Echtzeitdaten beim Spiel dank SciSports, Screenshot YouTube, © SAS Software
Datengetriebene Entscheidungen gehören schon längst zum Training, Scouting oder auch Spielbetrieb der professionellen Fußballvereine. Dennoch sind die Entwicklungen in Bereichen wie Künstlicher Intelligenz oder Machine Learning so maßgeblich, dass sie ebenso bei wettbewerbsorientierten Strategien im Sport Einzug halten. Denn spätestens seit dem Erfolgsfilm Moneyball ist klar, dass sich mit konsequent und umsichtig eingesetzten Analysen auf Grundlage detaillierter Daten Wettbewerbsvorteile erringen lassen.
Das StartUp SciSports bietet eine Form der intelligenten Sports Analytics, die scheinbar simple Daten zu Spielern in Wissen umwandelt. Wissen darüber, wie technisch versiert ein Spieler ist oder wie körperlich fit und welchen aktuellen Wert er auf dem Transfermarkt haben dürfte. Aber auch darüber, welchen Einfluss er auf ein aktuelles Spiel seiner Mannschaft hat, wie die Prognosen zu diesem Spiel oder zur Entwicklung des Spielers aussehen. Mit Hilfe dieser Lösung scheint auch die Bewertung bislang noch wenig bekannter Spieler aus einer ganz anderen Perspektive möglich zu werden.
Daten über Daten bis hin zu 3D
Das geübte Auge eines Scouts oder Trainers erkennt natürlich – und vor allem im professionellen Fußball – die Fähigkeiten eines Spielers. Genauso ist es möglich abzusehen, wie sich ein solcher entwickeln könnte, ob er dem Spiel seinen Stempel aufdrückt oder eher müde wirkt. Nichtsdestotrotz sind die Abläufe im Profisport, besonders im Fußball, inzwischen von reihenweise Analysen geprägt, die durch minutiöse Datenaufbereitung zusätzliche Schlüsse und Prognosen erlauben. Dabei scheint in diesem Bereich den Niederlanden eine gewisse Vorreiterrolle zukommen. Denn war es schon auffällig, welch großen Stellenwert Video- und Datenanalysen bei einem Trainer wie Louis van Gaal hatten, ist es nun das niederländische StartUp SciSports, das mit seinen intelligenten Tools für genauere und professionelle Insights für Sportvereine sorgt.
Im letzten Jahr wurde SciSports von der Hype Foundation zum innovativsten Fußballunternehmen weltweit gekürt. Dazu wird das Unternehmen von der Europäischen Union gefördert; damit dürfte das Potential bereits ersichtlich sein. Doch was genau macht SciSports? Das Unternehmen bietet technologiebasierte Lösungen in Form von Tools für Vereine, Sportagenten, Scouts, Trainer, Spieler und dergleichen mehr. Dabei stellt das StartUp verschiedene Bereiche bereit. Insights bildet ein umfassendes Scouting-Tool, das SciSkill-Modell bewertet den Einfluss von Spielern auf die Spiele und im Zuge dessen deren aktuelle Fähigkeiten und künftiges Potential. Die SciSkill Performance Indicators liefern dahingehend mit intelligenter Technologie ermittelte Messgrößen für die Stärken und Schwächen der Spieler. Und das neue System BallJames erstellt in Echtzeit 3D-Daten aus den Streams von Fußballspielen, die ganz neue Eindrücke von Sprint- oder Passqualitäten der Akteure zu liefern imstande sind. Darüber hinaus bietet SciSports auch die nötige Expertise, um die Daten fachgerecht zu verarbeiten: von explizit auf Regionen zugeschnittenen Scouting-Berichten, Background-Checks, situationsbezogenen Analysen über statistische Vergleiche bis hin zur übergeordneten Bereitstellung von Data Intelligence. Doch wie diese Lösungen konkret einen revolutionären Aspekt für den Fußballmarkt darstellen wollen, schauen wir uns genauer an.
