Poi il mondo ha di sicuro ben altre seccature — chiamiamole seccature... — in questo momento. Però il fantasmagorico e un tantino alienato mondo del pallone rotola sempre a ritmi terrificanti e confeziona, a tempi da reparto presse, novità talvolta ridicole, di rado utili, spesso piuttosto curiose. Bene. In bilico sul filo tra l’utile e il curioso dondola da qualche mese un binomio che a molti suonerà senz’altro incomprensibilmente moderno, a tanti pericolosamente repellente, a qualcuno aggressivamente assurdo. Mettetevi comodi e chiudete Instagram. Pronti? Pronti. Il binomio, le due paroline da nulla piovute dall’iperuranio stavolta sono: expected gol. Cheeeee? Niente paura. Ripetiamo con calma, via, un bel respiro: expected gol. Che cosa sono? Si mangiano? Si deve pagare? Sono velenosi? Ci si può andare in vacanza? Non spaventatevi, non ce ne è bisogno.
Dunque. Gli expected gol sono la nuova frontierona della statistica applicata al calcio. È il pallone che frequenta il futuro e prova ad abitarci con un briciolo di dignità. In estrema e azzardatissima sintesi, questi expected gol indicano la probabilità che un tiro si converta in un gol sulla base delle caratteristiche della conclusione e dei connotati dell’azione.
Spiegano i siti specializzati (nel caso specifico: fbref.com): «Ogni tiro viene messo a confronto con migliaia di altri tiri dalle caratteristiche simili, per determinare le probabilità di tale tiro di trasformarsi in un gol. Tale probabilità rappresenta il totale dei gol previsti. Un xG (abbreviazione di expected gol, ricordate, no?; ndr) pari a 0 indica certamente un gol mancato, mentre un xG pari a 1 indica un gol certo. Un xG di 0,5 indica che su 10 tiri identici è previsto che 5 si tramutino in gol».
Per determinare il grado di prossimità del tiro al gol si frullano, come si diceva, diverse variabili: tra le quali la posizione del tiratore, la parte del corpo utilizzata, la tipologia di passaggio e il genere di attacco. Per capirci meglio, può aiutare un esempio: ovvero: ogni calcio di rigore ha un parametro xG fisso pari a 0,76, dato che tutti i rigori dell’universo condividono le stesse caratteristiche. Dopotutto sono azioni gemelle in tutti gli angoli della Terra.
Non solo. Non esiste un solo e unico metodo di calcolo degli expected gol. No, certamente, sarebbe troppo facile. Qua e là nel mondo, piuttosto, sono state studiate grandinate di formule che oscillano sinuosamente verso il grado massimo di fedeltà. Per chi fosse già pazzo della materia, in Serie A, adesso le squadre migliori sono il Milan con 21,8 xG, la Roma con 20,1 e l’Inter a quota 19,7. Significa, in buona sostanza, che ciascuna squadra produce circa una ventina di reali e serie occasioni da gol a partita.
È anche possibile essersi stufati, arrivati a leggere fin qui. Ma se la noia non vi ha psicologicamente scosso, in più di qualcuno sorgerà una domandina lungimirante: vabbè, ma a che servono ‘sti expected gol? Di nuovo corre fortunatamente in nostro soccorso il sito fbref.com: «Il parametro xG può essere utilizzato per valutare le capacità di una squadra in svariate situazioni, quali un’azione aperta, un calcio di punizione, un calcio d’angolo, Ad esempio, una squadra che ha concesso più gol su calcio di punizione rispetto al proprio parametro xG, probabilmente, ha una capacità di difesa in queste situazioni al di sotto della media».
Chiaro, no? Dagli expected gol si può dedurre quindi immediatamente il volume di azioni pericolose e, per estensione, il modo di giocare di una squadra (o di un giocatore), magari non nella baraonda di due giornate, ma quanto meno nel medio e lungo periodo.
Del resto «il confronto tra gli expected gol e i gol realmente segnati può indicare la capacità o la fortuna che un giocatore ha nel tirare. Un giocatore che segna sistematicamente più gol rispetto al proprio parametro xG complessivo vanta con molta probabilità una capacità di tiro o di rifinitura superiore alla media».
Come suggerirebbe la traduzione, quindi, sono i gol attesi: o, meglio, attesi dalla statistica. E, a pensarci bene, è stato clamorosamente candido il pungolo che ha suscitato nei match analyst la voglia (o il bisogno) di inventare un parametro come gli expected gol. E cioè. La necessità di rendere il calcio, anzi, l’evoluzione di una partita un po’ più statisticamente prevedibile, magari comprendendo sotto l’ombrellone della probabilità moltissime variabili. Utopia? Insomma...
D’altronde, come si sarà notato, il calcio è storicamente e culturalmente uno degli sport meno asserviti alla prevedibilità statistica, a differenza delle discipline — diremmo — americane, tipo il basket, il football, il baseball. O il tennis, anche. Ecco, in America, ogni millisecondo sportivo ha lo sventurato destino di finire brutalmente scomposto e incautamente vivisezionato da analisti, statistici, storici, fisici, demografi e cartografi al solo, e unico, e pazzo scopo di poter costruire modelli di previsione. Il tennis, il basket e il football americano, tanto per capirci, nuotano in oceani di dati sui giocatori, sulle squadre, sui fili d’erba dei campi o sui centimetri quadri di parquet. Ora, ma non da ora, anche nel calcio europeo si tenta più o meno goffamente di applicare lo schema. È il futuro che avanza. Magari può tornarci utile.