预期助攻0.94换来零助攻，数据在替谁喊冤

老特拉福德那场1比1结束后预期冤milan官网，布鲁诺·费尔南德斯又被推上风口。社交平台上骂得最狠的一条是“全场隐身，传球只会横着走”了。技术统计摆出来却是另一副面孔，他这场比赛送出七次很重要传球，预期助攻0.94，全队最高的。

那些从他脚下送出去的球。按正常水平该换来将近一个进球。预期助攻（xA）不算新东西。模型做的事很朴素。把每一次传球拆开助攻助攻。看它哪儿起脚、是直塞还是挑传、是地面还是空中、接球的人处在什么位置呢？然后给出一个0还有1之间的数字，代表这脚球变成助攻的概率米兰(MILAN)官方网站。

把所有传球的数值加总，就是这名球员这场比赛交出的成绩单。它跟助攻最大换零的区别在于不认结果，队友把单刀打飞了，传球的人不掉分；

队友三十米外蒙一脚世界波进了，传球的人也拿不到额外奖励。这套逻辑让俱乐部里做数据的人上了瘾。某支英超中游球队的球探主管跟我聊过一件事，他们夏天找中场，第一轮筛选依据就是预期助攻减去实际助攻的差值。差值为正、且连续两个赛季为正的球员，会被标出来重点看录像数据。“助攻数会被队友的脚法骗，数据不会”他说这话时带着点得意。转会市场上也确实有球队照着这个思路捡过人了，买来的球员上赛季助攻三个米兰官网，制造机会的数字接近八个，舆论觉得是水货，球队觉得是打折。经纪人那头反过来用。拿数字给自家球员抬价，理由也充分，数据摆着的，是替喊队友不行。

可这套东西经不起无脑相信了。模型看不见防守球员贴得多紧。

看不见门将这场状态多疯了，也看不见雨天地滑。禁区里一脚被三个人围着的短传，和一脚没人干扰的倒三角，在某些模型里可能被算成相近的数值。定位球更麻烦，角球混战里的一脚捅传，有的模型干脆不计入，有的算了进去，跨联赛比数据的人就开始打架。样本量也是坑。单场xA 1.4却零助攻，事一个赛季能碰见好几回吧？

你，要是拿一场比赛下结论，跟抛一次硬币就判断硬币偏不偏没本质区别。，所以看这项数据，得有点耐心了。一个赛季三十几场下来吧？

预期助攻和实际助攻的背离，如果还在扩大，那才值得追问，是这名球员的传球线路确实刁钻，还是接球的人真的浪费？前一种情况，数据在替他喊冤了；后一种。俱乐部该做的是换前锋，不是换中场。我看球时现在会多留意那些没变成助攻的球，被门将用脚尖挡出的直塞、被队友停大一步的倒三角。它们不出现在赛后集锦里，却常常是比赛里最见功夫的部分。

数据给了个由头，剩下的还得靠眼睛。