Die Anwendungsmöglichkeiten der Lösungen
Angefangen mit einem Blick auf die Insight-Übersicht von SciSports wird schon deutlich, dass hier nicht nur Basiskennwerte eine Rolle spielen, sondern ebenso Machine Learning. Die Database beinhaltet derzeit über 200.000 Spieler weltweit, die aus 200 Ligen stammen. Wer mit dem Tool arbeitet, kann per Filter relevante Werte angeben, die von Interesse sind. Dabei werden das Alter, die Nationalität, die Position oder auch der Verein des Spielers angezeigt. Auch das Ende des Vertrages kann dargestellt werden; nach ablösefreien Spielern lässt sich ebenso suchen. All diese Angaben stellen allerdings kaum eine Innovation dar. Wirklich interessant wird das Insight-Tool für Scouts und Co. dann, wenn hier Werte der weiteren SciSports-Tools SciSkill und der SciSkill Performance Indikatoren miteinbezogen werden. Diese liefern für jeden erfassten Spieler schon auf den ersten Blick einen aktuellen SciSkill-Wert, der im Vergleich mit den anderen Spielern, die im Suchraster auftauchen, dargestellt wird.
Das Insight-Tool von SciSports, © SciSports
Zusätzlich kann dann noch das prognostizierte künftige Potential angezeigt werden.
Die Anzeige des SciSkill-Werts und des Potentials eines Spielers, hier für Youri Tielemans, © SciSports
Was ein wenig nach der Spielersuche bei FIFA klingt, hat hierbei jedoch einen ganz fundamentalen Hintergrund. Immerhin stechen die Prognosen zu Spielausgängen, die auf SciSkill basieren, sogar diejenigen der Wettanbieter aus. In den unternehmenseigenen Pressemitteilungen heißt es diesbezüglich:
„The index is validated and outperforms the bookmakers with an average ROI of 9.4%.“
Und die Daten zu diesen Skill-Werten sind deutlich detailreicher als etwa nur die Passquote oder die Tacklings.
So stellt auch die Positionierung einen Indikator für derlei Werte dar. Hier spielen etwa die Zahl der aufgenommenen Loose Balls, also Bälle, die verspringen oder in den freien Raum fallen oder rollen, eine Rolle, aber ebenso die eingenommenen Positionen bei Ecken und anderen Standards. Den Top-Wert in dieser Kategorie hält nach SciSports übrigens Sergio Ramos von Real Madrid.
SciSkill Performance Indikatoren wie die Positionierung sind extrem genau, © SciSports
Während all diese Möglichkeiten der Lösungen für das Insight-Tool von SciSports schon vielversprechend klingen, ist es das relativ neue Produkt BallJames, das wahrhaft für Furore sorgt.
BallJames: 3D Echtzeitdaten aus einem Fußballstream generieren
Das neue Produkt BallJames von SciSports ermöglicht dank der Kooperation mit Softwarehersteller SAS aus einem Stream eines Fußballspiels Daten in Echtzeit zu übertragen und dann in 3D zu visualisieren. Dafür sorgen 14 im Stadion integrierte Kameras – derzeit ist das System nur bei Heracles Almelo im Polman Stadion und bei einem ungenannten großen Premier League-Club implementiert. Nun können alle Bewegungen von Ball, Schiedsrichtern und Spielern übernommen werden. Damit werden Daten erstellt, etwa die Richtung, Geschwindigkeit oder Klarheit eines Passes, die Sprint- oder Sprungkraft eines Spielers oder sogar wie nah der Ball bei einer Annahme am Fuß des Spielers „klebt“. Die Echtzeit-Tracking-Technologie ermöglicht nun die 3D Darstellung, sodass die Daten, nicht nur eines Spielers, sondern des Spielgeschehens, auf x-,y- und z-Koordinaten angezeigt wird – was weltweit ein Novum ist.
SciSports’ BallJames mit 3D Echtzeitdaten, © SciSports
Um das Tool BallJames auf die Beine zu stellen, hat SciSports um die Gründer Giels Brouwer und Anatoliy Babic mit hoch renommierten Wissenschaftlern der Universität Twente zusammengearbeitet. Dabei kamen Machine Learning-Experten, Fußball- und Daten-Analysten, Professoren auf dem Feld der Gesichtserkennung, sowie Fachleute der Computer Vision zusammen. Durch die automatisierte Gesichtserkennung werden jegliche Spieler unmittelbar erkannt und die Daten ihrer Aktionen können ihnen direkt zugeordnet werden. Zum Beispiel wenn ein Spieler mit auffälliger Regelmäßigkeit besonders wenig Platz zwischen seinem Fuß und dem Ball bei der Annahme lässt.
