VAEP：梅西动作得分是C罗的两倍之多
潮牌体育7月21日讯，在足球的数据统计这方面还有着十分大的空间可供挖掘，我们通常情况下的结论都是数据不能体现出一切，了解一直球队或者一名球员还是得要看进球，然而就在前一段时间，根据欧洲媒体的爆料，有一所大选开发出了一种新模型，用于把每个球员的动作对比赛产生的影响具象化，而这个概念就被成为VAEP(Valuing Actions by Estimating Probabilities)，而根据这个新模型得出的结果，梅西的动作效率得分为1.21，与其他球员相比可以说是鹤立鸡群。而C罗只有0.61。
比如曼城的这粒进球，拉波尔特的直传球其实对进球起了非常重要的影响，但从赛后的数据统计上来看，助攻的是萨内，进球的是热苏斯，拉波尔特的个人数据上，这不过是一脚成功传球/成功直塞球，根本看不出对进球的作用。
再比如，某位球员从中场左侧一脚长传将球转移至对方防守的弱侧，如果你看了球，会了解到这名球员对比赛的梳理，但从数据上看，这就是一脚成功的长传。
足球比赛中，球员的动作无非有两个目的：帮助本方进球，防止本方丢球。每一名球员的动作都会对这两个目的产生正向或反向的影响。
该团队根据一定的模型，给进球/丢球的机会估值，让比赛的即时状态具象化，这样一来，就能体现每一名球员每一个动作对比赛的影响。
也就是说，在该动作前的比赛状态为Si-1，进球机会的值为Pscores(Si-1)，丢球机会值为Pconcedes(Si-1)，经过了动作ai，比赛状态变为Si，进球机会的值变为Pscores(Si)，丢球机会值为Pconcedes(Si)。那么一个动作对比赛结果产生的影响VAEP(ai)的公式为：
具体分析曼城上面那粒进球，拉波尔特那脚直塞球的VAEP值为+0.04，萨内的横传+0.36，热苏斯的射门+0.58，这样一来就能相对公平地体现出球员动作的价值。
拉波尔特的直塞球+0.04
萨内横传+0.36
热苏斯的射门+0.58
当帕特里西奥扑出曼城的射门，那他的VAEP值也会增加，相对的，射失机会的球员VAEP值会减少。
每一场比赛，每一名球员都会得出一个总的VAEP值(经过出场时间换算)，可以直观看出一名球员在本场比赛中的表现。
再看一个例子，2017-18赛季巴萨3-0皇马，巴萨的第三粒进球：布斯克茨将球交给边路的梅西，该动作对进球机会的增值为0;梅西回传，让球远离了禁区，增值为-0.01;布斯克茨又将球向前传给禁区边上的梅西，增值为0.01;梅西一对一过掉马塞洛，增值0.05;梅西禁区内传中，增值0.09;A-比达尔射门得分，增值0.83。如果比达尔最终没能将球打进，那此次射门动作他的增值为-0.17。
这项数据有一定的参考价值，以2017-18赛季英超为例，如果单按照每90分钟进球助攻数据进行统计，那像博格巴、孙兴慜、马赫雷斯、德布劳内、阿扎尔这样的顶尖球员根本排不进前10，而根据VAEP，这些球员的价值就被体现了出来。
英超17-18赛季平均每90分钟进球+助攻前10名球员
提出这项研究的团队认为，VAEP给了球员一个更加公正的标准，对于各大俱乐部来说，在发掘年轻球员及寻找类型球员方便也有着积极作用。
下表是17-18赛季荷兰、比利时及法国联赛97后球员的VAEP数值，结果显示内雷斯、芒特、马尔科姆、姆巴佩和德容是该年龄段的佼佼者。从日后他们的发展来看，也基本符合预期。
下表体现的则是2017-18赛季五大联赛所有出场时间达到900分钟的球员，其动作的效率，横轴代表平均每一个动作的价值，纵轴代表平均每90分钟做动作数。按照这一计算方法，梅西对比赛的影响无人出其右。
当然，这项数据依然也存在很大的局限性，比如多数无球队员的行动还是无法体现出来，但还是给足球数据分析提供了一个新的参考。说到底，如果想领略一名球员或一支球队的能力，还是需要通过比赛画面，用自己的眼睛来判断，看球永远强过看数据。
