Basic HTML Version
sit birkaç varsayıma dayandırır. Gelecek,
geçmişle tutarlı olacaktır; dolayısıyla ge-
leceği, geçmişteki verilerden yola çıkarak
tahmin edebiliriz. İkinci olarak olayların
olasılıkları kesin değildir, belirli bir da-
ğılımla gerçekleşir. “Yazı-tura” attığınız-
da yüzde 50 olasılıkla “tura” gelecektir
ama bunun anlamı attığınız her iki atışın
birinin “tura” gelmesi değildir. Bunun
gerçekleşmesi için çok sayıda para atışı
gerçekleştirmeniz gerekir. Üçüncüsü, ista-
tistiksel tahminler bu dağılım göz önünde
tutularak yapılır, başka bir deyişle, para
atışı yaptığınızda tura tahmininiz belir-
li bir olasılıkla gerçekleşecek; belirli bir
olasılıkla da gerçekleşmeyecektir. İstatis-
tiksel yöntem, tahmin etmenizi sağladığı
gibi, o tahminde yanılma olasılığınız oldu-
ğunu ve bu olasılığın ne kadar olduğunu
da söyleyebilir.
İstatistiksel bilgi arayışı kısaca geçmiş-
teki verilerden yola çıkarak geleceği tah-
min etmemizi, bu tahmini de belirli bir
hata payıyla yapmamızı ve bu hata payı-
nın da büyüklüğünü bilebilmemizi sağlar.
Bu bakış açısıyla geçmiş gelecek için iyi bir
fikir verecektir; ama yanılma olasılığı asla
sıfır olmayacaktır. Meteoroloji uzmanınız
“yağmur yağacak” diyorsa, yanınıza şem-
siye almakta yarar vardır; ama şemsiyeyi
boşuna taşımanız olasılığı da mevcuttur
her zaman. Çünkü istatistiksel modelleri
öngörüsünü sınırlayan rastsal , yani nasıl
olduğunu bilemediğimiz/açıklayamadığı-
mız diğer etkenler mutlaka olacaktır.
Sporun içindeki belirsizlik faktörü
Hemen hemen bütün spor dalları be-
lirsizlikle iç içedir. Müsabaka sonuçları be-
lirsiz olmasaydı, yarış başlamadan önce
kazananın kim olduğunu bilseydik; muh-
temelen müsabakaları kimse izlemeye
gelmezdi. Öncelikle spor müsabakaların-
da “insan” faktörü merkezde olduğundan
ve “insanlar” sürekli aynı performansı
gösteren makinelerden farklı olduğundan
bir belirsizlik bulunmaktadır. İnsanlar da
makineler gibi olsaydı; o zaman hata yap-
mazlar, çok iyi ya da çok kötü performans
göstermez, hep aynı tekdüze performansı
gösterirlerdi. Oysa insan olmak hata yap-
ma olasılığını kendiliğinden getirir, hangi
kaleci bütün şutları tutmuş, hangi golfçü
bütün atışlarını doğru yapmıştır ki? İkin-
ci olarak, müsabakalarda her zaman bir
diğer belirsizlik kaynağı bulunmaktadır.
Bu belirsizlik kaynağı “doğa” olabilir, hava
şartları, zemin, rüzgâr gibi. Ya da rakip-
lere karşı yapılan mücadelelerde rakibin
insan olması onun belirsizliğini de denk-
leme dâhil edecektir. İki sporcu müca-
dele ederken bireysel belirsizliklerinin
toplamına, doğanın belirsizliğini de ek-
lemek gerekir ki; bu açıdan bakıldığında
spor müsabakaları belirsizliğin neredeyse
tamamen egemen olduğu ortamlardır
diyebiliriz. Bu yüzden de seyre değerdir,
sporun içindeki belirsizlik faktörü, onu da
seyredilmeye değer kılar.
