Blog

Her yıl aynı tartışma kopuyor: "Bu oyuncu neden bu kadar yüksek?" Bu yazıda işin sayısal tarafına bakalım: hangi metrikler kullanılıyor, bunlardan genel puana (OVR) nasıl gidiliyor?

Her oyuncu aslında 35 sayıdan ibaret

Her oyuncu için 35 ayrı öznitelik (bitiricilik, top kontrolü, çeviklik, uzun pas gibi) tek tek 1-99 arasında puanlanıyor. Bu 35 sayı, kartlarda gördüğümüz 6 özet kategoriye gruplanıyor: Pace, Shooting, Passing, Dribbling, Defending, Physical.

Ama can alıcı nokta şu: OVR, bu 6 sayının ortalaması değil. OVR, doğrudan 35 alt-özniteliğin, pozisyona özel ağırlıklarla toplanmasından çıkıyor. Bu yüzden bazen "bu oyuncunun istatistikleri OVR'siyle uyuşmuyor" tartışmaları çıkıyor.

Aynı öznitelik, pozisyona göre farklı ağırlık taşıyor

Formülün mantığı bildiğimiz bir ağırlıklı ortalama: her öznitelik bir katsayıyla çarpılıyor, hepsi toplanıyor — ama katsayılar pozisyona göre kökten değişiyor.

Bir santrfor için bitiricilik ve pozisyon alma en ağır basan öznitelikler (topluluğun tersine mühendislikle çıkardığı yaklaşık değerlere göre bitiricilik ~%18, pozisyon alma ~%13); defans öznitelikleri neredeyse hiç sayılmıyor. Bir stoper için tam tersi geçerli: markaj, müdahale ve hava topu en yüksek ağırlığı alırken şut ve çalım neredeyse etkisiz kalıyor.

Somut bir örnek: paylaşılan bir hesaplamada Van Dijk'in stoper katsayılarıyla çarpılıp toplanan öznitelikleri ham puan olarak 87,66 çıkarmış, bu da yukarı yuvarlanarak 88 olmuş. Kartındaki nihai 90'a ulaşmak için aşağıdaki düzeltmeler devreye giriyor.

Sayının tamamı matematik değil: düzeltmeler

Uluslararası itibar (international reputation) diye bir kalem var — medyada çok tanınan oyunculara ham hesaba ek küçük bir puan payı ekleniyor. Editör müdahalesi de var: Thomas Müller örneği klasikleşmiştir — kart istatistikleri mütevazı görünse de, gerçek performansı ve rolü nedeniyle OVR'si yukarı çekiliyor. Lig/takım bağlamı da etkili; bir oyuncu daha güçlü kabul edilen bir lige transfer olduğunda teknik özniteliklerinde küçük artışlar görülebiliyor.

Özetle formül şöyle işliyor: önce pozisyona göre ağırlıklandırılmış öznitelikler toplanıp bir ham puan çıkıyor, sonra buna itibar ve editör düzeltmeleri ekleniyor, en son yuvarlanarak nihai OVR ortaya çıkıyor.

Formül neden "gizli"

EA'nin tam katsayı tablosu resmi olarak hiç yayınlanmadı. İnternetteki hesaplayıcı siteler bu katsayıları eski oyun verilerinden tersine mühendislikle tahmin ediyor — yukarıdaki yüzdeler de kesin değil, yaklaşık. Gerçek formül yıldan yıla, pozisyondan pozisyona değişen ve EA'nin kapalı tuttuğu bir sistem.

Sonuçta ortaya çıkan şey ağırlıklı doğrusal bir model gibi çalışıyor — ama ağırlıkları veriden öğrenen bir algoritma değil, EA'nin oyun tasarım ekibinin insan kararıyla belirlediği sabit katsayılar.

Futbol istatistiklerinde son yıllarda en çok konuşulan kavramlardan biri xG — yani "expected goals" (beklenen gol). Bir maç sonrası "3 gol attılar ama xG'leri 1.2'ydi" gibi cümleler duyuyorsun ve bu sayı aslında oyunun "gerçek" kalitesini, skor tablosundan daha iyi anlatıyor. Peki bu sayı nereden çıkıyor?

