Beklenen Gol (xG) Nedir? Bu Metrik Aslında Neyi Ölçer

0.40'lık bir xG değeri, belirli bir oyuncunun belirli bir şutu atarken yüzde 40 gol şansına sahip olduğu iddiası değildir. Geçmişe dair bir iddiadır. Modelin eğitildiği veri tabanında, aşağı yukarı o pozisyondan, o vücut bölgesiyle, o tür bir hücum kurgusunun sonunda ve o kadar baskı altında atılan şutların her yüzde yaklaşık 40'ının gole gittiğini söyler. StatsBomb 2017'de bunu daha dobra biçimde ifade etmişti: bir xG değeri "aslında şu anda konuştuğumuz bu şut hakkında pek bir şey söylemez. Daha çok 'geçmişte şöyle olmuştu' demeye benzer."

Bu ayrım kılı kırk yarmak gibi görünüyor. Oysa mesele tam olarak budur. Beklenen gole yöneltilen itirazların neredeyse tamamı - şansı ölçtüğü, kimin kazanmayı hak ettiğine karar verdiği, bir forvet sürekli modeli geçtiği için bozuk olması gerektiği - geçmişe ait bir sıklığı tek bir vuruş hakkında kehanet gibi okumaktan doğar. Aşağıda bu sayının ne olduğunu, nasıl kurulduğunu, neyi taşıyabildiğini ve sessizce çöktüğü yerleri bulacaksınız.

Sıfırla bir arasında bir sayı

Yayıncıların çoğunun kullandığı modelin sahibi Opta, tanımı şöyle yapıyor: beklenen gol, "geçmişteki benzer şutlara ait bilgileri kullanarak bir pozisyonun gole dönüşme ihtimalini hesaplar ve böylece pozisyonun kalitesini ölçer." Ölçek sıfırdan bire uzanır. Sıfır, gole çevrilmesi mümkün olmayan bir pozisyondur. Bir ise oyuncunun her seferinde gole çevirmesinin beklendiği pozisyondur. İlginç olan her şey ikisinin arasında yaşanır.

Wyscout ise onu "maçtaki her şutun gole dönüşme ihtimalini değerlendirmek için kullanılan öngörücü bir makine öğrenmesi modeli" diye tanımlıyor. American Soccer Analysis basketbola uzanıp isabetli atış yüzdesiyle karşılaştırıyor; kritik fark şu ki xG, vuruşu yapan adamın kimliğine değil, vuruşun konumuna ve koşullarına bağlıdır. Bu bilinçli bir tercihtir ve sayının işe yaramasının asıl sebebidir.

Fikir, ekrandaki grafiklerden çok daha eski. Vic Barnett ve Sarah Hilditch, "beklenen gol" terimini İngiliz futbolundaki suni zemin yüzeylerini incelediği 1993 tarihli bir makalede kullandı. Richard Pollard ve Charles Reep, modern modelin tanınabilir atasını 1997'de kurdu; şutları mesafeye, açıya, topun kafayla vurulup vurulmadığına ve savunma baskısının derecesine göre ağırlıklandırdılar. Jake Ensum, Pollard ve Samuel Taylor, 2002 Dünya Kupası'ndaki 930 şut üzerinde lojistik regresyon uyguladı. Metriği futbol analitiğinin ana akımına taşıyan şey ise Sam Green'in Nisan 2012'de OptaPro için yazdığı yazı oldu; Ağustos 2017'de de Match of the Day beklenen golü televizyona taşıyacağını duyurdu. Bu adımların hiçbiri tek başına metriği icat etmedi.