Futbol, spor dalları arasında en fazla
belirsizlik içerenlerden biridir. Öncelikle
insanoğlunun daha iyi kontrol edebildiği
el yerine; ayaklarla oynanması en önem-
li belirsizlik kaynağıdır. Günümüzde topu
“eliyle koymuşçasına” istediği yere gön-
derebilen yüksek tekniğe sahip oyuncu-
lar mutlaka vardır, ancak onlar bile yüzde
yüz isabetle pas veremezler ya da şut çe-
kemezler. İkinci olarak futbol en kalabalık
takım sporlarından biridir. Voleybolda 6,
basketbolda 5 kişi sahada bulunurken, bu
rakam Amerikan futbolunda 11, ragbide
15’tir ve bu son iki sporda da hem el hem
ayak kullanılmaktadır. Futboldaysa elleri-
ni kullanabilen kaleciyi dışarıda bırakırsak
her takımda 10’ar futbolcu bulunmakta-
dır ve birbirleriyle ayaklarını kullanarak
iletişim kurmaktadır. Bu duruma bir de
içi hava dolu 450 gramlık topu doğrudan
etkileyebilecek doğa koşulları dâhil edil-
diğinde, futbolun dünyadaki spor dalları
arasında en fazla belirsizlik içeren dal ol-
duğunu söylemek yanlış olmaz. Belki de
sırf bu yüzden en çok sevilen ve yapılan
spordur.
Daha önce belirsizliği azaltmanın en
iyi yollarından birinin istatistik olduğunu
söylemiştik, çünkü istatistik geçmişteki
verilerden yola çıkarak geleceği kestire-
bilmeyi sağlar. Ancak istatistik biliminin
iyi çalışabilmesi için -daha doğru tah-
minlerde bulunabilmesi için-, daha iyi ve
daha çok veriye sahip olması gerekir. Bu
nedenle istatistiksel yaklaşımın spor dal-
larında kullanılması için elde yeterince
veri ve bu veriyi işleyecek yeterince araç
olması gerekmektedir. Bir de bu yöntem-
leri deneyecek kadar cesur kişilere de ih-
tiyaç olacaktır, çünkü istatistiksel analizin
önemli bir mottosu “içeriye çöp girerse,
çöp çıkar”. Yani elinizdeki veriler anlam-
sızsa, çıkarımlarınız da anlamsız olacaktır.
Bir öncü: Billy Beane
Spor dallarında istatistiğin “kerhen”
kullanıldığı dönemlerden bir meslek dalı
olacak kadar popülerleşmesini sağlayan
kırılma noktası bahsettiğimiz üç faktörün
bir araya gelmesiyle gerçekleşti. Beyzbol,
dünyadaki en fazla istatistik üreten spor
dallarından biridir. Beyzbolseverler 19.
Yüzyıldan itibaren istatistikleri tutmuşlar-
ken, ilk beyzbol istatistik kitabı 1952 yı-
lında yayınlanmıştır. Bugün wikipedia’da
“beyzbol istatistikleri” sayfasında 100’den
farklı istatistik türüne rastlayabilirsiniz .
Bu kadar çok istatistik varken, bunların iyi
bir şekilde analiz edilebilmesi çağdaş ista-
tistik yöntemlerinin gelişmesini beklemiş-
tir. Ancak beyzbolda istatistiklerin yaygın
şekilde kullanılması, bu istatistikleri işin-
de kullanabilme cesaretini gösterebile-
cek bir takım yöneticisini, Billy Beane’i
beklemiştir. Oakland Athletics takımını
yöneten Billy Beane, istatistiksel yöntem-
leri kullanarak yaptığı transferlerle orta
sıralara mahkûm takımını düşük bütçe-
siyle karşılaştırılmayacak kadar iyi bir po-
zisyona getirmiştir. Başarısı önce Micheal
Lewis tarafından “Moneyball: the Art of
Winnng an Unfair Game” (2003) adıyla
kitaplaştırılmış; daha sonra 2011 yılında
Brad Pitt’in başrolünü oynadığı “Money-
ball” filmiyle kitlelere ulaştırılmıştır. Spor
istatistikleriyle ilgilenen herkesin hayalin-
de Brad Pitt olmasa bile Billy Beane ol-
mak yatar diyebiliriz.
Billy Beane’in cesareti “sabermetric”
Hayat her sokağın belirli bir caddeye
çıktığı iyi düzenlenmiş, dikkatle çizilmiş
bir 20. Yüzyıl kentinden çok; eski günlerin
izlerini taşıyan, yıpranmış binalarla dolu
ve sokaklarla caddelerin iç içe geçtiği bir
Akdeniz şehrine benzer Bu şehrin sokak-
larında dolaşmak, elinizdeki turist hari-
tasından yolları takip etmek ya da navi-
gasyon cihazından komut almak değil; ilk
rastladığınız sokaktan içeri girmek ve ba-
şınıza neler geleceğini beklemek gibidir.
