„Wir finden bessere Spieler für das gleiche Budget“

Wir haben mit Ted Knutson, dem Geschäftsführer von StatsBomb, über sein Unternehmen, Statistiken im Fußball und einiges mehr gesprochen.

Ted, StatsBomb gibt es nun seit einiger Zeit. Wenn du zurückblickst, was waren Meilensteine, bis das Unternehmen zu einer wichtigen Marke im Fußballgeschäft wurde?

Das Unternehmen selbst nahm seine Arbeit Anfang 2017 auf. Und als wir unseren ersten Kunden bereits hatten, gab es noch nicht einmal ein Team. Das war also eine aufregende Zeit. Wir arbeiten mit dem Kunden immer noch zusammen. Und es ist großartig zu verfolgen, wie sie sich weiterentwickeln. Aber das heißt nicht, dass wir damals ein rentables Geschäft hatten. Ende 2017 gewannen wir Paris Saint-Germain für uns und es fühlte sich zu diesem Zeitpunkt so an, als könnte sich hier etwas entwickeln. Zur gleichen Zeit erarbeiteten wir unsere eigenen Statistiken. Es war dieser Wandel hin zum Data Provider, der uns wirklich in neue Sphären vorstoßen ließ.

Ted Knutson war einst Head of Analytics bei Brentford und Midtjylland. Er hat als Berater für viele Champions-League-Teilnehmer gearbeitet und ist ein führender Kopf in der Analystenszene des Fußballs.

Wie hat sich in deinen Augen das Verhältnis des Fußballs zu Statistiken in den letzten zehn Jahren verändert?

Rasant und gleichzeitig sehr langsam. Ich habe mit einigen von StatDNA (Anm.: ein US-amerikanisches Statistikunternehmen) über die Jahre gesprochen. Sie hatten ein großartiges Konzept als Unternehmen – eines, das wir an sich mit ihnen teilen. Aber sie waren zu früh dran mit der Anwendung von Daten im Fußball, als dass sie hätten Fuß fassen können. Der Kauf durch Arsenal war gut für sie. Heute sehen wir, wie der Fußball offener ist und die Macht von Daten in Verbindung mit Rekrutierung, Taktikanalyse, Trainersuche und so weiter erkennt. Das war noch nicht einmal 2017 der Fall. Trotzdem befinden sich weiter Teile der Fußballwelt noch in der Entwicklungsphase. Die Vorteile für frühzeitige Anwender wie Liverpool sind weiterhin massiv.

Glaubst du, dass die statistische Analyse für so ein millionenschweres Geschäft immer noch unterentwickelt ist?

Wahrscheinlich? Ich denke, der Mangel an weitverbreiteten Laufdaten behindert die Forschung zum Teil, aber die Leute realisieren nicht, wie unglaublich teuer es ist, diese Daten zu sammeln und aufzubereiten. Davon abgesehen bin ich selten beeindruckt, welchen praktischen Einfluss akademische Studien auf den Fußball haben. Das zeigt wohl, dass man im Fußball selbst involviert sein sollte, um die Entwicklungen voranzutreiben.

Wenn dich ein Trainer fragt, ob du ihm in wenigen Sätzen erklären kannst, wie ihr ihm unter Umständen helfen könnt, was würdest du sagen?

Wir finden dir bessere Spieler für das gleiche Budget – und zudem noch welche, die zu deinem Spielstil passen. Durch uns spart ihr jede Woche Stunden, die ihr für die Gegnerbeobachtung aufbringt, indem wir euch bessere und verständlichere Informationen zur Verfügung stellen. Oh, und wir helfen euch dabei, mehr Tore durch Standardsituationen zu erzielen…

Um von der praktischen Seite auf die Dinge zu schauen: Wie können Statistiken über Pressingsituationen, Schusspositionen oder Passstafetten in die tägliche Arbeit eines Trainerstabs integriert werden?

Passnetzwerke waren die ersten visualisierten Statistiken, die ich jemals bei einem Fußballclub implementiert habe. Und sie helfen herauszufinden, welche wichtige Verbindungen im gegnerischen Team bestanden und wie wir sie im Pressing attackieren mussten, um die Angriffe zu verlangsamen. Schlechte Schusspositionen sorgen dafür, dass Angriffe versanden im Austausch für die geringe Chance ein Tor zu erzielen. Es ist wichtig, den Spielern den Unterschied zwischen einem guten und schlechten Schussversuch aufzuzeigen und daraus resultierend Alternativen zu entwickeln, mit denen man bessere Schusssituationen kreiert. Pressingsituationen statistisch zu sammeln war der erste Schritt, Spieler zu belohnen, die viel Arbeit an vorderster Front verrichten, deren Arbeit allerdings in den traditionellen Defensivstatistiken nicht auftaucht. Druck ist wirklich essentiell im modernen Spiel.

Der aktuelle Radar von Erling Haaland.

StatsBomb wurde durch die “Radars” berühmt. Wie wichtig ist die Visualisierung von Daten für die Profis? Sind Zahlen nicht ausreichend?

