angriff ein paarmal an. Wem würdest Du wieviel Prozente Cedits/Anteile an dem Tor gutschreiben? (2D Animation by @lastrowview)
Mit dem herkömmlichen xA/xG Modell würden nur Reus durch die Vorlage und Haaland (0.69 xG) durch den Torschuss belohnt werden. Die starke Vorarbeit von Dahoud (Verlagerung eröffnet neue Möglichkeitsräume) und Schulz (Ball treiben, Gegner fixieren und Pass in Strafraum) bliebe in den xA/xG Daten ungewürdigt.
Mit dem Expected Threat (xT) Modell werden nun alle an der Aktion beteiligten Spieler mit entsprechenden Werten belohnt werden. Auch Dahoud 0.05xT und Schultz 0.26xT.
Expected Threat (xT) ehrt, wem Ehre gebührt.
Expected Threat (xT) Summen in der Super League
Auf Mannschaftsebene können wir mit xT zum Beispiel herausfinden, von welchen Zonen aus und mit welchen Spielern unser Team am meisten Raumgewinn und Torgefahr produziert hat.
Es folgen die Grafiken der einzelnen Super League Teams. Darin ist ersichtlich wer in welcher Zone des Platzes am meisten xT produziert hat. Wobei wir die Pässe bei Standardsituationen entfernt haben. Es handelt sich um eine reine Open Play Sicht. Zudem ist rechts auch die xT Summe pro Spieler ersichtlich.
Wir haben die Super League 22/23 Spiele bis zur 26. Runde berücksichtigt. Die Werte sind Total-Werte und sind nicht pro 90 Minuten bereinigt. Zonen die leer bleiben, haben keinen Spieler mit einer positiven xT Summe.
Super League xT Summe Bestenliste pro Zone
Top zwei Spieler xT Summe pro Zone im Open Play
Alternative Nutzung xT Raster
Das xT Raster lässt sich auch anderweitig offensiv und defensiv für andere Aktionen als Pässe nutzen. So können wir zum Beispiel einem Dribbling, oder einem gewonnenen Defensivduell - je nach Wichtigkeit der Zone einen verschiedenen Wert zuteilen. So lässt sich nicht nur die Anzahl, sondern auch die Wichtigkeit der Aktionen bewerten. Man kann davon ausgehen, dass in wichtigen Zonen der Gegnerdruck auch höher ist. Ein gewonnenes Duell in einer defensiv wichtigen Zone wird höher bewertet. Ein Dribbling in einer offensiv wichtigen Zone wird höher bewertet.
Das xT Raster verleiht den Aktionen eine Wichtigkeits-Dimension
Super League (faire) xT Bestenliste pro Position
Damit wir die Spieler fair vergleichen können, müssen wir die Werte bereinigen. Als erstes rechnen wir die xT Summe in einen Wert pro 90 Minuten um. Klar haben Spieler von Teams mit viel Ballbesitz mehr Zeit um ihre xT Pässe zu spielen. Darum ziehen wir als zweites den Team Ballbesitz hinzu und rechnen den xT Wert auf 50% Ballbesitz. Mehr zur Methode gibt's in unserem Blog Spieler fair vergleichen
Somit können wir euch wohl das erste Super League xT Ranking präsentieren. Wir haben nur Spieler mit mindestens 700 Spielminuten berücksichtigt und tun dies natürlich pro Position.
Goalkeeper xT
Center Backs xT
Fullbacks & Wingbacks xT
Defensive Midfielders xT
Central Midfielders xT
Wingers & Attacking Midfielders xT
Forwards xT
Super League footballytics xT Dreamteam
Hier das Super League Expected Threat (xT) Dreamteam mit den höchsten ballbesitzbereinigten p90 Werten.
Super League U24 footballytics xT Dreamteam
Aus Scouting Sicht nun nur Super League Spieler bis und mit 24 Jahren
Scouting mit Expected Threat (xT)
Im Scouting werden Eventdaten und auch Expected Threat noch wenig verwendet. Offensiv konzentriert man sich vorwiegend auf Expected Goals (xG) und Expected Assits (xA). So lässt man aber 99% des Pass-Spektrums unbetrachtet.
Es macht Sinn im Scouting Expected Threat mit zu berücksichtigen, da Raumgewinn für jede Position relevant ist. Oder bei mehreren gleichwertigen Spielern kann die ganzheitliche Betrachtung mit XT den Unterschied ausmachen.
Ein guter xT Spieler findet, egal in welchem System, Lösungen um mit seinen Pässen Raum zu gewinnen und Torgefahr zu produzieren.
Der ausgewiesene xT Beitrag der Spieler kann unsere Wahrnehmung überraschen, da unser Verstand Gefahr läuft, sich von den wenigen Glanzaktionen blenden zu lassen. Und die vielen banalen Aktionen zu verschmähen.
Ein Verein der nicht "nur" quantitative Daten, sondern auch Eventdaten und xT im Scouting einsetzt, hat Vorteile. Er ist in der Lage Spieler zu erkennen, deren Offensiv-Wert weniger offensichtlich ist und Spieler die die anderen Vereine nicht auf dem Radar haben. Weil sie mit einer anderen Scouting Brille und einem anderen Scouting "Sieb" arbeiten.
Wer wie die Masse scouted, findet (teure) Massenware
Denn Zugang zu den Daten haben alle. Aber nur wenige haben auch die Kultur, die Fähigkeiten und die Prozesse, um das Beste aus den Daten herauszuholen.
Aus aktuellem Anlass noch die xT des gestrigen Conference League Spiels Basel 2-2 Nice
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