Datenanalysen im Profi-Sport Künstliche Intelligenz am Ball

SAS und SCI Sports entwickeln KI-Algorithmen, um Spieldaten beim Fußball zu erfassen und zu analysieren.
SAS und SCI Sports entwickeln KI-Algorithmen, um Spieldaten beim Fußball zu erfassen und zu analysieren.

Im internationalen Vergleich hinkt der deutsche Fußball momentan hinter den europäischen Top-Ligen her und eine Besserung ist aktuell nicht in Sicht. Durch Künstliche Intelligenz könnte sich das bald ändern.

»KI in der Arena« – unter dem Slogan lud die Firma SAS in die Allianz Arena nach München ein. Künstliche Intelligenz (KI) wird mittlerweile im Fußball, im Versicherungsbereich, aber auch im Finanzwesen eingesetzt. Doch wie passen KI und Fußball zusammen?

Der Grundgedanke ist einfach: Schon beim ersten Bundesligamanager-Spiel kamen einfache Datenanalysen und Algorithmen zum Einsatz. Nur durch geschickte Transferpolitik und Analyse der Spieler und des Spielsystems konnte man die Meisterschaft erringen. Basis der Analysen sind in erster Linie Spieldaten, die im Laufe eines Spiels gesammelt werden. Auch in Wirklichkeit funktioniert das so: Von jedem Spieler werden Daten wie gelaufene Kilometer, gespielte Pässe oder Torabschlüsse protokolliert. So lässt sich bewerten, wie gut der Spieler in dem jeweiligen Spiel war.

Doch die Daten sind nicht immer aufschlussreich. Wenn beispielsweise Kevin de Bruyne einen wunderbaren Pass zum Stürmer spielt, der dann allerdings den Torabschluss vergibt, erhält de Bruyne keinen Scorerpunkt. Der Pass war demnach wertlos. Lionel Messi verwertet im Gegenzug einen einfachen Pass zu einem Traumtor. Der Passgeber erhält einen Scorerpunkt. Das verdeutlicht, dass die Daten nicht so aufschlussreich sind, wie vermutet.

Datenanalyse mit Hilfe von Algorithmen

Die Firmen SAS und SCI Sports entwickelten gemeinsam einen Algorithmus zur Analyse der Spieldaten. Durch die Analyse von hunderten Spielen mit der Bewertung der Leistung, wird jedem Spieler ein so genannter SCI-Skill-Level zugewiesen. Der Level ist gleichzusetzen mit dem aktuellen Leistungswert des Spielers. Gleichzeitig wird das Potenzial des Spielers als SCI-Skill-Wert gegenübergestellt. Es sagt aus, auf welches Level sich der Spieler noch entwickeln kann. Gerade der SCI-Skill-Wert ist interessant für die Transferpolitik der Vereine.

Der KI-Algorithmus von SCI Sports kam bereits für den 1. FC Nürnberg oder den VFL Wolfsburg zum Einsatz. Über die Analyse fanden die Scouts von Wolfsburg zum Beispiel den Spieler Wout Weghorst. Der Transfer hat sich gelohnt – 12 Tore stehen momentan in der Bundesliga für ihn zu Buche. Dass es auch anders herum klappt, zeigt das Beispiel von Memphis Depay: Er wollte zu einem neuen Klub und fand ihn durch die Analyse von SCI Sports. Der Algorithmus sagte aus, dass seine Spielweise am besten zum Team von Olympique Lyon passt.

Unterstützung bei der Transferpolitik

Einziges Problem für den Algorithmus stellt der menschliche Faktor dar. Ein Spieler kann sich jederzeit verletzen oder durch Eskapaden aus dem Kader des Teams gestrichen werden. Solche Unwägbarkeiten werden zwar zum Teil berücksichtigt, so richtig klappt das aber noch nicht.

In Zukunft soll der Algorithmus zu einer besseren Transferpolitik der Teams beitragen. Ob und in welchem Umfang das klappt, wird sich zeigen. Vielleicht wird damit sogar der deutsche Fußball im europäischen Vergleich wieder wettbewerbsfähiger.