Zahlen sind nicht wirklich brauchbar, um sich über Daten und Statistiken zu unterhalten. Trainer, Analysten und Spieler tendieren dazu, sehr visuelle Typen zu sein. Deshalb ist es wichtig, Informationen in visueller Form aufzubereiten. Zudem hilft die Visualisierung als Filter für einen Überfluss an Informationen und auch Videos während einer englischen Woche zum Beispiel. 

In welchen Kategorien der statistischen Analyse hast du zuletzt die größten Entwicklungen gesehen?

Ich denke, viele werden besser darin, Spielerprofile zu erstellen. Eventdaten helfen sehr dabei, die Fähigkeiten eines Spielers herauszuarbeiten. Die Daten verringern gleichzeitig die persönlichen Vorlieben von Scouts, die andernfalls schwerlich herauszufiltern wären. Wir sehen heute zudem mehr kontextualisierte Analyse, was sehr wichtig ist, denn im Fußball geht es immer um den Kontext, in welchem die Aktionen stattfinden.

Welche neuen Modelle könnten in nächster Zeit Marktreife erreichen?

Modelle zum Raumgewinn („Ball Progression Models“, bei Liverpool: „Goal Value Added“) sind momentan in der Vorreiterrolle, um den Wert von Aktionen in einem Spiel besser zu quantifizieren. Ich denke, viele der öffentlich zugänglichen Modelle haben deutliche Schwachstellen in der Möglichkeit der Evaluierung. Die sind problematisch für die Anwendung, aber es gibt keinen Zweifel daran, dass sie aus konzeptioneller Sicht einen immens spannenden Blick auf das Spiel erlauben. Sie werden sich in den nächsten ein bis zwei Jahren weiterentwickeln. Doch die Frage bleibt, ob diese Modelle etwas zu esoterisch für den normalen Fan sind und deshalb ein Thema für die Nerds bleiben werden.

Was könnten generelle Trends in der Fußballanalyse 2020 und 2021 sein? Sehen wir die stärkere Anwendung von künstlicher Intelligenz im Fußball?

Oh mein Gott, ich könnte einen ganzen Aufsatz dazu verfassen, wie das gesamte Konzept von künstlicher Intelligenz im Fußball fast ausschließlich Quacksalberei ist. Was die größten Trends betrifft, so denke ich, dass es wichtig ist, darin zu unterscheiden, was beispielsweise in Clubs wie Liverpool und was im Rest der Fußballwelt passiert. In den meisten Ländern ist die Datennutzung erst im Entstehen. Wir verbringen immer noch viel Zeit damit, die Grundelemente und die Nutzung von Daten in Verbindung mit traditionellen Methoden zu erklären. Das wird sich auch so schnell nicht ändern. Und es könnte noch zehn Jahre dauern, bis selbst alle Clubs in den großen fünf Ligen Europas die Nutzung von Daten im Seniorenbereich integriert haben.

StatsBomb ist schließlich ein internationales Unternehmen mit Partnerschaften in vielen Ländern. Seid ihr auch in Deutschland aktiv?

Wie haben unseren ersten Deutschland-Chef Ende letzten Jahres angeheuert und direkt eine erste Reise unternommen: neun Clubs in drei Tagen. Wir werden in diesem Jahr mehr Zeit auf Konferenzen in Deutschland verbringen und erste Kurse anbieten, die sich um die Einführung in die Analyse, die Gestaltung von Standardsituationen, Trainermethoden und Spielerbewertungen drehen. Diese Kurse waren bis dato sehr beliebt in England und den USA, weshalb wir sie nun auf andere Sprachen ausweiten. Wir haben zudem eine wöchentliche Bundesliga-Übersicht auf unserer StatsBomb-Webseite. Und wir denken darüber nach, mehr Arbeit in deutscher Sprache zu veröffentlichen, die über unsere monatliche Partnerschaft mit Spielverlagerung hinausgeht. 

Was ich aus den persönlichen Treffen letzten November mitgenommen habe: Es scheint so, als wäre Deutschland bereit für das, was StatsBomb anbietet. Das ist aufregend, denn ich bin ein Fan der Leute und der Kultur hier und genieße es, nach Deutschland zu kommen.

Vielen Dank für das Gespräch.

