{"id":7229,"date":"2016-03-21T10:15:43","date_gmt":"2016-03-21T08:15:43","guid":{"rendered":"https:\/\/ihs.com.tr\/blog\/?p=7229"},"modified":"2016-03-21T10:15:43","modified_gmt":"2016-03-21T08:15:43","slug":"buyuk-veri-analizi-spor-bilimlerinin-yapisini-degistiriyor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ihs.com.tr\/blog\/buyuk-veri-analizi-spor-bilimlerinin-yapisini-degistiriyor\/","title":{"rendered":"B\u00fcy\u00fck Veri Analizi Spor Bilimlerinin Yap\u0131s\u0131n\u0131 De\u011fi\u015ftiriyor"},"content":{"rendered":"

Michael Lewis\u2019in \u00e7ok satan kitab\u0131 Moneyball<\/em><\/strong> uygulad\u0131\u011f\u0131 b\u00fcy\u00fck veri analizi y\u00f6ntemi sayesinde bir\u00e7ok ki\u015finin, \u00f6zellikle de spordan en \u00e7ok kazan\u00e7 sa\u011flayan ki\u015filer olan kul\u00fcp sahiplerinin, y\u00f6neticilerin ve sporcular\u0131n spor hakk\u0131ndaki g\u00f6r\u00fc\u015flerini de\u011fi\u015ftirmi\u015fti. Lewis\u2019in kitab\u0131 oyuncu performanslar\u0131n\u0131n anekdotlar ve sezgilerden ziyade kan\u0131ta dayal\u0131 bir yakla\u015f\u0131mla \u00f6l\u00e7\u00fcld\u00fc\u011f\u00fc ve de\u011ferlendirildi\u011fi bir devrim niteli\u011findeydi.<\/span><\/p>\n

O zamandan beri spor bilimcileri bu b\u00fcy\u00fck veri analizi<\/strong> anlay\u0131\u015f\u0131n\u0131\u00a0basketbol, futbol, Amerikan futbolu vs. gibi pop\u00fcler sporlara uygulamaya<\/a> \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. Bu bilim \u00f6zellikle kar\u015f\u0131la\u015fma devam ederken oyuncular ve oyun hakk\u0131nda b\u00fcy\u00fck miktarda veri toplayabilme yakla\u015f\u0131m\u0131na dayan\u0131yor.<\/span><\/p>\n

Ne var ki bu sporlar\u0131n \u00e7o\u011funda veri toplama hen\u00fcz bu veriyi anlaml\u0131 bir bi\u00e7imde de\u011ferlendirme \u015feklinde uygulanam\u0131yor. Bu y\u00fczden spor bilimlerinin bu veriyi verimli bir \u015fekilde de\u011ferlendirme s\u00fcrecinde ne gibi zorluklarla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131klar\u0131 ilgin\u00e7 bir soru halini al\u0131yor. H\u0131zla geli\u015fen bu alanda h\u00fck\u00fcm s\u00fcren sorular neler?<\/span><\/p>\n

Art\u0131k bu soruya Sydney \u00dcniversitesi\u2019nden Joachim Gudmundsson ve Michael Horton\u2019un bu alan\u0131 inceleyen ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n analizlerini anlaml\u0131 verilere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme \u00e7abas\u0131 i\u00e7inde kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131klar\u0131 zorluklar\u0131 ele alan \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 sonucunda cevap verebiliyoruz.<\/span><\/p>\n

Bu ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n ele ald\u0131klar\u0131 sporlar genel anlamda istila oyunlar\u0131 olarak adland\u0131r\u0131l\u0131yor. Bu oyunlar\u0131n t\u00fcm\u00fc s\u0131n\u0131rl\u0131 bir alanda topu ele ge\u00e7irmek i\u00e7in birbiriyle m\u00fccadele eden iki tak\u0131m taraf\u0131ndan oynan\u0131yor. Her iki tak\u0131m\u0131n da amac\u0131 topu kar\u015f\u0131 taraf\u0131n kalesine sokmak ve kendi kalelerini korumak. Daha fazla skoru yapan tak\u0131m oyunun sonunda ma\u00e7\u0131 kazan\u0131yor.<\/span><\/p>\n

Bu yap\u0131daki istila oyunlar\u0131 aras\u0131nda futbol, basketbol, buz hokeyi, \u00e7im hokeyi, rugby, Avustralya futbolu, Amerikan futbolu vs. bulunmakta. Fakat en \u00e7ok veri profesyonel futbol ve basketbol gibi, bu veriyi elde edecek kaynaklar\u0131n bol oldu\u011fu sporlardan geliyor.<\/span><\/p>\n

