Basic HTML Version
görmek neredeyse imkânsız. Dolayısıyla
siyah kuğuların bu kadar çok olduğu bir
oyunda da yaptığınız genellemeler kolay-
lıkla geçersiz olabiliyor ve çürütülebiliyor.
Daha iyi araç ve yöntemlere ihtiyaç var
Futbolun kendine özgülüğü iddiası,
MIT konferansında sadece bir panelin
futbol konusuna ayrılmasını açıklayabilir.
Eğer kullandığınız istatistiksel model belir-
sizliği azaltmıyorsa -başta tartıştıklarımızı
hatırlayalım, istatistik içinde yaşadığımız
dünyanın belirsizliğini azaltmayı hedef-
ler-, bu modeli kullanmanın hiçbir faydası
olmayacaktır. Dolayısıyla bu kadar rastsal
bir ortamda geleneksel sezgilerimize gü-
venmek, yanlış istatistiksel modellere gü-
venmekten daha anlamlı olacaktır.
Ancak futbolun Billy Beane’leri olma-
ya çalışan çok sayıda istatistiksever futbol
meraklısı için durum bu kadar karamsar
değil. Benim de dâhil olduğum bu iyim-
serlere göre bir ortamın daha karmaşık
olması, onun istatistiksel araçlarla analiz
edilemez hale getirmez, sadece daha iyi
araçlara ve daha iyi yöntemlere ihtiya-
cınız olduğunu gösterir. Kabul etmemiz
gerekiyor ki, futbol söz konusu olduğun-
da ortalıkla kolaylıkla erişilen istatistikler
çok eski dönemlerde hesaplanmış. Birçok
ligde takımların tarihsel performansları-
na bile sadece sonuç bazında ulaşılabi-
liyor, diğer veriler gazetelerin tozlu yap-
raklarında kalmışlar. Oysa iyi istatistiksel
modeller, daha yüksek hacimde verilerle
kurulabilir. Tıpkı para atışı gibi. Turanın
yüzde 50 olasılıkla geleceğini bilmemiz,
ilk atışımız tura geldiğinde bir sonraki atı-
şın yazı olmasını garantilemez. 50/50 da-
ğılımı ancak çok sayıda atışla görülebilir,
tabii ki hileli bir para kullanılmıyorsa. Fut-
bolda da istatistiksel modellerin anlamlı
tahminlerde bulunabilmesi için daha faz-
la verinin analizde kullanılması gerekiyor.
Bu açıdan İngiliz liglerinin iyi bir fırsat
sunduğunu söyleyebiliriz. Daha önce de
bahsettiğimiz gibi “sabermetrics” yakla-
şımı Liverpool üzerinden Ada’ya sirayet
etmiş durumda. İngilizler, Anglo-saxon
kültürü ve futbolun anavatanı olması
nedeniyle istatistik kayıtları konusundan
zengin bir arşive sahipler. Bu veriler her-
kesin analizine açık olduğundan çok sayı-
da analist farklı modelleri test edebiliyor-
lar ve bu konuda da günden güne iddialı
hale geliyorlar. Ayrıca İngiliz akademisinin
ABD kaynaklarıyla yakın işbirliği, yeni is-
tatistiksel modellerin kolaylıkla adapte
edilebilmesini sağlıyor. Örneğin Premier
League EA Sports ve Castrol’le işbirliğiy-
le futbolcu istatistiklerini düzenli olarak
sağlıyor. Geçmiş maç veri tabanlarına da
erişilebilmesi analizleri kolaylaştırıyor.
