Sayılara Saplantılı Olmak

Bu aralar ne kadar da sayılarla, rakamlarla, grafiklerle falan meşgul olduk değil mi? Seçimler, ekonomik tablolar, Eurovision’daki puanlar, sınav soruları… Her yanımızdan bir matematik simgesi, bir sayı fışkırıyor adeta. Baksanıza cümlemi kurarken bile “bir” deyip duruyorum. Biliyorum bu biraz bunaltıcı gelmeye başladı hepimiz için. Fakat biraz çerçevenin dışında düşünelim, perspektifimizi değiştirelim istiyorum bu bölümde. Kabul, şu sıralar çok fazla rakamlara maruz kalmış durumdayız. Ancak bu sadece içinden geçtiğimiz günlere özgü bir durum değil. Etrafınıza bir baksanıza…

Mesela gök yüzüne yöneltin bakışlarınızı. Ne görüyorsunuz? Güneşi ve bulutları değil mi? Ama aslında baktığınız gökyüzünde bile birçok sayısal veri bulunuyor arkadaşlar.

Teninizde hissettiğiniz sıcaklığı, havadaki bulutların taşıdığı nem oranını, yeryüzündeki çekim kuvvetini, sabahları uyandığımız saati… Hepsini rakamlar ya da sayılarla ifade ediyoruz. Tüm bunlar birbirinden farklı matematiksel işlemler sayesinde hesaplanabiliyor. Hatta şu an dinlediğiniz podcast’i size ulaştıran makinelerin programlama dili bile, 0’lar ve 1’lerden oluşuyor. Kısacası çevremizdeki her şeyin sayılar ve matematikle ilişkisi var. İşte tam da bu sebeple bugün sizinle sayılara takıntılı olmak üzerine konuşmak istiyorum.

Dediğim gibi sayılar insanlık için çok önemli bir araç. Günlük hayatımızın her anında onlardan faydalanıyoruz. Onlar sayesinde düzeni, ölçüyü, miktarı ve niceliği ifade edebiliyoruz. Para, zaman, hız ve mesafe gibi şeyleri değerlendirebiliyoruz. Daha da önemlisi sayılar aracılığıyla veri analizi yapmayı ve bu verileri işlemeyi sağlayabiliyoruz. İstatistik diye bir şey var mesela -ki buna biraz sonra değineceğim- gelecek hakkında mantıklı tahminlerde bulunmamıza olanak tanıyor. Fakat bu simgeler bizim için bir saplantı haline gelmiyor değil mi?

Yaniii eğer adınız Nikola Tesla değilse, böyle bir saplantıya sahip olma ihtimaliniz de çok düşük bence…

Çoğunuzun bildiği üzere Tesla, alternatif akım sistemi ve mühendisliğe verdiği katkılarla tanınıyor. Ancak bu eksantrik mucidin tuhaf bir özelliği daha var. Meğer kendisi son derece takıntılı bir bilim insanıymış. Özellikle takıntılı olduğu bir şey var ki epey tuhaf… Üç… Evet, üç! Nikola Tesla numerolojiye büyük bir ilgi duyuyormuş. Kabaca sayıların gizli anlamlarını ve insan hayatına olan etkilerini inceleyen ezoterik bir uygulama olarak tanımlayabiliriz bu numeroloji denen şeyi. Aslında bu biraz da astrolojiye benziyor… Ama konunun kahramanı Tesla olunca, insanın merak duygusu daha da kabarıyor. Evet arkadaşlar, Tesla da üç sayısıyla kafayı bozmuş bir zamanlar. Kendisi bir binaya girmeden önce muhakkak onun etrafında üç tur atıyormuş mesela. Ya da kalacağı otellerin oda numaralarının üç ile bölünebilmesine dikkat ediyormuş. Çalışırken de kendini üçlü setler halinde organize etmeye özen gösterirmiş. Mesela bir şey yazacaksa üç kalemi yan yana koyup sırayla kullanırmış. Bu üç takıntısı o kadar büyükmüş ki sık sık gibi ifadeler kullanıyormuş. Öyle ki o meşhur Tesla Bobini’ni de, bir üçgen prizma olan Mısır Piramitleri’nden ilham alarak tasarladığı iddia ediliyor. Bu icadının tasarımında üçlü bir sistem kullanmış ve böylece yüksek gerilimli elektrik üretebilmiş Tesla. Daha da garibi bu takıntısı o kadar ileriye gitmiş ki, kendisi adımlarını dahi sayar olmuş.

