Glosario · Ensayo

Qué mide realmente el xG (y qué no mide)

Cada disparo lleva una probabilidad de acabar en gol, y esa probabilidad es justo lo que el xG intenta medir. Así se calcula, por qué algunos delanteros lo desafían temporada tras temporada, y por qué un marcador nunca cuenta toda la historia.

Un diagrama de varios disparos a portería, dibujados como círculos de distinto tamaño que convergen en la boca del arco, con la ocasión de mayor probabilidad resaltada en rojo.
Imagen: Touchline Notes

Cada disparo en el fútbol lleva consigo una probabilidad de terminar en gol, y esa probabilidad es exactamente lo que el xG, o Goles Esperados, intenta cuantificar. Un remate a placer desde dos metros con la portería vacía puede tener un xG de 0,90. Un disparo lejano, lanzado desde un ángulo cerrado con un defensor encima, puede valer apenas 0,03. Sumando el valor de cada disparo de un equipo o un jugador a lo largo de un partido, una temporada o una carrera completa, se obtiene un total que indica, más o menos, cuántos goles debería haber producido esa calidad de ocasiones.

El modelo detrás del número analiza miles de disparos históricos y se hace la misma pregunta para cada disparo nuevo: de todos los tiros lanzados desde esta distancia, este ángulo, bajo este tipo de presión y con este tipo de asistencia, ¿cuántos acabaron dentro? La distancia y el ángulo hacia la portería explican la mayor parte del valor. Si el remate fue de cabeza o con el pie también importa. El tipo de asistencia, un centro atrás, un centro raso, un pase filtrado, cambia el número. La presión defensiva, la posición del portero y si el jugador quedó solo frente al arquero lo modifican aún más, dependiendo de cuán detallado sea el modelo.

Lo que el xG no es, es una predicción para ese disparo en particular. Kylian Mbappé no convierte el 90 por ciento de sus ocasiones de 0,90 xG porque sea Mbappé; el modelo no sabe quién está rematando. Sabe cómo era el disparo desde el punto de vista geométrico. Esta es la lectura errónea más común de la métrica, y vale la pena detenerse en ella, porque explica la mayoría de las discusiones que genera.

Esto también explica por qué algunos jugadores superan su xG de forma constante. Un delantero que bate su xG total durante varias temporadas seguidas probablemente está haciendo algo que el modelo no puede ver: una colocación excepcional, un temple fuera de lo común, o simplemente un nivel de definición tan alto que las tasas de conversión promedio dejan de aplicarle. Un buen mes no demuestra casi nada. Varias temporadas de superávit sostenido empiezan a parecerse a una habilidad real, no a una simple racha de varianza.

El número rinde más en conjunto, a lo largo de una serie de partidos, que en un solo encuentro. Un equipo puede perder 0-1 generando 2,4 xG frente a 0,3 del rival, y eso dice algo que el marcador por sí solo no puede decir: que el proceso fue sólido aunque el resultado no lo reflejara. Hay entrenadores destituidos tras resultados que el xG sugiere que fueron mala suerte, y otros que sobreviven a resultados que el xG sugiere que fueron favorecidos por la fortuna. Ninguna de las dos lecturas cambia la tabla de posiciones, pero ambas cambian cómo conviene leer los próximos partidos.

El mal uso llega cuando se trata al xG como un veredicto en lugar de una descripción. Decir "el equipo A mereció ganar porque tuvo más xG" ignora todo lo que realmente ocurrió sobre el campo: un portero jugando el partido de su vida, un equipo que se replegó por completo y golpeó al contragolpe, una expulsión que cambió el segundo tiempo. El xG describe la calidad de los disparos. No describe los planes de juego, y no sabe que un equipo jugó los últimos veinte minutos con diez hombres a menos que se ajuste específicamente por eso, algo que la mayoría de los modelos públicos no hace.

También hay límites reales en los datos que alimentan el modelo. Cada proveedor construye el suyo con muestras de disparos y variables de entrada distintas, por eso dos sitios pueden mostrar totales de xG diferentes para el mismo partido. Ninguno de los dos miente: simplemente ponderan de forma distinta la distancia, el tipo de asistencia y la presión. Ninguno explica bien un disparo que sale desviado por el roce de un defensor en el último instante, o un rechace que llega a una altura incómoda. El modelo lee geometría. No mira el partido.

Usado con cuidado, el xG es una de las mejores herramientas para separar lo que un equipo realmente hizo de lo que dice el marcador. Usado sin cuidado, se convierte en un número más para ganar una discusión cuyo resultado ya estaba decidido de antemano.

De ahí nace el npxG, que separa los penaltis de esa misma medida, y el PSxG, la versión que juzga al portero después de que el disparo ya salió.