Bir futbol analiz sitesine girdi\u011finizde, ortas\u0131nda \u00e7okgen bir \u015fekil olan renkli bir “\u00f6r\u00fcmcek a\u011f\u0131” g\u00f6rselle kar\u015f\u0131la\u015fm\u0131\u015fs\u0131n\u0131zd\u0131r. Bu, futbol analiti\u011finin en tan\u0131d\u0131k g\u00f6rselle\u015ftirme ara\u00e7lar\u0131ndan biri: radar grafi\u011fi (radar chart). Bir oyuncunun onlarca istatisti\u011fini tek bir bak\u0131\u015fta \u00f6zetleyen bu grafik, hem \u00e7ok sevilen hem de yanl\u0131\u015f okundu\u011funda ciddi yan\u0131lg\u0131lara yol a\u00e7abilen bir ara\u00e7.<\/p>\n\n\n\n
Bir radar grafi\u011fi, merkezi bir noktadan \u00e7\u0131kan birden fazla “eksen” (\u0131\u015f\u0131n) \u00fczerine kurulu; her eksen farkl\u0131 bir istatisti\u011fi (gol, asist, ilerletici pas, top kapma, hava topu kazanma vb.) temsil ediyor. Bir oyuncunun her istatistikteki performans\u0131, o eksende belirli bir noktayla i\u015faretleniyor ve bu noktalar birle\u015ftirilerek bir \u00e7okgen olu\u015fturuluyor. Sonu\u00e7: bir oyuncunun “genel profilinin” tek bir g\u00f6rselde \u00f6zetlenmesi.<\/p>\n\n\n\n
Bu yakla\u015f\u0131m\u0131n futbol analiti\u011fine giri\u015fi, 2014 y\u0131l\u0131nda bir veri \u015firketinin kurucusu taraf\u0131ndan pop\u00fclerle\u015ftirildi; kendisi bu fikri, bir spor dergisinin NBA y\u0131ld\u0131zlar\u0131n\u0131 g\u00f6rselle\u015ftirmek i\u00e7in kulland\u0131\u011f\u0131 bir tasar\u0131mdan esinlenerek futbola uyarlad\u0131. O g\u00fcnden bu yana radar grafikleri, oyuncu scouting raporlar\u0131ndan televizyon yay\u0131nlar\u0131na kadar her yerde kar\u015f\u0131m\u0131za \u00e7\u0131k\u0131yor.<\/p>\n\n\n\n
Radar grafiklerinin g\u00fcc\u00fc, karma\u015f\u0131k bir veri setini \u2014 bir oyuncunun onlarca farkl\u0131 istatisti\u011fini \u2014 tek bir g\u00f6rsel bi\u00e7imde, h\u0131zl\u0131ca sindirilebilir h\u00e2le getirmesinde yat\u0131yor. Bir tabloda onlarca say\u0131y\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmak zihinsel olarak yorucu olabilirken, bir radar grafi\u011finde iki oyuncunun \u00e7okgenlerini \u00fcst \u00fcste bindirip “kimin hangi alanda \u00f6ne \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131n\u0131” g\u00f6rsel olarak an\u0131nda fark edebiliyorsunuz.<\/p>\n\n\n\n
Bu t\u00fcr g\u00f6rsel \u00f6zetler, asl\u0131nda pas a\u011flar\u0131 yaz\u0131m\u0131zda<\/a> bahsetti\u011fimiz mant\u0131kla ayn\u0131 amaca hizmet ediyor: karma\u015f\u0131k ham veriyi, tek bak\u0131\u015fta anlaml\u0131 bir hik\u00e2yeye d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek. Pas a\u011flar\u0131 bir tak\u0131m\u0131n oyun tarz\u0131n\u0131 g\u00f6rselle\u015ftirirken, radar grafikleri bireysel bir oyuncunun performans profilini g\u00f6rselle\u015ftiriyor.<\/p>\n\n\n\n Radar grafiklerinin en b\u00fcy\u00fck zay\u0131f noktalar\u0131ndan biri, insan g\u00f6z\u00fcn\u00fcn do\u011fal olarak alan\u0131<\/em> (y\u00fcz\u00f6l\u00e7\u00fcm\u00fcn\u00fc) de\u011ferlendirmeye e\u011filimli olmas\u0131. Bir oyuncunun \u00e7okgeni ne kadar b\u00fcy\u00fckse, izleyici o oyuncuyu bilin\u00e7sizce “daha iyi” olarak alg\u0131l\u0131yor. Ama bu her zaman do\u011fru de\u011fil: eksenlerin s\u0131ralamas\u0131 ya da hangi istatistiklerin se\u00e7ildi\u011fi, \u00e7okgenin g\u00f6rsel b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc ciddi \u015fekilde etkileyebiliyor. \u0130ki farkl\u0131 analist, ayn\u0131 oyuncu i\u00e7in farkl\u0131 istatistikler se\u00e7ip farkl\u0131 eksen s\u0131ralamalar\u0131 kullanarak, birbirinden olduk\u00e7a farkl\u0131 g\u00f6r\u00fcnen iki radar grafi\u011fi \u00fcretebiliyor.<\/p>\n\n\n\n Bu, asl\u0131nda yan\u0131lt\u0131c\u0131 grafikler yaz\u0131m\u0131zda<\/a> ele ald\u0131\u011f\u0131m\u0131z daha genel bir istatistiksel sunum sorununun spesifik bir \u00f6rne\u011fi: ayn\u0131 veriyle, sunum tercihlerine ba\u011fl\u0131 olarak birbirinden \u00e7ok farkl\u0131 g\u00f6rsel hik\u00e2yeler anlatmak m\u00fcmk\u00fcn. Radar grafiklerinde bu risk \u00f6zellikle y\u00fcksek, \u00e7\u00fcnk\u00fc grafi\u011fin “estetik” \u00e7ekicili\u011fi, izleyicinin ele\u015ftirel bak\u0131\u015f\u0131n\u0131 zay\u0131flatabiliyor.<\/p>\n\n\n\n Bir radar grafi\u011fini de\u011ferlendirirken sorulmas\u0131 gereken birka\u00e7 kritik soru var: Bu istatistikler, oyuncunun pozisyonuna g\u00f6re mi normalize edilmi\u015f?<\/em> Bir stoperi bir kanat oyuncusuyla ayn\u0131 eksenlerde (gol, dripling gibi) kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmak anlams\u0131z olur; radar grafikleri genelde belirli bir pozisyon grubu i\u00e7indeki y\u00fczdelik dilime (percentile) g\u00f6re haz\u0131rlan\u0131yor \u2014 yani “bu oyuncu, ayn\u0131 pozisyondaki oyuncular\u0131n y\u00fczde ka\u00e7\u0131ndan daha iyi” sorusuna cevap veriyor.