Şimdi diyeceksiniz ki “Ya Barış abi, nereden çıktı şimdi Tesla ve onun üç takıntısı.” Hemen açıklayayım… Bu podcast’i birlikte hazırladığımız Podbee’nin yeni bir podcast dizisi bu merağımı tetikledi. Hayatta Bir Gün’den bahsediyorum. Sekiz yaş ve üzerindeki çocuklar için yapılan bu seri bir modern masal olarak da tanımlanabilir. Kahramanlarımız Yade ve Demir, her bölümde bir zaman tünelinden geçerek bambaşka bir maceraya atılıyorlar. Bakmayın çocuklar için dediğime… İçindeki çocuğu yaşatan tüm yetişkinler için de epey keyifli bir hikayesi var bu podcast dizisinin. Mesela ben de Tesla’nın sayılara takıntılı olduğunu Hayatta Bir Gün’ün, “Elektrikli Bir Hava” isimli altıncı bölümünde öğrenip araştırmaya karar vermiştim. Bu bölümde Beyti Engin’in seslendirdiği Tesla’nın, sürekli bir şeyler sayıyor olması çok ilgimi çekmişti. Bu arada geçtiğimiz haftalarda dizinin son bölümü de yayınlandı. Yani tek oturuşta kocaman bir hikayenin derinliklerine dalabilirsiniz. Hadi bu da benden size küçük bir tavsiye olsun.

Neyse biz dönelim esas konumuza… Ne diyorduk? Heh! Sayılarla kafayı bozmak. Şimdi eğri oturup doğru konuşalım… Hepimiz bir lise öğrencisiyken “Yahu bu bilgiler gerçek hayatta nerede karşıma çıkacak, ne işime yarayacak bütün bu hesaplamalar falan” dedik. Fakat zaman sanırım bizi haksız çıkardı arkadaşlar. Örneğin az önce size istatistikten bahsedeceğimi söylemiştim. Verileri analiz ettiğimiz ve bunlardan edindiğimiz sonuçları yorumladığımız bir bilim dalı bu. Dışarıdan bakınca pek bir işimize yaramıyor gibi gözükse de aslında trendleri ve ilişkileri tespit ederek, gelecekteki eğilimleri veya davranışları tahmin etmeye aracı oluyor bu bilim dalı.

İyi bir istatistik çalışması yapabilmemiz için ihtiyaç duyduğumuz verileriyse son dönemde adını en sık duyduğumuz konulardan biri olan big data, yani büyük veri üzerinden elde edebiliyoruz. Büyük miktarda verinin toplanması, depolanması, işlenmesi ve analiz edilmesini sağlayan bir araç aslında bu. Big data sayesinde daha fazla bilgiye sahip olabildiğimiz için, eksiksiz analizler yapabiliyor ve daha güvenilir istatistikler oluşturabiliyoruz. Esasında internet üzerinden satış yapan şirketlerin yoğun kullandığı bir araç olsa da, hayatın birçok farklı alanında faydalanabiliyoruz big data’dan. Hatırlayın daha bir bölüm önce AI teknolojisinden bahsetmiştik. İşte bu teknolojilerin temelinde yatan makine öğrenme sistemi de big data’dan yararlanıyor.

Tamam, AI çok tahmin edilebilir bir örnek oldu. Peki ya sporu örnek versem? Artık istatistiğin, sporcu performansı kadar değerli olduğu bir alanda big data’dan nasıl faydalanılmaz ki? Şaşırdınız değil mi? Durun durun, hemen telaşlanmayın kafam karıştı diye. Size bunu çok farklı bir örnek üzerinden anlatacağım. Hadi gelin benimle…

Bildiğiniz üzere ben ve ailem hayatımızı Amerika’da sürdürüyoruz. Amerika demek Wall Street demek, Hollywood demek, Özgürlük Heykeli demek… Ve tabii bir de beyzbol demek. Beyzbol ise istatistik demek. Hatta bu oyunda tutulan istatistiklerinin kendi adı bile var: Sabernetics.

