슈팅 한 번에 0.01에서 1 사이의 확률값이 붙는 시대가 됐습니다. 수십 년을 축구팬으로 살아온 저도 처음 이 개념을 접했을 때 솔직히 당황스러웠습니다. 골은 그냥 골인데, 거기에 숫자를 붙인다는 게 낯설었거든요. 그런데 막상 들여다보니 이게 단순한 통계가 아니라 경기를 보는 눈 자체를 바꿔주는 도구였습니다.
기대득점이 뭔지 모르면 경기 분석이 반쪽짜리입니다
xG(Expected Goals, 기대득점)란 특정 슈팅 상황에서 골이 들어갈 통계적 확률을 수치화한 지표입니다. 여기서 xG란 단순히 슈팅 횟수를 세는 것이 아니라, 골대까지의 거리, 슈팅 각도, 공격수의 위치, 수비수와 골키퍼의 배치 등 여러 변수를 종합해 계산한 확률값입니다. 값이 1에 가까울수록 거의 확실한 득점 기회이고, 0.01에 가깝다면 극도로 어려운 상황에서 때린 슈팅이라는 뜻입니다.
제가 처음 유튜브 축구 분석 영상에서 이 수치를 봤을 때, "저 골은 xG 0.04짜리입니다"라는 말을 듣고 멈칫했습니다. xG가 0.04라는 건 100번 슈팅해도 평균 4번밖에 안 들어가는 상황이라는 뜻이거든요. 그 골이 얼마나 비범한 순간이었는지, 숫자 하나가 말해주고 있었습니다.
더 세분화된 지표도 있습니다. xGOT(Expected Goals On Target)는 유효 슈팅, 즉 실제로 골문 안을 향한 슈팅만을 따로 분류해 계산하는 모델입니다. 여기서 xGOT란 슈팅의 강도, 속도, 궤적, 비행 높이까지 반영한다는 점에서 기본 xG보다 훨씬 정밀한 골키퍼 평가 도구로 쓰입니다. 같은 유효 슈팅이라도 구석을 꽂는 강슈팅과 정면으로 향하는 약한 슈팅은 골키퍼 입장에서 전혀 다른 난이도입니다.
xGscore 기준으로 제공되는 핵심 xG 지표를 정리하면 다음과 같습니다.
- xG(기대득점): 모든 슈팅의 득점 확률을 종합한 기본 지표
- xGC(기대실점): 팀이 허용할 것으로 예상되는 득점 수, 골키퍼 평가에 활용
- xGOT(유효슈팅 기반 기대득점): 골문 안을 향한 슈팅만 별도 계산
- xGOP(오픈 플레이 기대득점): 세트피스를 제외한 오픈 플레이 상황만 집계
- xGSP(세트 플레이 기대득점): 코너킥, 프리킥 등 세트피스 상황의 기대득점
이 지표들이 함께 쓰이면 어느 팀이 전술적으로 더 나은 기회를 만들었는지, 어느 골키퍼가 기대 이상의 방어를 했는지가 숫자로 드러납니다. 오픈 플레이에서 xGOP 수치가 높다는 건 점유율을 바탕으로 공격 마지막 3분의 1 지역에서 유효한 찬스를 만들고 있다는 증거이고, 세트피스 전문팀은 xGSP 수치가 두드러지게 높게 나타납니다. 제 경험상 이 두 수치를 비교해 보면 팀의 공격 스타일이 한눈에 들어옵니다.
xPTS와 xG 공정성, 숫자가 운을 가려냅니다
xPTS(Expected Points, 기대 승점)란 실제 경기 결과가 아니라 xG를 기반으로 계산했을 때 팀이 얻었어야 할 이론적 승점입니다. 여기서 xPTS란 양 팀이 만든 득점 기회의 질을 따져 무승부·승·패 확률을 각각 계산한 뒤, 이를 점수로 환산한 지표입니다. 실제 승점이 xPTS보다 높다면 그 팀은 기대 이상의 성과를 내고 있는 것이고, 반대라면 운이 따르지 않거나 결정력이 부족하다는 신호입니다.
여기서 함께 봐야 할 개념이 xG 공정성과 xG 행운입니다. xG 공정성은 실제 득점과 예상 득점의 차이를 백분율로 표시한 지표로, 승리가 내용에 걸맞은 것인지 아니면 운으로 얻은 것인지를 판별하는 데 씁니다. 이 값이 100%가 아니라면, 한 팀은 운이 좋았고 다른 팀은 억울한 경기였다는 뜻입니다. xGscore 분석에 따르면 대부분의 팀이 시즌 동안 -30%에서 +30% 사이의 xG 행운 값을 기록한다고 합니다(출처: xGscore).
저는 이 지표를 보면서 한 가지 불편한 생각이 들었습니다. 세계적인 공격수의 슈팅은 보통 선수의 슈팅보다 성공 가능성이 분명히 높을 텐데, xG는 이를 일반화된 확률로만 처리한다는 점입니다. 메시나 호날두 같은 선수들이 xG 0.07짜리 각도에서 골을 넣어도, 그건 그냥 "운 좋은 골"로 기록될 수 있습니다. 선수의 개인 능력치가 모델 안에 충분히 반영되지 않는다는 건 xG의 분명한 한계입니다.
그럼에도 불구하고 xG가 유용한 건 분명합니다. 국제축구역사통계연맹(IFFHS)을 포함한 여러 축구 분석 기관들이 xG를 현대 축구 평가의 핵심 지표로 채택하고 있으며(출처: IFFHS), 유럽 주요 리그의 중계와 분석에서도 xG는 이제 빠지지 않는 기본 통계가 됐습니다. 제가 직접 xGscore의 지표를 경기별로 들여다봤을 때, 실제로 내용이 좋았는데 진 팀과 운으로 이긴 팀이 수치로 선명하게 구분됐습니다. 눈으로 보던 것과 숫자가 맞아떨어지는 순간, 이 도구의 가치를 다시 보게 됐습니다.
xG 예측 가능성이라는 지표도 있는데, 이는 xG 기반의 예측과 실제 경기 결과가 얼마나 일치했는지를 나타냅니다. 이 수치가 높은 팀일수록 경기 결과를 미리 가늠하기 쉽다는 뜻입니다. 안정적인 전술과 높은 점유율을 가진 팀이 이 지표에서도 높게 나오는 경향이 있습니다. 제 경험상 이건 팀의 경기력이 얼마나 일관성 있는지를 판단하는 데 꽤 쓸만한 기준이었습니다.
수치는 결국 수치입니다. 저도 그 생각은 여전히 변하지 않았습니다. 팀이 절박한 상황에서 터뜨린 극적인 동점골의 감동을, xG 0.05라는 숫자가 온전히 담아낼 수는 없습니다. 하지만 xG가 경기를 다시 되짚고, 전술적 흐름을 파악하고, 팀의 진짜 경쟁력을 가늠하는 데 분명히 도움이 된다는 점은 부정하기 어렵습니다. 앞으로 또 어떤 데이터가 축구판에 새로운 시각을 가져다줄지, 솔직히 기대가 됩니다. 다음 경기를 볼 때 xGOP와 xGSP 수치만 한번 눈여겨보셔도, 경기가 전혀 다르게 보이기 시작할 겁니다.