PeterVincent 10. Februar 2020 um 15:14

Ich bin auch ein Fan von Daten, allerdings immer mit der Einschränkung, dass man es mit der Datengläubigkeit als neue Ideologie nicht übertreiben darf. Grundsätzlich muss man aus meiner Sicht zunächst zw. kompliziert (aber berechenbar) und komplex (nicht berechenbar) bzw. zwischen Risiko (z. B. Lotto) und Ungewissheit (z. B. Wirtschaftssystem) unterscheiden. Im Fußball bewegen wir uns im Bereich der Komplexität (Ungewissheit).
Der Zufall und die Unberechenbarkeit spielen hier eine große Rolle. Der Fußball ist weder plan- noch steuerbar. Es gibt z. B. Studien die zeigen, dass mehr als jeder dritte Ballkontakt ein unvohersehbares Element enthält und etwa die Hälfte aller Tore zufallsbedingt fallen (schade für Xavi, der glaubt in Zukunft werde man deutlich mehr einstudierte Spielzüge sehen). Im Fußball stehen nicht klar abgrenzbare Einzelaktionen im Vordergrund, sondern dynamische Kombinationen (Wechselwirkungen) der (Gegen-)Spieler untereinander. Weder sind für jede Aktion alle möglichen Alternativen noch deren Auswirkungen bekannt. Der Unsicherheitsfaktor bleibt groß und wer den Zufall berechnenbar machen will, unterschätzt aus meiner Sicht die Komplexität des Fußballs.
In der Welt der Ungewissheit helfen einfache Heuristiken (Faustregeln). Dafür braucht man Erfahrung und daher bin ich bei vermeintlichen Plattitüden zum Fußball (z. B. „Fußball ist Ding, Dang, Dong. Es gibt nicht nur Ding!“ Trappatoni) vorsichtiger, ob dahinter nicht doch wertvolle Erfahrung steckt. Letzlich bin ich der Überzeugung, dass Statistiken für Teilaspekte des Fußballs (z. B. Packing) durchaus sinnvoll sind, aber nicht, um das Spiel vermeintlich berechenbar zu machen, sondern um den Schweinwerfer auf zentrale Elemente des Spiels zu lenken und sinnvolle Faustregeln aufzustellen. Die Kunst ist also das richtige Maß zw. „Wir müssen mehr kämpfen“ und Datengläubigkeit zu finden. Und letzlich ist das aus meiner Sicht eine schöne Erkenntnis, wenn wir zugeben, dass der Fußball nicht berechenbar ist und immer noch ein Bereich der Mystik übrigt bleibt.

Ein bisschen Lektüre dazu:
https://www.handelsblatt.com/sport/wm2018/der-wirtschaftsbeschleuniger-warum-der-fussball-einfach-nicht-berechenbar-ist/22697000.html?ticket=ST-470705-09cFxuYlbCShkglW0v2E-ap3

https://www.sueddeutsche.de/muenchen/fussball-tore-zufall-forschung-professor-fc-bayern-dusel-1.4008709

https://www.bdfl.de/images/ITK/2011/05_Loy.pdf

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Koom 10. Februar 2020 um 17:53

Daten sind zweifelsohne wichtig. Aber wer die nackten Zahlen nicht interpretieren kann, wird schlimm scheitern. Wer bspw. einen Spieler nur nach – sagen wir – GoalImpact verpflichtet, oder Statsbomb, bekommt vielleicht einen Spieler, der in seiner Mannschaft/Liga/Formation nicht funktionieren wird. Nutzt man die Daten allerdings sinnvoll und richtig, dominierst du den Fußball (Liverpool wird im Artikel oft genannt). Auf jeden Fall wenn die anderen diese Daten noch nicht verändern.

Ich sage aber auch immer, dass wir letztlich über ein Spiel reden, bei dem man versucht, mit dem dafür vielleicht ungeeignetesten (weil unsensibelsten) Körperteil ein Objekt punktgenau und mit Wucht zu bewegen, dass je nach Momentum, Temperatur, Spielzeit, Wetter und Marke unterschiedlich darauf reagiert. Dass der Glücksfaktor dabei immer relativ hoch ist, ist klar. Aber man kann sehr viel dafür unternehmen, um den Zufall kleiner zu bekommen. Und darum gehts ja bei Daten oder SV.de im Allgemeinen.

Persönlich denke ich auch, dass so mancher alte Trainer mehr über Fußball weiß, als es den Anschein hat. Aber eben keine verfachlichte Sprache oder These benutzt, sondern „Fußballersprache“. Mir fällt da immer Beckenbauers „Das Tor steht in der Mitte“ und „Lassts lupfen“ bspw. ein. Neben solchen Sätzen wird er sicherlich im Training Einfluss nehmen auf Dinge, die er nicht sehen wollte. Anstatt also ein Schaubild mit Bewegungspfeilen und 3dgrafik in einer Powerpointpräsentation, ändert er es (im Mikromanagement) bei jedem Spieler.

Sicherheitshalber: Damit will ich Powerpointpräsentationen etc. nicht schlechtmachen. Die Zeiten haben sich geändert und manchmal geht es auch darum, Spieler auf Situationen zu schulen, die schwer oder gar nicht nachzustellen sind. Aber am Ende ist es so, dass die Spielweise bei beiden Varianten verändert wurde.

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PeterVincent 11. Februar 2020 um 13:49

Letztlich ist das Leistungsversprechen:

„Wir finden dir bessere Spieler für das gleiche Budget – und zudem noch welche, die zu deinem Spielstil passen.“

Zuerst braucht man dafür klare Fragen, um anschließend in den Daten zu wühlen und diese im Kontext zu interpretieren.

Sucht man beispielsweise einen (Halb-)stürmer, der sich in den Zehnerraum fallen lässt, dort mit dem Rücken zum gegnerischen Tor den Ball festmachen und verteilen kann oder sucht man einen Abschlussstürmer, der in die Tiefe geht?