Wer kann SciSports konkret nutzen?
Nun stellt sich die Frage, für wen die Lösungen von SciSports wirklich wirkungsvoll sein könnten. Hier gibt es ein Abhängigkeitsverhältnis zu bemerken: wer sich auf Datenanalyse als zusätzliche Spielart seiner sportlichen Strategie versteht und diese einsetzen möchte, dürfte hier sicherlich Vorteile für sich erkennen können. Dafür muss ein Verein oder Trainer jedoch hinter der strategischen Ausrichtung stehen, damit die Datensätze auch effektiv Anwendung finden, sei es im Training oder beim Scouting. So können Spieler personalisiert trainiert werden, ausgerichtet auf Defizite die die Tools aufgedeckt haben, beispielsweise eine zu große Distanz zum Ball bei der Annahme oder die falsche Positionierung bei Standards. In diesem Fall hilft solches über KI generiertes Datenwissen dann dem Trainerstab; und letztlich dem Verein. Dieser kann aber ebenfalls seinen Scouts Zugang zu solchen Daten bieten. Womöglich ist es für sie dann sogar einfacher, bisher unerkannte Spielertalente aufgrund einzigartiger Skill-Werte zu entdecken. Zudem können mit den Insights gezielt Fähigkeiten oder Potentiale von Spielern ermittelt werden.
Werfen wir doch einen kurzen Blick auf einige der Kunden von SciSports, um zu sehen, wie die Lösungen im Fußballmarkt bisher zum Tragen kommen.
Die zahlreichen Kunden von SciSports: Von Leeds United über PEC Zwolle bis hin zur Nationalmannschaft Belgiens
Wir wissen, dass das System BallJames bislang nur in zwei Stadien Anwendung findet. Aber eine ganze Reihe von professionellen Clubs nutzt bereits Tools des Unternehmens, um sich im Wettbewerb gut zu positionieren. Bereits seit 2016 nutzt Sparta Rotterdam den Daten-Scout von SciSports als Mitglied im vereinseigenen Scouting-System. Auch der belgische Club KV Mechelen profitiert von dieser Form des Scoutings. Zudem arbeitet SciSports mit dem niederländischen Verein PEC Zwolle zusammen, wie erst jüngst berichtet wurde. Doch nicht nur für das Scouting, auch für die Analyse des Gegners oder der eigenen Mannschaft eignen sich die Tools des Unternehmens; und werden hierzu etwa vom FC Utrecht genutzt.
„With SciSports’ resources FC Utrecht makes the next step in the professionalization of the football department. With the software of SciSports we have all data available to work out in-depth analysis of upcoming opponents and scouting players”,
erklärt Jordy Zuidam, Director of Football beim FC Utrecht, in der betreffenden Pressemitteilung. Und inzwischen ist das Unternehmen genauso im Mutterland des Fußballs angekommen. Leeds United ist seit Februar 2018 in Sachen Scouting ein Partner. Victor Orta, Director of Football bei Leeds United, stellt klar, dass gerade für die kleineren Vereine solch datenbasiertes Scouting Zeit und Kosten sparen kann:
“I think you have to try to grow in the world of scouting, and mix both models in order to the recruitment of players. I am a true defender of the human eye, but in clubs with limited resources where we can not have a scout per country, the main help of SciSkill, is always quality filters with the added value of SciSkill Potential which is a differential element with respect to all the similar tools that I have known. Today this tool is essential in our methodological process of player recruitment, because we gain time, and quality of viewing because we have prioritized much better our objectives to observe.”
Kurz vor der WM ist nun auch der belgische Fußballverband mit SciSports in eine Kooperation getreten, um die Vorbereitungen der Roten Teufel mit detailgenauen Datensätzen zu unterstützen. Sollte sich das Team von Roberto Martínez der WM besonders stark präsentieren, könnte das dem Image von SciSports noch mehr Auftrieb geben. Die nötige Spielstärke ist dem Team bei Spielern wie Lukaku, de Bruyne, Hazard, Courtois und Co. sicherlich ohnehin gegeben.