Sokaklar başka sokaklara, caddeler başka
caddelere açılır ve bu gezintiye “hayatım”
adını verirsiniz.
Yerkürede gezinmiş ilk insan - belki de
ilk canlı - bu ayrımın farkındadır. Hayat,
insan için belirsizliklerle doludur. Adımla-
rınızın sonuçlarını “dilersiniz”, “kestirirsi-
niz” belki “öngörürsünüz”; ama asla bile-
mezsiniz. Eski bir filozofun söylediği gibi
“aynı nehirde iki kere yıkanmak mümkün
değilken”; aynı hayatı bir kez daha yaşa-
mak mümkün değildir. Her şey bir kez ya-
şanır ve geçmişte kalır.
Hayata dair bu belirsizlik, son dönem-
lerin çok yönlü filozoflarından Daniel
Dennett’ın “Aklın Türleri: Bir Bilinç An-
layışına Doğru” adlı kitabında detaylıca
anlatılır. Dennett’a göre büyümek için bir
ağacın gölgesini arayan yosundan; verimli
çiçeklerin yerlerini dans ederek arkadaş-
larına aktaran arıya kadar yeryüzündeki
her canlı varlık bilgi aramak için program-
lanmıştır . Bilgi arayışı, hayatı sürdürmek
için daha doğru/daha etkin olanın öğre-
nilmesi ve aktarılmasıdır. Böylelikle ken-
dinizi daha iyi besleyebilir, daha iyi koru-
yabilir ve yaşamınızı sürdürebilirsiniz. Bu
perspektiften, hayatın sürdürülebilmesi
bilgi arayışının niteliğine bağlıdır ve bilgi
arayışının nesnesi belirsizliği azaltmak,
mümkünse de 0’a indirmektedir. Herhan-
gi bir durumda belirsizlik yoksa tercihler
çok kolay olacaktır; ancak böyle bir lüks
çok az durumda çok az kişinin başına ge-
lebilir.
Belirsizliği azaltacak bilgi arayışı yöntem-
lerinden biri
İnsanoğlu belirsizliği azaltmak için
sayısız yöntem geliştirmiştir. Hatta fel-
sefenin genel tarihini belirsizliği azaltma
çabasının öyküsü olarak bile nitelendire-
biliriz. İstatistik adı verdiğimiz yöntem,
belirsizliği azaltacak bilgi arayışı yöntem-
lerinin bir tanesidir; en iyisi olmasa bile
en yenilerinden biridir. “Verileri toplama
ve analiz etme işi” olarak tanımlanan is-
tatistik ilk başlarda devletlerin ürettiği ve
devletlere dair verilerin toplanması ve
analiz edilmesini kapsarken - istatistik ke-
limesinin kökeninde devlet anlamına ge-
len “state” kelimesi bulunur -, daha sonra
yaşamın her alanına sirayet etmiştir. 18.
yüzyılda temeli atılan istatistik ve olasılık
bilimleri yaygınlaşmış, gündelik yaşamın
bir parçası haline gelmiştir. “Kış mevsi-
minde sıcaklıklar ortalamanın üzerinde
gidecek” cümlesi istatistik bilimi olmadan
kurulamayacak bir cümledir. Çağdaş bilim
için istatistiksel yöntemler vazgeçilmez
araçlardan biridir ve çağdaş insan, istatis-
tiklerle iç içe bir yaşam sürmektedir. Ha-
yat sigortası primlerinin nasıl hesaplandı-
ğını düşünün bir.
İstatistiksel yöntem bilgi arayışını ba-
Futbol ve istatistik
Futbolun beyzbol, Amerikan futbolu, basketbol gibi sporlarda kullanılan türden “istatistiksel büyücülüğe” açık
olmadığını öne sürenlerin en önemli savı oyunun doğasının diğer oyunlardan farklı olduğu. Ancak istatistik sever
futbol meraklıları için durum bu kadar karamsar değil. Benim de dâhil olduğum bu iyimserlere göre bir ortamın
daha karmaşık olması, onun istatistiksel araçlarla analiz edilemez hale getirmez, sadece daha iyi araçlara ve daha
iyi yöntemlere ihtiyacınız olduğunu gösterir.
Hazırlayan: Emre Erdoğan
Futbol Gelişim
74
75
Futbol Gelişim