Am Anfang steht also nicht nur die gesuchte Position, sondern auch das gewünschte Profil. Jetzt ist die Frage, welche Merkmale sind entscheidend? z. B. Key Passes, Passquote(n), Dribblings, Scorer, (Pre-)Assists und Ballverluste.

Jetzt haben wir Position, Profil und Merkmale. Finden wir dadurch schon den „besseren Spieler“?

Was ist, wenn einer unserer Merkmalsträger von seinem aktuellen Trainer falsch eingesetzt wird und seine Stärken (statistisch) nicht zur Geltung kommen? Wie fließen die unterschiedlichen Stärken der Teams und Ligen mit ein, in denen unsere Merkmalsträger spielen? Wie bewerten wir unterschiedliche Entwicklungszeitpunkte und Formschwankungen? Welchen Einfluss hat das Umfeld auf den Spieler? etc.

Man könnte noch mehr solcher Fragen stellen und wird dann das Leistungsversprechen alá „Besserer Spieler as a Service“ kritisch hinterfragen. Das klingt mir deutlich zu forsch. Ich würde sagen, sie können gewünschte Daten liefern, wenn sie mit den notwendigen Infos (Position/Profil/Merkmale) gefüttert werden. Das spart Zeit für die Datenbeschaffung und -analyse, aber danach kommt trotzdem noch die intensivere Aufgabe: die Interpretation der Daten, die Spielerbeobachtungen, Gespräche mit dem Spieler etc.

„Durch uns spart ihr jede Woche Stunden, die ihr für die Gegnerbeobachtung aufbringt, indem wir euch bessere und verständlichere Informationen zur Verfügung stellen.“

Ich nehme an, damit sind u. a. die angesprochenen Passnetzwerke gemeint: „Sie helfen herauszufinden, welche wichtige Verbindungen im gegnerischen Team bestanden und wie wir sie im Pressing attackieren mussten, um die Angriffe zu verlangsamen.“

Das ist sicher eine nette Visualisierung, aber der Erkenntnisgewinn ist eher gering. Dass beispielsweise Thiago ein Spiel an sich zieht, sieht man auch ohne so leicht. Es wird mir jedenfalls nicht klar, wo hier viel Zeit bei der Gegnerbeobachtung gespart werden soll.

„Oh, und wir helfen euch dabei, mehr Tore durch Standardsituationen zu erzielen…“

Da würde mich das „wie“ interessieren, aber selbst mit einem „wie“ ist da immer noch ein (zukünftiger) Gegner der reagieren kann. Letztlich sind es dann keine ausgeklügelten Spielzüge, sondern die individuelle Qualität (Flankengeber und Abnehmer), die konstant Erfolg versprechen. Bei der Auswahl dieser Spieler können Daten natürlich helfen, aber das Thema hatten wir gerade.

Auf mich wirkt StatsBomb hier wie die unzähligen Berater in der Wirtschaft vor einigen Jahren, die Big Data angepriesen haben. Nach vielen Enttäuschungen geht der Trend inzwischen hin zu „weniger ist mehr“ (Smart Data). Vielleicht hinkt der Fußball tatsächlich hinterher und geht die Kurve nun verzögert mit. Vielleicht vertrauen im Fußballgeschäft aber doch mehr Leute auf eigene Beobachtungen, ihre Intuition, einfache Faustregeln und wenige (aber wichtige) Daten. Ein wichtiger Schritt ist da aus meiner Sicht, zunächst einmal anzuerkennen, dass Fußball zwar (relativ) einfache Regeln hat aber komplex ist. Für komplexe Systeme kann man kein Handbuch wie für eine Maschine schreiben. Den Zufall minimieren zu wollen, ist aus meiner Sicht deutlich schwieriger, als es zunächst erscheint. Ob der „Plan“ (mit vielen Daten geboren) zuverlässig bessere Ergebnisse liefert als der Zufall, ist weiterhin fraglich. In vielen anderen Bereichen komplexer Systeme (z. B. Aktienmärkte) gibt es hingegen gegenteilige Studienergebnisse. Aber die Komplexität und der Zufall ist aus meiner Sicht auch das Schöne an diesem Sport.

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Koom 11. Februar 2020 um 15:43

AFAIK nutzen diese Systeme vor allem dann einem etwas, wenn man eher unbekannte Spieler sucht. Das Thiago & Co. recht stabil gut sind, weiß man ohne Gegnerbeobachtung. Aber wenn du jetzt bspw. einen Spieler in einer kleineren oder tieferen Liga suchst (kleines Geld), der dort wegen seiner Position (kein Goalgetter) nicht groß auffällt und eher was für Kenner ist (bspw. ein toller IV oder DM), dann kannst du den über solche Systeme finden. Ob der dann am Ende zu dir passt, ist dann immer noch ne andere Sache.

