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Fußball:Drei neue Parameter für Fußball-Scouts

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Blöd gelaufen? Die Passquote der Brasilianer stimmte, dennoch ging das Halbfinale gegen Deutschland während der WM 2014 gleich mit 1:7 verloren.

(Foto: Francois Xavier Marit/AFP)
  • Längst ist auch im Fußball Big Data angekommen, Forscher erheben dabei weit komplexere Daten als Ballbesitz und Laufdistanz.
  • Eine Rolle spielen etwa Indikatoren wie Pressingindex, Raumkontrolle und Passeffektivität.
  • "Anhand dieser Parameter kann man die oberen und unteren Tabellendrittel vorhersagen", sagt Daniel Memmert von der Sporthochschule Köln.

Ballbesitzstatistik, Passquoten, Laufdistanz oder Heatmaps mit den Aufenthaltsorten der Spieler - heute vergeht kein professionelles Fußballspiel, bei dem das Geschehen nicht mit haufenweise Daten aufbereitet wird. Auch beim Spiel der deutschen Auswahl gegen England heute Abend werden diverse Statistiken wohl als Gütesiegel der jeweiligen Mannschaft herangezogen. Dabei ist aus Studien längst bekannt, dass diese einfachen Indikatoren kein Erfolgskriterium darstellen.

Exemplarisch dafür steht das Champions-League-Spiel Celtic Glasgow gegen den FC Barcelona vom 7. November 2012. Barcelona dominierte die Partie scheinbar nach Belieben: 84 Prozent Ballbesitz, 25:5 Torschüsse, 955 Pässe und eine überragende Passquote von 91 Prozent. Celtic brachte es nur auf 166 Pässe und lieferte 38 Prozent Fehlpässe ab. Doch die Schotten gewannen 2:1 und der Anschlusstreffer von Barcelona fiel erst in der Nachspielzeit. Ähnlich war es beim WM-Halbfinale in Brasilien 2014: Die Gastgeber hatten die bessere Passquote, mehr Torschüsse und waren häufiger im Angriffsdrittel. Aber Deutschland gewann mit 7:1.

Natürlich ist es von Vorteil, wenn ein Spieler seine Pässe an den Mitspieler bringt. Aber es macht einen Unterschied, ob es sich dabei nur um kurzes Sicherheitsgeschiebe im Mittelfeld handelt, oder um riskante aber womöglich spielentscheidende Steilpässe in den Lauf der Stürmer. "Ähnlich verhält es sich mit der Ballbesitzquote", sagt Daniel Memmert vom Institut für Trainingswissenschaft und Sportinformatik an der Deutschen Sporthochschule Köln. "Diese sagt durchaus einiges über die Dominanz einer Mannschaft aus, aber selten etwas über ihre tatsächlichen Siegchancen."

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In den letzten Jahren hat Memmert gemeinsam mit dem Sportinformatiker Jürgen Perl von der Universität Mainz ein Analysetool entwickelt, das über die heute übliche und noch etwas naive Datenanalyse hinausgeht. Mit Soccer, wie das Tool heißt, lassen sich aus den laufend gesammelten Positionsdaten der Spieler taktisch relevante Aspekte ermitteln, sogenannte Key Performance Indikatoren (KPI), die mehr über die Qualitäten einer Mannschaft aussagen, als die Frage, ob ein Spieler 9,4 oder 10,3 Kilometer weit gelaufen ist.

310 Millionen Datenpunkte aus über 4200 gespielten Minuten

Ein solcher KPI ist beispielsweise der Pressingindex. Er besagt, wie schnell eine Mannschaft nach Ballverlust den Gegner attackiert. Ein anderer Indikator ist die Raumkontrolle. Sie beschreibt die Herrschaft einer Mannschaft über die Räume auf dem Fußballfeld und ist durch jene Rasenfläche definiert, die Spieler einer Mannschaft vor den Spielern der gegnerischen Mannschaft erreichen können. Ein dritter KPI ist der Pass-Effektivitätsparameter. Er beschreibt, wie effizient Gegenspieler durch einen Pass in Vorwärtsrichtung ausgeschaltet werden.

In einer groß angelegten Studie, finanziert durch die Deutsche Fußball Liga, hat Memmert 50 Spiele der Bundesligasaison 2014/15 mit Soccer analysiert. Das waren 310 Millionen Datenpunkte aus über 4200 gespielten Minuten. Demnach entscheiden die drei erwähnten Indikatoren - Raumkontrolle, Pressingindex und Pass-Effektivitätsparameter - über Sieg und Niederlage. "Anhand dieser Parameter kann man die oberen und unteren Tabellendrittel vorhersagen", sagt Memmert.

Es gibt diverse Tools, mit denen sich die Positionsdaten der Spieler verarbeiten lassen. Dazu zählen InStat Scout, Wyscout, Scout 7 und OptaPro. Eine Besonderheit von Soccer ist jedoch die Verwendung künstlicher neuronaler Netze. Das sind dem menschlichen Gehirn nachempfundene Computeralgorithmen. Ein entsprechend programmiertes digitales Neuron reagiert zum Beispiel wie ein geschultes Auge auf eine bestimmte Spielsituation, etwa auf einen Pass vom Mittelfeld in den Strafraum, der über mindestens fünf Gegenspieler hinweg geht.