Sportstatistiken im Internet
Viele Details jederzeit abrufbar
Daten spielen im Sport mittlerweile eine tragende Rolle. Die gewonnenen Informationen sind nicht nur für Organisationen und Vereine, die Datenanalysten engagieren und gar ganze Analyseabteilungen einrichten, bedeutsam. Auch für Fans werden Fußball Live Statistiken und Trends von Overlyzer immer interessanter.
Welche Statistiken werden erfasst?
Mittlerweile wird eine Unmenge an Daten und Statistiken im Sport aufgezeichnet. Im Fußball sind die beiden wichtigsten Gruppen Individualstatistiken, sprich die Zahlen, die ein einzelner Spieler mit seinen Aktionen mit und ohne Ball kreiert, und Teamstatistiken.
Für jeden Feldspieler werden eine Reihe an Statistiken erfasst, die je nach Position von unterschiedlicher Bedeutung sind. Während man sich bei Verteidigern auf geklärte Bälle, geblockte Schüsse, „abgefangene Bälle, erfolgreiche Tacklings oder gewonnene Zweikämpfe fokussiert, sind es bei Mittelfeldspielern beispielsweise progressive Pässe, Passgenauigkeit oder lange Bälle. Angreifer liegen neben Toren und Vorlagen auch bei erfolgreichen Dribblings, Schüssen aufs Tor oder im Strafraum angenommene Bälle im Fokus. Es gibt noch zahlreiche weitere Fragen, die man mit Daten beantworten kann, zum Beispiel „Wie oft hat ein Spieler einen Pass in das letzte Drittel des Spielfeldes gespielt?“ oder „Wo erhält der Spieler die meisten Pässe“.
In den Mannschaftsstatistiken werden jene Zahlen erfasst, die alle Spieler gemeinsam kreieren, aber auch welche, die nur im Kollektiv messbar sind. So werden auch Ballbesitz, Laufleistung, Großchancen, Pässe, Dribblings zu den Daten eines Teams gezählt. Im Internet findet man je nach Website mehr oder weniger detailreiche Ausführungen von Spieler- und Mannschaftsstatistiken.
Entwicklung der Datenerfassung
Mit der fortschreitenden Technologisierung schritt auch die Benutzung ihrer im Sport immer weiter fort. Während man früher die Statistiken nur aus Magazinen erhielt, kann man heute eine Unmenge von frei verfügbaren Daten im Internet aufrufen. Diese Zahlen und Fakten wurden im Laufe des 21. Jahrhunderts immer wichtiger, nicht nur im Fußball, auch beispielsweise im Baseball oder im Basketball ist die Datenanalyse ein elementarer Teil des Sports.
Doch nicht nur für die Mannschaften werden die Statistiken interessant. So machen sich auch Wettanbieter diese Daten zu nutzen, um Ereignisse vorauszusagen und auf sozialen Medien hat sich eine große und wachsende Community an Datenanalysten gebildet, die mit neuen Modellen ihre Lieblingsmannschaften analysieren. Im Mainstream des Fußballs sind mittlerweile die „Expected Goals (xG)“ angekommen. Dabei wird ein Wert zwischen 0 und 1 errechnet, der angibt, wie wahrscheinlich ein Schuss aus der jeweiligen Position im Tor landet. Die Position des Schusses, der Winkel zum Tor und die Anzahl der Gegenspieler zwischen Ball und Tor sind dabei entscheidend. So hat ein Schuss von der Mittellinie einen niedrigeren Wert als ein Schuss aus fünf Metern. Der Elfmeter hat beispielsweise einen xG-Wert von 0,77, sprich die Wahrscheinlichkeit einen Elfmeter zu verwandeln liegt bei 77%.
Um jedoch auszumachen, wie effizient ein Spieler wirklich ist, wird auch werden auch die „Post-Shot Expected Goals (PSxG)“ miteinbezogen. Der PSxG-Wert beantwortet die Frage „Wie wahrscheinlich ist ein Tor, nachdem der Ball geschossen wurde?“ Vergleicht man den PSxG-Wert mit dem xG-Wert eines Spielers, so kann man die Qualität der Abschlüsse des Spielers beurteilen. PSxG ist außerdem nützlich, um die Wahrscheinlichkeit einer Parade des Torhüters anzugeben.
Neben diesen Kennziffern gibt es noch eine Reihe weiterer, wie zum Beispiel „Expected Threat“ (xT), mit welchen man genaue Angaben über die Qualitäten von Spielern machen kann, und es werden immer neue Statistiken miteinbezogen, um bessere Aussagen treffen zu können.
Die Zukunft der Datenanalyse
Durch die wachsende Menge der errechenbaren Daten wird es für Sportvereine in den kommenden Jahren immer wichtiger, bessere Wege zu finden, diese Daten effizient zu lagern, ordnen, die nützlichen Zahlen zu extrahieren und zu analysieren. Der Schritt von Big Data in Richtung Smart Data mittels Algorithmen ist eines der Schlüsselthemen für die Datenanalyse im 21. Jahrhundert.
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