Persönlich bin ich auch nicht riesig überzeugt, dass diese Systeme Spieler final korrekt bewerten. Nehmen wir mal Thomas Müller. Ich würde nicht zwingend darauf wetten, dass er den heutigen Ruf hätte, wenn er bspw. bei Stuttgart gespielt hätte. Böse gesagt: Es ist halt irgendwo schon einfacher, bei den Bayern zu spielen. Und Müller ist nun weder besonders schnell, dribbelstark, schußstark oder sonstwas. Und man sah jetzt auch in den vergangenen Jahren, das er einen bestimmten Trainer(typ) braucht, damit er Wirkung entfalten kann.

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AG 11. Februar 2020 um 16:44

Zum letzteren hatte Statsbomb vor einer Weile einen Artikel, wo sie Spieler, die zwischen Teams gewechselt sind über zwei Saisons verglichen haben (Shaqiri war dabei, kannst ja mal danach googlen). Kurzgefasst: gute Teams machen Spieler besser und schlechte Teams schlechter, aber selten ändern sich plötzlich die generellen Stärken und Schwächen eines Spielers extrem. Junge Spieler und besondere Trainer vielleicht ausgenommen 😉

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Koom 11. Februar 2020 um 17:32

Danke für die kurze Zusammenfassung.

Gerade letzteren Effekt kenne ich als Mainz 05-Fan. Spieler, die in Mainz unter Klopp oder Tuchel funktionieren, taten das nicht unbedingt bei anderen Klubs. Selbst bei eher schlechten Teams hilft es halt sehr, wenn alle einander helfen und die Schwächen kaschieren bzw. negieren.

Daniel 11. Februar 2020 um 23:15

@Koom
Müller erzielte 2008/09 im zarten Alter von 19 Jahren in der dritten Liga 15 Tore für die zweite Mannschaft des FC Bayern. Also ein Team, das in seiner Liga deutlich weniger dominant war als der FCB in der Bundesliga. In der vorigen Saison hatte er auch in der U19 des FCB überzeugt. Insofern hat es so neumodische Daten wie GI, statsbomb oder sonstiges gar nicht gebraucht, schon die wohl älteste Statistik des Fußballs, nämlich die erzielten Tore, zeigte Müllers Fähigkeiten. Es ist ein verbreiterter Mythos, dass van Gaal 2009 Müller und Badstuber „aus dem Nichts“ in die erste Mannschaft geholt hat, weil er als Einziger etwas in ihnen gesehen hat. Tatsächlich jedoch waren beide Spieler, ganz besonders aber Müller, schon vor van Gaals Ankunft jedem ein Begriff, der sich für den FC Bayern oder deutsche Talente interessierte. Deshalb wollte ihn ja auch Hoffenheim schon verpflichten, bevor er sich bei Bayern in den Vordergrund gespielt hatte. Van Gaal war deutlich eher bereit als die meisten anderen Trainer, Talente spielen zu lassen und dafür auch Konflikte mit etablierten Spielern, der Vereinsführung und den Medien einzugehen, aber Müllers Potenzial hatten schon viele vor ihm gesehen. Hätte er bei Stuttgart gespielt wäre er wohl ziemlich schnell gewechselt und hätte woanders sein Potenzial entfaltet wie das Rüdiger, Werner, Kimmich und andere ja auch getan haben. Tatsächlich braucht Müller in der CL sogar signifikant weniger Minuten pro Tor als in der Buli, zu viel Dominanz schadet Müllers Spielweise eher.

„Aber es ist wirklich erschreckend, wie viel im Fußball scheinbar noch brach liegt. Das fängt ja sogar schon beim Körperlichen an. Selbst in der Disziplin müsste man bei Spielern, die 1 Mio+ pro Jahr verdienen, erwarten, dass sie eine bessere Fitness und körperliche Kraft an den Tag legen. Stichwort: Ronaldo. Aber das Thema hatte ich schon mal.“
Kannst du das genauer ausführen? Ronaldo mag ein Beispiel für Kraft sein, aber für Fitness eher nicht. Schließlich verordnet er sich in jeder gegnerischen Ballbesitzphase eine Ruhepause, anders würde er sein kraftintensives Spiel schließlich nicht durchhalten.

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Koom 12. Februar 2020 um 11:11

Konkret tatsächlich mehr Muskulatur. Natürlich geht es nicht darum, wie Tim Wiese/Kahn auf Bodybuilder zu machen, aber eine gute Muskulatur auch im Oberkörperbereich hilft sehr viel. Es hat schon seinen Grund, warum Spitzensprinter u.a. auch „obenrum“ einiges am Start haben. Bessere Körperspannung und Haltung, Schutz vor Verletzungen – am Ende auch einfach mehr Selbstvertrauen, wenn man tatsächlich eine breite Brust hat. Wenn man da durch die Bundesliga so schaut, da wirkt das überwiegend eher wie Frühsommer im Freibad. Zwar rank und schlank, aber keinerlei Ausprägung.

Es ist nur ein Detail und nicht das Wohl und Wehe über die Qualität. Aber auch das ist so ein Puzzleteil, dass man durchaus bei dem hochpreisigen Personal verbessern könnte.

