Geri Dön

Predicting the value of football player with the impact of covid-19 on the market value of the player

Futbolcunun değerini covıd-19'un oyuncunun piyasa değerine etkisi ile tahmin etme

  1. Tez No: 824086
  2. Yazar: HUSAM HASAN ATIYAH ATIYAH
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 80

Özet

Covid-19 pandemisinin eşi benzeri görülmemiş başlangıcı, futbolun da aralarında olduğu sayısız endüstriyi dünya genelinde etkisi altına aldı. Bu küresel sağlık krizi, normalliğin sorgulandığı ve sosyo-kültürel yapıların değiştirildiği yeni bir dönemi başlattı ve bu, futbol üzerinde hem bir spor hem de bir endüstri olarak derin etkiler yarattı. Ekonomik ve kültürel kavşaklarda bulunan futbol, birçok değişiklik gördü, bunların en belirgini oyuncu değerlemelerindeki etkisiydi. Pandemi, hayatı durma noktasına getirdi, toplumları etkisi altına alarak onları izolasyona zorladı. Bu ani duruş, futbol oyuncuları üzerinde bir dalga etkisi yaratarak kaygı, gerginlik ve belirsizlik duygularını arttırdı, böylece psikososyal dinamiklerini değiştirdi. Sonuç olarak, bu psikolojik durumdaki değişiklik, düzenli futbol aktivitelerinin kesilmesiyle birleşerek bu atletlerin piyasa fiyatlarında dalgalanmalara neden oldu. Oyuncu fiyatlarını ölçmek için bir zamanlar güvenilen geleneksel yaklaşımlar ve metodolojiler, özellikle beş büyük Avrupa futbol ligi (İngiliz, İspanyol, İtalyan, Alman ve Fransız) için, bu pandemi kaynaklı zorluklar karşısında eskiyip kullanılmaz hale geldi. Dolayısıyla, bu çalışma, bir regresyon problemi üzerinde beş makine öğrenimi algoritmasının - Lineer Regresyon, Lasso Regresyonu, Rastgele Orman, Gradyan Artırma ve K-En Yakın Komşular - performans değerlendirmesini sunmaktadır. Kullanılan değerlendirme metrikleri Ortalama Mutlak Hata (MAE), Kök Ortalama Mutlak Hata (RMAE) ve R-kare (R2)'dir. Lineer Regresyon, yüksek bir R2 puanı olan 0.97'yi göstermekle birlikte MAE ve RMAE'de yetersiz kalıyor. Lasso Regresyon, 0.99'luk bir R2 ile öne çıksa da, olası aşırı uyuma işaret eden en yüksek tahmin hatalarını sergiliyor. Rastgele Orman, 0.91'lik bir R2 ile dengeli bir sonuç sağlarken, ortalama hatalarla sonuçlanıyor. Gradyan Artırma, tahmin doğruluğu açısından öne çıkar ve 0.90'lık bir R2'ye rağmen en küçük MAE ve RMAE'ye sahiptir. Bu arada, K-En Yakın Komşular Lineer Regresyon'un performansını yansıtıyor. Çalışma, Gradyan Artırma'nın MAE ve RMAE'ye dayalı tahminler için en doğru olabileceğini öne sürmektedir. Ancak, ideal model seçimi, varyansı açıklamayı önceliklendiren veya tahmin hatalarını en aza indirgeyen regresyon probleminin özel amaçlarına bağlıdır.

Özet (Çeviri)

The unprecedented onset of the Covid-19 pandemic has pervaded countless industries worldwide, with football being a major one to bear its brunt. This global health crisis ushered in a new era where normalcy was challenged and socio-cultural constructs were altered, leading to profound implications on football, both as a sport and an industry. Football, a nexus of economic and cultural intersections, witnessed several changes, not least among which was the effect on player valuations in the market. The pandemic brought life to a standstill, ensnaring societies in its clutches and forcing them into isolation. This sudden cessation had a ripple effect on football players, amplifying feelings of anxiety, tension, and uncertainty, thus altering their psychosocial dynamics. Consequentially, this shift in psychological state, combined with the disruption of regular football activities, contributed to fluctuations in the market prices of these athletes. Traditional approaches and methodologies, once relied upon for gauging player prices, particularly in the five major European football leagues (English, Spanish, Italian, German, and French), began showing signs of obsolescence in the face of these pandemic-induced challenges. So, this study presents the performance assessment of five machine learning algorithms—Linear Regression, Lasso Regression, Random Forest, Gradient Boosting, and K-Nearest Neighbors—on a regression problem. The evaluation metrics utilized are Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Absolute Error (RMAE), and R-squared (R2). Linear Regression demonstrates a high R2 of 0.97 but falls short in MAE and RMAE. Lasso Regression surpasses with an R2 of 0.99 but exhibits the highest prediction errors, hinting at possible overfitting. Random Forest provides a balanced outcome with a R2 of 0.91 and moderate errors. Gradient Boosting stands out in terms of prediction accuracy, having the smallest MAE and RMAE, despite an R2 of 0.90. Meanwhile, K-Nearest Neighbors parallels Linear Regression's performance. The study suggests that Gradient Boosting might be the most accurate for predictions based on MAE and RMAE. However, the ideal model selection is contingent upon the specific objectives of the regression problem, which could prioritize explaining variance or minimizing prediction errors.

Benzer Tezler

  1. A comparative study for football analytics with data mining and artificial intelligence techniques

    Veri madenciliği ve yapay zeka teknikleri ile karşılaştırmalı futbol analitiği

    MUSTAFA AADEL MASHJAL AL-ASADI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR

  2. Kadın sporcuların antrenörlük kariyerine ilgisinin sosyal bilişsel kariyer teorisi temelli incelenmesi

    Social cognitive career theory-based investigation of female footballers' interest in coaching careers

    ÖZGE AYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    SporÇukurova Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YELİZ ERATLI ŞİRİN

  3. Türkiye Süper Lig maçlarının oyun teorisi yaklaşımıyla analizi

    Analysis of Turkish Super League matches with a game theory approach

    DENİZCAN TERCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EkonomiDokuz Eylül Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE ELİF AY YALÇINKAYA

  4. Genç futbol oyuncularının içsel ve dışsal antrenman yüklerinin maç performans cevaplarıyla ilişkisinin incelenmesi

    Investigation of the relationship between internal and external training loads with match performance responses in young soccer players

    TARKAN SÖĞÜT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    SporSelçuk Üniversitesi

    Antrenörlük Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN AKKUŞ

  5. Futbolcularda yeni zirve güç tahmin denklemi geliştirme

    Developing A new peak power prediction equation in soccer players

    MEHMET GÜLÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    SporAnkara Üniversitesi

    Spor Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ AKALAN