Model karar vermeden önce neye bakar

Opta'nın güncel modeli, 2018-19 ile 2021-22 sezonları arasında 40 organizasyondan derlenen yaklaşık bir milyon şutla eğitilmiş bir XGBoost gradyan artırma makinesi. Topa temas anına kadarki durumu tarif eden 20'den fazla değişkeni değerlendiriyor: kaleye mesafe, kaleye açı, kalecinin nerede durduğu, kale ağzının ne kadar açık göründüğü, diğer oyuncuların konumu, savunmacıların uyguladığı baskının şiddeti, şutun tipi - hangi ayak, vole, kafa, kaleciyle karşı karşıya - pozisyonu doğuran oyun kalıbı, yani akan oyun mu, hızlı hücum mu, serbest vuruş mu, korner mi, taç mı olduğu ve bir önceki aksiyon ya da asistin türü. Ölçek fikri vermesi için: yalnızca 2022-23 Premier Lig'de 9,609 şut atıldı, o sezon Avrupa'nın ilk beş liginde ise 45,764 şut çekildi.

Diğer sağlayıcılar başka tercihler yapıyor ve farklar makyaj düzeyinde değil. Wyscout'un kamuya açık sözlüğü tam olarak sekiz parametre sıralıyor; bunlardan biri, maçı izleyen bir insanın şutu ne kadar tehlikeli bulduğuna dair değerlendirmesi. Understat, her biri onun üzerinde parametre taşıyan 100,000'den fazla şutla eğitilmiş yapay sinir ağları kullanıyor. American Soccer Analysis lojistik regresyonunu katsayılarıyla birlikte açıkça yayımlıyor: ortadan gelen bir asistin ardından çekilen şut -0.380'lik bir ceza taşırken, ara pasla gelen şut +0.909 alıyor; modelin diliyle bu, kanattan gövdenizin önünden geçerek gelen bir topu gole çevirmenin, savunma hattının arasından atılan bir pası tamamlamaktan çok daha zor olduğu anlamına geliyor. Girdisi en zengin olan ise Hudl StatsBomb: kamera karesinde görünen her hücumcunun ve savunmacının, artı kalecinin konumunu kaydeden bir bilgisayarlı görü dondurulmuş karesi ve temas anında topun yerden yüksekliği - çünkü diz hizasındaki bir topa temiz vurmak, kafa hizasındaki ya da yerde yuvarlanan bir topa vurmaktan kolaydır. StatsBomb'a göre yalnızca "boş kale" etiketi bile bir pozisyonu 0.10'dan 0.85'e taşıyabiliyor.

Resmî rakamlar olarak değil, fikir vermesi için kaba büyüklükler: altıpasın çizgisinden çekilen bir şut çoğu zaman 0.35'in üzerinde değer taşır; 25 yarda mesafeden yapılan bir vuruş genelde 0.03'ün altındadır, ceza sahası dışından denenen ümitsiz bir şut ise 0.02 civarındadır. Coaches' Voice, Mohamed Salah'ın 0.08 değerindeki bir denemesini ve Phil Foden'in 0.46'lık golünü tek tek çözümledi. Kafa vuruşları, aynı noktadan ayakla çekilen şutlara göre daha düşük oranda gole dönüşür. Ters ayak, iyi ayaktan daha düşük oranda gol üretir. Bu listedeki hiçbir madde sahada top oynamış birini şaşırtmaz; bu da modelin aleyhine değil, lehine bir işarettir.

Penaltılar istisnadır. Koşullar standart olduğu için - on iki yarda, savunmacı yok, modellenmeye değer bir baskı yok - sağlayıcılar doğrudan sabit bir değer atar. Bu sabit, kimin saydığına göre yaklaşık 0.76 ile 0.79 arasında değişir ve üst düzeyde yüzde yetmişlerin ortası ile üstü arasında seyreden bir gole çevirme oranını yansıtır. Kısa vadeli toplamları fena hâlde çarpıtır: bir ay içinde atılan üç penaltı, forvetin hanesine tek bir savunmacıyı geçmeden iki xG'nin epey üzerinde bir değer ekler. Penaltısız beklenen golün, yani npxG'nin ayrı bir sütun olarak var olmasının sebebi tam olarak budur; oyuncuları karşılaştırırken bakmanız gereken sütun da odur.

