xG tam olarak neyi ölçer?
xG, “expected goals” yani gol beklentisi demektir. Bir şutun, benzer koşullarda atılmış çok sayıda şutun geçmişine bakılarak gol olma olasılığını 0 ile 1 arasında bir sayıyla ifade eder. Şut başına 0,10 yazıyorsa, modele göre bu tür pozisyonların yaklaşık on tanesinden biri golle sonuçlanıyor demektir. Yani xG bir “olması gereken skor” değil, her şut için hesaplanmış bir olasılıktır.
Burada sık yapılan bir yanlış anlama, xG’nin bir maçın adil sonucunu söylediğini sanmaktır. Öyle değil. xG, ortaya çıkan pozisyonların kalitesini özetler; sonucu ise kaleci, şans ve şutu çeken oyuncunun o anki isabeti belirler. Aşağıdaki sayılar tamamen varsayımsal olup yalnızca mantığı göstermek içindir.
Şut başına olasılık: neden gol olasılığı gibi okunur?
Modelin bir şuta verdiği değer, o şutun gol olma ihtimalidir. Bunu çıkarırken genellikle şutun atıldığı mesafe, açı, vücut bölgesi (ayak mı kafa mı), pasın türü ve savunmacıların konumu gibi bilgiler kullanılır. Hangi girdilerin kullanıldığı sağlayıcıdan sağlayıcıya değişir; bu konuyu yazının ikinci yarısında ele alacağız.
Varsayımsal bir örnek: kale önünde, dar olmayan bir açıdan, boş bir bölgede atılan şuta model 0,30 değeri versin. Ceza sahası dışından, önünde iki savunmacı varken çekilen şuta ise 0,05 desin. İlk şutun gol olma ihtimali yüzde 30, ikincisinin yüzde 5’tir. Aynı maçta ikisi de atılmış olabilir; modelin gözünde bunlar çok farklı değerde fırsatlardır.
Toplama işlemi: 0,10 + 0,30 = 0,40
Bir takımın maç xG’si, o maçtaki şutlarının xG değerlerinin toplamıdır. Varsayımsal bir takım yalnızca iki şut çekmiş olsun: birincisi 0,10, ikincisi 0,30. Hesap şöyle ilerler:
- Birinci şut: 0,10
- İkinci şut: 0,30
- Toplam: 0,10 + 0,30 = 0,40
Bu takımın maç xG’si 0,40’tır. Okurun burada takılabileceği nokta şudur: 0,40 “takım 0,4 gol atmalıydı” demek değildir, çünkü gol sayısı tam sayıdır. Doğru okuma, bu iki pozisyonun modele göre ortalama olarak 0,40 gol üreteceğidir. Aynı iki pozisyonu çok sayıda kez yeniden oynatsak, ortalamada maç başına 0,40 gole yaklaşılması beklenir.
İki şutta iki gol atma ihtimali ne kadar?
Toplamın gol sayısıyla aynı şey olmadığını görmek için aynı varsayımsal takımın gerçek sonuç dağılımına bakalım. İki şutun birbirinden bağımsız olduğunu varsayıyoruz (gerçekte pozisyonlar birbirini etkileyebilir, ama basitlik için böyle alıyoruz).
- İki şut da gol olma ihtimali: 0,10 × 0,30 = 0,03 yani yüzde 3
- İki şut da gol olmama ihtimali: 0,90 × 0,70 = 0,63 yani yüzde 63
- Tam olarak bir gol olma ihtimali: 1 − 0,03 − 0,63 = 0,34 yani yüzde 34
Dikkat edilirse en olası sonuç “hiç gol yok”tur. Yine de takımın xG’si 0,40’tır. Yani xG 0,40 olan bir takımın golsüz kalması şaşırtıcı değildir; model zaten bunu en olası sonuç olarak görüyordu. Bu, “xG yüksekse gol de gelmeli” beklentisinin neden yanıltıcı olduğunu açıklar.