Bu veriler genellikle oyuncular\u0131n oyun boyunca kat ettikleri mesafeden ve pas, \u015fut, defansif m\u00fcdahale gibi olaylar\u0131 tan\u0131mlayan olay kay\u0131tlar\u0131ndan olu\u015fuyor. Godmundsson ve Horton bu konu i\u00e7in \u201cEn yeni takip sistemleri art\u0131k oyuncular\u0131n kat ettikleri mesafenin uzay-zamansal izlerini y\u00fcksek \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fckl\u00fc ve y\u00fcksek frekansl\u0131 olarak sunabiliyor, bu da bu veriler hakk\u0131nda yorum yap\u0131labilecek \u00e7ok \u00e7e\u015fitli ara\u015ft\u0131rma bi\u00e7imlerine olanak tan\u0131yor,\u201d diyor.<\/span><\/p>\n

Spor bilimlerindeki en b\u00fcy\u00fck meselelerden biri bu veriyi ister oyun esnas\u0131nda ger\u00e7ek zamanda ister antrenman, haz\u0131rl\u0131k veya oyuncu al\u0131m\u0131 s\u00fcrecinde rakiplere kar\u015f\u0131 avantaj elde edecek \u015fekilde kullanmak. Fakat bir yandan ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar bu y\u00f6nde ciddi ilerlemeler kaydederken, \u00f6nlerine bir\u00e7ok \u00f6nemli engel de \u00e7\u0131k\u0131yor.<\/span><\/p>\n

Bu engellerin en \u00f6nemlilerinden birini oyuncular\u0131n sahan\u0131n ne kadar\u0131na h\u00fckmedebildi\u011fini anlamak te\u015fkil ediyor. Spor bilimlerinde oyuncunun h\u00fckmetti\u011fi alan di\u011fer oyunculardan \u00f6nce eri\u015febildi\u011fi alan anlam\u0131na geliyor. Bunu hesaplaman\u0131n kolay bir yolu sahay\u0131 her oyuncuya en yak\u0131n b\u00f6l\u00fcmlere ay\u0131ran bir Voronoi diyagram\u0131<\/a> \u00e7izmek.<\/span><\/p>\n

\"spor<\/a><\/p>\n

Bu diyagram h\u00fckmedilen alanlar\u0131n h\u00fccum eden taraf i\u00e7in savunma yapan taraf\u0131nkinden genellikle daha geni\u015f oldu\u011fu gibi bilgilerle geli\u015ftirilebiliyor. Fakat sahadaki her oyuncu i\u00e7in Voronoi diyagram\u0131n\u0131<\/strong> hesaplamak bilgi i\u015flem bak\u0131m\u0131ndan bir hayli pahal\u0131 bir s\u00fcre\u00e7. Bu, RoboCup futbolunda dahi \u015fu ana kadar ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak ba\u015far\u0131labilmi\u015f de\u011fil.<\/span><\/p>\n

Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar bunun yerine farkl\u0131 bir \u00f6zelli\u011fi (her oyuncunun belli bir zamanda ula\u015fabilece\u011fi alan\u0131) hesaplay\u0131p birbiriyle \u00f6rt\u00fc\u015fen verileri ele al\u0131yor. Bu da h\u0131z\u0131 %10\u2019luk bir hata pay\u0131yla 1000 kat h\u0131zland\u0131r\u0131yor.<\/span><\/p>\n

Ama yine de bu yakla\u015f\u0131m birtak\u0131m \u00f6nemli unsurlar\u0131 atl\u0131yor. Bunlar\u0131n en \u00f6nemlilerinden biri de oyuncular\u0131n momentumunu ele alm\u0131yor olmas\u0131. Hareketli bir oyuncunun duran bir oyuncuya g\u00f6re daha fazla alana h\u00fckmedece\u011fi a\u00e7\u0131k.<\/span><\/p>\n

Bu durum ise sahan\u0131n karma\u015f\u0131k alt alanlara ay\u0131r\u0131lmas\u0131na neden olabiliyor. A oyuncusu yerinde duran B oyuncusuna do\u011fru ko\u015fuyorsa ikisinin de birden fazla h\u00fckmedece\u011fi alan olabiliyor ve bu alanlar birbiriyle ba\u011flant\u0131l\u0131 olmayabiliyor. \u00d6rne\u011fin, A oyuncusunun momentumu baz\u0131 alanlara daha iyi eri\u015fim sa\u011fl\u0131yor ama mesela B oyuncusunun arkas\u0131ndaki alana eri\u015fim sa\u011flam\u0131yor.<\/span><\/p>\n

