Digitale Blicke in die Kickerseele

19. Juni 2016, 09:00
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Fundierte Analysen statt Striche und Kreise: Grazer Forscher wollen jeden Fußballer und sein Verhalten eigehend durchleuchten und visuell darstellen

Graz – In den Fernsehstudios liefern sich die Experten gerade eine Art inoffizielle Europameisterschaft, wer beim Analysieren von Spielzügen, Aufstellungsvarianten und Abwehrverhalten mit dem größten Fachwissen brilliert. Mit Pfeilen, Kreisen und Punkten wird uns Fußball-Laien die wahnsinnig komplizierte Welt des Profifußballs nähergebracht; sogar die Gesichtsausdrücke der Beteiligten geben bisweilen Anlass zu Spekulationen. Die verwendeten Analysewerkzeuge sind aber bestenfalls Kinderspielzeuge und als Überbrückung der Halbzeitpausen geeignet. Dabei würde es an Datenmaterial und Analysewerkzeugen nicht mangeln.

Bei einem Forschungsprojekt an der TU Graz wird nun untersucht, wie man große Datenmengen aus dem Fußball sinnvoll auswerten kann, und zwar mithilfe der visuell-interaktiven Datenanalyse, auch Visual Analytics genannt. Tobias Schreck vom Institut für Computergrafik und Wissensvisualisierung arbeitet dabei mit Fraunhofer Austria, der Universität Konstanz und dem Fußballdaten-Lieferanten Prozone zusammen. "Wir erarbeiten Vorschläge für eine visuelle Umsetzung, es dreht sich also um die Frage: Was könnte man in der Praxis mit den Daten machen?"

Bei Visual Analytics geht es um die Verbindung von automatischer Datenanalyse mit Techniken zur Visualisierung. Riesige Mengen an Daten sollen bereinigt, gefiltert und aufbereitet werden, sodass Auffälligkeiten erkannt werden können – von Menschen, denn im Gegensatz zu Computern können sie Kreativität und Hintergrundwissen dazu einsetzen, bestimmte Muster oder Anomalien in den grafisch aufbereiteten Daten zu erkennen.

Eingesetzt wird Visual Analytics in vielen Bereichen – in der Risikoeinstufung im Finanzwesen ebenso wie in der Mikrobiologie. Mehr Aufmerksamkeit erhielt dieser Bereich nach den Anschlägen vom 11. September 2001, denn danach nutzten die US-Behörden Visual Analytics, um Datensätze etwa aus der Telefonüberwachung oder von Bankkonten zu verknüpfen und darin nach Querverbindungen zu suchen.

Zum Einsatz kommt die Datenvisualisierung auch bei Kreditkarteninstituten, die bei jeder einzelnen Buchung aufgrund der vorhandenen Daten wie Standort, Betrag und Uhrzeit eine Risikoprofil-Grafik erstellen, deren Farben Hinweise auf etwaige Betrugsversuche geben können. Weitere Anwendungsgebiete sind Marketing, Katastrophenschutz und Medizin.

Videos und Sensoren

Tobias Schreck will auch im Fußball tiefe Analysen ermöglichen: Aufgrund der von Prozone gelieferten Daten – diese werden heute vor allem über Videomaterial gewonnen, in Zukunft sollen Sensoren an den Spielern genutzt werden – wird jeder Spieler und jede seiner Bewegungen zum Datenmaterial. Trainer oder Analytiker könnten mit Mausklicks oder Strichen auf einem Touchscreen ein Bewegungsprofil einzeichnen – etwa Angriff über die linke Seite – und dann die entsprechenden Daten eingeblendet bekommen. Sie sehen somit, wer auf welche Weise und mit welchem Erfolg über links aufs gegnerische Tor gezogen ist. Oder sie lassen sich einblenden, wie oft vom eigenen Strafraum in die gegnerische Hälfte gepasst wurde.

Jede einzelne Spielsituation – vom Geplänkel im Mittelfeld bis zum Zweikampf vor der Eckfahne – lässt sich aufrufen und bis ins kleinste Detail zerlegen: Welcher Raum konnte von welchem Spieler abgedeckt werden? Welchen Bereich hatten die Spieler aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Position im Blickfeld?

Im Fußball werden Netzwerkanalysen unter anderem bereits von der Wiener FAS.research durchgeführt, die für den STANDARD Fußballspiele wie derzeit die EM-Matches hinsichtlich Spielzügen, Pässen und Zweikämpfen analysiert. Im Mittelpunkt stehen die Beziehungsstrukturen im Spiel. FAS.research-Direktor Harald Katzmair: "Es wird jetzt schon viel analysiert und visualisiert. Die Frage ist nur: Was lernt man daraus?"

Genau dieses Lernen soll mit dem Forschungsprojekt von Tobias Schreck erleichtert werden: Durch die Eingaben des Nutzers sollen genau jene Daten dargestellt, verknüpft und weiterverarbeitet werden, die wichtig sind. "Es wird unterschiedliche Tools für unterschiedliche Nutzer geben", sagt Schreck – von der raschen Analyse während oder nach dem Spiel bis zur umfangreichen Auswertung.

Verhaltensforschung

Zum Einsatz soll die Datenvisualisierung vor allem in zwei Gebieten kommen: erstens zur Beurteilung der Leistung einzelner Spieler, was etwa bei Transfers oder bei Gehaltsforderungen wichtig sein könnte, und zweitens im Training und bei der Spielvorbereitung, indem eigene und fremde Spielzüge und Verhaltensweisen betrachtet werden. "Speziell für große Vereine kann das von Interesse sein, da geht es um viel Geld", sagt Schreck. Mit dem FC Bayern München gibt es bereits Kontakte. Das System kann zudem auf andere Sportarten wie Eishockey oder Handball übertragen werden.

Auch bei Social Media soll die Datenvisualisierung helfen, die richtigen Schlüsse zu ziehen: Bei einem Wettbewerb haben Schreck und sein Team gezeigt, wie man aufgrund von Twitter-Meldungen Ereignisse in einem bestimmten Gebiet nachvollziehen und früh erkennen kann – beispielsweise den Ausbruch einer Epidemie, indem die Nennung von Symptomen in den Tweets auf einer Karte dargestellt wird. "Das kann als Frühwarnsystem genutzt werden." Das gehe weit über die oberflächliche Beurteilung von Twitter-Trends hinaus.

Die Kombination neuer Ansätze aus Data-Mining und Machine-Learning mit der interaktiven Visualisierung von Datenanalyseverfahren sieht Schreck als besonders vielversprechend an. Das dürfte auch für Fußballexperten gelten, die künftig möglicherweise nicht mehr allein auf den Gesichtsausdruck der Kicker und lustige Stricherln auf dem Monitor angewiesen sein werden. (Robert Prazak, 19.6.2016)

  • Jede Bewegung eines Fußballers – hier der Italiener Emanuele Giaccherini bei seinem 1:0 gegen Belgien – kann ergiebiges Datenmaterial liefern. Forscher wollen die Daten so verknüpfen, dass damit bessere visuelle Analysen möglich werden.
    foto: imago / matthias koch

    Jede Bewegung eines Fußballers – hier der Italiener Emanuele Giaccherini bei seinem 1:0 gegen Belgien – kann ergiebiges Datenmaterial liefern. Forscher wollen die Daten so verknüpfen, dass damit bessere visuelle Analysen möglich werden.

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