你永远不能指望武磊是一个拿着球却没有球的伟大的上帝，但是你不能忽视他没有球时的奔跑意识。有了这种认知，对武磊最好的态度实际上不是吹或变黑。他从未像评论区吹嘘的那样强大；但是它没有评论区那么糟糕。
最后，讨论一下“我奶奶能进来”的镜头
请注意，我不想粉饰武磊。他应该进这个球。我相信如果你采访他，他会后悔的。
我想说的是，我们应该如何评价这样一个镜头？请注意，这是一个数据理论问题，而不是关于拍摄本身的讨论。
“马卡”意味着守门员做了一次伟大的扑救；评论区意味着你，武磊，重重地击中了守门员。事实上，这两种说法有些矛盾。那么，我们有没有可能分辨出是“守门员开了”还是“吴雷太坏了”？
现有的数据并不十分准确，但它可以提供一个粗略的方法:比较XG和XCG。
我最常使用这两个数据，但我是在自己处理后使用它们的。XG是预期目标，即“预期目标”，是指拍摄前目标概率的量化。坦率地说，这是量化“这一次多么好的机会”。对于射手来说，在得到这个机会后，他是不能用一个令人震惊的世界浪潮击败守门员还是用他的屁股坐在底线上，这超出了XG的讨论范围。
XCG被期望聚焦进球，这量化了射门后的进球概率。直截了当地说，就是量化“这一球对守门员构成了多大的威胁”。在这种思路下，它只考虑投篮正确的投篮，以及所有投篮不正确的投篮，即使你打得更近，XCG是0。
所以我们有这样一个推论:
我们可以比较XCG和XG之间的差异，来判断一个球员通过投篮得分的概率提高了多少。
当然，XCG和XG采用不同的算法，直接减法得到的数字并不是真正的“目标概率提升值”。然而，由于他们都采用这两种算法，我们可以在做出改变后比较所有玩家之间的差异。以武磊的射门为例:
他的XG是0.66，XCG是0.71。那么，我们可以说，在算法A下，武磊得到了一个进球概率为66%的射门机会；在算法b下，这个镜头的目标概率变为71%。差异是5%，这当然不是武磊真正提高的进球概率，而是一个简单用于与其他球员比较的值。
同一个守门员，他几天前遇到过这样一个射门:
这张照片怎么了？XG为0.51，低于雷宇；但是XCG高达0.90，这基本上是一个“不可能的扑救”。他们之间的差异是39%。
换句话说，当球员面临比岳雷更糟糕的投篮机会时，他通过投篮技术将得分概率提高到了比岳雷更高的水平。这两种技术之间的差别是5%和39%之间的差别。你不在乎5%和39%的具体含义是什么，只要知道5%和39%之间的差别就是这两只脚的投篮质量的差别，仅此而已。
事实上，通过把数据放在这里，关于这个射门的争论的答案就出来了:一方面，武磊的射门本身并不是特别离谱，而0.71的XCG实际上是一个非常高的数字，所以守门员不容易跳起来。另一方面，武磊在这次拍摄中并没有达到极致，而5%的提升值，与这39%相比，确实有了很大的提升空。
