#閒聊 PSxG - 用進階數據衡量球員的終結與撲救能力
隨著大數據時代的到來，運動賽事的管理層、球員，乃至於粉絲與博彩公司不再只奉「得分」為信條，而是開始以所謂「進階數據」來評估並預測球員(隊)的實際表現。作為全球最熱門的運動，足球當然也沒有在這波熱潮中落後。
今天我們要看到的，就是能夠判斷球員終結能力與撲救能力的進階數據--射門後進球期望值(PSxG，Post Shot Expected Goals；又名Expected Goals on Target，射正進球期望值，xGOT)，不過在進入這個主題前，還是要先來複習一下足球進階數據的鼻祖，也是應用最廣的數據：進球期望值(xG，Expected Goals)。
⚽什麼是xG？
根據數據網站Opta的定義，xG是「歸納近百萬次射門累積的數據，來統計出在每個類似情境下，射門形成進球的機率(或期望值)」，其中「情境」包括但不限於以下因子：
。射門距離
。射門角度
。其他球員的站位(是否擋到射門者或門將)
。門將站位
。防守者對射門者的壓迫
。射門部位、方式(左腳、右腳，頭槌、凌空抽射、單刀等)
。形成射門的pattern(運動戰、快速反擊、定位球等)
。創造射門機會的動作，如助攻方式(直塞、傳中等)
考量進這些因子(用這些因子來推斷哪些是所謂「類似情境的射門」)後，每記射門都會有一個對應的xG來作為它的「期望值」，這個數值會介於0到1之間，例如xG為0.1的射門表示過去每十次類似的射門會有一次形成進球。
2018年世界盃最佳進球，Pavard在禁區外的凌空抽射只有0.03的xG，考量難度與觀賞性，最佳進球當之無愧。
少數情境，如十二碼，因為唯一變數只有是用左腳或右腳射門，因此直接根據過去十二碼的進球率給定了0.79的xG。
⚽xG的缺陷？
對xG有了初步認識後，隨之出現的是一個問題：xG衡量的是機會的品質(換句話說，球員/隊創造機會的能力)，而非把握機會的能力。有些人會誤會實際進球數(G/GF)一定會隨著時間逐漸向xG回歸，但事實上，這個觀念是錯的，原因很簡單：
同樣情境(xG相同)下，Haaland的射門能打在球門死角，但Werner可能會打中球場上空的飛機 (？(Werner：不會真的打中飛機了？？？)
就像我們在前文提到的，xG(球隊創造機會的能力)只考量起腳射門前的因素，而忽略了射門的品質與射門後的情境，球員的終結能力便會在這個數據中被埋沒，某方面來說，xG的統計意義甚至不如「射正」這個傳統數據。
那麼，有沒有能夠真實反映出球員終結能力的數據呢？當然有，也就是我們今天的主題PSxG。
⚽PSxG是什麼？
同樣根據Opta的定義(註：Opta原文用的是xGOT，但為了方便整理，以下都以PSxG代稱)，PSxG為「根據射門落點，形成進球的機率/期望值」(同樣會介於0到1之間)，考量的主要因子有兩個：
。射門的xG
。射門的落點(通過球門線時的位置)
同樣情境(xG相同)的射門，打向球門左上角肯定比直直打往門將身上有更高的進球期望值(因為有考量xG，門將的站位也會被算進PSxG裡)，此時前者的PSxG自然就比後者的高了。
Emiliano Martínez在世界盃決賽的「那個」撲救，射門者Kolo Muani的PSxG為0.55，可以解讀為是Martínez出擊及時才讓xG乃至於PSxG下滑。
需要注意的是，PSxG只考量「射正」的情境，因為偏出目標的射門形成進球的機率為0；另外，烏龍球也是不計入PSxG的，否則我無法想像這粒烏龍球的PSxG到底是多少：
另外，根據Opta提供的資料，PSxG也會計入「最後一名球員擋球」，也就是護空門的情境(通常來說射門被球員擋下是不會計入射正的)；例如世界盃阿根廷對沙烏地阿拉伯一役，Tagliafico被阿拉伯球員護空門的射門，就有0.84的PSxG。上面這張截圖(左為xG，右為PSxG)就出現了四種情境：進球、撲救(護空門)、被擋下(不計入射正，因此沒有PSxG)、偏出目標(同樣沒有PSxG)。
⚽PSxG的應用
PSxG可以衍生出另外兩個進階數據：Shooting Goals Added(SGA)與Goals Prevented，分別用來衡量球員的終結能力與門將的撲救能力。
先從SGA開始說起。SGA的公式為PSxG-xG：球員的射門品質為他增加了多少進球期望值。這個數值越高，表示球員越能夠將微小的機會轉化為進球。今年賽季，SGA名列榜首與榜眼的當然是我們熟悉的兩位超級射手：Haaland的射術讓他比起平均值多了2.75的進球期望值，老孫則是不遑多讓的2.13。
只要是水準以上的射手，這個數值一定會是正數，因此我們會用另一項數據來判斷球員每次射門的產值：Shooting Goals Added per Shot(總SGA除以總射門數)，藉此來將「射門次數」的影響降低。前面提到的Haaland跟老孫，雖然Haaland的SGA較高，但那是Haaland射門次數(29次)比老孫(16次)更多，累積起來的結果。考量進每次射門增加的進球期望值(也就是純粹的終結能力)，老孫(0.13，Haaland則是0.09；另外，三球王是0.11)才是個更好的終結者。(看到了吧，某靜宜哥)
Goals Prevented則是考量了撲救難度，來改善「撲救率」非0(成功撲救)即1(被進球)的問題。這項數值的公式較為簡單：PSxG-實際失球數(GA或GC)，數值越大代表門將表現越好。
本季英超表現最佳的門將是狼隊的José Sa，總計為球隊守下了4.03球。
⚽如何用xG與PSxG來解讀球隊表現？
前面我們介紹了xG與xG的不足，並且用PSxG來補上了這個缺陷，接下來讓我們看看PSxG應用的實例：今年賽季的車車。
車車本季的xG為11.5(英超第6)，PSxG為9.0(英超第10)，這表示車車團隊貧弱的終結能力讓球隊在理論上少了超過兩粒進球；而車車目前實際上只進了5球，則表示即使車車少有地打中目標，也都會被對方門將或防守球員化解。
造成這個現象的可能原因有很多，而車車目前最大的問題除了終結能力不足以外，還有射正次數不足的問題(因為xG會算進偏出目標的射門，PSxG不會，這也是車車目前SGA為負的原因)--射正率在英超排在14位，但總射門數為第五位。
因此我們可以推論出，車車的進球數遠低於xG，很大一部分原因是他們自身沒辦法有效率地威脅對方球門，但PSxG也遠高於實際進球數，表示車車目前的「卡彈」，還真的是有一定的運氣不好的成分
⚽結論
現階段xG、PSxG與其衍生數值可以說是最能推論出進球機率的數據，所以下次你家門將又自爆的時候，冷靜點，先看看PSxG，搞不好那個看起來鳥鳥的射門其實是極具威脅性的一腳呢。
如果你家前鋒又双叒叕在門前打飛機(你可能很難想象自家前鋒是Higuaín→Werner→Havertz是什麼體驗)，在脫口而出「我阿嬤都打得進」之前，也可以參考一下xG，搞不好還真的是進球率極低的射門。
