Een spel van cijfers? Hoe data science het scouten in het voetbal verandert

Het combineren van gegevens en oordeel is een kwestie van balans

De meeste clubs gebruiken data-analyse naast de oordelen van scouts en coaches. Dit komt omdat het relatief eenvoudig is om data te verzamelen zoals pasnauwkeurigheid of succesvolle verdedigende positionering, maar veel moeilijker om de leiderschapskwaliteiten of professionaliteit van een speler te analyseren. Een centrale verdediger die wat van zijn snelheid heeft verloren, kan bijvoorbeeld een cruciale invloed hebben in de kleedkamer. En data is terugblikkend: jonge spelers ontwikkelen zich snel - soms tot hun nadeel.

Maar analytics zijn een manier voor clubs om door de ruis heen te snijden. "Wij zijn adviseurs, geen uiteindelijke besluitvormers", zegt Graham. "We geven clubs een hulpmiddel om een weloverwogen beslissing te nemen." Het is een balans tussen de efficiëntie van data-analyse en het menselijke instinct van ervaren coaches.

David Hicks is het ermee eens. Clubs gebruiken vaak de data van Eyeball om een shortlist van spelers samen te stellen die ze willen volgen op een bepaald toernooi, zodat scouts niet eindeloos naar wedstrijden hoeven te gaan in de hoop een onbekend talent te ontdekken. "Data zijn gewoon data", zegt Hicks. "Het is aan de club hoe ze het interpreteren - ze kunnen op onze video's klikken om de speler zelf te bekijken."

Het goed doen betekent het voorbereidend werk doen

Het heeft geen zin om te investeren in data-analyse, tenzij de club bereid is zich eraan te committeren. Hiervoor moet de club twee dingen doen: investeren in interne datafaciliteiten, zodat de club kan werken met de adviezen en analyses die het ontvangt, en een culturele acceptatie van de wetenschap binnen de organisatie opbouwen.

“We raden altijd aan dat clubs hun eigen datateams hebben”, zegt Graham. “Je moet in staat zijn om de gegevens in te nemen, op te slaan en te organiseren, en die gegevens om te zetten in inzichten en rapporten die je werk informeren.”

Volgens Hicks zouden managers die onder druk staan om op korte termijn resultaten te boeken, terughoudend kunnen zijn om de jonge spelers te kiezen die de gegevens suggereren dat de club zou moeten kopen. “Het is een beetje een cliché, maar zal de manager jonge spelers een kans geven?” zegt Hicks. “Heeft de club een goede academie, een B-team of partnerclubs waar spelers zich kunnen ontwikkelen?”

Wat komt daarna: sterrenstatus voorspellen vanaf 12 jaar

De invloed van data op voetbal en andere sporten blijft groeien naarmate technologie en innovatie versnellen. Hicks zegt dat de vooruitgangen onder andere DNA-analyse omvatten, waarmee clubs de topsnelheid van hun spelers kunnen voorspellen, en cognitieve tests die de snelheid van besluitvorming van spelers meten. AI helpt Eyeball om al zijn analyses tot nu toe te evalueren om te identificeren welke aanbevelingen succesvol waren en welke niet, en waarom.

“We zullen binnenkort de grootste database van jeugdvoetballers ter wereld hebben,” zegt Hicks. “De heilige graal zal de mogelijkheid zijn om 12-jarige spelers te bekijken en met een bepaalde mate van nauwkeurigheid te voorspellen welke van hen het zullen maken.”