TamSaha 221. Sayı / Nisan 2023

Son zamanda futbol takım- ları müsaba- kalarda daha iyi sonuçlar alabilmek için alı ş ılmı ş yöntemlerin tersine daha sistemli antrenmanlar yapmakta ve birçok yöntemdene- mektedirler. Ekonomik olarak de ğ eri gittikçe artan kulüplerin profesyonel bir yapı ile sektörde varlıklarını sür- dürebilmeleri için teknolojinin tüm olanaklarından faydalanmaları ge- rekmektedir. Günümüzde verilerin gi- derek artı ş göstermesi, bir karma ş ıklı ğ a sebep olmaktadır. Kar- ma ş ıklık tamamen açıklanamayan bazı sistemlerin davranı ş sal olgular gösterdi ğ ini iddia eden bilimsel bir teoridir (Munson ve di ğ ., 2010). Her karma ş ıklı ğ ın arkasında, sistemin bi- le ş enleri arasındaki etkile ş imi tanım- layan bir a ğ vardır ve bu a ğ ları tespit edip anlamadı ğ ımız sürece karma ş ık sistemleri asla çözümleyemeyiz (Gao ve di ğ ., 2016). Veri bilimi ve analitik alanı, çe ş itli yapıları ve sorunları mo- dellemek için a ğ ları kullanmı ş tır (Ka- wasaki ve di ğ , 2019). Son yıllarda, karma ş ıklık biliminin sınırları içinde, a ğ bilimi birçok türden a ğ ı analiz etmek için kullanılmı ş tır. Karma ş ık bir sistem, ba ğ ımsız olarak tasarlana- bilen ancak bir bütün olarak birlikte i ş lev gören daha küçük alt sistemler- den olu ş ur (Gürsakal ve di ğ ., 2020). A ğ bilimi, matematik, fizik, bilgisayar bi- limi, istatistik, sosyoloji gibi birçok bilimdallarından olu ş makta olup, multidisipliner bir kavramdır. A ğ , bazen dü ğ üm olarak adlandırılan, aralarında ba ğ lantılar bulunan ve ke- narlar adı verilen bir kö ş e kümesidir (Gjoka ve di ğ ., 2011). A ğ lar, karma ş ık sistemleri temsil etmenin bir yolu ha- line gelmi ş tir. Motifler ise önemli öl- çüde daha yüksek olasılıkla (daha sık) bir a ğ boyuncameydana gelen küçük, yerel, ara ba ğ lantı kalıplarıdır. Bumakalenin amacı Türkiye’de futbol takımlarındamüsabaka analizi için a ğ biliminin kullanımını te ş vik et- mektir. 43 yıl önce Gould ve Gatrell futbol takımlarının analizinde çı ğ ır açan bir kavram tanıtmı ş lardır: Takım dinamiklerini bir a ğ a dönü ş türmek (Gould & Gatrell, 1979). Manchester ve Liverpool arasındaki 1977 FA Cup fi- nalini kaydetmi ş ler ve her iki takımın oyuncuları arasındaki bütün pasları manuel olarak i ş lemi ş lerdir. Daha sonra, pasları takımba ş ına birer tane olmak üzere iki gruba ayırmı ş lar ve her oyuncuyu bir a ğ ın dü ğ ümü olarak kabul etmi ş lerdir. Dü ğ ümler her bir oyuncu arasında yapılan pasların sa- yısını olu ş turan zincirlerin kalınlı ğ ı aracılı ğ ıyla ba ğ lanmı ş tır. Bu ş ekilde Gould & Gatrell, biri Manchester Uni- ted ve di ğ eri Liverpool için olmak üzere ş imdiye kadarki ilk futbol pas a ğ larını olu ş turmu ş lardır. Daha son- raki adım ise onları analiz etmek ol- mu ş tur. Bir a ğ a ve hiyerar ş ik organizasyonlarına uygun elemanlar kümesini analiz ederek a ğ ların topo- lojisini karakterize etmekten olu ş an q-analizi olarak bilinen bir metodoloji seçmi ş lerdir. Futbol analizinde yeni- li ğ e ve olası uygulamalarına ra ğ men Gould & Gatrell’inmakalesi spor bi- limleri camiasında çok yüksek bir et- kiye sahip olmamı ş ve sahaya hiç ula ş mamı ş tır. A ğ tabanlı temel per- formans göstergeleri kullanılarak oyuncuların performansını ölçmek, a ğ biliminin sahadaki oyuncu ve takımdavranı ş larının analizine uygu- lanmasının ba ş langıcı olarak kabul edilir. Futbolda performans göstergeleri arasında pas a ğ larının ara ş tırılması daha yaygın hale gelmi ş tir (Ribeiro ve di ğ ., 2017). Pas a ğ ları bir takımın orga- nizasyonunun tipik özelli ğ i olan ana- lizlerin karma ş ıklı ğ ıyla birle ş tirilmi ş tesadüfî güçleri hesaba katarak