Packing: Das steckt hinter der statistischen Analyse der Fußball-EM

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Packing: Das steckt hinter der statistischen Analyse der Fußball-EM

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Seit dieser Europameisterschaft wird die Packing-Rate durch Spiele-Analytiker von Impect errechnet. Im Spiel gegen die Ukraine erreicht Toni Kroos mit 112 überspielten Gegenspielern einen Topwert.

von Maximilian Nowroth

Stefan Reinartz analysiert die Spiele der EM mit einer neuen Methode. Dafür hat der ehemalige Fußballprofi ein Start-up für Big Data gegründet.

Fußballspiele werden im Fernsehen bis ins kleinste Detail analysiert: Ballbesitz, Passquote, Eckenverhältnis – ständig stehen Statistiken im Mittelpunkt. Doch sagen diese Daten wirklich etwas über das Ergebnis aus? Stefan Reinartz wollte es wissen und fand etwas, das „zu einer Revolution beitragen kann“.

Diesen Satz sagt er Mitte April, als die WirtschaftsWoche ihn im Büro seines Start-Ups Impect trifft. Eintracht Frankfurt, die ehemalige Fußballmannschaft des 27-Jährigen, steckte gerade im Abstiegskampf: „Da werden einem als Spieler permanent Statistiken um die Ohren gehauen“, sagt Reinartz. Hier nicht genug gelaufen, da zu viele Zweikämpfe verloren. „All diese Daten sagen aber in Wahrheit gar nichts aus.“ Vor zwei Jahren kam er auf die Idee, einen neuen Parameter zu messen: Wie viele Gegner überspielt ein Spieler in einem Spiel durch Pässe oder Sprints? Dahinter steckte die Theorie, dass eine Aktion umso besser ist, je weniger Spieler danach noch zwischen Ball und gegnerischem Tor stehen.

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Reinartz, der in seinem Abitur Mathe-Leistungskurs hatte, setzte sich mit zwei Schulfreunden zusammen, nahm Zettel und Stift, zählte und rechnete. Dann beauftragte er das Institut für Kognitions- und Sportspielforschung der Deutschen Sporthochschule Köln, in 150 Bundesligaspielen die Pässe und die überspielten Gegner zu zählen. Reinartz' Kollegen werteten die Daten aus und fanden heraus: In den meisten Fällen gewann die Mannschaft, welche am meisten Gegner überspielt hatte – vor allem im Bereich vor dem gegnerischen Tor. So entwickelte das Unternehmen sein Geschäftsmodell: die Datenanalyse von Profivereinen.

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Denn obwohl bei jedem Bundesligaspiel mehrere Kameras die Bewegungen der Spieler und des Balls detailgenau erfassen und diese sogenannten Positionsdaten an die Vereine übertragen, „hat das noch nie jemand gemessen“, sagt Reinartz. Bayer Leverkusen war der erste Verein, bei dem das Start-Up vorsprach, denn Reinartz hatte dort in der Jugend gespielt. Manager Jonas Boldt war von der Idee so begeistert, dass er gleich den ganzen Trainerstab dazuholte. Dann entschied er, jenen Spieler anhand des neuen „Key Performance Indicator“ analysieren zu lassen, der auf seiner Einkaufsliste ganz oben stand: Kevin Kampl.

Boldt beobachtete den Spieler schon länger und hatte ein gutes Gefühl, wollte aber ganz sicher sein, schließlich ging es um eine Ablösesumme von elf Millionen Euro. Deshalb entschied er sich zum ersten Mal für eine neue Art des Spielerscoutings: Er ließ sich von Daten beraten. „Wir haben Kampl auf Basis seiner Statistik durchleuchtet“, erzählt Boldt. Der Algorithmus von Impect bewertete die Effektivität von Kampls Passspiel und verglich sie mit Konkurrenten, die der Manager ebenfalls auf dem Zettel hatte. Die Zahlen bestätigten das Bauchgefühl: Kevin Kampl war der Spieler, der am besten passte – im wahrsten Sinne des Wortes. Er bekam die Stelle und ist heute Leistungsträger bei Leverkusen. Für die Zukunft hofft Boldt, „dass ein Algorithmus irgendwann selbst vorschlägt, welcher Spieler am besten in unser System passt“.

Deutscher Meister mit Statistik?

Seit dieser Saison beliefert Impect die Mannschaft von Leverkusen nach jedem Spieltag mit einem ausführlichen Bericht, in dem jeder Spieler anhand der überspielten Gegner vermessen wird. Das Start-Up hat eine Software programmiert, welche die Positionsdaten automatisch ausliest. Weitere Kunden sind Borussia Dortmund und die deutsche Fußballnationalmannschaft. Mitgründer Lukas Keppler sagt, dass Big Data zwar keine Spielerscouts ersetzen könne, aber sehr hilfreich dabei sei, eine Vorauswahl zu treffen. „Vor allem bei Jugendspielern, dessen Leistung wir systematisch vergleichen können.“

In der Sommerpause will Stefan Reinartz auch andere Vereine als Kunden gewinnen. Er muss sich beeilen, denn dann wird er Konkurrenz von dem Mann bekommen, der seine Idee wissenschaftlich bestätigte: Daniel Memmert. Der Kölner Sportprofessor hat die Positionsdaten einer Bundesligasaison ausgewertet und wird im August einen Fachartikel veröffentlichen. Arbeitstitel: Die neuen „KPI“ des Fußballs.

Während der Sportwissenschaftler Daten als langfristigen Wettbewerbsvorteil definiert, ist der Sportmanager Jonas Boldt noch eher zurückhaltend: „Man wird nicht deutscher Meister mit Statistik“, sagt er. Am Ende müssten immer noch Menschen entscheiden, ob ein Spieler ins Mannschaftsgefüge passt. Zahlen, Daten und Fakten seien ein gutes Hilfsmittel, um ein Team zu verbessern, aber: „Fußball bleibt Fußball und ist nicht planbar.“

Wie viel Wahrheit in diesem simplen Satz steckt, mussten Boldt und sein neuer Top-Spieler Kevin Kampl im Februar auf schmerzhafte Weise feststellen: Der Fußballprofi brach sich im Zweikampf ein Wadenbein und fällt für längere Zeit aus. Damit konnte selbst der beste Algorithmus nicht rechnen.

Wenn Sie erfahren möchten, wie IT-Konzerne die Digitalisierung im Fußball vorantreiben und was das alles mit Baseball zu tun hat: Lesen Sie die komplette Fallstudie über „Big Data im Fußball“ im Sonderdossier "Digital Leadership" mit dem WirtschaftsWoche Digitalpass.

Stefan Reinartz wird am 6. September auf dem Digital Transformation Summit der WirtschaftsWoche über die Vor- und Nachteile von Daten im Fußball sprechen.

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