Modelin çoktan atılmış bir şut hakkında fikrini değiştirdiği gün

Mart 2022'de Opta modelinin yeni bir sürümünü yayına aldı. Girdi olarak "net pozisyon" etiketini çıkardı - maçı izleyen insan analistlerin elle iliştirdiği, hem öznel olduğu hem de şutun gole gidip gitmediğinden etkilendiği için uzun süredir eleştirilen bir etiketti - ve yerine kaleci konumunu, savunma baskısını ve şutun ne kadar net olduğunu ekledi.

Öncesi ve sonrası örnekleri çarpıcı. Richarlison'un Wolves karşısındaki pozisyonu 0.80 xG'den yaklaşık 0.20'ye düştü; tek sebebi, yeni modelin Jose Sa'nın nerede durduğunu görebilmesiydi. Roberto Firmino'nun Watford'a karşı pozisyonu 0.81'den 0.96'ya çıktı. James Maddison'ın Brentford, Patson Daka'nın Newcastle karşısındaki pozisyonları, kaleci konumu ve savunma baskısının yokluğu hesaba katılınca yaklaşık 0.47'den 0.87'nin üzerine fırladı. Bildirilen en uç örnek, Pedro Neto'nun Leicester'a karşı çektiği ve 0.035'ten 0.656'ya çıkan şuttu: değerin neredeyse yirmi katı.

O şutlara hiçbir şey olmadı. Hepsi aylar, hatta yıllar önce çekilmiş, kurtarılmış ya da gole dönmüştü. Değişen tek şey, modelin bu şutların hangi kategoriye ait olduğuna dair görüşüydü. Bu da bir xG değerinin ne olduğunun elimizdeki en temiz kanıtı: bir olayın ölçümü değil, sınıflandırması.

Bu, metriğe yöneltilen en eski eleştiriyi de emekliye ayırıyor. "Model kalecinin nerede olduğunu bilmiyor" itirazı ilk kuşak olay verisi modelleri için doğruydu, Mart 2022'den beri Opta için doğru değil, StatsBomb'un dondurulmuş kareleri için ise hiçbir zaman doğru olmadı. "Net pozisyon" hâlâ Opta'nın verisinde duruyor; bir oyuncunun makul olarak gol atmasının beklendiği durum olarak tanımlanıyor, genellikle kaleciyle karşı karşıya kalınan ya da kaleye yolu açık, düşük veya orta düzey baskı altında yakın mesafeden yapılan denemeler. Artık bir model girdisi değil, bir istatistik. Opta ayrıca kadın futbolu için tamamen ayrı bir model işletiyor; geçmişteki kadın futbolu şutlarıyla eğitilen ve 2023 Dünya Kupası'ndan beri kullanılan bu modelde kaleye olan mesafe daha fazla ağırlık taşıyor.

Bir maçın xG satırı size neyi söylemez

Opta açıkça söylüyor: beklenen gol pozisyonların kalitesini ölçer, "maçın beklenen sonucunu" değil. Sebep aritmetiktir ve bunun en keskin örneğini Jonas Lindstrom vermiştir.

İki takım düşünün. Yazı Tura takımı dört şut çekiyor, her biri yüzde 50 şansa sahip. Zar takımı on iki şut çekiyor, her biri altıda bir şansa sahip. İkisi de maçı tam olarak 2.0 xG ile bitiriyor. Ama kazanma ihtimalleri eşit değil. Yazı Tura'nın gol dağılımı ikinin etrafında simetrik. Zar'ınki ise sağa çarpık; yani az gol atma olasılığı, çok gol atma olasılığından yüksek. Maç binlerce kez tekrar oynansa Yazı Tura daha sık kazanır. On iki yarım pozisyon, dört iyi pozisyonla aynı ürün değildir ve xG toplamı ikisini birbirinden ayıramaz.