Dolay\u0131s\u0131yla spor bilimlerindeki cevaps\u0131z sorulardan biri ger\u00e7ek zamandaki ger\u00e7ek\u00e7i dominant b\u00f6lgelerin nas\u0131l hesaplanaca\u011f\u0131.<\/span><\/p>\n

Bununla ilgili di\u011fer bir zor soru da bir oyuncunun kendisine at\u0131lan pas\u0131 alabilecek durumda olup olmad\u0131\u011f\u0131. Bu da topu belirli bir oyuncunun di\u011fer oyuncudan \u00f6nce alabilece\u011fi belirli bir h\u0131z ve y\u00f6n olup olmad\u0131\u011f\u0131na karar vermek anlam\u0131na geliyor. Bu da tabii oyuncunun hakim oldu\u011fu b\u00f6lgeyle ba\u011flant\u0131l\u0131. O b\u00f6lgenin ne oldu\u011fuyla ilgili do\u011fru bir fikir edinmek i\u00e7in o b\u00f6lgeye gelen d\u00fcz bir pas\u0131 ele almak en kolay\u0131. Mevcut ara\u00e7lar da bu i\u015fi i\u015fte bu \u015fekilde yap\u0131yor.<\/span><\/p>\n

Sorun \u015fu ki yaln\u0131zca belli top hareketleri d\u00fcz pas kriterine kar\u015f\u0131l\u0131k geliyor. \u00d6rne\u011fin havadan at\u0131lan bir top d\u00fcz pas say\u0131lm\u0131yor. Bunlar\u0131 (veya falsolu paslar gibi daha karma\u015f\u0131k hareketleri) \u00f6l\u00e7ebilecek bir ara\u00e7 hen\u00fcz geli\u015ftirilmedi ve bu da spor bilimleri i\u00e7in b\u00fcy\u00fck veri analizi<\/strong><\/a> anlam\u0131nda hen\u00fcz cevaplanmam\u0131\u015f bir soru niteli\u011fi ta\u015f\u0131yor.<\/span><\/p>\n

Ayr\u0131ca bir de bir oyuncunun kar\u015f\u0131s\u0131ndaki oyuncunun etraf\u0131ndaki alan\u0131 kapatarak bask\u0131 kurmas\u0131 durumu s\u00f6z konusu. Bu durum nas\u0131l \u00f6l\u00e7\u00fclebilir ve modellere uygulanabilir?<\/strong><\/span><\/p>\n

Spor analizinin \u00f6nemli bir k\u0131sm\u0131n\u0131 a\u011f bilimleri olu\u015fturuyor. Bu modelde her oyuncu bir d\u00fc\u011f\u00fcm olarak ele al\u0131n\u0131yor ve top birinden \u00f6b\u00fcr\u00fcne ge\u00e7ti\u011finde aralar\u0131nda bir \u00e7izgi<\/a> \u00e7ekiliyor. Bu y\u00f6ntem verimli bir ara\u015ft\u0131rma alan\u0131 halini ald\u0131 \u00e7\u00fcnk\u00fc a\u011flar\u0131 analiz etmek i\u00e7in elimizde halihaz\u0131rda bir\u00e7ok matematiksel ara\u00e7 bulunmakta.<\/span><\/p>\n

\u00d6rne\u011fin, merkezilik ad\u0131 verilen \u00f6l\u00e7\u00fct kullan\u0131larak a\u011fdaki en \u00f6nemli d\u00fc\u011f\u00fcmleri tespit etmek m\u00fcmk\u00fcn. Futbolda en d\u00fc\u015f\u00fck merkezilik kalecilerde ve forvet oyuncular\u0131ndayken, en y\u00fcksek merkezilik savunma ve orta saha oyuncular\u0131nda.<\/span><\/p>\n

Ayn\u0131 bilimsel yakla\u015f\u0131m a\u011flar\u0131n k\u00fcmelere b\u00f6l\u00fcnebilmesini de m\u00fcmk\u00fcn k\u0131l\u0131yor. Bu yakla\u015f\u0131ma g\u00f6re baz\u0131 tak\u0131m oyuncular\u0131 yaln\u0131zca birbirleriyle pasla\u015fabiliyor veya birlikteyken daha verimli \u00e7al\u0131\u015fabiliyorlar.<\/span><\/p>\n

