KI unterstützt Fußballtrainer bei der Analyse des Spiels - in Echtzeit
Big Data: Rund 3,6 Millionen Datenpunkte werden pro Spiel gesammelt
Bill James, ein US-Autor und Baseball-Fan, hatte die Idee, wichtige Ereignisse eines Spiels zu erfassen, um die Leistung eines Teams zu analysieren. In den 1970er Jahren begann er, Baseballspiele anhand statistischer Daten zu untersuchen, um herauszufinden, warum Teams gewinnen oder verlieren.
Bereits bei der Fußball-WM 2014 in Brasilien half die digitale Trainingsanalyse der deutschen Nationalmannschaft, den Titel zu gewinnen. Auch in der Bundesliga werden pro Spiel etwa 3,6 Millionen Datenpunkte gesammelt und ausgewertet.
Daten sammeln reicht nicht – man muss auch die richtigen Schlüsse ziehen
Die Herausforderung bei der Analyse von Big Data liegt nicht nur in der großen Datenmenge, sondern auch in ihrer unterschiedlichen Struktur. Diese Daten können in Form von Bildern, Texten, Audiodateien oder Videos vorliegen. Bei einem Bundesligaspiel fallen über drei Millionen Positionsdaten an, die schnellstmöglich, idealerweise in Echtzeit, analysiert werden müssen.
Was Mehmet Scholl abfällig als „Laptop-Trainer“ bezeichnet, zeigt, dass erfolgreiche Trainer nicht nur auf ihr Bauchgefühl setzen. Sie nutzen Millionen von Datenpunkten – am besten in Echtzeit. Kein Wunder, dass Trainer wie Julian Nagelsmann oft vertieft in ihr iPad auf der Trainerbank sitzen, während ihre Mannschaft spielt.
Welche Daten analysiert die KI?
Heutzutage sind mobiles Tracking, Videoanalysen und die Datenauswertung nach bestimmten Kriterien im Profifußball Standard. Ständig werden neue Kennzahlen entwickelt, um messbare Erfolgsfaktoren zu finden. Die Analyse basiert auf drei Kategorien: biometrische Daten, Ereignisdaten und Positionsdaten.
- Sensoren in Trikots oder am Körper liefern biometrische Daten wie Puls, Atemfrequenz und Laufleistung der Spieler im Training. Diese Daten helfen, Trainingspläne individuell zu optimieren und dienen der Verletzungsprävention. Obwohl biometrische Daten Hinweise auf die Fitness der Spieler geben, sind sie allein nicht ausreichend für den Erfolg auf dem Platz.
- Ereignisdaten umfassen die Anzahl der Kopfbälle, Eckbälle, Torschüsse, Tore, Zweikämpfe und die Dauer des Ballbesitzes. Diese Daten sind statistisch interessant und werden in Berichte und Fan-Apps eingebunden. Allerdings sind sich Sportwissenschaftler einig, dass Ereignisdaten allein wenig über den tatsächlichen Erfolg eines Spielers oder Teams aussagen.
- Positions- oder Trackingdaten erfassen die Position jedes Spielers und des Balls zu jedem Zeitpunkt des Spiels. Diese Daten ermöglichen es, jede Bewegung der Spieler zu analysieren. Sie können zeigen, warum ein Spieler bei einem bestimmten Pass unter Druck stand oder ob er die beste Entscheidung in einer Spielsituation getroffen hat. Hochauflösende Kameras helfen dabei, jede Aktion und Bewegung festzuhalten, sodass der Algorithmus lernt, einzelne Spieler zu erkennen.
Wer gewinnt das Spiel: der Algorithmus oder die Mannschaft?
Ob unsere Nationalelf am Ende durch mentale Motivation, sportliches Training, Spieltaktik oder KI gewinnt, ist eigentlich egal – Hauptsache, Pokal.
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