Sayının bittiği ve başka bir şeyin başlaması gerektiği yer burasıdır. Bir xG satırından sonuca varmak için simülasyon gerekir: ya her şutu kendi ağırlığı olan bir para gibi düşünüp maçı binlerce kez atarsınız, ya da her iki tarafın toplamını bir gol üretim modeline verip aynı şeyi yaparsınız. Beklenen puanın arkasındaki mekanizma da budur; xPTS, galibiyet olasılığının üç katı artı beraberlik olasılığının bir katıdır ve insanların ilk fark ettiklerinde kafasını karıştıran bir ayrıntıyı da açıklar: iki takımın bir maça ait xPTS'i toplamda üç etmez, oysa gerçek lig puanları hep eder. Binlerce simüle edilmiş sezonun nasıl bir şampiyonluk olasılığına dönüştüğünü merak ediyorsanız, süper bilgisayar tahminlerinin nasıl çalıştığını anlatan diğer yazımız tam olarak bunu ele alıyor; bu sitedeki lig simülatörü de aynı fikri kurmak istediğiniz her puan durumu üzerinde çalıştırıyor. Beklenen gol, bu sürecin girdisidir; yerine geçen şey değil.

Tek maçlar hakkında iki uyarı daha. Coaches' Voice açıkça söylüyor: tek bir maçta beklenen gol "çarpık bir görüntü verebilir." Bir takım üç xG ile oyuna hâkim olup, erken gol bulup sonra öndeliği savunan rakibine 3-0 kaybedebilir; ne şut sayısı ne de xG satırı bu konuda yanlıştır. Ayrıca golün kesirli hâli atılamaz. 1.0 xG toplamı kimseye bir gol borcu doğurmaz; aynı pozisyon setinin defalarca hayalî tekrarının ortalamasıdır ve o tekrarların epeycesi golsüz biter.

Bir xG rakamı ne kadar sonra anlam kazanır

Dürüst cevap şu: bir maçtan uzun, bir sezondan kısa ve duruma bağlı. Bunun en titiz testini Temmuz 2022'de American Soccer Analysis yaptı; 2017-18'den itibaren Avrupa'nın ilk beş ligindeki 14,608 maç ile 2018'den itibaren 2,516 MLS maçı incelendi, 2020'nin pandemi sezonları dışarıda bırakıldı. Ana bulguları şuydu: "xG oranı, sezonun herhangi bir anında gelecekteki puanların en iyi göstergesidir."

Ayrıntı, manşetten daha önemli. xG oranı, gelecekteki puanları tahmin etmede düz gol oranını Avrupa'nın ilk beş liginde ancak yaklaşık sekiz maç sonra, MLS'te ise yaklaşık yedi maç sonra geçiyor. 2012-14 verisiyle yapılan 2015 tarihli özgün çalışmada bu eşik dört maçtı. Beklenen gol ile daha basit ölçütler arasındaki fark o günden bu yana daraldı: isabetli şut oranı ve toplam şut oranı artık xG'ye eskisinden çok daha yakın duruyor. Hâlâ xG'nin diğer bütün metrikleri ezip geçtiğine dair 2015 dönemi cümlesini tekrarlayan biri, artık var olmayan bir sporu alıntılıyor demektir. Bu arada Avrupa'nın ilk beş ligi, test edilen her ölçütte MLS'ten çok daha öngörülebilir çıktı.

Sıradan bir okur için literatürdeki en kullanışlı şey David Sumpter'ın pratik rehberi. Bir ya da iki maçta beklenen gol, skorun ötesinde size neredeyse hiçbir şey söylemez. Üç ile altı maç arasında, ancak örüntü tutarlıysa bir değeri vardır. Yedi ile on altı maç arası en verimli aralıktır; bir takımın xG'si ile gerçek golleri arasındaki çelişkinin ciddi ciddi araştırılmaya değdiği pencere burasıdır. On altı maçı geçtikten sonra gerçek goller daha güvenilir sayı hâline gelir ve sezonu değerlendirirken xG'nin ağırlığı azalır. En iyi tahmini ise yaklaşık on maçlık hareketli ortalamalar verir.

Sumpter aynı zamanda alanın insanı en çok hizaya getiren sonucunu da üretti. Yalnızca futbol izleyen bir insanın bir pozisyonun net olup olmadığına dair yargısına dayanan bir model, 0.159'luk bir R-kare değerine ulaştı; yani karmaşık, çok parametreli bir xG modeliyle başa baş gitti. Vardığı sonucu akılda tutmakta fayda var: "beklenen goller futbolun sihirli denklemi değildir." Maç izlemek hâlâ bir şey ifade ediyor.

