xG no futebol: o que significa e como se calcula

O xG (expected goals, “golos esperados”) é a probabilidade estimada de um remate acabar em golo. O modelo pega em milhares de remates parecidos do passado e vê quantas vezes viraram golo. De cada cem remates daquele ponto, com aquela parte do corpo e naquela situação, o golo saiu trinta vezes. Esse remate de hoje vale então 0,30 de xG. A soma do xG de todos os remates de uma equipa num jogo mostra quantos golos ela mereceu, pela qualidade das ocasiões criadas. Marcar, por outro lado, consegue-se de qualquer maneira: o xG não descreve o resultado, descreve o quão perto do golo uma equipa chegou.

Como se calcula: do que depende o valor de um remate

A métrica não mede força nem beleza de remate. Responde a uma única pergunta: com que frequência remates assim viraram golo no passado. Falta só definir o que é “assim”.

Distância e ângulo. Os dois fatores principais, e não pesam o mesmo. Um remate a onze metros pelo meio e outro à mesma distância colado à linha lateral são dois mundos. O segundo quase não tem baliza para mirar.

Com que parte do corpo. De cabeça marca-se bastante menos do que com o pé, do mesmo ponto. Ainda menos com a perna menos boa.

O que aconteceu um instante antes. Um cruzamento rasteiro, um desvio, um passe entre linhas, uma sobra depois de um remate defendido, um contra-ataque rápido contra uma defesa desorganizada. Uma ocasião nascida da velocidade contra uma marcação mal posicionada vale mais do que um remate geometricamente idêntico saído de uma jogada de ataque posicional.

Quantos jogadores estavam no meio do caminho. Os modelos mais avançados contam o número de defesas entre a bola e a baliza, e a posição do guarda-redes. Os modelos mais simples pesam menos este detalhe, e é exatamente aí que os números dos diferentes fornecedores de dados começam a divergir.

Grande penalidade contra remate de trinta metros

A forma mais rápida de sentir a escala.

A grande penalidade vale mais ou menos o mesmo em todos os modelos conhecidos. 0,79 para a Opta, 0,78 para a StatsBomb depois da atualização de 2022, 0,76 para a Wyscout. A diferença é pequena, e sempre pela mesma razão. As condições do remate nunca mudam, e a percentagem histórica de grandes penalidades convertidas anda à volta de três quartos.

Um remate de trinta metros fora da área é normalmente avaliado em centésimos de golo. Um bom remate ao ângulo dá à equipa tanto xG quanto teria dado se acabasse na bancada: o modelo avalia a ocasião, não o que saiu dela.

Daqui sai a primeira conclusão prática. Uma equipa que rematou quinze vezes de fora da área e outra que teve quatro bolas cara a cara com o guarda-redes podem parecer parecidas na ficha do jogo. No xG, não são. Existe um abismo entre as duas.

E a segunda conclusão, menos confortável: um xG de referência único não existe. Três fornecedores de dados dão ao mesmo remate três valores diferentes, e no total do jogo a diferença chega facilmente a várias décimas. Comparar valores de xG só faz sentido dentro da mesma fonte. Quando alguém citar um número, pergunta de quem é o modelo.

Porque é que o resultado às vezes mente

Situação clássica: uma equipa perde por 0-2 mesmo criando visivelmente mais do que o adversário.

Um jogo hipotético, para ilustrar (os números aqui são de exemplo, não de um jogo real). A equipa da casa soma 1,9 de xG em dezoito remates, três ocasiões acima de 0,3. A visitante soma 0,4 de xG em cinco remates, mas marca duas vezes: uma depois de um desvio, outra de longe. Resultado final: 0-2 para a visitante.

O que realmente aconteceu: a equipa da casa jogou um jogo que, em média, termina em vitória dela ou empate. A visitante jogou um jogo que, em média, termina em derrota dela. E venceu, porque estas coisas acontecem: com 0,4 de xG no total, marcar dois golos é raro, mas possível.

É aqui que começa a parte mais interessante. A classificação vai lembrar-se do 0-2. E o próximo adversário da equipa da casa, se olhar só para o resultado, vai encontrar uma equipa bem diferente da que esperava.

Overperformance: como se parece uma equipa “com sorte”

Quando uma equipa marca de forma sustentada mais do que o xG indica, há duas explicações possíveis, e distinguir uma da outra importa mais do que parece.

A primeira: a equipa tem mesmo um avançado que finaliza melhor do que a média. Jogadores assim existem, mas são poucos, e o desempenho deles fica acima da média durante anos, não durante cinco jornadas.