Wer sich nun fragt, ob letztlich tatsächlich die Daten Spiele entscheiden oder nicht doch eher Geniestreiche großer Spieler oder Trainer, befindet sich mitten in der modernen Diskussion zum technologischen Fortschritt im Fußball.
Daten vs. Bauchgefühl: Die Mischung macht’s
Die Frage könnte lauten: kann ein Tool wie das von SciSports mit seinen Datensätzen und der passenden Analyse ein Spiel im entscheidenden Moment beeinflussen? Mehr als ein unwiderstehliches Dribbling von Messi, als eine Glanztat von de Gea oder ein Antritt von Salah? Das lässt sich so kaum beantworten; und wenn, dann vielleicht eher mit Nein. Und das ist ja auch gut so, denn wir alle wollen schließlich keine wirklich vorhersagbaren Fußballspiele. Genauso konnten auch keine datenbasierten Prognosen – ob von SciSports-Tools oder andere – vorhersehen, wie wahnsinnig spannend und überraschend die Champions League Ausscheidungsspiele spätestens ab dem Viertelfinale in dieser Saison sich zugetragen haben.
Und trotzdem kann die Datenanalyse mit ihren Machine Learning und KI-Grundlagen Vereinen einen bestimmten Mehrwert liefern. Das wurde schon bei den auf das Scouting bezogenen Aussagen deutlich. Dazu kommt, dass eindeutig tatsächliche Spielbereiche des Teams optimiert werden können, da Defizite – übrigens auch beim Gegner – in der Analyse der Daten ausgemacht werden können. Sind diese in 3D und Echtzeit verfügbar, können die Einflüsse auf ein aktuelles Spiel sogar verstärkt werden.
Ein Musterbeispiel für gelungenes Scouting dank SciSports stellt der Niederländer Wout Weghorst dar. 2014 verpflichtete Heracles Almelo Weghorst als ablösefreien Spieler auf Anraten SciSports. Er entwickelte sich ähnlich, wie die Daten des Unternehmens es vorhersagten.
Wout Weghorsts Werte zu SciSkill und Potential nach SciSports, © SciSports
Dabei wurde er zunächst Stammspieler, in seiner zweiten Saison Toptorjäger des Vereins mit 15 Toren und dann Spieler des AZ Alkmaar. Almelo erhielt 1,5 Millionen Euro Ablöse, für einen ablösefrei aus der zweiten niederländischen Liga verpflichteten Spieler, dessen Potential bis dato unerkannt war. Diese Saison erzielte er als Vize-Kapitän von Alkmaar 27 Pflichtspieltore und spielte erstmals für die Nationalmannschaft der Niederlande.
Eine Erfolgsgeschichte des datenbasierten Scoutings.
SciSports ist weiterhin auf der Suche nach strategischen Partnern für seine Lösungen, vor allem für BallJames. Vereine, Trainer, Scouts und Co. dürfen sich diese näher anschauen, um im digitalen und technologielastigen Fußballgeschäft von heute und besonders von morgen neue Ansätze zu probieren. Die Kosten für die Nutzung der SciSports-Tools variieren je nach Use Case oder Ausführlichkeit. All diese Ansätze sollten nicht abgetan werden, auch wenn mitunter doch das Bauchgefühl des Trainers oder Scouts über Karrieren und Spielausgänge entscheidet. Immerhin wird der Sport mit Lösungen, die auf Künstlicher Intelligenz basieren, bespielt. Die Daten liegen auf dem Platz. Und einen Großteil all dessen, was auf diesem Platz geschieht, können wir mit bloßem Auge sehen; doch längst nicht alles. Und schon gar nicht auf allen möglichen Plätzen weltweit. In einer Zeit, wo Daten wie Gold sind, gilt demnach auch im Fußball: wer hier frühzeitig aus dem Vollen schöpfen kann, kann sich im Wettbewerb punktuell zu Vorteilen verhelfen. Was dann möglich ist, zeigen verschiedenste Erfolgsgeschichten; aber zum Glück hält der Fußball auch in solchen Zeiten noch Märchen bereit, die den Daten trotzen: Leicester City und Co. sei dank.
Wer mehr Interesse an SciSports und deren Lösungen hat, kann die Website besuchen oder sich beim YouTube-Channel lehrreiche Videos ansehen.