xG 파일: 축구의 가장 뜨거운 지표를 해부하다

지난 5년간 축구 관련 논의에 참여했다면 "xG"라는 말을 들어봤을 것입니다. 예상 득점. 모두가 인용하는 통계이며, 누가 득점했어야 하는지 알려준다고 합니다. 하지만 대체 이게 정말 무엇이며, 왜 이 이야기를 하는 사람들의 절반은 실제로 이해하지 못하는 것 같을까요?

간단히 말해, xG는 슛이 골로 이어질 가능성이 얼마나 높은지 알려주는 통계적 측정치입니다. 0에서 1까지의 확률 점수라고 생각하면 됩니다. xG가 0.1인 슛은 평균적으로 비슷한 슛이 10%의 확률로 득점된다는 의미입니다. xG가 0.7인 슛은 70%의 확률로 득점된다는 의미입니다. 슈팅하는 선수의 실력은 고려하지 않고, 오직 슛의 특성만 고려합니다. 이것은 FIFA 스트리트가 아니라 냉정하고 정확한 숫자입니다.

어떻게 계산될까요? 지하실에서 화이트보드를 들고 있는 사람이 하는 것이 아닙니다. Opta나 Stats Perform과 같은 데이터 회사들은 수십만 개의 슛에서 얻은 과거 데이터를 사용합니다. 이 방대한 데이터 세트를 각 슛에 대한 여러 요소를 고려하는 알고리즘에 입력합니다. 그 중 핵심은 골까지의 거리(6야드에서 쏜 슛은 30야드에서 쏜 슛보다 xG가 높습니다), 골까지의 각도(정면이 좁은 각도보다 좋습니다), 어시스트 유형(스루 패스가 희망 없는 크로스보다 좋습니다), 신체 부위(머리 vs 발)입니다. 리바운드였는지, 드리블 후 슛을 쐈는지, 수비수가 골로 가는 길을 막고 있었는지와 같은 요소들도 고려됩니다. 예를 들어, Opta는 2010년 이후 30만 개 이상의 슛을 분석하여 모델을 구축했습니다. 이는 정교한 시스템입니다.

xG 세계에서 "빅 찬스"는 일반적으로 Opta에 의해 선수가 득점할 것으로 예상되는 상황으�� 정의됩니다. "빅 찬스"를 보편적으로 정의하는 고정된 xG 값은 없지만, 일반적으로 xG 값이 0.35 이상인 슛입니다. 이들은 보통 1대1 상황, 매우 가까운 거리에서의 슛, 또는 오픈 헤더입니다. Erling Haaland가 컷백 후 6야드 거리에서 득점하는 것을 생각해 보세요. 그것이 빅 찬스입니다. xG가 0.02일 수 있는 박스 밖에서의 추측성 슛이 아닙니다.

xG를 거스르는, 혹은 단순히 외계인인 선수들의 대표적인 예는 Erling Haaland입니다. 2022-23 프리미어리그 시즌에 Haaland는 놀랍게도 36골을 득점했습니다. 그 시즌 그의 xG는 28.3이었습니다. 이는 그가 얻은 기회의 질을 바탕으로 통계적으로 평균적인 피니셔라면 약 28골을 득점했을 것이라는 의미입니다. Haaland는 xG를 거의 8골이나 초과 달성했으며, 이는 그의 엘리트 마무리 능력을 보여주는 정말 엄청난 차이였습니다. 그는 단지 좋은 기회를 얻는 것뿐만 아니라, 미친 듯한 비율로 득점으로 연결했습니다. 그는 그 시즌에 16개의 "빅 찬스 미스"를 기록했지만, 전체 기회에 대한 그의 전환율은 여전히 경이로웠습니다.

반대로, xG를 꾸준히 초과 달성하는 팀들은 효율적인 마무리 능력을 보여주거나 단순히 운이 좋았음을 시사합니다. 예를 들어, 2022-23 프리미어리그 시즌의 Brighton & Hove Albion은 xG 60.5에서 72골을 득점했습니다. 그들은 예상보다 11.5골을 더 넣었는데, 이는 상당한 초과 달성입니다. 이는 뛰어난 공격수를 가진 팀의 신호일 수 있지만, 데이터 분석가들이 면밀히 주시하는 부분이기도 합니다. 왜냐하면 이러한 초과 달성은 여러 시즌 동안 지속되기 어렵기 때문입니다. 보통은 평균으로 회귀합니다.

그리고 xG에 미치지 못하는 팀들도 있습니다. 2022-23 시즌의 첼시가 대표적인 예입니다. 그들은 xG 55.4에서 겨우 38골을 득점했으며, 이는 예상보다 17.4골을 덜 넣었다는 의미입니다. 이러한 엄청난 저조한 성적은 그들이 좋은 기회를 자주 만들었음에도 불구하고 리그 12위로 마감한 큰 이유였습니다. 이는 Kai Havertz와 Pierre-Emerick Aubameyang과 같은 선수들이 득점 전환에 어려움을 겪었던 그들의 잘 알려진 문제점을 직접적으로 보여주었습니다.

문제는 xG가 완벽하지 않다는 것입니다. 모든 변수를 설명하지는 않습니다. 발등으로 찬 슛과 발 옆으로 찬 슛, 또는 골문 상단 구석으로 잘 들어간 슛과 골키퍼에게 곧바로 날아간 슛은 완전히 포착되지 않습니다. 또한 슛 자체의 직접적인 부분이 아닌 수비 실수는 고려하지 않습니다. 그리고 솔직히 말해서, 선수의 자신감이나 더비 경기의 압박감은 알고리즘에 포함되지 않습니다. 하지만 이는 기회의 질을 객관적으로 평가하는 데 우리가 가진 최고의 도구입니다. "그는 득점했어야 했다"는 감정을 넘어 더 구체적인 것을 파악하는 데 도움이 됩니다.

궁극적으로 xG는 팀이 좋은 기회를 만들고 있는지, 공격수들이 이를 득점으로 연결하고 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 이는 현대 축구 분석의 기본 지표입니다. 저의 뜨거운 의견은? xG를 무시하는 감독은 본질적으로 눈을 가리고 운전하는 것과 같습니다.

다음 시즌, 맨체스터 유나이티드는 마침내 공격력을 가다듬고 Rasmus Højlund가 제자리를 찾으면서 리그에서 xG를 최소 5골 이상 초과 달성할 것으로 예상합니다.