Gelgelelim, a\u011f bilimindeki sorun merkezili\u011fi \u00f6l\u00e7menin ve k\u00fcmeleri belirlemenin say\u0131s\u0131z farkl\u0131 yolu olmas\u0131 ve bir y\u00f6ntemin di\u011ferine neden tercih edilmesi gerekti\u011finin her zaman net olmamas\u0131. Dolay\u0131s\u0131yla bu farkl\u0131 y\u00f6ntemlerin kullan\u0131\u015fl\u0131l\u0131klar\u0131na ve de\u011ferlerine karar vermek \u00fczere sistematik olarak nas\u0131l de\u011ferlendirilece\u011fi ve kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131laca\u011f\u0131 di\u011fer bir cevaps\u0131z soruyu olu\u015fturuyor. \u00a0<\/span><\/p>\n

Di\u011fer bir soru dizisi ise ma\u00e7 verilerinin analiziyle ilgili. \u00d6rne\u011fin, oyun esnas\u0131ndaki bir zaman dilimi i\u00e7erisinde eldeki birtak\u0131m oyuncu hareketleri ve olay kay\u0131tlar\u0131 ile tak\u0131m dizili\u015fini (\u00f6rne\u011fin futboldaki 4-4-2) veya savunma yapan tak\u0131m\u0131n, mesela basketboldaki tam saha pres veya alan savunmas\u0131 gibi, nas\u0131l bir markaj sistemi uygulad\u0131\u011f\u0131n\u0131 tespit etmek m\u00fcmk\u00fcn m\u00fc?<\/span><\/p>\n

Bunun baz\u0131 sporlarda ara s\u0131ra yap\u0131labilece\u011fine dair baz\u0131 kan\u0131tlar bulunmakta. Fakat hala esas ama\u00e7 insan performans\u0131n\u0131 yakalamak veya ge\u00e7mek.<\/span><\/p>\n

Gudmundsson ve Horton ortaya bir\u00e7ok ba\u015fka cevaps\u0131z soru da at\u0131yor ve futbol ve basketbol gibi sporlar i\u00e7in geli\u015ftirilen fikirlerin hokey veya hentbol gibi di\u011fer istila oyunlar\u0131na uygulanabilirli\u011fini sorguluyor.<\/span><\/p>\n

Fakat bu sorular\u0131 yan\u0131tlayacak algoritmalar\u0131 m\u00fckemmel hale getirmek hala barda\u011f\u0131n yar\u0131s\u0131n\u0131 dolduruyor. Bir sonraki a\u015fama bu ara\u00e7lar\u0131n hem saha i\u00e7indeki hem de saha d\u0131\u015f\u0131ndaki performans\u0131 nas\u0131l artt\u0131rabilece\u011fini sorgulamak. Bu ara\u00e7lar oyuncu performans\u0131 ve de\u011feri i\u00e7in \u00f6l\u00e7\u00fct olarak kullan\u0131labilir mi? Bir tak\u0131mda ba\u015far\u0131l\u0131 olan bir oyuncunun ba\u015fka bir tak\u0131mda ba\u015far\u0131l\u0131 olup olamayaca\u011f\u0131n\u0131 \u00f6ng\u00f6rebilir mi? Ve bu b\u00fcy\u00fck veri analizi bir ma\u00e7 esnas\u0131nda teknik adamlara ve seyircilere yard\u0131mc\u0131 olmak amac\u0131yla ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak kullan\u0131labilir mi?<\/span><\/p>\n

Bunlar muhtemelen \u00f6n\u00fcm\u00fczdeki y\u0131llar\u0131n \u00f6nemli geli\u015fmeleri olacak. Belli ki spor alan\u0131ndaki veri analistlerini heyecan verici zamanlar bekliyor.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Michael Lewis\u2019in \u00e7ok satan kitab\u0131 Moneyball uygulad\u0131\u011f\u0131 b\u00fcy\u00fck veri analizi y\u00f6ntemi sayesinde bir\u00e7ok ki\u015finin, \u00f6zellikle de spordan en \u00e7ok kazan\u00e7 sa\u011flayan ki\u015filer…<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":7231,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-7229","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-haberler"],"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ihs.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7229","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ihs.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ihs.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ihs.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ihs.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7229"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.ihs.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7229\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7239,"href":"https:\/\/www.ihs.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7229\/revisions\/7239"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ihs.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7231"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ihs.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7229"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ihs.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7229"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ihs.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7229"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}