Hvad er Table of Justice / xG stilling? Bruges det i 3F Superligaen og Betinia Ligaen?

Et ‘saying’ inden for – den måske ældre og mere konservative del af – fodboldens verden lyder, at stillingen aldrig lyver. Det er da også svært at modargumentere, at det ikke har en vis sandhed i sig, for i sidste ende er det tabellen og intet andet, som tæller. Fodbold er verdens største sportsgren, men samtidig også ét af de mest komplekse kaosspil, hvor især de kortsigtede resultater i høj grad afspejles af held og tilfældigheder. Historisk set afspejles de langsigtede resultater dog mere retfærdigt af præstationerne over tid – men ikke altid! Hvad gør man så?Læs mere

I forbindelse med indtoget af den store brug af data i fodboldverdenen i specielt 2010’erne, har der været brugt store ressourcer hos især universiteter, de større fodboldklubber samt bettingudbydere på at finde frem til en mere retfærdig og præcis præstationsindikator end blot resultater og stillingen. Det er her indikatoren (i fagsprog ’metric’) Expected Points – eller i fankredse ofte omtalt Table of Justice – kommer ind i billedet. Men for at tale Expected Points bliver vi først og fremmest nødt til at dykke ned i udregningerne bag. En indikator, som de seneste år er blevet et helt almindeligt udtryk i fodboldens interne analogi: Expected Goals eller blot xG. Brugen af udtrykket og generelt bare brugen af data i fodbold, bliver der dog fortsat udvist stor skepsis over for i mediernes fodbold nyheder samt den offentlige fandebat.

Hvad er Expected Goals / xG?

Igennem mange år – og også med tilbagevirkende kraft af historiske kampe – har firmaer inden for sportsanalyse og betting indsamlet (eller i fagsprog ’tagget’) mange forskellige datapunkter for alle mål, der bliver scoret i fodbold. Og der er efterhånden virkelig tale om såkaldt ’big data’, da mange databaser indeholder hundredtusindvis af mål analyseret. Det er dog forskelligt fra firma til firma, hvilke præcise datapunkter, man har tagget, men fælles for alle er, at man har tagget den præcise lokation på banen, hvorfra der afsluttes. Inden for de senere år er der begyndt at blive tagget mere avancerede datapunkter, såsom:

• Kropsdel der afsluttes med (fx hoved, venstre fod, højre fod)
• Type afslutning (fx indlæg, stikning, dribling)
• Antal modstandere mellem bold og mål
• Keepers position
• Optakt til afslutning (fx omstilling, kontrolleret angreb)
• Frit spil eller standardsituation

Kan de almindelige ‘skudstatistikker’ ikke længere bruges så?

Men findes der ikke allerede statistik, som har fandtes i mange år, for afslutninger? Helt korrekt, der findes fx de velkendte ’afslutninger på mål’ og ’afslutninger inden for målrammen’. De kan ofte også være yderst anvendelige til at få et overordnet billede af et kampbillede. Udfordringen med disse indikatorer er, at de ikke fortæller noget om størrelsen af de enkelte afslutninger, som et hold skaber. Der er stor forskel på en afslutning fra 45 meter og en afslutning til tab-in inde foran mål, men dette faktum tager ’afslutninger på mål’ og ’afslutninger inden for målrammen’ ikke højde for. Mange fodboldhold har ikke et problem med at tillade afslutninger ude fra 45 meter, og det er sjældent at sådan en afslutning, vil afgøre en fodboldkamp – omvendt vil et tab-in foran mål næsten altid resultere i en scoring imod. Expected Goals er altså en avanceret udregning ud fra ’big data’, som analyserer, hvor ofte der historisk er blevet scoret fra en bestemt chance under de samme vilkår. På den måde kan man altså finde frem til en indikator for, hvor stor værdien af en bestemt chance er for holdet. Værdien af en chance bestemmes, som en procentsats, og er altså den historiske sandsynlighed for en scoring ved netop den chance. Når man efter en kamp, periode eller sæson lægger kvaliteten af alle chancer sammen, får man altså et relativt retvisende billede af, hvor mange mål holdet gennemsnitligt burde have scoret. Derudover fortæller Expected Goals også noget om et holds evne til at skabe store chancer for scoring.

Hvad er Expected Goals Against / xGA?

Modstanderen har selvfølgelig også en Expected Goals for deres enkelte chancer samt det sammenlagte antal chancer. Denne indikator er kendt som Expected Goals Against eller xGA. Udregningen foregår på samme måde, og giver et relativt retvisende billede af, hvor mange mål man burde have lukket ind. Samtidig giver det en indikator for et holds evne til at afholde modstandere fra at komme til store chancer.

Hvad er Expected Goals on Target / xGOT?

Mange er dog ikke klar over – og det er derfor vigtigt, at vi lige pointerer det – at Expected Goals ikke indregner, hvad der sker, efter at bolden rammes. Det vil altså sige, at uanset om bolden sparkes op i fjerneste sammenføjning af målrammen, eller sparket ud af stadion, har det altså ingen indvirkning på udregningen af chancens værdi. Inden for de senere år er der dog kommet en mere avanceret indikator, som også indregner, hvor bolden ender efter afslutningen. Den hedder Expected Goals on Target eller xGOT, og er en indikator, som oftest bruges til at analysere den enkelte spillers effektivitet foran mål samt en keepers redningsspil.

