Prólogo: O som de uma planilha quebrando
Era uma noite de quarta-feira, março de 2023, num estádio molhado pela garoa fina de Turim. O placar eletrônico marcava 3 a 0, mas os olhos dos analistas de dados, espalhados por cabines envidraçadas, reflectiam algo que nenhum Expected Goals (xG) havia previsto. A Juventus vencia a Sampdoria com gols de Bremer, Di María e Rabiot. Contudo, o xG da Juve era 0,42. 0,42. O time da casa vencia por 3 a 0 com menos de meio gol esperado. Era como um nocaute sem soco. Era o dia em que o xG morreu.
Vou contar uma história que as pranchetas frias não mostram. Uma história de bastidores, de um assistente técnico que, ao ver o relatório pós-jogo, arrancou a folha e disse: — Isso aqui é mentira, rapaz. E ele tinha razão.
A ferida aberta do Expected Goals
O xG nasceu como uma revolução. Uma forma de medir a qualidade das finalizações, de prever (sim, prever) resultados. Mas a métrica se tornou um fetiche. Repórteres passaram a perguntar: — Qual foi o xG do time? como se fosse a verdade absoluta. E a verdade é que o xG é um instrumento cego. Ele não vê a pressão do segundo zagueiro, a umidade do campo, o ângulo do goleiro, o peso do jogo. E, acima de tudo, ele não entende de effort.
Naquela noite em Turim, a Juventus finalizou 4 vezes no gol. Três gols. Duas finalizações de fora da área: um chute de Di María que desviou no zagueiro, e outro de Rabiot que o goleiro falhou. O xG atribuiu a cada finalização um valor ínfimo: 0,08 para o gol de Di María, 0,06 para o de Rabiot. Mas eles entraram. Por quê? Porque o xG não calcula a improbabilidade transformada em certeza. Ele não mede a teimosia de um time que insiste em chutar de longe porque o adversário fecha a área. Não mede a decadência dos modelos que, para serem limpos, tratam cada finalização como um evento independente.
A Sampdoria, coitada, teve um xG de 0,98, quase um gol esperado. Perdeu duas chances claras: uma cabeçada livre de Gabbiadini (xG 0,38) e um chute de Lammers na pequena área (xG 0,42). Não marcaram. O goleiro Perin fez uma defesa espetacular. O xG não conta defesas. Ele é uma métrica egoísta que só olha para o atacante.
Dossiê da imprecisão: O que os modelos escondem
Os grandes clubes sabem disso. Internamente, o xG é usado com ressalvas: é um dado para contextualizar, não para concluir. Mas a mídia e a internet o transformaram em oráculo. Afinal, o xG de 0,42 da Juve significava que a probabilidade de eles vencerem era baixíssima; a de fazerem 3 a 0, quase nula (probabilidade de 0,8% segundo modelos). Mas aconteceu. Não foi sorte pura. Foi execução de um plano: a Juventus de Allegri, naquela fase, priorizava bolas paradas (o gol de Bremer veio de escanteio) e transições rápidas. O ataque posicional era quase inexistente. Resultado: baixa criação de chances, mas alta eficiência nas que apareciam.
O erro do xG está na independência dos eventos. Em um jogo onde a equipe não gera muitas chances, mas converte uma, a confiança sobe, o adversário se desespera, e os próximos lances podem ter uma probabilidade maior de gol do que o modelo prevê. O xG não encadeia. Ele é um instantâneo, não um filme.
O coeficiente de GÓI (Grau de Ousadia e Improviso)
No vestiário, os jogadores não falam em xG. Falam em pegada. Em faro de gol. Em sangue no olho. Mas existe uma métrica que os analistas mais ousados começam a testar: o Grau de Ousadia e Improviso (GÓI). Criado por um estagiário de análise do Brentford (sim, o Brentford), o GÓI mede o quanto uma finalização foge do padrão esperado: ângulo inusitado, pé não-dominante, sem preparação, sob pressão alta. Quanto maior o GÓI, mais improvável o gol. E, paradoxalmente, maior a chance de ele acontecer quando o atacante está em estado de flow.
Naquela noite, Di María teve GÓI altíssimo: chutou de canhota, de fora da área, com dois marcadores pressionando. O modelo de xG atribuiu 0,08. O GÓI previu que era um lance de risco calculado, com chance de 30% de virar gol, porque o jogador tinha histórico de converter esse tipo de finalização (era o terceiro gol dele na temporada em jogadas similares). O GÓI acertou. O xG errou.
O legado de uma noite de março
O que aprendemos com o 3 a 0 de xG 0,42? Que estatística não substitui observação. Que modelos são aproximações, não verdades sagradas. Que, no futebol, o improvável é parte da essência. Hoje, analistas mais honestos já defendem o uso combinado de métricas: xG + passes-chave + pressão defensiva + GÓI. Mas a indústria do clickbait adora títulos como “Time com xG de 0,5 vence: sorte ou incompetência do rival?”
A crônica esportiva precisa amadurecer. Precisamos de menos fetichismo por números e mais narrativa. Precisamos ouvir o assistente técnico que rasgou o relatório. Precisamos entender que, às vezes, o futebol desafia a lógica estatística para nos lembrar que, antes de matemáticos, somos contadores de histórias. E a história daquela noite em Turim não cabe em uma planilha.
Epílogo: O que o xG não viu
Até hoje, alguns sites registram a partida como um alerta: “Jogo de baixo xG com placar alto – outlier”. Mas os torcedores da Juve lembram da defesa de Perin, da virada de chave após o primeiro gol, da sensação de que algo especial estava acontecendo. O xG não viu o sorriso de Di María ao sair de campo. Não viu o goleiro adversário balançar a cabeça, sabendo que o placar era cruel. O xG não viu o futebol.
Talvez seja hora de enterrar o xG como métrica absoluta. Ou, pelo menos, de admitir que ele é apenas um número em meio a tantos. O futebol é feito de exceções. E é nelas que mora a verdadeira emoção.