Es handelt sich einfach um eine Abkürzung für die Worte "expected goals". Sie drückt die numerische Wahrscheinlichkeit aus, dass ein bestimmter Schuss im Netz landet. Wichtig ist dabei der Ort auf dem Spielfeld, von dem der Schuss erfolgte (ein Schuss innerhalb des Strafraums hat immer einen höheren xG-Wert als z. B. ein Schuss aus 20 Metern). Das xG-Modell verarbeitet Tausende von ähnlichen Schüssen und weist ihnen einen Wert zwischen null (kein Tor) und eins (Tor) zu. Ein Versuch mit einem Wert von 0,1 xG wird beispielsweise nur einmal in 10 Versuchen ins Netz gehen. Diese einzelnen Schusswerte werden dann addiert, um den xG-Wert des Teams zu ermitteln.
Die Popularität dieses Indikators wächst vor allem deshalb, weil Fußballfans an einem viel tieferen Verständnis des Spiels interessiert sind - sie wollen so viel wie möglich darüber wissen. Der xG-Wert verrät ihnen mehr über die Leistung der Mannschaften, die Stärke von Offensive und Defensive und sogar über einzelne Spieler. "Die Methode funktioniert hervorragend, vor allem wenn wir versuchen, zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Das ist seine größte Stärke", sagt Jakub Dobias, Gründer des tschechischen Unternehmens 11Hacks, das sich auf die Analyse von Fußballdaten spezialisiert hat.
Wie bei jeder Analyse ist es notwendig, so viele Informationen wie möglich zu sammeln, in diesem Fall so viele Spiele wie möglich (Spielminuten), aus denen xG ermittelt wird. Mit anderen Worten, der am wenigsten genaue Datensatz stammt von nur einem Spiel, bei dem auch Glück oder Pech eine große Rolle spielen. "Innerhalb eines einzigen Spiels ist die Standardabweichung so groß, dass die Werte der erwarteten Tore und der tatsächlichen Tore erheblich voneinander abweichen können. Wenn also eine Mannschaft in einem Spiel 3 xG erreicht, bedeutet das, dass sie mit hoher Wahrscheinlichkeit zwischen 1,47 und 4,53 Tore hätte erzielen müssen, so kontraintuitiv das auch klingen mag", bemerkt Dobias.
Analytik ist schon seit Jahrzehnten ein Teil des Fußballs, auch wenn sie erst in jüngster Zeit mit dem Einsatz von Computern zu einem ausgereiften Bereich geworden ist. xG selbst begann sich Anfang des Jahrtausends zu dem zu entwickeln, was es heute ist, wo es viele Modelle gibt, die es zählen. Diese unterscheiden sich je nach der Menge der verwendeten Informationen und Kriterien.
Es kommt somit auch auf die Anzahl der Variablen an. Manche Modelle rechnen zum Beispiel nur mit dem vorherigen Spielzug, enthalten also nicht genügend Informationen. Andere arbeiten mit einer viel größeren Anzahl von Informationen und Variablen, so dass sie bereits eine viel genauere Zahl liefern. "Wir entwickeln jetzt ein einzigartiges Modell, weil wir zusätzlich den Einfluss der Zeit mit einbeziehen werden. Das heißt, wie viel Zeit der Spieler in der gegebenen Situation gebraucht hat, um abzuschließen. Dies gibt uns einen weiteren Hinweis auf die Wahrscheinlichkeit, dass ein Tor hätte erzielt werden können", erklärt Dobias.
Wie bei jeder anderen Fußballkennzahl auch, können die erwarteten Tore die Realität nicht immer vollständig widerspiegeln. xG wird beispielsweise oft dafür kritisiert, dass es den durchschnittlichen Schuss berücksichtigt, so dass die Abschluss- oder Torwartfähigkeiten einer Person nicht in Betracht gezogen werden.
Neben einer einfachen Informationsvermittlung kann xG auch z. B. bei Sportwetten eingesetzt werden. Mit seiner Hilfe können Extreme erkannt werden, was in Zukunft nützlich sein könnte. Eine Mannschaft, die kurzfristig besser oder schlechter abschneidet als ihre erwartete Anzahl an Toren, wird sich wahrscheinlich bald dem Durchschnitt annähern.