Temel fikir

xG, bir şutun gol olma olasılığını 0 ile 1 arasında bir değerle ifade eder. 0.05 xG'lik bir şut, benzer pozisyonlardan atılan şutların yaklaşık %5'inin gol olduğu anlamına gelir; 0.8 xG'lik bir şut ise neredeyse kesin gol sayılacak bir pozisyondur (örneğin boş kaleye yakın mesafeden vuruş).

Bir maçtaki toplam xG, o maçtaki tüm şutların xG değerlerinin toplamıdır. Yani xG, "kaç gol atmalıydılar" sorusuna istatistiksel bir cevap verir.

Modelin girdileri (features)

xG modelleri, geçmişte atılan on binlerce şutu inceleyerek her şutun hangi özelliklerinin gol olasılığını etkilediğini öğrenir. En çok kullanılan değişkenler:

• Şut mesafesi — kaleye ne kadar yakın, gol olasılığı o kadar yüksek.
• Şut açısı — kale çizgisine göre şutun geldiği açı ne kadar dar (örneğin çok keskin bir açıdan vuruş), olasılık o kadar düşük.
• Vücut bölgesi — ayakla mı, kafayla mı, yoksa daha az güvenilir bir bölgeyle mi (göğüs, sırt vb.) vuruldu.
• Asist tipi — pas mı, orta mı, taç mı, korner mi, yoksa bireysel bir çalımdan mı geldi.
• Oyun durumu — normal oyun akışı mı, penaltı mı, serbest vuruş mu.
• Kaleci ve defans konumu — şut anında kaç savunmacı ve kaleci arada, şutu bloklama ihtimalleri.
• Şut hızı ve baskı — oyuncu baskı altında mı vuruyor, yoksa rahat bir pozisyondan mı.

Nasıl hesaplanıyor

1. Veri toplama: Binlerce geçmiş maçtan şut verileri (konum, sonuç, yukarıdaki özellikler) toplanır. Bu veriler genelde olay bazlı (event-level) izleme sistemlerinden gelir.
2. Etiketleme: Her şut "gol" ya da "gol değil" olarak işaretlenir.
3. Model eğitimi: Bu veri üzerinde genelde lojistik regresyon, gradient boosting (XGBoost gibi) ya da sinir ağları kullanılır. Model, girdi özelliklerine bakarak her şut tipi için gol olma olasılığını öğrenir.
4. Tahmin: Yeni bir şut geldiğinde, model o şutun özelliklerine bakıp bir olasılık (xG değeri) üretir.

Basitleştirilmiş bir örnek: ceza sahası içinden, dar olmayan bir açıyla, ayakla ve baskısız şekilde atılan bir şutun xG'si 0.3 civarında olabilirken; ceza yayının dışından, dar açıyla atılan bir şut 0.02-0.05 aralığında kalabilir.

Neden önemli

xG, tek bir maçın sonucundan çok, bir takımın veya oyuncunun uzun vadeli performansını değerlendirmek için güçlü bir araç. Bir forvet az gol atıyor ama xG'si yüksekse, muhtemelen doğru pozisyonlara giriyor ve bitiriciliği (finishing) zayıf ya da şanssız. Tam tersi durumda, düşük xG'yle çok gol atan bir oyuncu, sürdürülebilir olmayan bir formda olabilir.

Modellerin sınırları

• Farklı veri sağlayıcıların (Opta, StatsBomb, Understat vb.) xG modelleri birbirinden farklı sonuçlar verebilir, çünkü kullandıkları değişkenler ve eğitim verisi farklı.
• Model, oyuncunun o anki formunu, kalecinin özel yeteneklerini ya da hava koşullarını genelde hesaba katmaz.
• Bazı gelişmiş modeller artık şut öncesi pas dizisini de (ne kadar hızlı bir hücumdan geldiği gibi) dahil ediyor, buna bazen "xG chain" ya da "possession value" modelleri deniyor.