Daniel 13. Februar 2020 um 10:56

Nur ist im Bereich des Spitzensports Fitness und körperliche Voraussetzungen kein feststehender Wert, der sportartübergreifend definiert wäre. Das ist im Breitensport anders, wenn der übergewichtige Durchschnittsdeutsche dreimal die Woche Sport macht wird er sowohl schneller als auch ausdauernder. Ein Sprinter hat nicht per se einen besseren Körper oder eine bessere Fitness als ein Marathonläufer, nur weil letzterer „Zwar rank und schlank ist, aber keinerlei Ausprägung hat“. Sonst würden ja alle Sportarten von Sprintertypen dominiert werden, was offensichtlich nicht der Fall ist. Spitzensprinter sind Sportler, die einmalig in unter einer Minute maximal 400 Meter laufen. Fußballer sind Sportler, die in 90 Minuten üblicherweise 10-15 km laufen. Bei Sprintern erfolgt die Energiebereitstellung anaerob (ohne Sauerstoff) über Phosphate und Milchsäuregärung, wodurch der Laktatwert exponenziell ansteigt. Diese Belastungsform ist allerhöchstens etwas weniger als eine Minute aufrechtzuerhalten, danach muss die Intensität stark reduziert werden. Da diese Prozesse unmittelbar im Muskel stattfinden sind auf solche Sportarten spezialisierte Sportler meist sehr definiert (Sprinter, Kraftsportler…). Sämtliche Sportarten, die ihre Belastung länger als eine Minute aufrechterhalten müssen, arbeiten aerob, das heißt mit Sauerstoff, meist in Verbindung mit Traubenzucker. Hier wird der Muskel von außen versorgt und diese Sportler haben meist deutlich weniger Muskelmasse als erstere, da nicht benötigte Muskeln einfach nur zusätzliches Gewicht sind, das man überflüssigerweise mit sich herumschleppt.
Außerdem dreht sich im Fußball vieles um schnelle Richtungswechsel, Abstoppen und wieder Loslaufen. Es geht nicht wie im Sprint um eine möglichst hohe Endgeschwindigkeit. Je mehr Muskelmasse du „obenrum“ hast, desto mehr Masse müssen deine Beine beim plötzlichen Lossprinten beschleunigen…also wird deine Beschleunigung langsamer. Die „definiertesten“ Feldspieler im Fußball sind meist Abschlussstürmer (CR7, Lewandowski) oder Innenverteidiger (Boateng, Hummels…), da sie in der ersten bzw. letzten Linie agieren und deshalb häufiger in großräumige Sprintduelle müssen und da sie sich bei Flanken auch mal durch Muskelmasse durchsetzen können müssen. Mats Hummels hat meines Wissens mal auf die Frage, ob er nicht auch im Mittelfeld spielen könnte, geantwortet, dass er das früher mal gekonnt hätte, aber als Spezialisierung auf seine Position als IV habe er sich zu viel Muskelmasse antrainiert, so dass er mittlerweile für das Mittelfeld nicht mehr wendig genug sei. Und auch für IV ist das immer ein Vabanquespiel, wie viel Muskeln sie anhäufen. Ich bin ziemlich überzeugt, dass in einem Sprint nach Leichtathletikregeln Hummels oder Boateng Leute wie Messi oder Lahm abhängen würden. Nur was nützt ihnen das im Fußball? Da macht Messi im Zweikampf ne schnelle Drehung und Boateng legt sich hin. Sowohl Körpergröße als auch Muskelmasse sind gerade im Fußball ein sehr zweischneidiges Schwert, nicht umsonst waren die wahrscheinlich besten Fußballer der vergangenen Jahre mit Ausnahme Ronaldos eher keine hochgewachsenen Modellathleten (Lahm, Xavi, Iniesta, Messi…). Wer über 1,90 groß und/oder sehr muskulös ist ist in der Leichtathletik oder anderen Mannschaftssportarten mit fliegenden Wechseln wahrscheinlich besser aufgehoben.

AG 11. Februar 2020 um 16:41

Das ist ganz schön missgünstige Kritik an einem Unternehmen, dass du nicht zu kennen scheinst. Also schau doch einfach mal auf ihre Seite, statsbomb.com/articles, wie viel Inhalt dort produziert wird und ihr System im Einsatz zeigt. Da fällt schonmal der unangenehme Vergleich zu Beratern weg – Statsbomb glänzt mit Inhalt und Transparenz, nicht mit leeren Worten.

Und warum googlest du nicht mal direkt nach statsbomb + set pieces, da haben sie nämlich gleich mehrere Artikel, die beschreiben, wie sie Kunden zusätzliche Tore beschert haben. Inklusive von Einwürfen. Bei Spielverlagerung.com ist übrigens gerade eine Analyse zu den Einwürfen von Liverpool erschienen, die dafür ja extra einen Coach eingestellt haben (und wie im Artikel erwähnt viel auf Datenanalyse zählen).