<\/p>\n\n\n\n Bu y\u00fczdelik dilim mant\u0131\u011f\u0131, asl\u0131nda ortalama yalan s\u00f6yleyebilir yaz\u0131m\u0131zda<\/a> bahsetti\u011fimiz ortalama ve medyan fark\u0131na benziyor bir \u015fekilde: ham say\u0131lar yerine g\u00f6receli bir konum g\u00f6stermek, kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmay\u0131 daha anlaml\u0131 h\u00e2le getiriyor. Ama bu da beraberinde yeni bir soru getiriyor: kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma yap\u0131lan oyuncu havuzu ne kadar geni\u015f ve temsil edici?<\/p>\n\n\n\n Modern radar grafikleri art\u0131k sadece gol ve asist gibi basit istatistiklerle s\u0131n\u0131rl\u0131 de\u011fil; Expected Threat (xT) yaz\u0131m\u0131zda<\/a> ve PPDA yaz\u0131m\u0131zda<\/a> anlatt\u0131\u011f\u0131m\u0131z gibi ileri metrikler de s\u0131k\u00e7a radar eksenlerine dahil ediliyor. Bu, radar grafi\u011finin sadece “ne kadar gol att\u0131” de\u011fil, “sahada ne kadar etkiliydi” sorusuna da cevap vermesini sa\u011fl\u0131yor \u2014 ama ayn\u0131 zamanda grafi\u011fi okumak i\u00e7in biraz daha teknik bilgi gerektiriyor.<\/p>\n\n\n\n Radar grafiklerinin arkas\u0131ndaki felsefeyi ve do\u011fru kullan\u0131m prensiplerini, bu y\u00f6ntemi pop\u00fclerle\u015ftiren \u015firketin kendisinden dinlemek istersen, StatsBomb’un radar grafiklerini anlatt\u0131\u011f\u0131 resmi makalesine<\/a> g\u00f6z atabilirsin; radar s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131n nas\u0131l belirlendi\u011fini ve yayg\u0131n yanl\u0131\u015f okuma tuzaklar\u0131n\u0131 birinci elden anlat\u0131yor.<\/p>\n\n\n\n Radar grafikleri, do\u011fru kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda oyuncu analizinde g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7; ama her g\u00f6rsel ara\u00e7 gibi, kendi tuzaklar\u0131n\u0131 da ta\u015f\u0131yor. Bir sonraki sefer kar\u015f\u0131n\u0131za \u00e7\u0131kan bir radar grafi\u011fine bakarken, sadece \u00e7okgenin “b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fcne” de\u011fil, hangi istatistiklerin se\u00e7ildi\u011fine ve hangi oyuncu havuzuyla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131na da dikkat etmeye ne dersin?<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Bir futbol analiz sitesine girdi\u011finizde, ortas\u0131nda \u00e7okgen bir \u015fekil olan renkli bir “\u00f6r\u00fcmcek a\u011f\u0131” g\u00f6rselle kar\u015f\u0131la\u015fm\u0131\u015fs\u0131n\u0131zd\u0131r. Bu, futbol analiti\u011finin en tan\u0131d\u0131k g\u00f6rselle\u015ftirme ara\u00e7lar\u0131ndan biri: radar grafi\u011fi (radar chart). Bir oyuncunun onlarca istatisti\u011fini tek bir bak\u0131\u015fta \u00f6zetleyen bu grafik, hem \u00e7ok sevilen hem de yanl\u0131\u015f okundu\u011funda ciddi yan\u0131lg\u0131lara yol a\u00e7abilen bir ara\u00e7. Radar Grafi\u011fi Asl\u0131nda Nas\u0131l … Read more<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-76","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-veriyle-spor-analizi"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/hocabul.net\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/76","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/hocabul.net\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/hocabul.net\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/hocabul.net\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/hocabul.net\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=76"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/hocabul.net\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/76\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":77,"href":"https:\/\/hocabul.net\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/76\/revisions\/77"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/hocabul.net\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=76"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/hocabul.net\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=76"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/hocabul.net\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=76"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Peki Neden Yan\u0131lt\u0131c\u0131 Olabiliyor?<\/h2>\n\n\n\n
Do\u011fru Okumak \u0130\u00e7in Nelere Dikkat Etmeli?<\/h2>\n\n\n\n
Hangi Metrikler Radara Giriyor?<\/h2>\n\n\n\n
Kayna\u011f\u0131na \u0130nmek \u0130steyenler \u0130\u00e7in<\/h2>\n\n\n\n
Son S\u00f6z<\/h2>\n\n\n\n