oyu- nun zamanla tanımlanmasına, ölçül- mesine ve de ğ i ş imine izin veren etkile ş imli birimlerden olu ş an dina- mik sistemlerdir (Buldú ve di ğ ., 2018). Futbolda pas, oyuncular arasında en sık görülen etkile ş imdir ve gol ş ansı yaratmada önemli bir rol oynar. Pas, takımların kalitesine bakılmaksızın her oyunda çok sayıda gerçekle ş ir. Bir futbol takımının pas a ğ ı kaleci ve for- vet oyuncusu arasındaki paslardan olu ş ur (Gyarmati ve di ğ ., 2014). Maç boyunca pas trafi ğ ini ve paslardan olu ş an a ğ ı bir ş ablonda analiz etmek ve anlamak ana anahtar unsurlardan biridir (Grund, 2012). Bazı ara ş tırmalar bir takım içindeki oyuncular arasın- daki ba ğ lantıları tanımlamak için sosyal a ğ analizini kullanmı ş tır (Duch ve di ğ ., 2010; Grund, 2012). Bu ara ş tır- malarda takımın ve oyuncuların ara- sındaki bireysel ba ğ ların genel yapısı bir a ğ analizi ile sınıflandırılabilir (Cle- mente ve di ğ ., 2014). A ğ analizi yön- temleri, takım oyuncularının bireysel ili ş kilerini e ş zamanlı olarak ke ş fet- melerine olanak tanır. Bu nedenle, a ğ analizi, takım içindeki grup içi ili ş kile- rin incelenmesi içinmevcut yakla- ş ımları güçlendiriyor ve takımın içindeki di ğ er ki ş ilerle ba ğ lantılarının ayrıntılarını sa ğ lıyor (Lusher ve di ğ ., 2010). Takım oyuncuları arasındaki etkile ş imlerinin yapısal özelliklerinin sayısız analizleri bu özelliklerin takım performansına katkı sa ğ layıp sa ğ la- madı ğ ını belirlemek için yapılmakta- dır (Cotta ve di ğ ., 2013). Oyuncular arasındaki etkile ş imi tanımlamak özel gereksinimlerine göre antren- man yöntemlerini de ğ i ş tirmeye yar- dımcı olan objektif bilgi elde etmek için çok önemlidir. Karma ş ık bir a ğ analizinin futbol maçlarını anlamaya yardımcı olaca ğ ı hipotezi bir süredir öne sürülmektedir (Passos ve di ğ ., 2011). Futbol takımlarının ve maçların de- ğ erlendirilmesi için a ğ analizinin kul- lanılması, antrenörler için faydalı olabilecek önemli bilgiler sa ğ lar. A ğ bilimlerindeki hızlı geli ş me ve daha statik analiz yöntemlerine göre sporu de ğ erlendirmeye daha uygun olan di- namik do ğ ası nedeniyle pas a ğ larının analizi bin yıldan sonra ara ş tırmacı- lar arasında ilgi görmü ş tür (Gürsakal ve di ğ ., 2018). Her futbol maçının so- nunda pas a ğ ları elde edebiliriz. A ğ analizinde modüller ile büyük ölçek ve küçük ölçekli pas a ğ ları kullanılır. A ğ bilimi oyuna hâkimolan yapılar ve motifler hakkında bilgi verir. Futbolda rakibin oyun formatını bozmak isti- yorsak öncelikle takımın sıklıkla kul- landı ğ ı pas motiflerine dikkat etmeliyiz. Bumotiflerin nasıl kırılaca- ğ ının belirlenmesi bir takımın ba ş arı- sına önemli katkı sa ğ layacaktır (Gürsakal ve di ğ ., 2018). Örne ğ in, ya- kınlıkmerkeziyetiyle, bir oyuncunun takıma ne kadar iyi ba ğ landı ğ ı hesap- lanabilir. A ğ bilimi yakla ş ımının yar- dımıyla, en etkili oyuncular bulunabilir, ilerleyen süreçteki maçlar için en uyumlu kadro seçilebilir ve rakip takımın kilit oyuncuları analiz edilebilir (Gürsakal, Çobano ğ lu ve Ça ğ lıyor, 2017). Ş ekil 1. İ ki takımarasındaki a ğ analizini göstermektedir. Ş ekil 2. Takım içerisindeki motiflere bir örnektir. KAYNAKÇA Buldú, J. M., Busquets, J., Martínez, J. H., Her- rera-Diestra, J. L., Echegoyen, I., Galeano, J., & Luque, J. (2018). Using Network Science to Analyse Football Passing Networks: Dyna- mics, Space, Time, and the Multilayer Nature of the Game . In Frontiers in Psychology (Vol. 9, p. 1900). https://www.frontiersin.org/ar- ticle/10.3389/fpsyg.2018.01900 Clemente, F.M., Couceiro, M.S., Martins, F.M.L., Mendes, R.S. (2014). Using network metrics to investigate