Sabancı Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi  tarafından yapılan bir çalışma, sosyal medyanın maç öncesi beklentilerinin ve yatırımcıların hisse senedi fiyatı tahmininde güçlü bir gösterge olduğunu ortaya koydu
Çalışma  Sabancı Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Öğretim Görevlisi Altuğ Tanaltay liderliğinde Sabancı Üniversitesi Yönetim Bilimleri Fakültesi Dekanı Nihat Kasap ile Yönetim Bilimleri Fakültesi Öğretim Üyesi Raha Akhavan-Tabatabaei ve Sabancı Üniversitesi İş Analitiği Yüksek Lisans Programı Mezunu ve Alibaba Travels Co. Şirketinde İş Analitiği Takım Lideri Amirreza Safari Langroudi tarafından gerçekleştirildi

Futbol endüstrisi, pandemi dönemine kadar her yıl büyüyen ve gelişen  sektörlerden biri durumundaydı. Birçok sektörde olduğu gibi futbol  endüstrisi de bu dönemden olumsuz etkilendi. Pandemi öncesinde Türkiye'de futbol endüstrisi son 10 yılda 5 kat büyümesinin yanı sıra, 2.5 milyonu geçen taraftar sayısı ile 400 milyon dolarlık pazar  hacmine ulaşmıştı. Türk futbolunun 4 büyük kulübü Fenerbahçe, Galatasaray, Beşiktaş ve Trabzonspor hisseleri 2000'li yılların  başından beri Borsa İstanbul'da işlem görüyor. Doğal olarak bu tür  borsalarda işlem gören kulüpler de hem sportif alanda hem de finansal  pazarlarda risklerle karşılaşabiliyor. Bir futbol kulübünün genel  performansı direkt olarak sahadaki başarısından etkileniyor. Doğal  olarak, bir maçın kazanılması veya kaybedilmesi ilgili kulübün hisse  fiyatlarının artması veya azalması ile sonuçlanıyor. Aynı zamanda,  sahada başarılı olan bir takımın popülerliği de artacağı için, borsa  dışı mağazacılık, reklam ve yayın gelirlerinin de arttığı biliniyor.
Sabancı Üniversitesi tarafından yapılan yeni çalışma ise böyle büyük  bir pazarı sosyal medyanın nasıl etkilediğini gösterdi. Sosyal  medyanın maç öncesi beklentilerinin ve yatırımcıların hisse senedi  fiyatı tahmininde güçlü bir gösterge olduğunu ortaya koyan çalışma Sabancı Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Öğretim
Görevlisi Altuğ Tanaltay liderliğinde, Sabancı Üniversitesi Yönetim Bilimleri Fakültesi Dekanı Nihat Kasap, Yönetim Bilimleri Fakültesi Öğretim Üyesi Raha Akhavan-Tabatabaei ve Sabancı Üniversitesi İş Analitiği Yüksek Lisans Programı Mezunu ve Alibaba Travels Co. Şirketinde İş Analitiği Takım Lideri Amirreza Safari Langroudi  tarafından gerçekleştirildi.
ÇALIŞMANIN AMACI
Tanaltay, "Bildiğimiz şirketler gibi çalışan ve birden çok iş alanında  faaliyet gösteren futbol kulüplerinin genel başarısı yalnızca sportif  performansı ile değil, aynı zamanda finansal performansı ile de  ilgilidir. Finansal performansın da en önemli göstergelerinden biri  kulüplerin borsalardaki performanslarıdır. Bu çerçevede amacımız karar  vericilerin sorularına yanıtlar aramaktır" dedi.
Çalışmada  futbol kulüplerinin hisse senedi fiyatlarının tahmininde  maç sonuçları, maç öncesi beklentiler veya maç önemi verilerine  dayanan üç ayrı yöntem kullanıldı. Altuğ Tanaltay, çalışmaya dair şu  değerlendirmeyi yaptı:
"Maç öncesi beklentiler açısından bakıldığında, bahis oranlarının  yatırımcıların yönelimleri ile ilgili önemli bir gösterge olduğu  ortaya çıkıyor. Bu çalışmamızda, maç öncesi beklentilerinin bir başka  göstergesi olarak Twitter verilerinden çıkan duyguları dahil etmeyi  öneriyoruz ve dört büyük Türk futbol takımının maç sonuçları, sosyal  medyadaki bu takımlar ile ilgili oluşmuş duygular ve hisse senedi  getirileri arasındaki bağlantıları analiz ediyoruz. Bulgularımız,  sosyal medyanın maç öncesi beklentilerinin ve yatırımcıların hisse  senedi fiyatı tahminindeki düşüncelerinin güçlü bir göstergesi  olduğunu ortaya çıkarıyor."
Tanaltay, çalışmaya ilişkin şu bilgileri aktardı:
"Twitter üzerinde 2017-2019 yılları arasında topladığımız 4 büyük  kulüp ile ilgili 13 milyon mesajdan elde ettiğimiz metinsel veriden  takımlar ile ilgili günlük duygu endekslerini hesaplamakta kullandık. Bunun yanında 2004-2019 yılları arasında oynanmış 800 maçın sonuçları  ve bu maçlar ile ilgili bahis sitelerinde yayınlanan bahis oranlarını  da kullanarak, kulüplerin halka arzdan itibaren hisse senetleri  fiyatları üzerinde fiyatların ne kadar değişeceğini ve değişimin  yönünü ayrı ayrı matematiksel modeller kullanarak tahmin etmeye  çalıştık."