Zahlen, bitte? Wie Data Science das Scouting im Fußball verändert

Daten und Entscheidung zu kombinieren ist ein Balanceakt

Die meisten Klubs nutzen Datenanalysen zusammen mit den Urteilen von Scouts und Trainern. Das liegt daran, dass es relativ einfach ist, Daten wie Passgenauigkeit oder erfolgreiche defensive Positionierung zu sammeln, aber viel schwieriger, die Führungskompetenz oder Professionalität eines Spielers zu analysieren. Ein Innenverteidiger, der etwas an Schnelligkeit verloren hat, könnte zum Beispiel einen entscheidenden Einfluss in der Kabine haben. Und Daten sind rückwärtsgerichtet: Junge Spieler entwickeln sich sehr schnell, manchmal auch zum Schlechten.

Aber Analytik ist eine Möglichkeit für Klubs, den Lärm zu durchdringen. „Wir sind Berater, nicht die endgültigen Entscheidungsträger“, sagt Graham. „Wir geben den Klubs ein Werkzeug, um eine informierte Entscheidung zu treffen.“ Es ist ein Balanceakt zwischen der Effizienz der Datenanalytik und dem menschlichen Instinkt erfahrener Trainer.

David Hicks stimmt dem zu. Klubs würden häufig die Daten von Eyeball nutzen, um eine Liste von Spielern zusammenzustellen, die sie bei einem bestimmten Turnier beobachten wollen, damit Scouts nicht unzählige Spiele besuchen müssen, in der Hoffnung, ein unbekanntes Talent zu entdecken. „Daten sind einfach Daten“, sagt Hicks. „Es liegt am Klub, wie er sie interpretiert – sie können auf unsere Videos klicken, um den Spieler selbst zu beobachten.“

Die Grundlagen legen, um es richtig zu machen

Es ergibt keinen Sinn, in Datenanalyse zu investieren, wenn der Verein nicht bereit ist, sich dafür zu engagieren. Dafür muss er zwei Dinge tun: In eigene Datenabteilungen investieren, damit der Verein mit den erhaltenen Ratschlägen und Analysen arbeiten kann, und eine kulturelle Akzeptanz der Wissenschaft in der gesamten Organisation aufbauen.

„Wir empfehlen immer, dass Vereine eigene Datenteams haben“, sagt Graham. „Du musst in der Lage sein, die Daten zu sammeln, zu speichern und zu organisieren, und diese Daten in Einsichten und Berichte umzuwandeln, die deine Arbeit unterstützen.“

Laut Hicks könnten Trainer, die unter kurzfristigem Ergebnis-Druck stehen, zögern, die jungen Spieler auszuwählen, die die Daten dem Verein vorgeschlagen haben. „Es ist ein bisschen ein Klischee, aber wird der Trainer den jungen Spielern eine Chance geben?“ fragt Hicks. „Hat der Verein eine gute Akademie, eine B-Mannschaft oder Partnervereine, bei denen sich die Spieler entwickeln können?“

Als Nächstes? Starspieler schon ab zwölf Jahren vorhersagen

Der Einfluss von Daten auf den Fußball und andere Sportarten wächst weiter, da sich Technologie und Innovation beschleunigen. Hicks sagt, dass Fortschritte unter anderem die DNA-Analyse umfassen, die den Vereinen hilft, die Höchstgeschwindigkeit ihrer Spieler vorherzusagen. Dazu kommen kognitive Tests, die die Entscheidungsgeschwindigkeit der Spieler messen. Künstliche Intelligenz hilft Eyeball, all seine bisherigen Analysen zu bewerten, um zu ermitteln, welche Empfehlungen erfolgreich waren und welche nicht und warum.

„Bald werden wir die größte Datenbank junger Fußballer der Welt haben“, sagt Hicks. „Der heilige Gral wird die Fähigkeit sein, zwölfjährige Spieler zu betrachten und mit einer gewissen Genauigkeit vorherzusagen, welche von ihnen es schaffen werden.“