Maç istatistiği okumak: beklenen gol (xG) neyi ölçer?

Maçtan sonra spor programlarında bir rakam dolaşır: “Kaybeden takım beklenen golde öndeydi.” Ayşe Hanım’ın üniversiteli oğlu Can, kurgusal bir maçın istatistik tablosunu bir yapay zekâ sohbet aracına yapıştırıp “Kim kazanmayı hak etti?” diye sordu. Gelen cevap kendinden emindi, ama tabloda olmayan bir şut sayısından da söz ediyordu. Ayşe Hanım o rakamın ne anlama geldiğini ve cevaba ne kadar güvenebileceğini merak etti.

Bu derste beklenen gol (expected goals, xG) modelinin neyi ölçtüğünü, neden bir skor tahmini değil bir olasılık (probability) olduğunu ve farklı veri sağlayıcılarının neden farklı sayı verebildiğini öğreneceksiniz. Sonra yapay zekâya maç istatistiği yorumlatırken veriyi nasıl vereceğinizi ve cevabı nasıl sınayacağınızı uygulayacaksınız.

Aklınıza bir soru mu takıldı?

Sorunuzu ya da aradığınız konuyu yazın Ders bul

Bu derste neler öğreneceksiniz?

• Bir şutun xG değerini sade dille açıklamak; örneğin 0,1 değerinin ne demek olduğunu söylemek.
• xG’nin hangi bilgileri kullandığını ve neyi ölçmediğini ayırmak.
• İki kaynaktaki xG farkının olası nedenini bir cümleyle açıklamak.
• Yapay zekâya veriyi kaynağıyla vererek uydurma riskini azaltan bir yorum isteği yazmak.

Beklenen gol neyi ölçer?

xG, bir şutun gol olma olasılığını 0 ile 1 arasında bir sayıyla gösterir. Opta’nın açıklamasına göre 0, gol olması imkânsız bir pozisyondur. 1 ise oyuncunun her seferinde gol atması beklenen bir pozisyondur. Değer, benzer özellikteki geçmiş şutların ne sıklıkla gole dönüştüğüne bakılarak bulunur. FIFA da xG’yi tek bir şutun ortalama gol olma olasılığı olarak tanımlar ve pozisyonun zorluğunu ölçmede kabul görmüş bir ölçü sayar.

Somut bir örnek: Ceza sahası içinden atılan 0,1 xG değerindeki bir şut, böyle on şuttan yaklaşık birinin gol olmasının beklendiği anlamına gelir. Bir maçtaki bütün şutların değerleri toplanınca, takımın o maçta bulduğu pozisyonların toplam kalitesi çıkar.

Opta’nın modeli yaklaşık bir milyon geçmiş şutla eğitilmiş bir makine öğrenmesi (machine learning) modelidir ve 20’den fazla değişken kullanır. Başlıca girdiler şunlardır:

• Kaleye uzaklık ve kaleyle yapılan açı.
• Kalecinin konumu.
• Şut anında kale ağzının ne kadar açık olduğu ve savunmanın baskısı.
• Şutun türü: hangi ayakla, kafayla ya da voleyle vurulduğu, kaleciyle karşı karşıya olup olmadığı.
• Oyunun biçimi: açık oyun, hızlı hücum, korner, serbest vuruş ya da taç atışı.
• Şuttan önceki hareket: ara pası mı, orta mı.

Penaltılar ayrı ele alınır. Modeller penaltıya, geçmişteki gole dönüşme oranını yansıtan sabit bir değer verir. Bu değer sağlayıcıdan sağlayıcıya biraz değişir. Aynı mantıkla kurulan bir başka ölçü de beklenen asisttir (expected assists, xA): Opta’ya göre tamamlanan bir pasın gol asistine dönüşme olasılığını ölçer.

xG neyi söylemez?

• Maçın sonucunu söylemez. Opta’nın kendi açıklaması, bir maçta daha yüksek xG toplayan takımın kazanması gerektiği anlamına gelmediğini açıkça belirtir.
• Tek maçta kesin cevap vermez. Gol ya olur ya olmaz; xG ise bir olasılıktır. Bu yüzden kısa dönemde gol ile xG arasında fark kalır. Şut sayısı arttıkça bu fark küçülme eğilimindedir.
• Her kaynakta aynı sayıyı vermez. Hudl’un açıklamasına göre her xG modeli aynı bilgileri hesaba katmaz. Örnekte, standart bir modelin 0,30 verdiği bir pozisyona, kalecinin yerinden çıktığını da gören bir model 0,65 verebilir.