Modeli geçmek ve yavaşça ona geri sürüklenmek

Oyuncular ve takımlar beklenen gollerinin üzerine sürekli çıkar; bunda gizemli bir yan yok. Manchester City 2021-22'de yaklaşık 91 xG'den 99 lig golü attı. Erling Haaland'ın Bundesliga ve Şampiyonlar Ligi dönemi boyunca 57.76 npxG'den 74 penaltı dışı gol attığı bildiriliyor; aynı pozisyonlarla ortalama bir bitiriciden yaklaşık yüzde 28 daha iyi bir performans. Elit bitiriciliğin gerçek ve tekrarlanabilir bir yetenek olduğuna dair elimizdeki en güçlü kanıt buydu. Sonra 2023-24'te aynı oyuncu beklentinin yaklaşık 1.3 gol altında kaldı. Onunla ilgili kötüleşen hiçbir şey yoktu.

Buna ortalamaya dönüş denir ve düzenli olarak bir düşüş kehaneti ya da fazla iyi olmanın cezası sanılır. İkisi de değildir. Ağırlıklı para atışlarından oluşan kısa bir serinin devam etmesiyle olan şeydir. İkincil analizlerden aktarılan süreklilik rakamları meseleyi somutlaştırıyor: gol eksi xG için yıldan yıla korelasyon 0.12 civarında, yani neredeyse sıfır; buna karşılık şut seçimini ölçen bir gösterge - beklenen şut sayısına göre beklentinin üzerindeki şutlar - 0.63 civarında çıkıyor. Kalıcı yetenek, 0.8 xG'lik pozisyona defalarca girebilmektir. 0.8'lik pozisyonu sezon üstüne sezon herkesten yüksek oranda gole çevirdiğinizi kanıtlamak ise çok daha zordur.

Leicester City'nin 2015-16 şampiyonluğu, herkesin başvurduğu ama genelde yanlış okuduğu vakadır. Ligi 23 galibiyet, 12 beraberlik ve 3 mağlubiyetle kazandılar, ama beklenen gol averajında dördüncü sıra civarındaydılar; o ölçüte göre ilk üç Arsenal, Manchester City ve Tottenham olacaktı. Ayrıca yüzde 13.0 ile sezonun en yüksek şut-gol dönüştürme oranını yakaladılar. Buna bitiricilik mi, şans mı, yoksa modelin değerini düşük biçtiği türden pozisyonlar üretmek üzere kurulmuş bir taktik sistem mi dersiniz - dürüst cevap şu ki tek bir sezonun gol ile xG arasındaki farkı bu açıklamaları birbirinden ayıramaz.

Bu farkı okumanın en derin sorunu da burada. Gol eksi xG; bitiricilik becerisini, karşı taraftaki kalecilik performansını, gerçek şansı ve düpedüz model hatasını tek ve ayrıştırılmamış bir sayıda harmanlar. Beklenen gol modellerindeki yanlılıklar üzerine yayımlanan araştırmalar, model yanlılığının bitiricilik yeteneği tahminlerini doğrudan kirlettiğini gösterdi. Fark bir cevap değil, bir sorudur.

Metriği reddeden oyuncuların genelde yarı yarıya haklı olmasının sebebi de bu. O dönem Aston Villa'da olan Morgan Rogers, Ocak 2026'da Sky Sports'ta Jamie Redknapp'e şöyle dedi: "Bence xG tamamen saçmalık." O sırada 4.21 xG'den yedi golü vardı. "Suç işlemişim gibi hissettiriyor - ben gol atıyorum, xG beni aşağı çekiyor." Modeli geçtiği konusunda olgusal olarak haklıydı. Modelin ne iddia ettiği konusunda ise yanılıyordu: model onun 4.21 gol atacağını hiç öngörmedi, onunkine benzer şutların geçmişte yaklaşık o sıklıkta gole gittiğini söyledi. Sean Dyche daha isabetli bir ton buldu; Everton, Ağustos 2023'te evinde Fulham'a 1-0 yenildiğinde 2.73 xG üretmişti, Fulham ise 1.50. "Analistlerimizden biri xG'mizin - ki ben ona çok inanan biri değilim ama yine de bir referans noktası - üç civarında olduğunu söyledi, bu Premier Lig'de yüksek bir rakam." Ve ardından aklıselim kısım: "Bütün bir performansı xG üzerinden değerlendirmezsiniz... o da bir gösterge, size bir fikir verir."

