AZ verliest met 1-0. De tegenstander had één serieuze kans de hele wedstrijd en die ging erin. AZ had het balbezit, de corners, de schoten, alles behalve het doelpunt. En dan zit je maandagochtend op je werk en iemand vraagt: ‘Hoe was het?’ En je zegt: ‘We waren beter.’ Maar was dat zo? Of voelde het alleen maar zo? Want gevoel en data vertellen niet altijd hetzelfde verhaal. En dat is precies waarom steeds meer supporters de cijfers erbij pakken.
xG: het cijfer dat iedereen kent maar niet iedereen begrijpt
Expected goals, afgekort xG, is het meest besproken en tegelijkertijd het meest misverstane cijfer in het voetbal. Het berekent op basis van historische data hoe groot de kans was dat een schot erin ging. Een penalty heeft een xG van 0,76. Een schot van de middenlijn heeft een xG van 0,01. Door alle kansen in een wedstrijd op te tellen krijg je een beeld van hoe gevaarlijk een team was, los van de uitslag.
In het geval van die 1-0 nederlaag van AZ zou de xG misschien 1,8 tegen 0,4 zijn. Dat betekent dat AZ op basis van de kansen die het creëerde gemiddeld bijna twee keer had moeten scoren, en de tegenstander nul keer. Maar de bal ging er voor AZ niet in en voor de tegenstander wel. Dat is voetbal. xG vertelt je wat er had moeten gebeuren op basis van waarschijnlijkheid. De uitslag vertelt je wat er daadwerkelijk is gebeurd. En die twee zijn lang niet altijd hetzelfde.
Pressing en veldbezetting: waar wordt de wedstrijd gespeeld?
Wat steeds meer AZ-supporters ontdekken is dat er voorbij xG nog een hele wereld aan data bestaat. Pressing-intensiteit bijvoorbeeld: hoe hoog en hoe actief verdedigt AZ? Bij een thuiswedstrijd in het AFAS Stadion perst AZ de tegenstander doorgaans hoog op de eigen helft. De data laat dat zien in PPDA, een afkorting voor passes per defensieve actie. Hoe lager dat getal, hoe intenser de pressing. Als AZ een PPDA van acht heeft en de tegenstander een PPDA van vijftien, weet je dat AZ de bal agressief opjaagt en de tegenstander rustig probeert op te bouwen.
Veldbezetting is een ander nuttig cijfer. Het laat zien waar op het veld de acties plaatsvonden. Als AZ tachtig procent van zijn aanvallen over links opbouwt, zegt dat iets over de speelstijl en over de linksback die er die dag uitstekend in zat. Of het zegt iets over de rechtsback van de tegenstander die er niet in zat. Context bepaalt de interpretatie, en dat is het punt: data zonder context is niks.
Looplijnen en fysieke data
Moderne voetbaldata gaat verder dan de bal. GPS-tracking meet hoeveel kilometer elke speler loopt, hoeveel sprints hij trekt en hoe zijn positie zich verhoudt tot de rest van het team. Bij AZ worden die gegevens gebruikt door de technische staf om belasting te sturen en blessures te voorkomen. Maar ze zijn ook steeds vaker beschikbaar voor supporters, via apps en websites die na de wedstrijd samenvattingen publiceren.
Het verandert hoe je naar een speler kijkt. Een middenvelder die op het oog weinig doet maar die twaalf kilometer loopt en veertig sprints trekt, levert iets dat je met je ogen niet ziet. En een spits die maar vijf kilometer loopt maar die op de juiste momenten op de juiste plek staat, is niet lui. Die is efficiënt. Data maakt dat soort nuances zichtbaar.
Hoe supporters deze data gebruiken
Op platforms als www.vbet.nl en in diverse voetbalapps zijn wedstrijdstatistieken beschikbaar die supporters gebruiken om wedstrijden na te bespreken en te analyseren. Voor de gemiddelde AZ-fan is het geen vervanging van de wedstrijd kijken. Het is een aanvulling. Eerst kijken, dan de data erbij pakken en dan pas een mening vormen. Of andersom: eerst de data lezen en dan terugkijken naar de beelden om te zien of de cijfers kloppen met wat er op het veld gebeurde.
Data is een hulpmiddel, geen oordeel
Het belangrijkste dat je over voetbaldata moet weten is dit: het is een hulpmiddel. Niet de waarheid. Niet het definitieve antwoord op de vraag wie beter was. Een wedstrijd laat zich niet vangen in één getal, hoe slim dat getal ook is berekend. Een verdediger die zijn directe tegenstander de hele wedstrijd uitschakelt, verschijnt nergens in de data. Een keeper die met zijn houding de spits intimideert, heeft geen statistiek. En de sfeer in het AFAS Stadion die het team over een dood punt heen tilt, die meet je niet met GPS.
Maar de data vertelt wel iets. Het vertelt of je team gevaarlijk was. Het vertelt waar op het veld de wedstrijd werd gespeeld. Het vertelt hoeveel je spelers hebben gelopen en hoe intensief ze hebben geperst. En als je die informatie combineert met wat je zelf hebt gezien, krijg je een completer beeld. Niet perfect, maar completer. En op maandagochtend, als iemand vraagt hoe het was, kun je meer zeggen dan ‘we waren beter.’ Je kunt zeggen waarom.