Und was deine Philosophie angeht: nicht gerade bahnbrechend zu sagen, dass Daten analysiert werden müssen und schlechte Daten mehr fehlleiten. Denkst du nicht, dass ein Profi, der damit (und vorher Wetten) Geld verdient, schonmal auf diesen Gedanken gekommen sein könnte? Zumindest hat er längst auf Twitter genau auf solche Dinge hingewiesen – nur dass er eben auch Gegenbeispiele hat, die den Wert von Daten zeigen. Genaugenommen unterstützt du sein Argument, dass gute Daten wichtig sind, und genau solche bietet er an (und findet wohl viele Kunden, immerhin hat er eine Menge Mitarbeiter im jungen Unternehmen).

Sorry für den Rant, aber ich verfolge Statsbomb eine Weile und die Arroganz, mit der du den großen Wert vernünftiger Datenanalyse, der wunderbar komplementär zu SV ist, wegredest, ist einfach ärgerlich.

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PeterVincent 12. Februar 2020 um 21:22

„Das ist ganz schön missgünstige Kritik an einem Unternehmen, dass du nicht zu kennen scheinst. Also schau doch einfach mal auf ihre Seite, statsbomb.com/articles, wie viel Inhalt dort produziert wird und ihr System im Einsatz zeigt. “

Ich habe das Leistungsversprechen begründet kritisiert und dazu stehe ich. Aber gut, ist am Ende halt auch nur eine Marketing-Aussage von StatsBomb. Sollte man also wohl nicht so ernst nehmen. Allgemein finde ich den Ansatz mit internen Datenanalysten zu arbeiten (z. B. Liverpool, Chelsea und Arsenal) deutlich besser. Die haben Hintergrundwissen, können viel näher mit dem Trainer, den Scouts und anderen Verantwortlichen zusammenarbeiten. Und selbst bei solchen Voraussetzungen ist der Erfolg, wie wir sehen, keine logische Konsequenz.

Zu den Set Pieces zitiere ich StatsBomb:
„The first project I officially worked on inside football didn’t involve statistics, but it did involve analysis. My task was to take all the video for teams we knew were unusually good at set pieces, analyse what they were doing, and build a guide of best practices.“

Was ich da bisher gesehen habe, sind ganz normale taktische Analysen. Sicher sinnvoll, aber nicht mit komplizierter Statistik erdacht, sondern durch genau Beobachtung. Ob Bremens Standard-Trainer mit solchen Analysen arbeitet? 😉

Es wird gerne ein Artikel der NYT erwähnt: „How Data (and Some Breathtaking Soccer) Brought Liverpool to the Cusp of Glory“ (https://www.nytimes.com/2019/05/22/magazine/soccer-data-liverpool.html).

Die meisten Daten sind relativ einfache Statistiken:

(i) total goals, goals scored per minute, chances created and expected goals

(ii) Pässe, Schüsse, Zweikämpfe, Ballbesitz, gespielte Bälle in die Offensive (wie auch immer „offensive zone“ definiert ist) bzw. in den Strafraum,

(iii) Die interessanteste Metrik:
„A model that calculates the chance each team had of scoring a goal before any given action — a pass, a missed shot, a slide tackle — and then what chance it had immediately after that action. Using his model, he can quantify how much each player affected his team’s chance of winning during the game.“

Da kam raus, dass N. Keita ziemlich gut in dieser Metrik ist. Wenn die benötigten Daten mal automatisiert erhoben werden und das Modell mit keiner (wenig) Handarbeit funktioniert, wäre das sicherlich ein Gewinn. Aber auch dann bleiben andere Faktoren unberücksichtigt: „Welches (persönliche) Umfeld braucht der Spieler?“ „Wie ist der Spieler charakterlich drauf?“ etc. pp. Da kann auch die interne Analyse-Abteilung keine Entscheidung (Spieler x) „liefern“, sondern nur weitere sinnvolle (gezielte) Daten.

Graham (director of research for Liverpool Football) selbst sagt: „There are still fundamental limitations in the data we have, It’s still like looking through a very foggy lens.”

Das ist deutlich realistischer als so manch andere hier diskutiere (Marketing-)Aussage.

Wie gesagt: Ich bin überhaupt nicht gegen Datenanalyse und finde es auch richtig, die Grenzen (spielerisch) auszutesten. Ich bin aber gegen übertriebene Produktversprechungen und Datengläubigkeit. Wer verspricht „den besseren Spieler zu finden“, muss auch mit Gegenwind rechnen Wie heißt es in der Wirtschaft nach Überraschungen / fehlerhaften Prognosen so häufig? „Mit xyz konnte ja niemand rechnen!“ 😉

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Koom 14. Februar 2020 um 10:54

Der Reiz bzw. Sinn dieser Systeme ist aber auch, dass du eben mal „alle Spieler“ weltweit durch ein Sieb werfen kannst (das du vorher selbst einstellst) und dich danach dann „nur“ noch mit den Fragen beschäftigen musst, die du (korrekterweise) stellst. Es vereinfacht bzw. fokussiert das Scouting – sofern natürlich dieses Statistiksystem korrekt funktioniert. Wo du vorher x Scouts weltweit durch die Landschaft schicken musstest, um Spieler XY auf nem Acker in ner Kleinstadt zu beobachten (und der an dem Tag Magendarm hatte), hast du diesen Spieler jetzt mit belastbaren Werten in deinem System. Von da an kannst du dann recherchieren, wie eben Umfeld, Trainer etc. auf ihn wirken. Das spart Zeit und Geld. Letzteres haust du dann zwar wieder für diese Statistiksysteme raus, aber dafür kannst du deine Scoutingabteilung überschaubarer halten.


