## 223｜AI改变足球赛场：神奇数据指标xG，能分析百万次射门，预测进球概率

伙伴们，快刀广播站又开始广播了。

如果你是个球迷，你会发现，除了支持的球队之外，我们往往更喜欢看到的是在比赛的最后时刻弱队翻盘，一位草根球星横空出世，以一记惊人的进球终结比赛。这也是为什么这么多年来，足彩类的项目在全球范围内都非常受关注。一方面，球队的实力都摆在台面上，甚至连双方球员的身价都一一列出；但在另一方面，如果有弱队爆冷，押注的本钱就可能翻上好几倍。

我记得我去曼联主场老特拉福德球场时，在入口处的一个博彩点，看到有一个博彩项目是猜某位球星在开场踏进草坪时，先迈的是左脚还是右脚。这种赌注无论胜负，完全靠运气。当然，为了防止这位球星自己给自己迈哪个脚下注所以，这种趣味项目的投注额很低，仅供娱乐，别指望能发财。

不过，现在随着数据、AI和足球的交叉研究不断深入，已经出现了不少新的研究成果。例如，最近几年有一个数据指标叫做xG，全名是Expected Goals，中文叫“预期进球数”。这个指标用来衡量足球比赛中射门的质量，它比以往很多的足球数据更为复杂。之前很多足球数据，比如射正球门率，只需要用射到球门范围内的次数除以总射门数，一般都是二位数除以两位数，属于小学三年级的数学水平，人脑是可以算出来的。

然而，xG这个指标，就要复杂得多。它是基于多种因素来估算每次射门的成功概率的，例如射门距离球门的距离、当前的射门角度、传球球员的脚法类型，甚至还会考虑比赛时间、比赛场地等不同的环境变量。由于xG模型涉及的数据量和数据维度非常庞大，已经超出了人脑可以计算的范围。幸好现在AI技术发展，这种复杂的数据模型能不断地得到完善。

简单来说，xG主要用来估算每次射门的进球概率，这个概率介于0到1之间。例如，如果球员某次射门的预期进球概率为0.7，这就意味着，在同等条件下进行100次这样的射门，大约有70次能够成功进球。

这个数据指标，最初仅限博彩公司和顶尖职业俱乐部里的数据分析师用。不过现在，它已经成为很多媒体和铁杆球迷论坛里的常见数据了。很多专业的足球栏目，都会用这个数据来解读比赛。

这个数据量有多大呢？拿英超举例，现在的技术已经能够在几秒钟内算出，英超一个赛季所有9609次射门的进球可能性。例如，全球著名的足球数据网站Opta的xG模型，就采用了一种叫“xG推进器”的机器学习技术。这个模型通过学习他们历史数据中近100万次射门的详细情况，评估出了20多个最能影响进球概率的关键变量。

这些关键变量包括：与球门的距离、与球门的角度、守门员的位置、其他防守球员的位置、助攻球员的传球方式，以及射门类型。射门类型指的是球员使用哪只脚射门，是用了他的擅长脚还是非擅长脚，头球还是一对一。如果你是球迷，你就会明白，仅仅是上面提到的这些变量，就已经为一场比赛带来了无数种可能性。

当然，必须要说明的是，xG这个数据代表的是预期进球，并不代表就一定会进球。我经常玩一款叫《足球经理》的游戏，在游戏中，我作为一名足球俱乐部的总经理，需要决定买入或者租借哪些球员。在球员加盟球队之前，哪怕他们过去的进球数再高，到了你的球队里也有可能水土不服、表现不佳，所以你要尽量寻找那些适应能力强的球员。如果是前锋的话，那就选预期进球数据更高的，因为这就是概率的作用。

回到开头提到的那个场景，一个低级别球队在一场比赛中，可能会偶尔灵光一闪，战胜豪门球队，但如果在联赛中双方反复交手的话，一定是豪门球队胜多负少。

这个xG模型，看起来是为足球量身定做的，但如果我们抽象来看的话，在一些多个变量影响结果的比赛场景中，也可以利用这个模型的理念，去进行动态的预期分析。例如，现在已经有团队把这个模型应用到了电竞比赛中，通过分析游戏中角色的各种情况，实时预测胜率的变化。也有一些青年队使用这个指标来分析每个球员的优劣势。例如，如果张三在禁区左侧的直接任意球的预期进球率比较高，那么教练就完全有可能发现他的天赋，并对他进行任意球的专门训练。

当然，我曾经听说，有团队把相似的概念用到了职场场景下，推出了“预期离职率”的模型。不知道那家公司现在是否还在运作，但我认为这是一个非常恶劣的应用场景。

大家想象一下，如果你的公司内部突然流出了个排行榜，说AI判断你是公司里下一个离职概率最高的人。这个时候我猜，公司里所有人看你的目光都会发生变化，甚至会开始躲着你、排挤你。但你又没法儿跟一个复杂的AI系统讲道理，最终的结果可能就是，本来毫无跳槽打算的你，最后被迫离开公司。当你提交离职申请的那一刻，大家再看这个AI系统时，反而会认为“这玩意儿预测得真准啊”。

所以，回到今天这个案例，技术和数据固然重要，但足球也是靠人一脚一脚踢出来的，人要去主导AI和数据，不要被数据牵着鼻子走。

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