Kan xG og xGA bruges til at retfærdiggøre resultater?

Du sidder sikkert nu, og tænker, at man efter en kamp så bare kan sammenligne xG og xGA, og på den måde finde ud af, hvilket hold der burde have vundet. Det mente man også i starten af Expected Goals’ levetid, at man kunne. Udfordringen var og er dog, at der også findes et uafgjort resultat i fodbold, hvor ingen af holdene vinder. Det er yderst sjældent, at to hold ender med præcis samme Expected Goals efter en kamp, og når det sker, er det bare en tilfældighed. Derudover er det ikke altid holdet med den største samlede værdi af chancer i kampen, som vinder, da held og tilfældigheder, som tidligere nævnt, er en stor del af fodbold. Derfor blev det hurtigt tydelig, at dette ikke var et retvisende nok indikator for fortjente point, som et hold burde tage med fra den enkelte kamp.

Hvad er Expected Points / xP / xPts / xPoints?

Inden for sandsynlighedsteori i matematikkens verden findes der en velkendt model, som hedder ’expected value’. Ved at bruge denne model for hver enkelt kamps chancer, fandt man ud af, at den kunne give et retvisende billede af, hvor mange point et hold burde tage med fra den enkelte kampe. Så var indikatoren Expected Points eller xP/xPts født. Med modellen ’expected value’ simulerer man et eksperiment et signifikant antal gange, og på den måde er forventningen, at det samlede gennemsnitlige resultat af hvert eksperiment, giver en mere eller mindre retvisende såkaldt ’forventningsværdi’. Jo flere gange et eksperiment simuleres, des mere retvisende bliver resultatet. Når Expected Points udregnes simuleres kampen typisk tusindvis af gange. I hver simulering ender et enkelt hold med at få 3 point eller begge hold 1 point, og når alle simuleringer er færdige, divideres et holds samlede antal point med antallet af simuleringer. På den måde ender begge hold altså med at få et samlet antal point på mellem 0 og 3. Expected Points tager ikke højde for andre parametre end hvert holds evne til at skabe chancer med høj Expected Goals, da det helt basalt er dét, fodbold handler om – selv at score mål og afholde modstanderen fra at score mål. De seneste år er der dog opstået en række mere avancerede udregninger, der også tager højde for parametre, som fx boldbesiddelse og hjemme-/udebane. I langt de fleste sammenhænge bruges Expected Points til at vurdere et holds præstationer over en periode af kampe eller en hel sæson – og altså ikke den enkelte kamp. Det giver et relativt retvisende billede af, om et hold har fået færre eller flere point, end de burde – og altså underforstået, om de har under- eller overpræsteret i perioden eller sæsonen.

Den udskældte historie om Smartodds, Peter Ankersen og Table of Justice

Endelig er vi kommet til dét, som det hele her handler om. Nemlig ’Table of Justice’, som også kan kaldes ’xG stilling’, ’Retfærdighedstabellen’ eller blot ’ Justice Table’. Faktisk har offentlighedens kendskab til udtrykket faktisk oprindelse i Danmark. Det blev introduceret for offentligheden, da Peter Ankersen fra FC Midtjylland i et nyheds interview i 2007 henviste til tabellen ’Table of Justice’ efter en periode, hvor klubben ikke havde samlet mange point sammen i Superligaen, men ud fra præstationerne burde have fået flere point. På daværende tidspunkt var klubben var den jyske hede ejet af den britiske rigmand Matthew Benham, som var blevet yderst velhavende på sit firma Smartodds, som var banebrydende i udviklingen og brugen af data i fodboldens verden. Brentford FC i verdens bedste liga, Premier League, var også, og er fortsat, ejet af Matthew Benham. Derfor var FC Midtjylland og Brentford FC også blandt de absolut førende inden for brug af data i slutningen af 00’erne. Da Peter Ankersen i 2007 henviste til Table of Justice fra Smartodds, var det under stor hån fra journalister, eksperter og modstanderes fans – for den rigtige tabel lyder aldrig! Idéen med Table of Justice er at give et mere retvisende – neutraliseret for held og tilfældigheder – af, hvor mange point et hold rent faktisk burde have fået, og hvor i tabellen de burde ligge. Det bruges altså ofte, ligesom af Peter Ankersen, som en målestok for, hvor godt et hold rent faktisk præsterer på banen og ikke blot på måltavlen eller i stillingen. I de senere år har Table of Justice vundet større indpas og respekt, og for nyligt har Jacob Neestrup, cheftræner for FC København i den danske Superliga, i nyheds interviews også refereret til Expected Points og Table of Justice. Det er også kendt, at Brentford FC tidligere har lavet en trænerfyring primært på baggrund af netop Table of Justice. Data er kommet for at blive i fodboldens verden.