Koom 9. Februar 2020 um 10:46

Nettes Interview. Leider nicht sooo tiefgehend, aber trotzdem interessant.

Da ich (auch dank SV.de) meinen Blick auch sehr früh schon wegbewegt habe von „Leitwolf“, „Gras fressen“ und „einen mal umtreten“, bin ich immer noch fasziniert, wie sehr in den Kinderschuhen solche Themen wie Statsbomb bei den (deutschen) Vereinen immer noch stecken. Durch Mainz 05 lernte ich sehr früh (dank Wolfgang Frank), dass es „mehr“ gibt, als nur die reine individuelle Klasse, die einen Spiel entscheidet.

Aber es ist wirklich erschreckend, wie viel im Fußball scheinbar noch brach liegt. Das fängt ja sogar schon beim Körperlichen an. Selbst in der Disziplin müsste man bei Spielern, die 1 Mio+ pro Jahr verdienen, erwarten, dass sie eine bessere Fitness und körperliche Kraft an den Tag legen. Stichwort: Ronaldo. Aber das Thema hatte ich schon mal.

Taktisch verfahren immer noch viele Trainer nach dem Motto „im Zweifel intensiver und konzentrierter“, anstatt seinen Spielern einfache Wege aufzuzeigen, wie sie Schwachpunkte auf dem Platz nutzen/decken. Die meisten Teams sieht man Woche für Woche mit der exakt gleichen taktischen Ordnung und man kann immer die Uhr danach stellen, dass ein Bayerbezwinger im nächsten Spiel direkt wieder verliert.

Im Grunde müsste man im Fußball arbeiten wie in der Formel 1: Nach Fakten, Statistiken, Berechnungen. Sicherlich gibt es noch mehr Elemente, aber wenn man zumindest diese Seite schon mal seriös abdeckt, verringert das die Schwankungen im Ergebnis.

Ich bin (auch und gerade wegen Spielverlagerung) am Fußball mittlerweile auch eher an der Nutzung „aller Möglichk

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Michael 10. Februar 2020 um 13:10

Ich kann Dir da nur das Buch „Revolution im Profifußball“ empfehlen. Es geht um die Verwendung und Entwicklung von Big Data im Feld des Fußballs. Da gibt es sehr spannende Einblicke.

Vieles im Fußball ist schon quantifizierbar, aber die Kunst liegt darin die richitgen Schlüsse zu ziehen. Dafür muss ein Ansatz geschaffen werden oder zumindest ein Best-practice weg gefunden werden. Nagelmann hat sich in einer Doku über Hoffenheim darüber geäußert. Ich finde die Kennzahl „Packing“ z.B. ganz interessant, um die Qualität eines Spieler zu bestimmen. Da geht es z.B. nicht um die Passgenauigkeit oder die Anzahl der Pässe, sondern um die überspielten Gegner. Im offensiven Drittel ist ein Pass nach vorne dementsprechend wertvoller, als einer im ersten drittel.

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PeterVincent 13. Februar 2020 um 13:23

„Vieles im Fußball ist schon quantifizierbar, aber die Kunst liegt darin die richitgen Schlüsse zu ziehen.“

Ich finde es aktuell auch eher spannend zu sehen, wie man mit den bisherigen Daten besser umgeht. Ich weiß nicht, wie weit verbreitet soetwas im Scouting schon praktisch angewendet wird, aber eine Art toolgestützten Prozess zur Unterstützung der Entscheidungsfindung könnte ich mir schon vorstellen.

Grob nach der Art:

(i) Welche Position? (z. B. Abschlussstürmer)
(ii) Welches Profil? (z. B. Kopfballstark) (entsprechende Gewichtung im Modell)
(iii) Charaktereigenschaften? (z. B. antriebsstark) (etwa nach Schema von Leo van der Burg)
(iv) Bisherige Scorer, expected Goals, …
(v) Weitere Filter wie: Alter, Marktwert, Staatsangehörigkeit, Vertagslaufzeit …

Das erspart dann schon, wie gesagt, Zeit für Recherche und Analyse. Zudem ist es hilfreich, visuelle Eindrücke aus Beobachtungen der Scouts mit Daten vergleichen zu können. Wenn die Scouts dann eine kleine Kandidatenliste bekommen, können sie damit weiterarbeiten. Am Ende wird es aber aus meiner Sicht auch in absehbarer Zukunft keine Entscheidungen rein auf Basis von Daten geben. Daten, Kopf und Bauch sollten weiterhin zusammenarbeiten, um gute Entscheidungen zu treffen.

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