Belki ilk izlemeye başladığınız anda “Saha içerisinde neler oluyor anlamıyorum” diyebileceğiniz bir spor bu beyzbol. Hatta bir spor mu yoksa sadece bir oyun mu tartışmalarının hala sürdüğü garip, ama çok heyecan verici bir etkinlik. Hatırlayın, “Neye Spor Diyoruz?” bölümünde de biraz bahsetmiştik bundan.

Yakın zamanlarda ben de bu sporla biraz ilgilenmeye başladım. Beyzbol hakkında hiçbir şey bilmeseniz bile, mutlaka adını duymuş olduğunuzu tahmin ettiğim New York Yankees’in maçlarına ara sıra gitmeye çalışıyorum. Bu sene Yankees için pek iyi başlamadı aslında. Kendi konferanslarında sonuncu sıradalar, ama henüz sezonun bitmesine uzun bir süre var. Açıkçası ben bu takımdan umut kesilmez diye düşünüyorum. Tabii böyle düşünmemin sebebi, bu oyunun uzmanı olmam falan değil… Tamamen big data’dan edindiğim bilgilerle bu iddiada bulunuyorum.

Beyzbol ve big data’nın nasıl ortak çalıştığını anlatacağım size. Ama önce bir molaya ihtiyacım var. Yoksa soluk almadan bir şeyler anlatma istatistiklerimi altüst edeceğim.

Eveeeet, hazırsanız beyzbol 101 dersimize başlayabiliriz.

Kısaca beyzbol nedir, ben de anlamış olduğum kadarıyla anlatmaya çalışacağım size. Bir maç dokuz devreden oluşuyor. Her bir devre içerisinde bir takım savunma yaparken, diğer takımın vurucuları da sopalarını alıp, karşı takımın bu savunmasını aşmaya ve elmas şeklindeki sahanın sivri ucu içerisinde bulunan 4 kalesini ele geçirmeye çalışıyor. Savunma yapan takımda bir atıcı ve 8 farklı savunmacı yer alıyor. Bu 8 savunmacının en temel görevi, atıcının arkasını toplamak diyebiliriz. Asıl işin düştüğü atıcıysa, karşısındaki vurucunun topu bir şekilde ıskalamasını sağlamakla görevli. Eğer vurucular, topu ıskalarsa, savunmacı 8 kişi saha içerisinde tıpkı tribünlerdeki insanlar gibi maçı izlemeye devam ediyorlar. Oooh ne güzel, hem para kazanıyorlar hem de maçı en iyi yerden izliyorlar… Neyse, bizim bu vurucu da topa vurmayı başarabilirse, topun gittiği uzaklığa göre kaleler arasında koşmaya başlıyor. Buradaki amacı vuruşu gerçekleştirdiği dördüncü kaleye, savunmacılar topu kalelere döndürmeden, geri gelebilmek.

Pheeww! Gerçekten anlatması, izlemesinden daha zormuş. Şimdi size çok durağan gelebilir, fakat mutlaka bir beyzbol maçı izlemenizi tavsiye ederim. Unutmayın bazı tutkular hiç beklemediğiniz yerlerde karşınıza çıkabilir.

İşte bu beyzboldaki en değerli oyuncular da en iyi atıcılar ve en iyi vuruculardan oluşuyor. Bunlar da belli istatistikler üzerinden belirleniyor. Bu istatistikler arasında ortalama topa vurabilme oranı (AVG), kaleye ulaşma oranı (OBP), bir vuruşta ortalama kaç kaleyi ele geçirebildiği (OPS) ve takıma kaç sayı aldırdığı (RBI) gibi veriler var. Atıcılar içinse daha farklı istatistikler tutuluyor. Hatta atıcılar, rolleri gereği oyunun tüm gidişatını belirledikleri için, kazanılan maçlar onların istatistiklerine ekleniyor.