Ortalama gol ile gol dağılımı arasındaki fark
Aynı örnekte beklenen gol sayısını doğrudan da hesaplayabiliriz: 0 gol için 0,63, 1 gol için 0,34, 2 gol için 0,03 olasılık var. Beklenen değer, her sonucun gol sayısıyla olasılığının çarpımlarının toplamıdır:
- 0 × 0,63 = 0
- 1 × 0,34 = 0,34
- 2 × 0,03 = 0,06
- Toplam: 0 + 0,34 + 0,06 = 0,40
Sonuç yine 0,40 çıkar; yani xG toplamı, olası gol sayılarının olasılık ağırlıklı ortalamasına eşittir. Ama hiçbir maçta takım “0,4 gol” atmaz. Bu ortalama, tek bir maçın değil, uzun vadeli tekrarın özetidir. Tek maç söz konusu olduğunda gerçek skor 0, 1 ya da 2 olarak gelir ve xG’nin işaret ettiği değerle birebir örtüşmesi beklenmez.
Maç okurken xG’yi nasıl okumalı?
Bir maçın xG tablosunda 1,80 ile 0,60 görüyorsanız, bu üstünlüğün üretilen pozisyon kalitesine dayandığını söyleyebilirsiniz. Ama bunu “kazanması gereken takım şuydu” hükmüne çevirmek, olasılıkla kesinliği karıştırmaktır. Varsayımsal 1,80’lik bir takım bile bazı maçlarda hiç gol atamayabilir; bu, modelin yanıldığı anlamına gelmez, olasılığın doğası böyledir.
Ayrıca xG toplamı, şutların sayısına da duyarlıdır. Düşük değerli çok sayıda şut, yüksek değerli birkaç şutla aynı toplamı verebilir. Örneğin yirmi şutun her biri 0,05 ise toplam 1,00 eder; iki şutun her biri 0,50 ise yine 1,00. Toplam aynı, maçın karakteri çok farklıdır. Bu yüzden toplam rakamın yanında şut dağılımına da bakmak, sayının neden yüksek ya da düşük çıktığını anlamayı kolaylaştırır.
Her sağlayıcının xG’si aynı değildir
Bir maçın xG tablosuna bakıp “kesin sayı bu” diye düşünmek yaygın bir hatadır. xG, bir modelin çıktısıdır ve her sağlayıcı kendi modelini kurar. Biri şutun konumu ile açısına bakar, diğeri kaleciyle şutçu arasındaki savunmacı sayısını da ekler, bir üçüncüsü vuruşun hangi vücut bölgesiyle yapıldığını hesaba katar. Aynı maç için üç sitede 1,6, 1,9 ve 1,4 gibi farklı toplamlar görmeniz bu yüzden şaşırtıcı değildir.
Varsayımsal bir örnekle bakalım. Bir şut için A sağlayıcısı 0,12, B sağlayıcısı 0,18 versin. Maçta bu tür 10 şut atıldığını düşünelim. A modeline göre bu şutlardan toplam 10 × 0,12 = 1,20 gol beklenir. B modelinde 10 × 0,18 = 1,80. Aradaki 0,60 farkın sebebi takımın oyunu değil, iki modelin şut kalitesini farklı ölçmesidir. Bu yüzden iki farklı sitenin rakamlarını aynı tabloda yan yana koyup karşılaştırmak yanıltır. Bir takımı değerlendirirken tek bir kaynağa sadık kalıp onun kendi içindeki tutarlılığına bakmak daha sağlıklıdır.
Penaltı ile açık oyun şutu aynı kefeye konmaz
Birçok okur toplam xG’yi görünce içinde ne olduğunu sorgulamaz. Oysa penaltı, tek başına tabloyu bozabilir. Birçok modelde bir penaltıya yaklaşık 0,76-0,79 arası bir değer verilir; bu aralık sağlayıcıya göre kayar, aşağıdaki rakamlar tamamen varsayımsaldır.
