기대 어시스트(xA)

기대 어시스트는 패스가 만들어 낸 각 찬스의 가치를 평가하므로, 동료가 득점했는지가 아니라 찬스의 질을 반영합니다.

출처: 축구 분석 문헌(Opta, StatsBomb, FBref 정의) · 암기

어시스트에는 골이 필요하므로, 주변에 결정력이 떨어지는 선수들이 있는 창조자는 실제보다 못해 보이지만, xA는 찬스 자체를 인정합니다.

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어시스트가 xA를 웃돈다는 것은 대개 그의 패스 이후의 슈팅이 질이 예측하는 것보다 더 자주 들어갔다는 뜻이며, 이런 현상은 오래 지속되지 않는 경향이 있습니다.

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슈팅 기반 모델은 그 결과로 나온 슈팅의 xG를 패서에게 부여하므로, 패스의 가치는 정확히 슈팅의 가치와 같습니다.

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어시스트는 한 번의 마무리에 따라 크게 요동치지만, xA는 그가 만든 찬스에 따라 움직이므로 연속된 경기 구간 사이에서 더 안정적입니다.

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30미터 중거리 강슛은 xG가 낮은 슈팅이므로, 그 앞의 패스는 어시스트로 기록되더라도 xA를 거의 얻지 못합니다.

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기대 골 관여는 선수 자신의 기대 득점과 그의 패스가 만든 기대 어시스트의 합입니다.

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자기 진영에서 나온 패스는 슈팅으로 이어지는 경우가 거의 없고, 먼 거리에서 올린 크로스는 질 낮은 헤더를 낳으며, 컷백은 골문을 향한 상태의 슈팅을 만들어 줍니다.

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패스 자체는 그것이 이어지는 슈팅을 통해 평가되므로, 이런 모델에서는 슈팅으로 이어지지 않은 패스는 xA를 얻지 못합니다.

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골이 없으면 어시스트도 없지만 찬스는 만들어졌으므로, 그 패스는 여전히 8번의 xA에 자기 가치를 더합니다.

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Opta는 받은 선수가 슈팅했으나 득점하지 못하면 키패스로 기록하고, 슈팅이 들어가면 그 패스는 어시스트가 됩니다.

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슈팅으로 이어진 마지막 패스는 모두 만들어진 찬스입니다. 득점하면 어시스트, 득점하지 못하면 키패스입니다.

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키패스는 빗나가거나 선방되거나 차단된 슈팅으로 이어진 마지막 패스이며, 따라서 어느 것도 어시스트가 되지 않았습니다.

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30미터 거리의 무리한 슈팅을 만든 패스와 밀어 넣기만 하면 되는 슈팅을 만든 패스는 각각 키패스 한 개로 같지만, xA는 둘을 구별합니다.

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빅 찬스는 데이터 수집자가 판단하며, 대개 1대1 상황이나 압박이 적은 근거리 슈팅입니다.

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헤더로 골문을 향한 시도를 만들어 낸 크로스는 키패스이므로, 정기적으로 코너킥을 차는 선수는 키패스를 많이 쌓습니다.

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먼 거리에서 나온 키패스가 늘어나는 것은 가치가 낮은 슈팅이 늘었다는 뜻일 수도 있으며, 그 슈팅의 위치와 질이 그가 더 많이 만들어 내는지 보여 줍니다.

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볼이 골문에 가까이 도착할수록 그 공격은 더 자주 슈팅으로 끝납니다.

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창출한 찬스는 키패스와 어시스트의 합이며, 창조자의 패스 가운데 슈팅으로 이어지는 패스는 전체 패스의 작은 비중에 불과합니다.

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이 패스는 득점되지 않은 슈팅으로 곧바로 이어졌으며, 이는 정확히 키패스입니다.

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FBref는 슈팅으로 직접 이어진 두 개의 공격 행동을, 누가 하든 인정합니다.

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돌파, 얻어낸 파울, 다른 슈팅으로 이어진 슈팅, 슈팅으로 이어진 수비 행동이 모두 포함됩니다.

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같은 두 행동이 집계되지만, 그것이 이어진 슈팅이 득점으로 연결된 경우에 한합니다.

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슈팅으로 이어진 성공적인 돌파는 인정되므로, 다른 선수가 마지막 패스를 하더라도 수비수를 제치는 선수는 찬스를 만들어 냅니다.