xG'nin tıkandığı yerler ve açığı kapatmak için üretilen sayılar

Seken toplar, okurun herhangi bir hafta sonu kendi gözüyle yakalayabileceği kusurdur. Şutlar birbirinden bağımsız olaylar olarak modellenir; dolayısıyla kale önündeki bir karambol - kurtarış, sekme, blok, yeniden sekme - beklenen golü şut şut biriktirir. Wyscout bunu kendi sözlüğünde itiraf ediyor: kısa aralıklarla gelen bir şut dizisi "teorik olarak 1'in üzerinde bir xG değeri üretebilir" - üstelik fiziksel olarak yalnızca tek bir golün mümkün olduğu bir atakta. Yayımlanmış çözümlerden biri, her devam şutunu o şutun gerçekleşme olasılığıyla ıskontolamak: 0.8 değerindeki bir sekme, kendisinden önceki pozisyon genelde gole gittiği için yalnızca dört seferde bir ortaya çıkıyorsa, toplama 0.8 çarpı 0.25, yani 0.2 katkı yapar. Her sağlayıcı bu tür bir düzeltme uygulamıyor; bir atağın xG'sinin 1.0 ile sınırlı olduğunu varsaymayın.

Beklenen gol yalnızca gerçekten çekilen şutları puanlar. Bir maçın en tehlikeli bölümü - kimsenin koşmadığı geri pas, ağır bir dokunuşla biten üçe bir kontratak - tam olarak sıfır puan alır. Bu kör nokta yüzünden şutsuz xG ve atak değeri modelleri var: her atak için, şut varsa şutun xG'si, yoksa o atakta ulaşılabilecek en iyi xG alınır. Şutsuz xG'si kendi xG'sinin çok önünde giden bir takım iyi pozisyonlara varıyor ama oradan şut çekmeyi reddediyordur.

Takım toplamları da birbirine benzemeyen şeyleri karşılaştırır. Alçak blok, yüksek değerli bölgeleri bilerek daraltır ve rakibi dışarıdan veya dar açılardan denemeye zorlar; bunların her biri 0.05'in epey altında değer taşır. Dolayısıyla kendi kalesinde düşük bir beklenen gol rakamı, "iyi savunuyor" değil "geride savunuyor" anlamına gelebilir. Kontratak yapan bir takım çok daha az şut çeker ama bunları dağılmış ve sayıca az kalmış bir savunmaya karşı çeker; bu yüzden her biri daha değerlidir. Topa sahip olmayı seven bir takımla alçak blok kuran bir takımın ham xG ya da xGD değerlerini karşılaştırmak, iki farklı ürünü karşılaştırmaktır.

Standart modeller bilerek şutu çekenden bağımsızdır. "Bunun gibi bir pozisyon ne sıklıkla gole gider" sorusunu yanıtlarlar, "bu oyuncu onu ne sıklıkla gole çevirir" sorusunu asla. Bitiriciyi modelin içine koymak, modeli o bitiriciyi değerlendirmek için kullanmayı imkânsız hâle getirirdi. Üstelik bir sezonda otuz küsur şut ve her seferinde ikili bir sonuç varken, tek bir oyuncunun gol eksi xG değeri devasa bir belirsizlik taşır. Onu bir hüküm değil, bir uyarı işareti olarak görün.

