Original-URL des Artikels: https://www.golem.de/news/datenanalyse-ist-wissen-auch-im-fussball-macht-1406-107114.html    Veröffentlicht: 19.06.2014 12:02    Kurz-URL: https://glm.io/107114

Datenanalyse

Ist Wissen auch im Fußball Macht?

Im Baseball kann Datenanalyse erfolgsentscheidend sein, und auch im Fußball wird fleißig gesammelt und verglichen: Wer schießt die meisten Tore, gewinnt die meisten Zweikämpfe, hat den größten mentalen Nutzen für die Mannschaft. Aber wie aussagekräftig sind solche Statistiken?

Mit Statistiken hat sich der Baseballklub Oakland Athletics vor der Pleite gerettet und es mit dem Film Moneyball sogar ins Kino geschafft: Oakland fand dadurch wenig geschätzte, aber verblüffend effektive Spieler, dank derer er eine der erfolgreichsten Serien der Klubgeschichte spielte. Heute bieten schon US-Unis Sabermetrics-Kurse an, die die Gewinner im Baseball statistisch erklären. Wenn sich Baseballklubs mit reichlich Zahlenmaterial stärker machen können, muss es so etwas dann nicht auch im Fußball geben, der reichsten aller Sportarten, die zudem so kommerzialisiert ist wie wohl keine zweite? Und könnte man mit solchen Statistiken, ähnlich wie im Baseball, Ergebnisse vorhersagen?

Denn es geht ja nicht nur für die spielenden Mannschaften um Millionenerlöse, sondern auch für deren Sponsoren, daran angeschlossene Industrien sowie zahlreiche Fans, die selbst Teile ihrer Ersparnisse auf Spielergebnisse verwetten. Natürlich sind deshalb auch im Fußball Statistiker am Werk.

Während Buchmacher für ihre Prognosen vor allem auf die vorigen Spielergebnisse schauen, achten die Analysten der jeweiligen Mannschaften auf Eigenschaften einzelner Spieler. Schon auf Websites wie Bundesliga.de oder Kicker.de werden Spieler anhand ihrer durchschnittlichen Genauigkeit hoher und flacher Pässe, dem Anteil gewonnener offensiver und defensiver Zweikämpfe oder der Ballkontakte pro Spiel verglichen.

Welchen Nutzen hat ein Spieler für die Mannschaft?

Dort fällt auf, dass die bekanntesten Spieler häufig bessere Werte haben. Die Pässe von Bayern Münchens Toni Kroos kommen in 91 Prozent der Fälle beim gewünschten Mitspieler an, und für genau diese Qualität ist der Deutsche Kroos bekannt. Der Pole Robert Lewandowski, der bis diesen Sommer bei Borussia Dortmund spielte, ist dagegen zurecht der Inbegriff eines effektiven Stürmers. Er gewinnt nur 43 Prozent seiner Zweikämpfe, aber macht aus jeder noch so mäßigen Chance ein Tor. Ein schlechter Indikator für die Spielstärke sind solche Statistiken also nicht, und die Klubs und nationalen Verbände führen darüber hinaus noch ihre eigenen, sicher viel stärker ausgefeilten Datenbanken.

Der Nutzen eines Spielers für seine Mannschaft wird häufig auch mit einer anderen Methode errechnet. Denn ein Problem von Kennzahlen wie Zweikampfstärke oder Chancenverwertung ist, dass etwa der mentale Nutzen, den ein Spieler für seine Kameraden hat, genauso ignoriert wird wie die ständige Interaktion zwischen den Spielern, die auch ohne Ball geschehen kann. Ein alternatives Instrument ist daher der spieltheoretische Shapley Value, begründet durch den Mathematiker und Nobelpreisträger Lloyd Shapley.

Für jede Mannschaftszusammensetzung wird demnach der Spielstand oder das Endergebnis errechnet, so dass bei einer genügend hohen Fallzahl für jeden Spieler der Truppe ein marginaler Nutzen für die Mannschaftsleistung errechnet werden kann. Daniel Altman, Ökonom an der New York University, errechnet mit seinem Analyseinstitut North Yard Analytics so die Nützlichkeit von Fußballern, und hält die Werte für aussagekräftiger als herkömmlichere Kennzahlen. Durch die Art und Weise, wie der Shapley Value ermittelt wird, bleibt zwar im Verborgenen, wie genau der nützlichste Spieler seiner Mannschaft hilft, aber wer am Ende der wichtigste Erfolgsgarant ist, werde eben dennoch klar.