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다른 슈팅으로 이어진 슈팅은 창출 행동으로 집계되며, 여기서는 두 번째 슈팅이 득점으로 이어졌습니다.

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헤더 앞의 두 행동은 얻어낸 파울과 프리킥 크로스이며, 이 가운데 윙어의 행동은 앞의 것뿐입니다.

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슈팅이 득점으로 이어질 필요 없이, 선수가 슈팅을 만들어 주는 여러 방식을 포착합니다.

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공격은 순서대로 앞으로 전개됩니다. 레프트백이 미드필드에 패스를 연결하고, 미드필더가 상대를 제친 뒤 스트라이커에게 볼을 내주어 득점합니다. 골에서 거꾸로 읽으면, 그 패스와 돌파가 인정되는 두 개의 득점 창출 행동입니다.

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슈팅 하나당 최대 두 개의 행동이 인정되고, 키패스는 득점하지 못한 슈팅 하나당 한 개이며, 골은 슈팅보다 드뭅니다.

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9번의 슈팅 앞의 두 공격 행동은 6번과 8번의 패스이며, 슈팅 자체는 그에 포함되지 않습니다.

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2019/20시즌 맨체스터 시티에서 기록한 데 브라위너의 20개는 티에리 앙리의 2002/03시즌 합계와 같았습니다.

출처: 프리미어리그, 분데스리가 및 라리가 기록(Opta) · 암기

기그스는 1992년부터 2014년까지 맨체스터 유나이티드에서 프리미어리그 어시스트 162개를 기록했습니다.

출처: 프리미어리그, 분데스리가 및 라리가 기록(Opta) · 암기

데 브라위너는 2014/15시즌 볼프스부르크에서 20개를 기록했고, 뮐러가 2019/20시즌 마지막 날 이를 넘어섰습니다.

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어시스트는 통계일 뿐 경기 규칙의 일부가 아니며, 데이터 회사의 체계적인 수집은 1990년대에야 시작되었습니다.

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데이터 제공업체는 터치가 볼의 방향이나 속도를 크게 바꾸지 않았다면 어시스트를 인정합니다.

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판타지 게임은 페널티킥을 얻어낸 선수에게 점수를 주지만, Opta의 어시스트는 득점자에게 이어진 패스, 크로스 또는 그에 준하는 터치가 필요합니다.

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2004년부터 2021년까지 바르셀로나에서 기록한 메시의 어시스트는 라리가 역사상 최다입니다.

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앙리는 2002/03시즌에, 데 브라위너는 2014/15시즌에, 뮐러는 2019/20시즌에 각자의 기록을 세웠습니다.

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기그스는 162개, 파브레가스는 111개, 루니는 103개, 램퍼드는 102개를 기록했습니다.

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2015/16시즌 아스널에서 외질이 기록한 19개는 앙리의 20개에 하나 모자랐고, 데 브라위너는 2019/20시즌에 앙리와 같아졌습니다.

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많은 크로스는 수비수에게 먼저 걸리고, 공격수에게 닿는 크로스도 대개 깨끗한 슈팅이 아니라 경합이 치열한 헤더를 줍니다.

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모든 xG 모델은 같은 위치에서의 헤더를 발로 한 슈팅보다 낮게 평가하며, 이것이 크로스의 xA가 낮은 한 가지 이유입니다.

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수비는 물러나는 반면, 슈터는 온몸이 골문을 향한 채 볼에 다가옵니다.

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양이 곧 질은 아닙니다. 먼 거리에서 올린 크로스가 많아도 슈팅은 적고, 나오는 슈팅도 질이 낮습니다.

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알렉산더아놀드는 전 시즌의 자기 기록 12개를 넘어섰으며, 그의 기록은 상당 부분 크로스와 세트피스에서 나왔습니다.

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코너킥이나 측면 프리킥은 양 팀이 이미 자리 잡은 페널티 에어리어로 날아가므로, 그 가치는 오픈 플레이의 크로스와 다르게 움직입니다.

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중앙을 뚫지 못하는 팀은 바깥으로 돌아가며, 이어지는 가치가 낮은 크로스가 그 사실을 보여 줍니다.

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골라인에 가까운 곳에서, 그리고 낮게 전달할수록 더 좋은 슈팅이 나오는 경향이 있습니다.