Bir takımın maçta açık oyundan üç şutu olsun: 0,05, 0,08 ve 0,07. Toplam 0,05 + 0,08 + 0,07 = 0,20. Bir de penaltı kazansın, değeri 0,78 olsun. Genel toplam 0,20 + 0,78 = 0,98 olur. Tabloya yalnızca “0,98” bakan biri takımın bol pozisyon ürettiğini sanabilir. Oysa pozisyon üretimi 0,20 düzeyinde kalmış, farkı tek bir hakem kararı yaratmıştır. Bu yüzden iyi sağlayıcılar “xG” ile “npxG” (penaltısız xG) değerlerini ayrı gösterir. Bir takımın hücum gücünü okurken penaltısız rakama bakmak, kararın tekrarlanabilir kısmını görmeye yardım eder.
Tek maçta xG ile skor neden ayrışır?
“Takım 2,3 xG üretti ama 0-0 bitti, model yanlış” yorumu sık duyulur. Burada karıştırılan şey, bir olasılık ile tek bir gerçekleşmenin aynı şey sanılmasıdır. 0,10 değerindeki bir şutun gol olma ihtimali yüzde 10’dur; yani aynı şutu 10 kez atsanız ortalama bir golü beklersiniz, ama tek seferde gol olmaması gayet normaldir.
Varsayımsal hesap: Bir takım maçta her biri 0,10 xG değerinde 8 şut atsın. Beklenen gol sayısı 8 × 0,10 = 0,80. Hiç gol atamama olasılığını hesaplamak için her şutun gol olmama ihtimalini (0,90) çarparız: 0,90 sekiz kez kendisiyle çarpılınca yaklaşık 0,43 çıkar. Yani bu takımın 8 şutla tek gol atamaması yüzde 43 civarında bir olasılıktır. Bu bir model hatası sayılmaz; olasılığın doğal sonucudur. Ayrıca beklenen toplamın 0,80 olması takımın 0,80 gol atacağı anlamına gelmez; maçın sonucu yalnızca 0, 1, 2 gibi tam sayılarla yazılır.
Küçük örneklem: beş maçlık tablo neyi gösterir, neyi göstermez
Bir takımın son beş maçta toplam xG’sinin 9,0, attığı golün ise 14 olduğunu düşünelim (rakamlar uydurmadır). Fark 14 − 9 = 5 gol. Bunu “takımın bitiriciliği olağanüstü” diye okumak cazip gelir. Ama beş maçta ortalama 18-20 şut civarı bir örneklem söz konusudur ve bu hacimde şans payı büyüktür. Birkaç uzaktan şutun içeri girmesi, kalecinin hatası ya da sapmalı bir vuruş bu farkı tek başına açıklayabilir.
Pratikte sorun şudur: fark, kısa dönemde “sürdürülebilir üstünlük” ile “olumlu şans” arasında ayırt edilemez. Örneklem büyüdükçe gerçek skor, xG’ye yaklaşma eğilimi gösterir; buna karşın istisnai bitirici oyuncular modelin ortalamasının üzerinde kalabilir. Beş maçlık fark, bu iki açıklamadan hangisinin geçerli olduğunu söylemeye yetmez.
xG bir tahmin garantisi değildir
Son yanlış anlama, xG’nin sonraki maçın sonucunu söyleyeceği beklentisidir. xG geçmişte üretilen pozisyonların kalitesini özetler; gelecekteki maçta kimin kazanacağını belirleyen bir kural koymaz. Sakatlıklar, rotasyon, hava durumu, kırmızı kart ya da erken gelen bir gol maçın akışını değiştirir ve beklenen değerlerin dışına taşır.
Bu nedenle xG’yi bir “sonuç kehaneti” olarak değil, “bu takım yaratıcılık açısından nerede duruyor” sorusuna cevap veren bir araç olarak kullanmak daha dürüst bir yaklaşımdır. Bir maçı okurken şu soruları sorabilirsiniz: toplam xG hangi sağlayıcıdan geliyor, penaltı içeriyor mu, kaç şuttan oluşuyor, kaç maçlık bir örnekleme dayanıyor? Bu dört sorunun cevabı, tek bir rakamın ne kadar ağırlık taşıyabileceğini belirler. Rakamın kendisi ise her zaman bir olasılığın özetidir; gerçek skor bu özetten saparsa şaşırmak yerine sapmanın büyüklüğüne ve örneklem boyuna bakmak gerekir.