Bizim takım NY Yankees de şu anda ligin en iyi atıcı ve vurucularından bazılarını kadrosunda barındırıyor. Mesela vuruculardan Anthony Rizzo, vuruş ortalamasında takımı sırtlayan isim. %30,2 gibi epey iddialı bir ortalamaya sahip. Ancak sezonun başlangıcında tahminler, bir diğer Yankees oyuncusu olan Aaron Judge’ın, sezon sonunda bir numara olacağı yönündeydi. Ancak şu anda Judge 123. sırada yer alıyor. Tabii Judge’ın en iyi oyuncu adayları arasında sayılmasının ana sebebi, geçen sezonki istatistikleri. Oyuncuların kariyer istatistikleri bir nevi CV görevi görüyor da diyebiliriz burada. Judge’da bir önceki sezonunun En Değerli Oyuncusu seçildi ve rekorlar kırarak adını Amerikan Beyzbol Ligi’nin tarihine yazdırdı. Takımına sezon boyunca 131 sayı kazandırırken, %30,11 topa vuruş ortalaması ve %40,25 kale ele geçirme ortalaması elde etti. Bu istatistikler kendisine yılda 40 milyon Dolarlık bir kontrat olarak geri döndü. Bakın işte istatistiğin ve big data’nın gerçek hayatta ne işimize yaradığına dair bir cevap size.

Pekii madem bu kadar beyzboldan bahsettik. Gelin bir de bu oyunu birlikte deneyimleyelim. Şu an benimle Yankee Stadyumu’nun tribünlerinde olduğunuzu hayal edin…

Biz de buradaki herkes gibi geçen sezonun en değerli oyuncusu Aaron Judge’ı yakından takip edeceğiz. New York Yankees, Oakland Athletics karşısında ve şu anda maçın beşinci devresi oynanıyor. Skor: Oakland 2, New York 4 ve vuruş sırası Aaron Judge’da. Yalnız Judge’ın vuruş ortalaması %27’ye düşmüş durumda. Karşısında da atıcı Kyle Muller var. Muller’ın pek de iyi bir atıcı olduğu söylenemez. Maç başına 7.34 sayı verme oranına sahip ve bu hesaba göre atış yapmaya devam ettiği sürece, Yankees’in potansiyel olarak kendisinden 3 sayı daha koparma imkanı var. Judge ise bu görev için biçilmiş kaftan. İstatistiklere bakınca Kyle Muller’ın kendisine atacağı 4 toptan 1’ine kesin olarak vuracağını ön görebiliyoruz. Hah Muller ilk atış için hazırlığını yapıyor.

Geriliyooor…

Of, top çok hızlıydı. Judge, tam 149,6 km/s hızla atılan topu ıskaladı ve 2 ıska hakkı kaldı. Tabii Muller topu vuruş alanı dışına atmazsa. Tekrar geriliyoor.

Veee evet! Tam tahmin ettiğim gibi, top vuruş alanı dışına gitti. Judge bunu iyi gördü ve sopasını sallamadı bile.

Üçüncü atış geliyor veeee tekrar dışarıya attı!

Atıcının üzerinde baskı oluşmaya başladı bile… İki kere daha dışarıya atarsa, Judge otomatik olarak ilk kaleye ilerleyecek.

Kyle Muller şöyle bir nefesleniyor. Hazırlığını yaptıı, gerildii veee

Evet arkadaşlar bilim insanlarından, sporculara, büyük şirketlerden bizim gibi kendi halinde insanlara kadar herkes sayılarla haşır neşir oluyor. Bunlardan kaçmak pek de mümkün değil. Hele ki bilginin ve sayısal verilerin bu kadar önemli olduğu bir çağda… Fakat onları keyifli bir hale getirmek de bizim elimizde. Üzerinize yığılan sayıların, istatistiklerin ve grafiklerin tamamıyla yaratıcı şeyler başarabilirsiniz. Kendinize zinciri kırmadığınız bir istatistik oluşturabilirsiniz. Umarım hepinizin neşeye ve umuda dair tüm istatistikleri daima yükseliş gösterir.