Bu boşlukları kapatmak için bir yan sayılar ailesi var ve bunları birbirine karıştırmamak gerekir. npxG penaltıları çıkarır. xGA, bir takımın kalesine gelen şutların beklenen golüdür; xGD ise xG eksi xGA'dır. Beklenen asist, tamamlanan bir pasın gol asistine dönüşme ihtimalini ölçer; pasın türünü, uzunluğunu ve bittiği noktayı hesaba katar. İnsanların xG ile en sık karıştırdığı ise isabetli şutlarda beklenen gol, yani xGOT ya da şut sonrası xG. Beklenen gol, topa temas anına kadarki her şeyi kapsar; xGOT ise o andan sonrasını kapsar ve pozisyonun temel kalitesini topun kale ağzında gerçekte nereye gittiğiyle birleştirir. Yalnızca isabetli şutlar için vardır, dolayısıyla dışarı giden bir şutun xG'si vardır ama xGOT'u yoktur. Harry Kane 2019-20'de 10.9 xG ve 14.5 xGOT üretti; yani yalnızca yerleştirme yaklaşık üç buçuk gol değerindeydi. Dean Henderson aynı sezon 39.4 xGOT'luk şutla karşılaştı ve 32 gol yedi; yani yaklaşık yedi golü önledi. İkisi arasındaki fark bazen Shooting Goals Added adıyla yayımlanıyor.

xG'yi kim yayımlıyor ve neden hiçbiri diğeriyle uyuşmuyor

Her sağlayıcı kendi modelini kendi olay verisiyle, kendi tanımları, kendi değişkenleri ve kendi ağırlıklarıyla eğitiyor. Literatürün üzerinde uzlaştığı yalın özetle sonuç şu: farklı sağlayıcılardan gelen değerler "mutlaka doğrudan karşılaştırılabilir değildir." Yapısal sebepler yukarıda: Opta'nın bir milyona yakın şut ve yirmiden fazla değişken üzerine kurulu XGBoost'u ve 2022'de öznel "net pozisyon" etiketini çıkarmış olması; StatsBomb'un görünen her oyuncuyu artı top yüksekliğini kaydeden dondurulmuş kareleri; Wyscout'un, biri insanın tehlike yargısı olan sekiz parametresi; Understat'ın yapay sinir ağı. Penaltı sabiti bile farklı - sağlayıcıya göre 0.76, 0.78 ya da 0.79. Aynı şut üzerindeki ayrışma genellikle 0.05 ile 0.10 xG civarında bildiriliyor.

Sezon ölçeğinde etkisi de önemsiz değil. Son Heung-min 2021-22'de Premier Lig'de 23 gol attı ve Gol Krallığı'nı Mohamed Salah'la paylaştı; ödülü kazanan ilk Asyalı oyuncu oldu ve gollerinin hiçbiri penaltı noktasından gelmedi, bu da onu bitiricilik üzerine doğal bir vaka çalışması yapıyor. O sezonki beklenen golü bir yerde 13.95, başka bir yerde 16.0 civarı olarak yayımlanıyor. Aynı 23 gol, aynı şutlar, ama bunun ne kadarının bitiricilik ne kadarının pozisyon kalitesi olduğuna dair anlamlı biçimde farklı iki hüküm. Bir sağlayıcı seçin ve ondan şaşmayın.

Sayıların nerede yaşadığına gelince: kulüplerin ve yayıncıların çoğunun arkasındaki kurumsal standart Opta ve Stats Perform. Hudl StatsBomb en zengin veriyi satıyor, ayrıca kadın futbolu organizasyonlarını, erkek millî maçlarını ve bazı tarihî sezonları kapsayan ücretsiz bir açık veri seti yayımlıyor. Yine Hudl bünyesindeki Wyscout, en büyük maç arşiviyle scouting sektörünün video standardı. Gerçekten ücretsiz, şut düzeyinde yüksek kaliteli xG ve npxG sunan başlıca kaynak ise Understat; Avrupa'nın ilk beş ligini artı Rusya Premier Ligi'ni 2014-15'e kadar geriye dönük kapsıyor. Ayaküstü bakmak için FotMob canlı xG veriyor; Squawka, SofaScore ve StatMuse de yayımlıyor.

