Fußball Den Trainer kann keine noch so gute Datenanalyse ersetzen

Mit Hilfe dieses speziellen Neurons können die Forscher in Sekundenschnelle zahlreiche Spiele auf die gesuchte Spielsituation hin scannen. Der Vergleich hilft, die Bedeutung der Spielsituation einzuschätzen. Entsprechend lassen sich mit anders programmierten Neuronen andere Formationen oder Aktionen aus Spielen herauslesen und vergleichen.

Soccer eignet sich somit laut Memmert bestens für internationales Scouting. "Angenommen ein Scout möchte wissen, welcher Linksaußen den besten Pressingindex hat. Dann kann er anhand der Positionsdaten aus den entsprechenden Ligen mit einem Klick die Rangliste der zehn besten Pressing-Linksaußen vom letzten Wochenende zusammenstellen." Kein Scout sei in der Lage, so viele Spiele anzuschauen, wie das Tool sekundenschnell analysiere. "So kann ein Scout in Zukunft aus einem viel größeren Datenpool vorselektieren."

Natürlich lassen sich die Daten auch für die Spielvorbereitung nutzen. "Wenn ich mehr über den Gegner weiß, wenn ich mehr weiß, wie meine eigene Mannschaft spielt, dann habe ich auch mehr Informationen, um Training und Taktik adäquat zu steuern", sagt Memmert. In der Praxis macht der Wissenschaftler das bereits bei der Jugend von Red Bull Salzburg. "Diese Mannschaft hat die Uefa Youth League 2017 gewonnen", sagt Memmert. Natürlich sei es schwierig zu sagen, welcher Anteil am Erfolg auf das Konto der Big-Data-Analyse gehe. Aber immerhin.

Etliche Fußballverbände beschränken sich noch auf alte Parameter

Etliche Fußballverbände beschränken sich allerdings noch auf quantitative Daten wie Ballbesitz, Anzahl der Pässe, Schüsse aufs Tor, Laufdistanz oder die Anzahl der Sprints. Taktische Daten oder Parameter wie ein Offensiv- oder ein Defensivindex werden seltener erhoben. Aktuell werden die Daten vor allem dazu genutzt, um zu prüfen, ob und wie gut ein Spieler eine Aufgaben umgesetzt habe. Hilfreicher wäre es allerdings, aus den Daten auch taktische Schlüsse ziehen zu können.

Ganz einfach ist das nicht. Ein Schwachpunkt von Analysetools wie Soccer ist laut Memmert, dass es informatische Grundkenntnisse braucht, um die Daten gut aufzubereiten. "Man muss die wichtigen von den unwichtigen Parametern trennen", sagt Memmert. "Da kann man sich ziemlich leicht verzetteln." Das dürfte umso mehr der Fall sein, wenn künftig weitere Daten einfließen, etwa die Blickrichtung oder die Hirnaktivität der Spieler, die Auskunft darüber geben, wie schnell die Kicker neue Spielsituationen wahrnehmen und darauf reagieren können. "Die Wissenschaft steht vor der Aufgabe, Modelle zu entwickeln, wie diese Daten miteinander zusammenhängen", sagt Memmert.

Für ihn ist die Spielanalyse auf Basis von Big Data aus dem modernen Profifußball nicht mehr wegzudenken. "Aber das wird den Trainer nie ersetzen. Es braucht immer noch sein Gehirn, um geeignete Schlüsse aus den Indizes zu ziehen." Das Geschick und das Bauchgefühl des Trainers, der taktische Maßnahmen ausarbeitet, wird noch lange wichtiger sein als die Positionsdaten aus dem Computer. Die makellose Qualifikation für die Weltmeisterschaft 2018 hat das DFB-Team schließlich auch ohne taktische Big-Data-Analyse hinbekommen.

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