Gol e Assist Premiano Due Tocchi per Azione. I Modelli di Possession Value Valutano il Resto

Un modello di possession value assegna un valore in probabilità di gol a ogni azione con la palla, non solo al tiro: quanto quell'azione ha cambiato le possibilità di segnare o di subire. In italiano un nome stabile non c'è, e la traduzione letterale, valore del possesso, si confonde con la percentuale di possesso palla: qui teniamo l'inglese. Expected threat, VAEP e On-Ball Value sono i tre nomi che incontrerai più spesso: una famiglia, più che idee in concorrenza. La critica al tabellino è la stessa: gol e assist premiano gli ultimi due tocchi di un'azione e ignorano ciò che li ha resi possibili. La pagina della KU Leuven sul VAEP fa i conti: una partita contiene circa 1.600 azioni con la palla, e le statistiche tradizionali ne premiano circa l'uno per cento.

Il meccanismo è comune: prendi lo stato del gioco prima di un'azione e quello dopo, e stima per ciascuno quanto è probabile che la squadra in possesso segni a breve. La differenza è il valore dell'azione: positivo se la palla passa da una zona innocua a una pericolosa, negativo se viene regalata in una brutta posizione. Gli expected goals lo fanno già per i tiri, e l'xA per il passaggio che crea il tiro. Questi modelli lo estendono all'intero possesso e, nelle versioni più complete, alle azioni difensive che lo chiudono.

L'expected threat, la minaccia attesa, è il più semplice dei tre. Divide il campo in una griglia, valuta ogni zona in base a quanto spesso i possessi che ci arrivano producono un gol, e accredita a passaggi e conduzioni la differenza tra zona di arrivo e di partenza. Il post originale di Karun Singh, del 2018, usava una griglia 16 per 12. Basta la posizione della palla, quindi gira sui dati evento più elementari, ed è trasparente: la griglia si può stampare e leggere. In cambio non sa nulla del passaggio in sé, dei difensori attorno, o di una squadra rimasta esposta alla ripartenza.

Il VAEP, sigla di Valuing Actions by Estimating Probabilities, è stato costruito da Tom Decroos e colleghi alla KU Leuven e prende la strada degli eventi. Al posto della griglia, un modello di machine learning legge le ultime azioni (tipo, posizione, esito, tempi) e stima due probabilità: segnare nelle prossime azioni, e subire gol. Il valore di un'azione è la variazione della prima meno la variazione della seconda, ed è il secondo termine a renderlo bidirezionale. Un intercetto prende credito perché abbassa la probabilità di subire; un passaggio in avanti rischioso, che lascia la squadra scoperta, può valere meno dei metri che guadagna. Servono dati evento completi, e il codice è open source nella libreria socceraction.

L'On-Ball Value è la versione di StatsBomb, lanciata nel settembre 2021. Come il VAEP valuta le due direzioni, ma riporta gol fatti e subiti come componenti separate anziché come un unico saldo, e misura la variazione della differenza reti attesa lungo il possesso in corso e quello successivo. È addestrato sugli expected goals di StatsBomb invece che sui gol reali, scelta che secondo l'articolo di lancio riduce il rumore, e dà credito a quasi ogni tipo di azione: passaggi, conduzioni, dribbling, spazzate, tiri murati, parate e rilanci del portiere. È proprietario, e richiede il flusso di eventi più ricco di StatsBomb.

Tutti e tre servono a valutare i giocatori oltre gol e assist, dal centrale che avvia l'azione al portiere che innesca le ripartenze. Gli analisti sommano i valori di un giocatore su una stagione, li esprimono per 90 minuti e li dividono per tipo di azione. Confrontalo con il packing, che conta i difensori saltati da un passaggio ma non li converte in probabilità di gol. Il possession value è il passo da "quanti difensori ha battuto questo passaggio" a "di quanto ci ha avvicinati al gol".

I modelli non sono sempre d'accordo. In un confronto pubblicato, il gruppo della KU Leuven ha mostrato che un dribbling corto in area, dentro la stessa cella della griglia, vale zero xT, mentre il VAEP lo premia perché lo stato del gioco è migliorato. Un passaggio che recupera il possesso durante un contropiede vale molto di più per il VAEP, che conosce il contesto recente. Su una stagione intera le due classifiche sono uscite diverse, con l'xT sbilanciato verso i rifinitori e il VAEP verso i goleador.

I limiti sono reali. Il movimento senza palla è invisibile: la corsa che porta via un difensore e apre la linea di passaggio non guadagna nulla, incassa tutto chi passa. Dati di addestramento, finestre temporali e variabili diverse portano due fornitori a classificare lo stesso giocatore in modo diverso, senza che nessuno abbia torto. Il contesto è povero: la maggior parte dei modelli pubblici non conosce il punteggio, il minuto, la qualità dell'avversario, né se a difendere c'era un blocco basso o una linea alta. E i numeri per singola azione sono minuscoli: un totale stagionale vale pochi gol, una base rumorosa per una decisione di mercato. Trattalo come una lente sul contributo, non come un verdetto.

Qual è la differenza tra xT e VAEP?

L'xT valuta solo dove si trova la palla: accredita a un'azione la differenza tra i valori di due zone della griglia e ignora il tipo di azione, gli eventi precedenti e il rischio difensivo. Il VAEP valuta l'intero stato del gioco: parte dalle ultime azioni, stima separatamente le probabilità di segnare e di subire, e premia anche le azioni difensive. L'xT è più facile da calcolare e da spiegare e gira sui dati di base; il VAEP è più completo e sensibile al contesto, ma più difficile da interpretare. Divergono soprattutto su passaggi all'indietro, recuperi in contropiede e piccoli movimenti in area.