Fußball ist zu komplex

Um solche Analysen ist längst ein umkämpfter Markt entstanden. Das britische Unternehmen Onsideanalysis wirbt etwa damit, dass es aus allen wichtigen Ligen zu jedem Spiel die relevanten Daten über Spieler sammelt. Laufleistung, Fehlerquote, Mannschaftsdienlichkeit. Per Alter, Position oder Liga sollen damit alle Spieler vergleichbar werden. Prinzipiell ähnlich arbeiten Konkurrenten wie Prozone oder Opta. Der englische Fußballmeister Manchester City beschäftigt schon elf eigene Datenanalysten. Die grundsätzliche Methode ist meist die Wahrscheinlichkeitsrechnung.

In Deutschland erstellt das Potsdamer Institut für Spielanalyse, das unter anderem für den Frauen-Bundesligaklub Turbine Potsdam und die Herren-Bundesligamannschaft des FC Augsburg arbeitet, entsprechende Statistiken speziell für diese beiden Vereine. Neben der längst üblichen Videoanalyse von Spielen und Trainingseinheiten sowie sportmedizinischen und technischen Auswertungen der Profis nimmt das Institut für seine Kunden auch die Schiedsrichter unter die Lupe. Je nachdem, wie häufig ein Unparteiischer bestimmte Situationen als Foul gibt, könne eine Mannschaft ihren Spielstil einstellen.

Auch für gesamte Mannschaften gibt es statistische Indikatoren, auf die sich die Gegner einstellen können. Es geht etwa um die durchschnittliche Distanz zwischen den Abwehrspielern in bestimmten Situationen, deren Geschwindigkeit in der Vor- und Rückwärtsbewegung nach dem vorigen Angriff, oder die durchschnittliche Verweildauer des Balls am Fuß eines einzelnen Spielers, ehe dieser ihn wieder abgibt. Bayern München oder auch Spaniens Nationalmannschaft werden etwa dafür gefürchtet, dass die Spieler den Ball per Direktpassspiel schnell weiterspielen und ihren Gegnern dadurch das Verteidigen schwierig machen, weil die Ordnung und die Spielformation so häufig wechseln. Die Gegner wissen das genau und versuchen, sich darauf einzustellen.

So aussagekräftig wie beim Baseball sind Fußballstatistiken allerdings nicht. Denn Fußball ist ein viel dynamischerer und daher komplexerer Sport. Baseball dreht sich im Wesentlichen um die immer wiederkehrende Spielsituation, in der ein Pitcher den Ball auf den Batter wirft und dieser ihn möglichst geschickt treffen will.

Je einfacher, desto auswertbarer

Im Fußball aber können Tore von allen Seiten fallen, und der Weg zu einer Torchance hängt von der Formation der manchmal drei- bis fünfköpfigen Verteidigung ab, aber auch von der Kreativität und Schnelligkeit der angreifenden Mannschaft und dazu noch mehreren Zufällen. Die Anzahl der Spieler ist mit elf gegen elf größer, deren Bewegungsfreiraum auch. Und im Vergleich zu Baseball oder Tennis hängt das ganze Spiel stärker von Kombinationen ab als von Einzelaktionen.

Auch im Tennis lassen sich bessere Vorhersagen treffen: Fehlerquoten, Spieluntergrund, die besten Schläge eines Spielers und die Frage, wie gut der Gegner auf solche in der Regel reagiert, lassen eine recht exakte Prognose der Gewinnchancen zu. Generell gilt: Je ähnlicher die Spielsituationen sind, die ständig wiederkehren, desto mächtiger sind auch Statistiken hierüber.

Daher haben sich Fußballstatistiken dort als besonders hilfreich herausgestellt, wo eine Spielsituation einen Komplexitätsgrad hat wie im Tennis oder Baseball, wie zum Beispiel bei Elfmetern. Experte hierfür ist der ehemalige Torwart Jens Lehmann. Bei zwei großen Turnieren, dem UEFA Cup 1996/97 mit seinem damaligen Klub Schalke 04 und der WM 2006 mit Deutschland, führte Lehmann eine Datenbank darüber, welcher Spieler beim Elfmeter wie häufig in welche Ecke schießt. Resultat: Lehmann sprang immer in die richtige Ecke und half seinen Mannschaften zu großen Erfolgen. Schalke gewann überraschend den UEFA Cup, Deutschland erreichte das WM-Halbfinale.

Nur: Lässt sich anhand statistischer Analysen auch vorhersagen, wie man am besten ein Elfmeterschießen erreicht, also während der regulären Spielzeit zumindest nicht verliert? Das ist schon wesentlich schwieriger. Zumindest kein Kurs einer Uni liefert dafür bisher das Handwerkszeug. Fußball ist eben nicht Baseball.  (fli)


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