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골라인까지 파고들면 수비가 뒤로 물러나고, 컷백은 그들이 앞쪽에 남긴 공간을 찾아갑니다.

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컷백은 페널티 마크 근처에서 골문을 향해 달려드는 선수에게 닿고, 먼 거리의 크로스는 대개 경합이 치열한 헤더로 끝납니다.

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정기적으로 코너킥과 프리킥을 차는 선수는 세트피스에서 xA를 쌓으며, 이는 볼이 움직이는 상황에서의 창의성을 실제보다 좋아 보이게 할 수 있습니다.

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직접 프리킥은 패스가 아니라 슈팅이므로, xA가 평가할 어시스트 패스가 없습니다.

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많은 코너킥은 먼저 걷어내지고, 이어지는 헤더도 경합이 치열하므로 코너킥당 평균 찬스는 작습니다.

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페널티킥은 하나당 약 4분의 3골의 가치가 있고 키커에게 돌아가므로, 오픈 플레이의 창의성을 비교하기 위해 제외합니다.

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xA는 슈팅 직전의 마지막 패스에 주어지며, 여기서는 짧은 루틴 뒤의 크로스가 그에 해당합니다.

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이벤트 데이터는 스로인을 패스의 한 유형으로 기록하므로, 헤더로 시도를 만들어 낸 스로인도 다른 패스처럼 xA를 갖습니다.

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세트피스 xA는 세트피스 크로스가 만들어 내는 슈팅의 가치이므로, 이 값이 오르면 그 크로스가 더 좋은 찬스로 이어진다는 뜻입니다.

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장거리 프리킥은 좀처럼 들어가지 않고, 코너킥에서 나온 헤더는 더 자주 들어가며, 페널티킥은 네 번에 세 번꼴로 득점합니다.

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코너킥 수로 나누면 총계가 비율로 바뀌며, 코너킥 기회가 서로 다른 키커들 사이에서 공정한 비교가 됩니다.

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코너킥은 슈팅으로 이어진 패스이므로, 찬스로서의 가치는 키커에게 돌아갑니다.

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리시버를 마지막 수비 라인 너머로 보내는 패스는 대개 그를 골키퍼와 단둘이 있게 만드는데, 이는 축구에서 가장 좋은 찬스 중 하나입니다.

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데이터 제공업체는 패스가 수비수들 사이나 옆을 지나 그 뒤의 공간으로 들어갈 때 스루패스로 태그합니다.

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이 패스는 수비 뒤의 좁은 틈을 노리므로, 수비수와 골키퍼가 상당 부분을 차단합니다.

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오프사이드는 슈팅이 나오기 전에 플레이를 멈추므로, 슈팅 기반 xA 모델에는 평가할 대상이 없습니다.

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하프웨이 라인 부근에서 버티는 수비 라인은 그 뒤에 40미터의 공간을 남기며, 타이밍이 잘 맞은 패스와 침투가 이를 이용할 수 있습니다.

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왼쪽 풀백 알바의 침투를 향한 메시의 칩 패스는 바르셀로나 공격에서 가장 많이 반복된 패턴 중 하나가 되었습니다.

출처: 경기 보고서(BBC Sport, ESPN, 클럽 보도) · 암기

침투 거리가 길수록 수비수와 골키퍼가 회복할 시간이 늘어나, 뒤따르는 슈팅은 대개 더 나빠집니다.

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침투는 패스와 타이밍이 맞아야 합니다. 너무 일찍 움직이면 오프사이드이고, 너무 늦으면 공간이 닫힙니다.

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짧은 패스는 가장 자주 성공하고, 긴 방향 전환 패스는 그보다 덜하며, 수비 뒤 공간으로 보내는 패스는 가장 덜 성공합니다.

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이 패스는 원정 팀의 포백을 가르고 9번을 그 뒤 공간으로 보내며, 이것이 스루패스입니다.

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그의 패스가 좋은 찬스로 이어졌으나 살리지 못하면 어시스트는 낮게 유지되지만, xA는 찬스가 있었음을 보여 줍니다.

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한 시즌에는 창조자당 찬스가 적습니다. 수백 개의 찬스가 쌓이면 운 좋은 마무리와 운 나쁜 마무리가 점점 더 상쇄됩니다.