Premier League’e odaklanan çok
sayıda istatistiksel analiz blogları ara-
sından
www.soccerbythenumber.com
diğerlerinden farklılaşıyor. ABD’de yerle-
şik, siyaset biliminde iyi bir itibar sahibi
Chris Anderson tarafından kurulan site,
Anderson’ın başka bir siyaset bilimci
David Sally’yle beraber yönettiği Ander-
sonSally şirketiyle spor kulüplerine da-
nışmanlık hizmeti vermesine de aracılık
yapıyor. Anderson ve Sally’nin yakınlarda
yayınlanacak “The Numbers Game: Why
Corners Should Be Taken Short, Teams
Are Only As Good As Their Worst Pla-
yers, and Changing the Manager Doesn’t
Change Much” adlı kitabı futbola sayısal
yaklaşımın iyi bir örneği olmaya aday ola-
rak biliniyor. Anderson ve Sally bugüne
kadar yaptıkları analizlerde maç sonuç-
larına, transfer istatistiklerine ve topun
oyun içerisindeki akışlarına odaklanıyor-
lar. Kitaplarının başlığı bir istatistiğin nasıl
işe yarayacağına iyi bir örnek: “Korner-
leri Kısa Kullanın”, çünkü uzun kornerler
gole dönüşmüyor, en azından Premier
League’de…
“soccerbythenumbers.com”
hari-
cinde istatistiksever futbol profesyonel-
lerinin göz atabilecekleri birkaç kaynak
daha bulunmakta. “euroclubindex.com”,
ABD’de son seçimlerde yaptığı tahmin-
lerle göz dolduran ve son kitabı satış lis-
telerine giren Nate Silver’ın metodolojisi
üzerine kurulan bir sıralama ve karşılaş-
tırma sitesi. Bu sitede yer alan istatistik-
lere göre Fenerbahçe Avrupa takımları
arasında 36. iken Galatasaray 44. sırada.
Yine bu sitede yer alan tahminlere göre
Galatasaray’ın Kayserispor’u yenme
olasılığı yüzde 48’ken, Fenerbahçe’nin
Antalya’yı yenme olasılığı yüzde 54’tü.
Fenerbahçe’nin Plizen’le berabere kalma
olasılığı yüzde 27; Galatasaray’ın Schalke
04’ü yenme olasılığıysa yüzde 17’ydi…
Görüldüğü üzere her zaman yüksek olası-
lıklı olaylar gerçekleşm iyor, futbol sürpri-
ze yer bırakıyor.
Yine Premier League’e odaklanan
“experimental361.com” sitesi daha çok
şut/gerçekleşen gol gibi oranlardan yola
çıkarak Avrupa Liglerini karşılaştırmaya
çalışan bir site. Aynı sitede takımların
geçmişteki skorlarının dağılımı gelecek
maçlar için bir tahmin aracı olarak kulla-
nılıyor.
Ülkemizde futbol istatistikleri teknik
adamlar tarafından uzun bir süredir kul-
lanılıyor ve önde gelen takımların çoğu
bu iş için geliştirilmiş yazılımlar satın al-
mış durumda. Ligtv web sitesinden maç
istatistiklerine de ulaşmak mümkün.
Ancak yukarıda bahsettiğimiz türde “sa-
bermetrics” benzeri “futbolmetrikleri”
geliştirme çabası henüz yaygın değil. Bu
çabanın başlayabilmesi için yukarıda say-
dığımız faktörlerin bir arada olması gere-
kiyor: Yeterince çok veri, iyi analiz araçları
ve bütün bunları sahaya uygulama riskini
alabilecek teknik adamlar.
Bu satırların yazarı hayatta en fazla
zevk aldığı iki şeyin futbol ve istatistiğin
bir arada olması fikrinden çok memnun.
Belki de bu kadar çok sevdiğim iki şeyin
bir arada olma olasılığı, yaklaşımın zaaf-
larını görmemi engelliyor. Yine de gerek
Avrupa’da, gerekse de ülkemizde top-
lanan veri sayısının artması, uygulanan
istatistiksel tekniklerin çoğalması ve en
önemlisi istatistiksel çıkarımları sahaya
uygulayacak cesur teknik adamların/yö-
neticilerin var olması futbolu da daha iyi
anlayabilmemizi sağlayacaktır diye düşü-
nüyorum.
