Die Masse an Daten, die im professionellen Fußball gesammelt und analysiert werden, nimmt einen entscheidenden
Platz in der Mannschaftsleitung ein. Sie dienen zur Weiterentwicklung von Spielideen und helfen bei Lösungen für spezifische Probleme. Die Anwendung von Daten im Profisport führt bereits so weit, dass seit 2015 an der Sporthochschule Köln ein eigener Masterstudiengang besteht, der sich mit der datenbezogenen Spielanalyse beschäftigt.
Standardmäßig basieren diese Daten auf durch Videoanalyse gesammelte Daten und bewerten die physische, technische und taktische Leistung eines Spielers. Daraus werden Prozess und Trainingsoptimierungen gewonnen. Das volle Potenzial, das durch Daten erreichbar ist, ist allerdings noch lange nicht ausgeschöpft. Vor allem bei der objektiven Bewertung eines Spielers werden immer neue sogenannte Key Performance Indicators (KPI's) entwickelt, die stetig genauere Informationen über die Leistung eines Spieler geben sollen. Es reicht längst nicht mehr aus, einen Spieler anhand seiner gewonnen Zweikämpfe oder erfolgreich gespielten Pässen zu bewerten. Viele wichtiger ist es beispielsweise zu wissen, wie oft ein Spieler Zweikämpfe im Bereich des Mittelkreises gewinnt oder wie viele Pässe er aus dem defensiven Mittelfeld erfolgreich an einen Mitspieler gebracht hat. Auch Werte wie die zurückgelegte Strecke pro Spiel wirken wichtig, geben aber nie die wirkliche Leistung des Spielers wieder. Ein konkreter Fall von falscher Einschätzung der Daten führte 2011 erstmals zu Empörung. Die Münchener Impire AG analysierte ein Bundesligaspiel des 1. FC Köln gegen den VfL Wolfsburg und stellte dabei fest, dass Lukas Podolski mit nur 8,6 gelaufenen Kilometern als laufschwächster Spieler des Spiels auf dem Platz stand. Jannis Scheibe, Mitarbeiter von Amisco/Prozone, kritisierte diese Auswertung von Daten scharf. Damals stand Podolski fälschlicherweise im medialen Mittelpunkt. Laut Scheibe enthalte die gelaufene Strecke nur dann eine wirkliche Aussagekraft, wenn man sie in Beziehung zu den zurückgelegten Sprints, der Sprintdauer, der Sprintgeschwindigkeit und weiteren Spieldaten stelle.
Dies wirft nun die Frage auf, in wie weit diese Daten dem Fußball schaden können. Liegt der Fokus so sehr auf Daten, dass sich Spieler nur noch an diesen orientieren und nur noch für die Statistik spielen?
Inhaltsverzeichnis
- Einführung
- Daten im Fußball
- Die Geschichte
- Training mit Daten
- Das Moneyball im Fußball
- Das Spiel des Marktwertes
- Marktwert Algorithmus
- Die Säulen des Fußball
- Das System des Fußball
- Das Spielmodell
- Gruppentheorie
- Der Fall Götze
- Neben dem Platz ist auf dem Platz
- Fußballer sind auch nur Menschen
- Gefahr des datenzentrieren Management
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit untersucht die Gefahr eines datenzentrierten Managements im Profi-Fußball. Der Fokus liegt auf den Auswirkungen der zunehmenden Datennutzung auf die Spielanalyse, die Spielerauswahl und die Entwicklung von Spielkonzepten. Die Arbeit analysiert, wie Daten im Fußball eingesetzt werden und welche Chancen und Risiken damit verbunden sind.
- Die Bedeutung von Daten im modernen Fußball
- Die Anwendung von Datenanalyse zur Spielerauswahl und -entwicklung
- Die potenziellen Risiken eines exzessiven Dateneinsatzes im Fußball
- Die Suche nach einem ausgewogenen Verhältnis zwischen Daten und Intuition im Fußball
Zusammenfassung der Kapitel
- Die Einführung beleuchtet die wachsende Bedeutung von Daten im Profi-Fußball und stellt den Zusammenhang mit dem Konzept von "Moneyball" im Baseball her.
- Das Kapitel "Daten im Fußball" skizziert die Geschichte der Datennutzung im Fußball und beschreibt verschiedene Aspekte des Trainings mit Daten.
- Das Kapitel "Das Moneyball im Fußball" erklärt den Einfluss des "Moneyball"-Konzepts auf den Fußball und untersucht die Rolle von Algorithmen bei der Bewertung von Spielern.
- Die "Säulen des Fußball" analysieren verschiedene Aspekte des Fußballs, die durch die Datennutzung beeinflusst werden, wie das System, das Spielmodell, die Gruppendynamik und die menschliche Komponente.
Schlüsselwörter
Datenanalyse, Profi-Fußball, Spielanalyse, Spielerentwicklung, Moneyball, Marktwert, Key Performance Indicators (KPIs), Gruppendynamik, menschliche Komponente.
- Citation du texte
- Stefan Weirauch (Auteur), 2018, Gefahr des datenzentrierten Managements im Profi-Fußball, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/388302