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그가 만든 찬스가 더 자주 득점으로 연결되므로, 같은 질의 패스로도 더 많은 어시스트가 나옵니다.

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패스는 패서가 결정하지만, 찬스가 골이 되는지는 동료의 슈팅과 골키퍼에 달려 있습니다.

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더 좋은 팀은 결정력이 더 좋은 선수들과 더 많은 볼 점유를 가지고 있어서, 어시스트는 창조자만큼이나 그 주변 팀을 보상합니다.

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놓친 빅 찬스는 모두 그 패스를 한 선수에게는 날아간 어시스트이기도 합니다.

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몇 년 동안 이어지는 격차는 운일 가능성이 낮으며, 보통의 설명은 그 주변의 마무리 능력입니다.

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창조자의 격차는 마무리하는 선수들의 격차로 설명되며, 점검은 거기로 가야 합니다.

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패서는 자기 패스는 온전히 통제하고, 첫 터치에는 일부 영향을 미치며, 마무리에는 거의 발언권이 없습니다.

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A는 7 xA에서 어시스트 12개를 기록했습니다. 이런 초과 성과는 대개 줄어들며, B는 더 기록할 때가 되었고 C는 수준이 맞습니다.

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슈팅으로 끝나는 점유에서 볼을 터치한 모든 선수는 그 슈팅의 xG 전체를 인정받습니다.

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키패스와 슈팅을 빼면, 그보다 앞서 공격을 만든 선수들의 몫이 남습니다.

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로런스는 공격을 마무리하는 선수가 아니라 시작하는 패스를 한 선수를 인정하기 위해 두 지표를 모두 제안했습니다.

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마지막 패스 이전의 패스를 하는 선수는 xA에서 아무것도 얻지 못하지만, xGBuildup은 그들에게 수치를 줍니다.

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Understat은 유럽 주요 리그 선수들의 두 지표를 xG, xA 옆에 나란히 제공합니다.

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빌드업에 능한 센터백은 많은 점유에서 볼을 터치하지만, 마지막 패스를 하는 경우는 드뭅니다.

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단순한 횡패스와 수비를 무너뜨린 패스는 가치가 아무리 달라도 같은 몫을 얻습니다.

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90분당으로 환산하는 단계가 출전 시간이 다른 선수들을 비교 가능하게 합니다.

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xA는 마지막 패스 하나를, 슈팅 창출 행동은 마지막 두 행동을, xGChain은 그 점유에 관여한 모두를 인정합니다.

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xGBuildup은 9번의 슈팅과 10번의 키패스를 제외하므로, 그 몫은 그들 앞의 세 선수에게 돌아갑니다.

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매 분 뛰는 주전은 교체 선수보다 xA를 더 많이 쌓으며, 90분당 기준이 둘을 같은 선상에 놓습니다.

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몇 경기 동안의 몇 개 좋은 패스는 더 긴 기간에는 좀처럼 유지되지 않는 극단적인 비율을 만들 수 있습니다.

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윙어나 10번은 슈팅을 만들어 줄 것으로 기대되지만, 수비형 미드필더는 역할상 그럴 기회가 훨씬 적습니다.

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세트피스가 키커의 합계를 좌우할 수 있으므로, 오픈 플레이 수치는 볼이 움직일 때 그가 얼마나 만들어 내는지 보여 줍니다.

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페널티킥, 직접 프리킥, 드리블이나 루즈볼 이후의 슈팅은 xG는 있지만 인정할 패스가 없습니다.

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더 적은 패스로 같은 합계가 나왔다면, 두 번째 선수의 패스 하나하나가 더 좋은 슈팅을 만들었다는 뜻입니다.

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각 제공업체는 자체 데이터로 자체 모델을 학습시키므로, 같은 패스도 가치가 다르게 매겨질 수 있습니다.

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필터링과 스케일링이 먼저이며, 그다음에야 포지션 간 비교와 운 점검이 의미를 갖습니다.

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그는 경기당 수십 개의 패스를 성공시키고 키패스를 두어 개 기록하며, 이것들이 합쳐져 기대 어시스트 0.몇 개가 됩니다.

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D의 비율은 풀타임 세 경기를 조금 넘는 출전에서 나온 것으로, 실력과 운 좋은 흐름을 가르기에는 턱없이 적습니다.

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