Futbol istatistiklerini yaratıcı şekilde
nasıl kullanılabileceğinin bir örneği ola-
rak, 2-3 biten Schalke 04-Galatasaray
maçındaki isabetli pasların oluşturduğu
ağ akışını aşağıdaki grafiklerde sergile-
dim. İlk grafikte oyuncular ağ içerisindeki
yerlerine göre konumlanırken; ikinci gra-
fikte oyuncular sahadaki yerlerine göre
yerleştirilmişler. Bu iki grafiğin bir arada
yorumlanması, Galatasaray’ın Schalke 04
karşısındaki oyununu daha iyi anlatıyor
ve yeni yöntemlerin nasıl çarpıcı sonuçlar
üretebileceğini gösteriyor .
adı verilen bilim dalının doğmasına yol
açmıştır. Amerikan Beyzbol Araştırmaları
Derneği’nin -Society for American Base-
ball Research- SABR olan kısaltmasından
yola çıkılarak üretilen bu terim “beyzbol
hakkındaki objektif bilgiyi aramak” olarak
tanımlanmaktadır. Bu bilim dalıyla uğra-
şanlar öncelikle beyzbolun ürettiği sayısız
istatistik arasından hangisinin daha iyi ol-
duğunu anlamaya çalışırlar. Billy Beane’in
de etkisiyle genelde odaklandıkları konu
oyuncu performansının ölçümüdür ve
bir oyuncunun/takımın gelecekteki per-
formanslarını geçmişteki performansla-
rından yola çıkarak kestirmeye çalışırlar.
Beyzbol oyununun doğası gereği oyun-
cuların bireysel performanslarının takım
performansı üzerindeki etkisi çok fazla ol-
duğundan, daha fazla katkıyı yapabilecek
oyuncuların kimler olacağını öngörmek
7.5 milyar ABD Doları büyüklüğünde geli-
re sahip MLB -Amerikan Beyzbol Ligi- için
değerli bir bilgidir .
Billy Beane’in şahsen olmasa bile
“sabermetric”
yaklaşımının
başarısı
-Beane’in en büyük başarısı finallere
kalmakken, aynı yöntemi uygulayan Bos-
ton Red Sox çok daha başarılı olmuş-
tur- bu yaklaşımın diğer spor dallarına
da yayılmasına yol açmıştır. İstatistiksel
bilginin kolaylıkla edinilebildiği basket-
bol ve Amerikan futbolu kendi “metric”
bilim alanlarının doğmasını sağlamıştır.
Basketbolda “sabermetric” yaklaşımının
“ABPRmetrics” uyarlaması bulunurken;
Amerikan futbolunda spor yayıncısı ESPN
ve benzeri kuruluşlar kendi yaklaşımlarını
geliştirmektedir. Basketbolda analizlerin
odağında oyuncuların ve takımların maç
performansları bulunmaktadır. Son dö-
nemde oyun kurgularının da istatistiksel
analizi tartışılmaya başlanmıştır. Ameri-
kan futbolundaysa oyuncu performansla-
rı daha fazla ön plana çıkmıştır.
Özellikle profesyonel sporlarda ista-
tistiklerin ne kadar önem taşımaya başla-
dığını yakın dönemde gözlemleme fırsatı
bulduk. ABD’nin prestijli üniversitelerin-
den MIT’nin İşletme Bölümü Sloan Scho-
ol of Management, 2007 yılından bu
yana Sports Analytics Conference adıyla
bir konferans düzenlemekte. 2007 yılın-
da 175 kişinin katıldığı ilk konferansta 9
panel düzenlenmişti. Mart ayının başında
gerçekleşen son konferanstaysa 29 panel
yer alırken, katılımcı sayısı 2700’dü. Beyz-
boldan futbola, bahis tahminlerinden
futbol taktiklerinin görsel analizine kadar
geniş bir yelpazede çok sayıda konuşma
ve sunum yapılırken; konuşmacılarının
ortak görüşü “alınacak çok yol olduğu”
yönündeydi.
Futbolun istatistikle buluşması
Doğal olarak alınacak yollardan ba-
zıları henüz istatistiksel devrimin uğra-
madığı bakir coğrafyalara uzanmaktadır.
