Digitaler Kick: Wie KI und Big Data dem Fußball Beine machen

Pressing Index, Packing Rate, Raumkontrolle: Statt aufs Bauchgefühl verlassen sich Fußballvereine bei ihren Entscheidungen immer häufiger auf Künstliche Intelligenz (KI) und Big Data – sei es bei der Trainingssteuerung, auf der Suche nach den talentiertesten Nachwuchsspielern oder mit Blick auf die Festlegung der Matchtaktik.

Schulterzucken und Kopfschütteln: Lange Zeit gehörten diese Bewegungsmuster zum FC Midtjylland. Der Provinzklub aus Mitteljütland, rund 250 Kilometer nordwestlich von Kopenhagen gelegen, spielte in der 1991 gegründeten dänischen Superliga regelmäßig gegen den Abstieg, kämpfte immer wieder mit finanziellen Problemen. Bis 2014: Da übernahm Matthew Benham das Ruder. Der englische Physiker und Inhaber des Sportanalyseunternehmens Smart Odds stellte eine Bedingung: den Verein auf Basis der von ihm entwickelten Algorithmen und Statistiken zu führen.

KI schießt Tore

Zur Bewertung seiner Spieler greift der Verein seitdem auf Performance-Indikatoren zurück, wie sie auch in der freien Wirtschaft üblich sind. Auf dieser Basis entwickelte Smart Odds individuelle Leistungsprofile für jeden Spieler. Spielzüge, Standards, Laufwege und Transfers ließ Benham auf Grundlage mathematischer Modelle und statistischer Analysen errechnen. Mit Erfolg: KI schoss Tore und gewann Spiele. 2015 holte Midtjylland trotz eines vergleichsweise geringen Budgets die dänische Meisterschaft, schlug in der Europa League gar den mit vielfachem Etat ausgestatteten Traditionsclub Manchester United. „Anstelle von Gefühlen haben wir jetzt Fakten“, sagte der damalige Trainer des FC Midtjylland, Glen Riddersholm. „Und das gibt uns das Vertrauen, vor nichts Angst haben zu müssen, wenn wir gut arbeiten.“ Das funktioniert bis heute: Nach dem erneuten Titelgewinn 2018 spielt der FC Midtjylland auch in der Saison 2019/20 wieder um die dänische Meisterschaft mit.

Datenbanken statt Berater, Geld und Bauchgefühl

Längst ist der FC Midtylland überall: KI und Big Data, Begriffe einst reserviert für die Welt der Großindustrie, Banken und Internetkonzerne, haben sich mittlerweile auch in der Fußballwelt einen festen Platz erobert: von Werder Bremen, über Bayern München bis hin zur deutschen Nationalmannschaft. Und selbst Vereine aus dem Amateurbereich greifen immer häufiger darauf zurück: digitale Hard- und Software, die dazu beitragen soll, Trainingssteuerung und Spielanalyse objektiv zu optimieren. Geld schießt Tore? Das jahrelange Credo im Profifußball verliert zusehends an Aussagekraft. KI plus Big Data heißt die neue Zauberformel – wer sie ignoriert, verliert.

Pressing Index und Packing Rate

Ob Pressing Index oder Packing Rate, Raumkontrolle oder Passeffektivität: Statt aufs Bauchgefühl verlassen sich auch im Fußball immer mehr Vereine auf das professionelle Sammeln und Analysieren von Daten. Ob es um digitale Videocockpits oder Player Dashboards bei der Trainingssteuerung geht, um die Suche nach den talentiertesten Nachwuchsspielern oder die Festlegung der Taktik fürs nächste Spiel: Entscheidungen treffen Trainerstäbe und Manager heute auf Basis umfassender Datenbanken, in denen jeder Quadratzentimeter des Spielfelds, jede Eigenheit, jeder Laufweg eigener und gegnerischer Spieler gespeichert sind. Millionen Euro für Spieler auszugeben, von denen die Verantwortlichen vor dem ersten Training höchstens mal ein Video gesehen haben? Das will und kann sich heute kein Verein mehr leisten.

Millionen für digitale Analysetools

Statt in zeit- und kostenintensive Scoutingreisen mehrköpfiger Trainerstäbe rund um den Globus investieren Clubs heute lieber in intelligente Analysetools. Oder übernehmen – wie Arsenal London mit der US-Firma StatDNA für vier Millionen Pfund – gleich ganze Unternehmen, die auf solche Analysen spezialisiert sind. Weltweit aktive Statistik- und Analysefirmen wie OptaPro, Stats und Wyscout sammeln Daten und werten sie aus. Auch der Dax-Konzern SAP hat eine Cloud-basierte Softwarelösung (siehe Infobox) entwickelt, die auf Hochleistungs-Hardwareplattformen von Huawei aufgebaut ist. 40 Mitarbeiter kümmern sich um 1.600 Kunden aus dem Bereich Sport und Entertainment – darunter 18 deutsche Proficlubs ebenso wie die deutsche Nationalmannschaft, die SAP-Software zu Trainingszwecken und für Taktikschulung nutzen. Zum Beispiel über ein Stärken-Schwächen-Profil jedes Spielers im Verhältnis zum Gegner.

Vom Schmierpapier zum Mausklick

Vorbei auch die Zeiten, in denen Trainer mit analytischen Fähigkeiten als Fußball-Professoren oder Laptop-Trainer verschmäht wurden. Sogar selbsternannte Straßenkicker wie Mehmet Scholl priesen bei der Europameisterschaft 2016 die neue Packing-Software des Ex-Bundesliga-Profikollegen Stefan Reinartz als „neuen Gral des Fußballs“. Der sagenumwobene Zettel, der Deutschlands Nationaltorwart Jens Lehmann bei der WM 2006 beim Elfmeterschießen im Viertelfinale gegen Argentinien half, gleich zwei Mal in die richtige Ecke zu tauchen, liegt längst im deutschen Fußballmuseum in Dortmund. Und wirkt, gerade mal ein gutes Jahrzehnt später, wie ein Relikt aus der Steinzeit der Spieleranalyse.

