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接下来我准备进行盘点下一期的《英超哪家强》，准备写中场篇，不过在开始之前，我想先针对足球数据分析模型的几个概念进行科普性的解释。

一般情况下，门外汉球迷或者基础球迷一般只看「进球」「助攻」指标，好一点的知道「xG」（预期进球）以及xGA（预期失球）。

但是这些对于中场球员的统计，其实是没有办法判断其价值的——因为大部分的中场球员即便参与进攻，也因为位置的关系不会和进球有直接的关联性（比如倒数第二传、组织），因此中场球员的进球数和助攻数，大体上都是很低的：

以至于抛开结果来说，中场球员被讨论和定义的价值是缺失的：怎么定义中场球员参与进攻的好坏？怎么定义中场球员的价值？

因此在这个基础上，有几条指标应运而生。

【1】xG Chain（预期进球链）

先说文字定义，这个表示的是，在这脚产生射门的预期进球里，其中不管谁完成射门，中间的不间断传递（哪怕是前场反抢成功），所有人触球的球员都能获得这次射门的xG。

举个例子，比方说克洛普时期有一个萨拉赫的进球：

这球我记得是从门将开始发起，中间的传递依次是：

莫雷诺 → 菲尔米诺回撤接应 → 回敲给维纳尔杜姆 → 直塞给马内 → 脚后跟敲给后插上的菲尔米诺 → 横传助攻萨拉赫

倘若这个进球前射门的xG是0.7，那么所有6个参与这次进攻的球员“米尼奥莱、莫雷诺、维纳尔杜姆、菲尔米诺、马内、萨拉赫”都可以获得0.7的xG Chain。

这里的xG Chain包含了参与组织传递，过渡，助攻和进球的所有球员，因此，一个中场如果xG Chain非常高，大概率是其前场的球权比较多，参与的不间断传球/组织的进攻也越多，间接也放大了这个球员对球队进攻的参与作用。

这就比单纯统计进球/助攻要合理得多。

这样一来，一个中场球员进攻参与度越高，其xG Chain也越高，是衡量中场球员组织价值的一个非常有用的数据。

【2】xG Build Up（xG组织）

这个指标其实和上面的xG Chain很相似，都是所有射门前参与的球员都会算，但是这个xG Build Up是排除掉最后连个动作，即助攻，以及射门的人不算，中间参与传球的球员都计入。

这直接放大了组织的参与度，一些明显不参与进攻组织的饼锋这方面的数据就会很低。

【3】预期威胁xT（Expected Threat）

这个指标是和空间相关，如果我们把一个大球场分割成无数的小块，大概就变成这样：

我们也都知道，越靠近对方的中路禁区空间，起脚射门的威胁越大，于是乎，xT本质上代表的，就是以区域分割为代表的球员推进数据。

当然，实际的xT计算，是Karun Singh设计出来的一套移动矩阵，该矩阵是根据一段时间内的射门、进球和带球动作（传球和带球）的统计数据计算得出的。

在构建转移矩阵的过程中，目标动作之后的后续动作数量是一个重要的细节。所获得的xT值仅用于估计在特定数量的后续动作后达成进球的概率。

事实上我们不用理解那么复杂，只要知道，这是和推进相关的动作即可，举个例子：

像这样的底线传中/底线往中路内切的推进，是从0.039的威胁模块推进到0.172模块，xT随之上升了0.133。（所以之前写边锋当中，加克波和格拉利什的负xT，本质上就是他俩“反向推进”很多），也就是验证了张指导的那句话：加克波哪儿都好，就是没有威胁。

到目前为止，关于xT的矩阵计算还在更新，Karun基于的数据仅仅是作为一个赛季的进球发生位置和助攻发生位置而做的概率分析。

而后面Twelve Football的数据科学家jernejfl，以及TA都发布过更新采样数据之后的矩阵数据（TA在2021年发布了另一个基于 3 个英超赛季（2018-2019、2019-2020、2020-2021）的过渡矩阵）。

因此，如果我们要理解xT，只要理解其与最后的推进相关即可。

这里我在Medium找到截止到2023赛季英超的xT分割矩阵，大家有需要可以自取：

【4】合作指标

该指标是footballinsight网站设计人员Marco原创。

简单来说是判断一个球员传球/射门的倾向性，其数值越高代表自己传球的倾向性更高，射门的倾向性更低，反之亦然。

在搞懂了这些概念之后，接下来将有利于我们谈中场的盘点（会用到大量的xT、xG Build Up、xG Chain数据）

感兴趣的朋友也可以试用一下：https://www.footballinsightpro.com/

关于xT的详细算法，有条件的也可以上：https://footsci.medium.com/summary-by-expected-threat-xt-why-its-important-to-provide-transition-matrix-576cc4601395查看原文。

那么下期，我们会讨论【英超中场哪家强】，敬请期待。