Bahsettiğimiz “___metrics” yaklaşımları
ABD’de ve yakınındaki ülkelerde bu kadar
çok ilgi çekerken, yaşlı kıtamıza ve göz
ağrımız futbola henüz pek uygulanma-
maktadır. Bu yaklaşımın futbola ilk uygu-
lanması bu kez yukarıdan aşağıya doğru
oldu. İngiliz efsanesi Liverpool’un yukarı-
da bahsettiğimiz Boston Red Sox’ın sahibi
olan grup tarafından satın alınması yeni
yöntemin tıpkı rock’n roll gibi Kıtaya yine
Ada üzerinden sirayet etmesinin yolunu
açtı. Firmanın sahibi John Henry, Billy
Bean’le ortak arkadaşı, daha önce Arse-
nal, Tottenham Hotspur, St. Etienne gibi
takımlarda yöneticilik yapmış olan Dami-
en Comolli’yi 2010 Kasım ayında “Futbol
Stratejisi Direktörü” olarak atadı . Kendi-
lerini “sabermetrics” prensiplerine sadık
olarak tanımlayan ikili , Comolli’nin görevi
bıraktığı 2012 Nisan’ına kadar 120 milyon
Pound -yaklaşık 350 milyon TL- harcaya-
rak, 35 milyon Pound’luk -96 milyon TL-
Carroll ve 23 milyon Poundluk - 63 Milyon
TL- Suarez dahil olmak üzere 26 futbolcu
transfer ettiler. Bu süreçte Liverpool’un
kayda değer bir başarısı olmaması -sı-
rasıyla ligi 6. ve 7. olarak bitirdiler- ve
Comolli’nin transfer ettiği futbolcuların
bir kısmının şu anda başka takımlarda
oynaması “sabermetrics” prensiplerinin
futbola uygulanabilirliğini tartışma konu-
su haline getirdi.
Futbolun bu tür “istatistiksel büyücü-
lüğe” açık olmadığını öne sürenlerin en
önemli savı oyunun doğasının diğer oyun-
lardan farklı olduğu. Futbolda oyuncula-
rın bireysel performanslarının takımın
performansı üzerindeki etkisinin sınırlı
olduğu ve futbolda takım dinamiklerinin
beyzbolla kıyaslanmayacak kadar fazla
olduğu kabul edilen bir gerçek. Buna ek
olarak, takımların dizilişleri, taktiksel ter-
cihleri ve diğer oyuncuların performans-
larının da oyuncunun katkısı üzerinde
etkisi var ve bu etkiler genellikle basit
katsayılarla ölçülemiyorlar. Dolayısıyla is-
tatistiksel modellerinize dahil edemediği-
niz çok sayıda rastsal faktör sizin tahmin-
lerinizin kalitesini düşürüyor ve belirsizlik
kaynağı oluyor .
Bu konudaki itirazlardan en önemli-
siyse, futbolda “siyah kuğuların” sayısının
çok fazla olabileceği yönünden geliyor.
Günümüzün popüler düşünürlerinden
Nicholas Nassim Taleb’in ortaya attığı “Si-
yah Kuğu” benzetmesi 18. yüzyılın bir an-
latısına dayanıyor. O zamanlarda insanlar
hiç siyah kuğu görmediklerinden, bütün
kuğuların beyaz olduğunu düşünürlermiş.
Ta ki Kaptan Cook, Avusturalya’ya yaptığı
seyahatlerden birinde siyah bir kuğuyla
dönene kadar. Bu keşifle beraber insan-
ların “bütün kuğular beyazdır” inancı tek
bir siyah kuğunun gelmesiyle yıkılmış.
Taleb, “siyah kuğu” olaylarını insanların
beklemediği, çok seyrek gerçekleşen ve
olduğunda da etkisi çok fazla olan olay-
lar olarak tanımlıyor. Kendisine şöhreti
getiren olaysa, 2008 ekonomik krizini çok
önceden görebilmiş ve danışmanlığını
yaptığı finans kurumlarını zarardan koru-
yabilmiş olması .
Futboldaysa siyah kuğular o kadar
fazla olabilir ki, siyah kuğuların bir kural
olduğunu söyleyebiliriz. Çok güvenilen
bir forvetin kritik bir penaltıyı kaçırması,
kalecinin geri pası tutamaması, takımın
kritik oyuncusunun maçın başında sakat-
lanması, bütün maç boyunca baskı yapan
takımın 90+4. dakikada bir kontrataktan
gol yemesi gibi çok sayıda olay oyunun
kaderin değiştirebiliyor ve bu olayları ön-
Futbol Gelişim
76
77
Futbol Gelişim