football teamplayers' connections: A pilot study Motriz: Revista de Educação Física 20, 262-271. Cotta, C., Mora, A. M., Merelo, J. J., &Merelo- Molina, C. (2013). A network analysis of the 2010 FIFAworld cup champion teamplay. Jo- urnal of Systems Science and Complexity, 26(1), 21–42. https://doi.org/10.1007/s11424-013-2291-2 Duch, J., Waitzman, J. S., & Amaral, L. A. N. (2010). Quantifying the Performance of Indi- vidual Players in a TeamActivity. PLOS ONE, 5(6), e10937. https://doi.org/10.1371/jour- nal.pone.0010937 Gao, J., Barzel, B., & Barabási, A.-L. (2016). Universal resilience patterns in complex networks. Nature, 530(7590), 307–312. https://doi.org/10.1038/nature16948 Gjoka, M., Kurant, M., Butts, C. T., &Marko- poulou, A. (2011). Practical Recommendati- ons on Crawling Online Social Networks. IEEE Journal on Selected Areas in Communi- cations, 29(9), 1872–1892. https://doi.org/10.1109/JSAC.2011.111011 Gould, P., & Gatrell, A. (1979). A structural analysis of a game: The Liverpool v Manc- hester united cup final of 1977. Social Net- works, 2(3), 253–273. https://doi.org/10.1016/0378- 8733(79)90017-0 Grund, T. U. (2012). Network structure and teamperformance: The case of English Pre- mier League soccer teams. Social Networks. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2012.08.004 Gürsakal, N., Çobano ğ lu, H. O., & Ça ğ lıyor, S. I. (2017). A network-science approach: how different are the attacks of football?. Pa- mukkale Journal of Sport Sciences, 8(3), 45- 57. Gürsakal, N., Yılmaz, F. M., Çobano ğ lu, H. O., & Ça ğ lıyor, S. (2018). Networkmotifs in foot- ball. Turkish Journal of Sport and Exercise, 20(3), 263-272. Gürsakal, N., Çobano ğ lu, H. O., Batmaz, B., İ peker, S., & Yılmaz, F. (2020). Modularity In Football Passing Networks. Turkish Journal of Sport and Exercise, 22(2), 296-304. Gyarmati, L., Kwak, H., & Rodriguez, P. (2014). Searching for a unique style in soccer. ArXiv Preprint. Lusher, D., Robins, G., & Kremer, P. (2010). The application of social network analysis to team sports. In Measurement in Physical Education and Exercise Science. https://doi.org/10.1080/1091367X.2010.4955 59 Munson, S. A., Lauterbach, D., Newman, M. W., & Resnick, P. (2010). Happier Together: Integrating aWellness Application into a So- cial Network Site BT - Persuasive Techno- logy (T. Ploug, P. Hasle, & H. Oinas-Kukkonen (eds.); pp. 27–39). Springer Berlin Heidelberg. Passos, P., Davids, K., Araújo, D., Paz, N., Min- guéns, J., &Mendes, J. (2011). Networks as a novel tool for studying teamball sports as complex social systems. Journal of Science and Medicine in Sport, 14(2), 170–176. https://doi.org/10.1016/j.jsams.2010.10.459 Ribeiro, J., Silva, P., Duarte, R., Davids, K., & Garganta, J. (2017). TeamSports Performance Analysed Through the Lens of Social Net- work Theory: Implications for Research and Practice. Sports Medicine, 47(9), 1689–1696. https://doi.org/10.1007/s40279-017-0695-1 Takahiro Kawasaki, Kenichi Sakaue, Ryota Matsubara & Satoshi Ishizaki (2019) Football pass network based on the measurement of player position by using network theory and clustering, International Journal of Perfor- mance Analysis in Sport, 19:3, 381-392, DOI: 10.1080/24748668.2019.1611292 Doç. Dr. Halil Orbay ÇOBANO Ğ LU Alanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi Spor Bilimleri Fakültesi Antrenörlük E ğ itimi Bölümü UEFA B Futbol AntrenörüMaç ve Performans Analiz Antrenörü Futbolda müsabaka analizine farklı bir yakla ş ım: A Ğ ANAL İ Z İ 117 116 Ş ekil 1: Bir Müsabakanın A ğ Analizi ( İ ki Takım) Ş ekil 2: TakımAnalizinden Bir Motif Örne ğ i