Bir oyuncunun xG’sinin üstünde gol atması da “şanslıydı, yakında düşecek” demek değildir. Opta, atılmış fazla gollerin silinmediğini, yalnızca sonraki şutların beklenen düzeye yaklaşabileceğini belirtir.

Yapay zekâya maç istatistiği yorumlatmak

Yapay zekâ sohbet araçları (ChatGPT, Gemini, Claude gibi) verdiğiniz bir tabloyu sade dille anlatmakta işe yarar. Sorun, veriyi siz vermediğinizde başlar. Araç maç skorunu, şut sayısını ya da oyuncu istatistiğini kendinden emin bir dille uydurabilir. OpenAI’ın yardım sayfası da ChatGPT’nin ikna edici görünüp yanlış bilgi verebileceğini, alıntı ve kaynak bile uydurabileceğini söyler.

• Veriyi siz verin ve kaynağını yazın: hangi sağlayıcı, hangi sayfa.
• Aracın yalnızca verdiğiniz sayılarla çalışmasını, eksik bilgiyi tahminle doldurmamasını isteyin.
• Cevaptaki her sayıyı kaynak tabloyla tek tek karşılaştırın.
• Bir sonraki maçın skorunu tahmin ettirmeyin; xG oynanmış pozisyonların kalitesini anlatır.

Adım adım uygulama

1. Bir maçın istatistiğini tek bir kaynaktan alın ve kaynağın adını, sayfanın adresini yazın. xG değerini hangi sağlayıcının verdiğini not ettiğinizde tamam.
2. Her takım için gol, şut ve xG sayılarını küçük bir tabloya geçirin. Tablodaki her sayı kaynakla birebir aynıysa tamam.
3. Güçlü komuttaki kalıpla tabloyu yapay zekâya verin. Cevapta tablonuzda olmayan hiçbir sayı yoksa tamam; varsa aracı uyarın ve yeniden isteyin.
4. Cevaptaki xG tanımını bu dersteki tanımla karşılaştırın. Cevap “hak etti” ya da “kazanmalıydı” gibi bir yargı içeriyorsa o cümleyi düzeltin. Düzeltilmiş metinde sonuç yargısı kalmadığında tamam.
5. Aynı maçın xG değerini ikinci bir sağlayıcıda bulun ve iki değeri yan yana yazın. Farkın olası nedenini tek cümleyle açıklayabildiğinizde tamam.

Sık yapılan hatalar

• xG’yi skor tahmini ya da “hak edilen sonuç” sanmak.
• Yapay zekâya veri vermeden maç yorumu istemek ve çıkan rakamları denetlemeden paylaşmak.
• İki farklı sağlayıcının xG değerini aynı tabloda karıştırmak.

Bir sonraki adım: Konuya yakın şu derslere de bakabilirsiniz: Küçük veri setini tabloda analiz edin ve Yapay zekâ raporuyla karar verirken insan denetimini koruyun.

İzleme tavsiyesi: Premier League (İngilizce; xG kavramına kısa bir giriş; 2026 tarihli, sağlayıcıya göre değişen hesapları göstermez)

Kendinizi deneyin

Kaynaklar

• What Is Expected Goals (xG)? – The Analyst (Opta) (İngilizce)
• Opta Football Stats Definitions – The Analyst (Opta) (İngilizce)
• Expected Goals (xG) – Stats Perform (İngilizce)
• EFI Metric: Expected goals – FIFA Training Centre (İngilizce)
• Expected Goals (xG) Explained – Hudl (İngilizce)
• Does ChatGPT tell the truth? – OpenAI Yardım Merkezi (İngilizce)

Son kontrol: 13 Kasım 2026. Bu bilgi 13.11.2026 tarihli kaynaklara dayanır; durum değişebilir.

Kaynak: yzdersleri.com/ders/mac-istatistigi-okumak-beklenen-gol-xg-neyi-olcer/ · Yapay Zeka Dersleri