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这是一个非常有意思的问题，它触及了足球战术、数据分析和“电脑工具”（即数据模型/期望进球模型）之间的交叉点。
电脑工具确实认为禁区外远射的“平均”得分概率很低，但它并不会简单地认为“远射是坏事”。 它把远射看作一种低概率、高方差的进攻手段,其价值取决于具体的比赛情境。
我们可以从以下几个层面来拆解：
数据层面：期望进球模型怎么看远射？
期望进球模型是足球数据分析中最核心的工具之一，它根据射门位置、角度、助攻方式、防守压力等变量,计算出一次射门转化为进球的概率。
- 禁区外远射的期望进球值极低：在典型的期望进球模型中，禁区外射门的平均期望进球值通常在 0.02 到 0.05 之间，也就是说，平均每 20 到 50 次禁区外射门才能进一个球。
- 对比禁区内射门：禁区内射门的平均期望进球值通常在 0.10 到 0.15 之间，小禁区附近的射门甚至能超过 0.30,差距是数量级的。
- 从单次射门的期望价值来看,电脑工具绝对认为禁区外远射是低效的。
战术层面：为什么电脑工具不直接否定远射？
如果只看单次期望进球值，那球队应该完全放弃远射，但现实并非如此，因为电脑工具（以及使用它们的分析师）会考虑情境价值：
- 打破密集防守：当对手收缩在禁区里，传球路线被堵死时，远射是少数能形成射门的方式，虽然单次期望进球值低，但不射门期望进球值就是 0，有 0.03 的期望进球值总比没有好。
- 制造二次进攻机会：远射经常造成门将脱手或防守球员解围不远，从而制造角球或禁区内的补射机会，这些“二次进攻”的期望进球值没有被计入单次远射的期望进球值中,但它们是真实存在的战术收益。
- 战略威慑：如果一支球队完全不打远射，对手的防线就会肆无忌惮地收缩，拥有远射能力（比如禁区外有 0.05 期望进球值的球员）能迫使防守方扩出禁区，从而为突破和传球创造空间，这种“空间价值”很难量化,但教练和模型都会考虑。
- 比赛状态：在比赛最后时刻落后一球时，远射的边际价值会上升，因为此时“不射门”等于“输球”，而远射至少有微小概率扳平，电脑工具在评估时,会结合比赛状态调整决策建议。
球员层面：电脑工具如何区分“好远射”和“坏远射”？
电脑工具不会把所有远射一视同仁,它会通过数据区分：
- 射门位置：禁区弧顶的远射期望进球值（约 0.05）远高于中圈附近的远射（约 0.01）。
- 射门方式：接传球后直接射门的期望进球值,通常高于自己盘带调整后的远射。
- 球员能力：电脑工具会学习每个球员的历史数据，如果一名球员（比如梅西、库蒂尼奥）的远射转化率显著高于联盟平均，模型会给他更高的远射期望进球值。电脑工具认为“梅西的远射”比“普通后卫的远射”好得多。
- 防守压力：面前有防守球员封堵时,期望进球值会大幅下降。
电脑工具的“建议”是什么？
如果你问一个基于期望进球模型的电脑工具：“该不该远射？”它的回答逻辑大概是：
- 默认建议：不鼓励，除非没有更好的选择,否则优先寻找禁区内射门或高期望进球值的传球。
- 条件建议：如果满足以下条件，远射是合理的：
- 对手防线收缩极深,禁区内没有空间。
- 射门球员是远射高手（历史转化率高）。
- 射门位置在禁区弧顶附近,且有一定角度。
- 比赛状态（如落后、时间不多）要求必须尝试低概率手段。
- 球队需要制造角球或二次进攻。
电脑工具认为禁区外远射的“平均”得分概率很低，这是事实。 但它不会因此就认为远射是“错误”的，它把远射看作一种低期望进球值但具有战术价值的工具，它的建议是：不要沉迷于远射，但在特定情境下，远射是合理甚至必要的选择。
换句话说，电脑工具会告诉你：“你这次远射的期望进球值只有 0.03，远低于你传给禁区里队友的 0.12，但如果你实在没有传球路线，而且你是远射高手，那射一脚也行——总比丢球强。”
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