A segunda, muito mais comum: uma série de sorte. Desvios, ressaltos favoráveis, guarda-redes adversários numa fase má. A série acaba, os números voltam à média, e a equipa “em fogo” de ontem deixa de marcar do nada, jogando exatamente igual.

A história oposta é simétrica. Uma equipa que cria muito e não marca parece inofensiva até ao dia em que a finalização volta ao normal. São exatamente estas sequências que mais custam o lugar a um treinador, sobretudo quando a classificação não reflete o que a equipa está a criar.

Regra prática: uma diferença entre golos e xG ao longo de cinco jogos é ruído; ao longo de trinta jogos já é coisa séria.

O que o xG não mostra

Uma lista curta, boa para ter ao lado de qualquer gráfico bem-feito.

O contexto do resultado. Uma equipa que ganha por 3-0 recua e deixa de criar. O xG baixo dela na segunda parte conta uma decisão tática, não uma fraqueza.

Tudo o que não é remate. Uma defesa que corta a jogada antes do remate não deixa rasto no xG. Um jogo em que o adversário nem conseguiu rematar à baliza aparece vazio nos dados, mesmo que tenha sido a melhor exibição defensiva da época.

Quem rematou. O xG básico avalia um remate da mesma forma, seja quem for a bater. A diferença entre um avançado de seleção e um central que se viu na área adversária não está na métrica.

O que aconteceu depois do remate. Isso é outra métrica: o xGOT, golos esperados consoante o sítio para onde a bola seguiu. Na prática, avalia o guarda-redes, considerando para onde foi o remate.

Um jogo isolado. Num único jogo, o xG continua a ser uma estimativa com margem de erro larga. Só se torna útil na distância, quando o acaso deixa de decidir tudo sozinho.

Como o xG entra na análise

Exemplo de ficha de análise. Números ilustrativos.

O valor principal do xG para uma análise é separar a qualidade do jogo do resultado. Um sistema que olhe só para os resultados sobrevaloriza as equipas com sorte e enterra as sem sorte — pouco antes de as duas regressarem à média.

Na análise da Sharkline, as estatísticas de equipas e jogadores, a forma, a classificação e o histórico de confrontos diretos chegam de uma API de dados desportivos. A camada de consenso é reunida à parte, de mais de vinte fontes. Métricas como o xG o sistema considera no cálculo, mas não deixa entrar em bruto na ficha. Em vez de “xG 2,4 contra 0,9” fica escrito “criava ocasiões três vezes mais perigosas”. É uma escolha deliberada: um indicador que o leitor precisa de decifrar não o ajuda a decidir, só faz a análise parecer mais científica.

O que sai é a leitura: a probabilidade de cada resultado, a percentagem de confiança, a avaliação da qualidade dos dados reunidos e o risco principal. Não precisas de calcular a métrica sozinho.

Como funciona toda a cadeia, dos dados em bruto até à leitura final, está explicado em como a IA analisa um jogo. A metodologia completa está na página como funciona a Sharkline. Como ler o resto das estatísticas de um jogo está em como ler as estatísticas de um jogo.

Perguntas frequentes

O que é o xG em palavras simples? É a probabilidade de golo de um remate específico, calculada a partir do histórico de remates parecidos. Um xG de 0,3 significa que ocasiões assim, no passado, acabaram em golo umas três em cada dez vezes. A soma do xG num jogo mostra quantos golos uma equipa mereceu pela qualidade das ocasiões criadas.

Quanto vale o xG de uma grande penalidade? Entre 0,76 e 0,79, consoante o fornecedor de dados. 0,76 para a Wyscout, 0,78 para a StatsBomb, 0,79 para a Opta. O valor é quase fixo porque as condições do remate são sempre as mesmas, e reflete a percentagem histórica de conversão.

Porque é que o mesmo jogo tem valores de xG diferentes em fontes diferentes? Porque o xG não é uma medição, é um modelo. Fornecedores diferentes consideram fatores diferentes e foram treinados com amostras diferentes, por isso o mesmo remate recebe deles uma avaliação diferente. Comparar os números só faz sentido dentro da mesma fonte.

Dá para prever o resultado do próximo jogo com o xG? Prever, com nada, não dá. O xG ajuda a avaliar melhor a força de uma equipa: a qualidade das ocasiões é mais estável do que os resultados. Mas continua a ser um dado de entrada, não uma resposta.

O que conta mais: o resultado ou o xG? Para a classificação conta o resultado; para avaliar uma equipa, o xG é mais útil. Um jogo ganho com 0,4 de xG contra 1,9 conta sorte, não superioridade, e o próximo adversário costuma perceber isso.