by John Stanton

"저 위치에서 골을 넣으려 하다니..." / "오늘 이 선수는 해트트릭을 기록했어야만 했습니다." / "이건 도저히 놓칠 수가 없는 찬스인데요."

경기를 보면서 우리는 이런 유형의 멘트를 들어봤고 말해보기도 했다. 그런데 놓친 득점 기회에 대한 우리의 실망감 표출에 타당한 근거가 있을까? 아마도 아닐 것이다. 

그러나 점점 더 많은 프리미어 리그 구단이 찬스의 퀄리티를 분석하는 새로운 방법인 "expected goals(이하 xG)" 를 사용하고 있다.

xG 는 무엇인가?

프리미어 리그에서 평균적으로 슈팅 9번 당 1골이 들어간다는 사실을 알고 있는가?

심지어 아주 명백한 득점 찬스 역시도 우리의 생각만큼 쉽게 득점으로 연결되진 않는다. 

xG 는 찬스 하나하나를 평가하는 새로운 메트릭(metric) 이고 <이 기회에서 슈팅을 시도한 선수가 골을 넣었어야만 했는가?> 란 질문에 대답을 해주는 통계이다.

간단히 말하자면, xG 는 우리가 알고 있는 지식을 바탕으로 모든 슈팅의 퀄리티를 평가하는 방법이다. xG 값이 클수록 슈팅이 골로 연결될 가능성이 커지는 셈이다. 따라서 최대로 가질 수 있는 값 역시 1이다.

만약 어떤 슈팅의 xG 값이 0.5라면, 50% 확률로 골이 들어갔어야 했다는 것을 의미한다.

아래 사진은 선더랜드와 에버튼의 경기에서 라미네 코네가 6-yard box 안쪽 지역에서 슈팅을 시도하는 장면이다. 이 위치에서의 xG 값은 0.91이다. 91% 확률로 골이 연결되는 지점이니까 이는 정말 좋은 찬스라는 것이다.

알고리즘의 원리는?

축구 데이터를 전문적으로 다루는 Opta는 300,000 회 이상의 슈팅을 분석하여 특정 지역, 특정 상황에서 시도되는 슈팅이 골로 연결되는 확률을 계산해냈다.

찬스의 퀄리티를 평가하는 요소들은 다음과 같다.

1. 골문과의 거리

2. 슈팅의 각도

3. 슈팅을 발로 시도하는가? 머리로 시도하는가?

4. 골키퍼와의 1:1 상황인가?

5. 어시스트의 유형은 무엇인가? (롱볼, 크로스, 스루볼, 컷백)

6. 어떤 상황에서 슈팅이 나왔는가? (오픈 플레이, 직접 프리킥, 코너킥 등...)

7. 리바운드 상황인가?

8. 상대 선수와의 경합에서 이긴 후 슈팅을 시도하는가?

xG 는 왜 중요한가

xG 값은 많은 정보를 제공한다.

첫째 득점 찬스가 우리가 생각하는 것만큼 정말 좋은 찬스였는지 (수학적으로) 판단해준다. 지금까지 '좋은 찬스' 는 개인적 견해의 영역으로 각자의 답이 모두 달랐다. Match of the Day 의 펀딧 중 한명이 정말 좋은 찬스였다고 평가할지라도 다른 한 사람이 그 주장에 동의하지 않을 수 있었다. 하지만 이제는 정말로 골을 넣어야만 했다고 명확하게 말할 수 있는 기준이 생겼다.

그리고 앞으로 2017/2018시즌 Match of the Day 분석에서도 xG 가 언급되는 모습을 볼 수 있을 것이다.

xG 메트릭은 선수 개인이 맞이한 여러번의 찬스에서 얼만큼 골을 넣었어야만 했는지 보여주는 통계량이다. 

그렇다면 득점 랭킹 상위권에 위치한 선수들이 반드시 리그 최고의 피니셔(finisher)가 아니라는 의미일 수도 있지 않을까?

지금까지 우리는 단순히 전환율(conversion rate, 전체 슈팅 수 대비 득점)만을 기준으로 평가를 했다. 하지만 전환율은 상황적 맥락을 포함하지 못하는 통계량이었다. 뛰어난 전환율을 기록하는 선수일지라도 그 기록이 골을 넣어줘야만 하는 명백한 득점 기회를 제공하는 동료 선수들 덕분이었을지도 모른다.

아래는 지난시즌 프리미어 리그 득점랭킹 상위권에 위치한 선수들의 실제 득점 수(파란색)와 xG (초록색) 을 보여주는 그래프다.

상위권에 랭크된 선수들 중에서 세르히오 아게로를 제외한 나머지 선수들은 xG 를 토대로 기대하는 득점보다 많은 골을 넣었다. 이들은 골을 기대하기 어려운 지점에서도 뛰어난 마무리 실력을 뽐냈다.

그렇다면, xG 를 바탕으로 기대할 수 있는 득점 수에 비해 골을 많이 넣은 선수는 누구일까? 바로 해리 케인이다.

반대로 xG 를 바탕으로 기대할 수 있는 득점에 비해 골을 적게 넣은 선수는 누구일까? 이들은 골문 앞에서 찬스를 가장 많이 낭비한 선수들이다.

xG 로 알 수 있는 다른 정보는 또 무엇이 있는가?

xG 는 개인의 퍼포먼스 뿐만 아니라 팀의 퍼포먼스를 평가할 수 있는 통계량이다. 그리고 이를 바탕으로 미래의 퍼포먼스까지 에측할 수 있다.

2015/2016시즌 유벤투스의 사례를 보자.

당시 유벤투스는 개막 이후 10경기에서 단 3승에 그쳤다. 그러나 10경기동안 유벤투스의 xG 값은 실제 득점 수보다 훨씬 높았다.

(파란색 : 경기당 xG 득실차 & 초록색 : 경기당 실제 득실차)

이러한 통계를 바탕으로 유벤투스가 경기를 지배하고 찬스를 만들어냈지만, 단지 그 기회를 골로 연결짓지 못했을 뿐이라는 해답을 내릴 수 있었다. 이러한 사실은 유벤투스의 코치진에겐 위안거리였고 유벤투스가 실제 경기 결과보다 좋은 퍼포먼스를 보였다고 짐작할 수 있었다.

"육안으로 보기엔 (단순한 결과만 보자면) 유벤투스가 고전을 면하지 못하고 있는 것처럼 보였습니다. 그러나 xG 는 유벤투스가 빠른 시일 내에 향상될 것이라는걸 암시하고 있었습니다." Opta의 수석 데이터 애널리스트인 던컨 알렉산더(Duncan Alexander)가 말했다.

"12라운드를 기점으로 유벤투스의 운(fortunes)이 완전히 달라졌습니다. 유벤투스는 xG 로 기대할 수 있는 수준보다 더 많은 골을 넣기 시작했고 이를 바탕으로 유벤투스는 궁극적으로 타이틀을 향해 나가기 시작했습니다."

만약 새로운 시즌 기대 이상 혹은 기대 이하의 퍼포먼스를 보일 때, 그 흐름이 지속될지 알아보고자 한다면 구단의 xG 득실차를 한 번 확인해보길 권한다. 

또한 응원하는 구단의 스트라이커가 매번 쉬운 찬스를 놓친다고 생각할 때, 다음부턴 xG 통계에 대해서 한 번 떠올려 보길 바란다.