Standart tavsiyelerden biri artık geçerliliğini yitirdi ve yazıların çoğu bunu henüz yakalamadı. 20 Ocak 2026'da Stats Perform, FBref ile yaptığı veri anlaşmasını feshetti ve sağladığı bütün ileri düzey istatistiklerin - beklenen gol, ilerleyici paslar, şut yaratan aksiyonlar, hepsinin - derhâl kaldırılmasını istedi. Değişikliği Sports Reference'ın başkanı Sean Forman duyurdu; Stats Perform ise FBref'in anlaşma şartlarını ihlal ettiğini söyledi ama nasıl olduğunu belirtmedi. Sitede skorlar, goller, asistler ve maç sayıları kaldı, ileri düzey arşiv ise güncellenmeyi bıraktı. Fesih, Stats Perform'un 2026 Dünya Kupası için FIFA'nın münhasır bahis verisi ve yayın hakkı dağıtıcısı ilan edilmesinden sekiz gün sonra geldi; bu da ticari saik üzerine hayli spekülasyon doğurdu. FBref, bunun "kadın futbolu" ileri düzey verisine erişimde "yarattığı devasa geri adım karşısında özellikle üzgün" olduğunu belirtti. Bu karar geri alınmadıkça, bütçesi olmayan bir okurun bakması gereken yer Understat.

Beklenen gol hakkında anlaşılmaya değer son şey de bu. O, skor ya da seyirci sayısı gibi futbola ait kamusal bir olgu değil. Bir avuç şirketin kendi tescilli verisinden, istedikleri zaman revize edebilecekleri - ve revize ettikleri - yöntemlerle ürettiği bir üründür; üstelik bu revizyonların yıllar önce çekilmiş bir şutun nasıl hatırlanacağı üzerinde gerçek sonuçları vardır. Onu olduğu gibi okuyun: bunun gibi pozisyonların geçmişte ne sıklıkla gole gittiğine dair sağlam temelli bir tahmin ve sırada ne olacağı sorusu için elimizdeki en iyi başlangıç noktası. Sırada ne olacağının hâlâ simüle edilmesi, hâlâ da izlenmesi gerekiyor.

Simüle et: olasılığın skora dönüştüğü yer

Bir xG modelinin yaptığı iş özünde tek bir cümleye sığar: eldeki bilgiye bakar ve bir şutun gole dönüşme olasılığını verir. Bu simülatör de aynı fikirden yola çıkar. Her eşleşme için iki takımın sonuç dağılımını hesaplar, sonra o olasılığı gerçek bir skora çevirir; ligde puan durumunu gerçek sıralama kriterlerine göre dizer, elemede eşleşmeleri turdan tura oynatır. Yazının anlattığı "şansı sonuca çevirme" adımını ekranda maç maç işlerken görürsün.

Asıl fayda tekrarda. Bir sezonu bir kez oynattığında elinde tek bir sonuç olur ve o sonuç kesin görünür. Aynı sezonu beş kez oynattığında ise hangi sıralamanın sağlam durduğunu, hangisinin bir iki maçlık farkla savrulduğunu fark edersin. Bir maçın xG satırına bakarken kafayı kurcalayan soru da böyle yerine oturur: tek maç küçük bir örneklemdir, tekrar ise dağılımı gösterir.

"xG bir şutun hak edilip edilmediğini söylemez; benzer şutların geçmişte ne sıklıkla file bulduğunu söyler."

• Aynı ligin sezonunu üst üste birkaç kez simüle et ve şampiyonun her koşuda aynı takım olup olmadığına bak.
• Tek maç modunda aynı eşleşmeyi arka arkaya oynat; zayıf görünen tarafın kaç denemede bir kazandığını say.
• Bir eleme fikstürü kur ve tek maçlık turların, otuz küsur haftalık bir ligden neden çok daha fazla sürprize yer açtığını gör.
• Sezon sonunda puan durumunu satır satır oku: aradaki farkın bir iki puan olduğu yerlerde sıralamanın koşudan koşuya nasıl yer değiştirdiğine dikkat et.

"Bir maç sana ne olduğunu anlatır; yüz maç neyin olmasının daha muhtemel olduğunu."