„Ob wir wollen oder nicht: Die digitale Wende des Fußballs hat längst begonnen.“ – Fußball-Autor Christoph Biermann

Statt auf Bleistiftnotizen auf verknittertem Schmierpapier verlassen sich Torhüter heute auf die detaillierte Auswertung terabytegroßer Datenbanken und Videos potenzieller Schützen, die sie sich mit ein paar Mausklicks in allen gewünschten Perspektiven, Geschwindigkeiten und Ausschnitten vor Augen führen können. „Noch ist nichts pfannenfertig, aber die Dinge liegen auf dem Tisch. Wer sie nicht nimmt, ist selbst schuld“, schreibt Fußball-Autor Christoph Biermann in seinem Buch „Matchplan“. „Ob wir wollen oder nicht: Die digitale Wende des Fußballs hat längst begonnen.“

310 Millionen Datenpunkte

In einer groß angelegten Studie, finanziert durch die Deutsche Fußball Liga, analysierte Daniel Memmert vom Institut für Trainingswissenschaft und Sportinformatik an der Deutschen Sporthochschule Köln gemeinsam mit dem Sportinformatiker Jürgen Perl von der Universität Mainz 50 Spiele der Bundesligasaison 2014/15 mit dem Analysetool „Soccer“. Zusammen kamen 310 Millionen Datenpunkte aus mehr als 4.200 gespielten Minuten. Die Datenanalyse zeigt: Es gibt neue Indikatoren (siehe Glossar), die viel mehr über die spielerische Qualität eines Teams aussagen als Ballbesitz oder Eckenverhältnis:

• Raumkontrolle

  Welche Spieler sind am besten positioniert, um das Spielfeld zu kontrollieren?

• Pressing Index

  Wie schnell attackiert eine Mannschaft nach Ballverlust?

• Passeffektivitätsparameter

  Wie effizient schaltet eine Mannschaft Gegenspieler durch einen Pass in Vorwärtsrichtung aus?

Selbst über eine Analyse von Blickrichtung oder Hirnaktivität der Spieler wird schon nachgedacht.

Mit Machine Learning zum WM-Titel

2014 entdeckte auch der Deutsche Fußball-Bund (DFB) die Chancen, die in der damals noch SAP Match Insights genannten Software steckten, und setzte sie im WM-Jahr 2014 erstmals ein – mit Erfolg. „Bei der deutschen Nationalmannschaft haben wir eine unglaubliche Datenmenge, die wir verarbeiten und am besten in Echtzeit an die Trainer, die Spieler und auch die Analysten weitergeben müssen“, sagt Oliver Bierhoff, Manager der deutschen Fußball-Nationalmannschaft. Denn wer seine Gegner kennt, ist klar im Vorteil. Die Software sammelte Daten zu vergangenen Spielen und Taktiken der teilnehmenden Teams, sodass Teamcoach Joachim Löw sein Team optimal auf das bevorstehende Turnier einstellen konnte. Der Trainerstab des DFB nutzte die Software, um Spiele vor- und nachzubereiten und den Spielern Spielanalysen sowie rollenbasierte, individualisierte Berichte zukommen zu lassen. Später verfeinerte SAP das Tool mit Videocockpit und Player Dashboard. Dort erhalten die Spieler gezielt die für sie relevanten Informationen. Künftig sollen Machine Learning und Künstliche Intelligenz die Spielbeobachtung erleichtern. Ein Algorithmus erkennt dann bestimmte Situationen in einem Spiel selbstständig.

Datenanalyse in der Halbzeitpause

Der koreanische Anbieter bepro11 hat sich auf die kamerabasierte Analyse von Spielszenen spezialisiert. Drei hochauflösende Kameras zeichnen Spiel- und Trainingsgeschehen auf und liefern in kürzester Zeit entscheidende Einblicke und Erkenntnisse. Angewendet wird das Tool bereits in der englischen Premier League. Dort beeilt sich Jürgen Klopp, Trainer des FC Liverpool, nach dem Pausenpfiff in die Kabine zu kommen. Der Grund: Fehler, aber auch gelungene Aktionen kann Klopp mittels fertig editierter Videoclips noch während der Halbzeitpause seinen Spielern veranschaulichen.

Karriereplanung mit Künstlicher Intelligenz

Auch die Scouts profitieren auf ihrer Suche nach Nachwuchstalenten von der Digitalisierung. Mit Sports One können sie ihre Favoriten verfolgen, Wettbewerbs- und Spielerinfos auf einer Plattform einholen und sowohl ihre Bemerkungen als auch Analysen hinzufügen. Goalimpact aus Hamburg nimmt anhand von Zahlen ganze Karriereprognosen vor. Sensible Performance- und Gesundheitsdaten sind laut SAP in der Cloud sicher aufgehoben. Die Hoheit über die Daten haben die Vereine.

Werden Trainer arbeitslos?

Dass zum Fußball aber nach wie vor auch Spielwitz, taktische Flexibilität und vor allem Erfolgswille gehören, erfuhr die deutsche Elf leidvoll bei der WM 2018, bei der die Schützlinge von Joachim Löw trotz Big-Data-Unterstützung bekanntlich sang- und klanglos nach der Vorrunde ausschieden. „Big Data wird den Trainer nie ersetzen“, sagt Sportwissenschaftler Memmert. „Es braucht immer noch sein Gehirn, um geeignete Schlüsse aus den Indizes zu ziehen.“