Werbung

Kann Data Science Ihr Team gewinnen lassen? Einige Teams beweisen es

Strategien, die auf Daten basieren, funktionieren definitiv.

Frau läuft mit verschiedenen Datenbildschirmen. gremlin/iStock

Die Gesamtstärke eines professionellen Sportteams wird mit einer einfachen Metrik gemessen: Siege.

Allerdings ist es in professionellen Sportligen extrem schwierig, ein Spiel zu gewinnen, ganz zu schweigen von einer Meisterschaft. Da die Popularität des Sports im letzten Jahrhundert weltweit zugenommen hat, ist auch das Wettbewerbsniveau in professionellen Sportligen gestiegen und was es braucht, um zu gewinnen.

Athleten von heute sind größer, schneller, stärker und geschickter als ihre Kollegen früherer Generationen. Professionelle Sportorganisationen müssen nach Vorteilen suchen, um ihre Teams in die beste Position zu bringen, um zu gewinnen.

Immer mehr Profisportorganisationen haben sich der Datenwissenschaft zugewandt auf der Suche nach Wettbewerbsvorteilen in den letzten Jahren.

Eine Sportmannschaft, die Data Science konsequent als Teil ihres Erfolgsrezepts verwendet, ist der englische Fußballverein Liverpool FC. Obwohl alle professionellen Fußballmannschaften über eine Analyseabteilung verfügen, ist Liverpool darin einzigartig. Ansatz.

Liverpools sorgfältige Analysearbeit informiert über seine hochkarätige Offensive. Ihr Analyseteam wurde aufgebaut Pitch Control-Modelle um festzustellen, wie sich jede Aktion auf dem Spielfeld auf die Wahrscheinlichkeit auswirkt, dass die Spieler in Ballbesitz ein Tor erzielen.

Pitch-Steuerung bezieht sich auf die Wahrscheinlichkeit, dass ein Spieler den Ball an einem bestimmten Punkt auf dem Spielfeld kontrollieren kann. Um die Daten zu sammeln, die für das Funktionieren dieser Modelle erforderlich sind, werden im ganzen Stadion Kameras aufgestellt, die die Position aller Spieler auf dem Spielfeld verfolgen.sowie Fußball. Im Laufe eines einzigen Spiels können Analyseteams mit bis zu 1,5 Millionen Datenpunkten arbeiten.

Während Pitch-Modelle bei der Analyse vor und nach dem Spiel nützlich sind, werden sie auch in Echtzeit verwendet, um die Strategie des Teams zu informieren. Daher liegt es an den Spielern, die Strategie umzusetzen. Jeder präzise Pass von LiverpoolSpieler wirkt sich auf die gegnerische Verteidigung aus, schafft Freiräume und erweitert die Bereiche, in die Liverpool-Spieler auf ihrem Weg zum Tor stoßen können.

Werbung

Dies zeigt sich oft in der Verwendung langer diagonaler Pässe über das Spielfeld, die mehrere Verteidiger in einem Durchgang überflügeln können. Das Pitch-Control-Modell identifizierte diese Bereiche als die besten Bereiche des Spielfelds für die Offensive, was wiederum diedie Fähigkeit der Spieler, hochprozentige offensive Ballbesitze auszuführen.

Infolgedessen erzielte nur Manchester City in der Premier League-Saison 2019-20 mehr Tore als Liverpool. Tatsächlich landete Liverpool an der Spitze der Gesamtwertung.mit 32 Siegen.

Auf der anderen Seite des großen Teichs ist die Macht der Daten auch den amerikanischen Sportligen nicht fremd. Ehemaliger Profispieler, General Manager von Oakland AthleticsBilly Beane erschütterte 2002 die amerikanische Sportwelt mit seinem Einsatz von Sabermetrics, um mit einem relativ begrenzten Budget ein erfolgreiches Baseballteam zusammenzustellen.

Werbung

Anstatt nach Spielern mit guten Grundstatistiken wie gestohlenen Bases, geschlagenen Runs und hohen Schlagdurchschnitten zu suchen, suchte Beane nach Spielern mit hohen On-Base- und Slugging-Prozentsätzen. Er glaubte, dass diese Metriken eher auf den offensiven Erfolg eines Spielers hinweisen.

Seine Ahnung zahlte sich aus und er konnte die Athletics 2002 und 2003 in die Playoffs schicken. Durch die Auswahl guter, aber unterbewerteter Spieler auf dem Markt konnte er sein Team gegen Teams mit weitaus größeren Gehältern konkurrenzfähig halten.

Datenwissenschaft und Basketball

Analytics hat auch seinen Weg in die NBA gefunden. In den letzten Jahren sind unzählige fortschrittliche Statistiken wie Spielereffizienzbewertung, Gewinnanteile pro 48 Minuten und Box Plus-Minus entstanden, um den Gesamtbeitrag jedes Spielers zur Produktion einesSieg.

Während all diese Metriken den Teams bei der Aufstellung von Kadern geholfen haben, sind nicht alle Analysen im Basketball auf datenbasierte Modelle angewiesen. Der gesamte Ansatz des ehemaligen General Managers der Houston Rockets, Daryl Morey, konzentrierte sich auf eine einfache Tatsache: Drei Punkte sind mehr wert als zwei.

Werbung

Er arbeitete mit dem Trainerstab der Rockets zusammen, um eine Offensivstrategie zu entwickeln, die die drei effizientesten Möglichkeiten zum Toreschießen im Basketball betonte: Freiwürfe, Layups und Dreipunktschüsse.

Morey stützte sich auf eine Schlüsselstatistik, die er von Teams aus der ganzen Liga gesammelt hat, um diesen Spielplan zusammenzustellen: Punkte pro Schuss. Dies ist die durchschnittliche Anzahl von Punkten, die ein Schuss bei einem erfolgreichen Versuch erzielen würde, wobei sein Punktwert berücksichtigt wirdsowie die Wahrscheinlichkeit, dass der Ball in den Korb geht.

Im Jahr 2012 hat er den perfekten Spieler an Land gezogen, um diese Strategie zum Laufen zu bringen: James Harden. Harden passte aufgrund seiner Dreipunkt-Schießfähigkeit, seines Fahrkönnens und seines Talents, Fouls zu ziehen, wie angegossen in diese Strategie. Zuvor war er ein Bankspieler fürder Oklahoma City Thunder, machte Harden bei seiner Ankunft in Houston sofort Eindruck.37 Punkte bei seinem Debüt mit 16 Korblegern, 6 Freiwürfen und 12 Dreipunktschüssen.

Werbung

Mit James Harden an der Spitze konnten die Rockets drei der meisten aufstellen historisch effiziente Offensivsaison in der Geschichte der Liga. Trotz dieses Erfolgs konnten sie nie einen erfolgreichen Meisterschaftslauf absolvieren. In einer grausamen Ironie arbeitete ihr hypereffizienter, analytisch getriebener Spielplan schließlich gegen sie, als sie ihre besten Gewinnchancen hattenalle. In den Western Conference Finals 2018 verpassten die Rockets 27 Dreipunktschüsse in Folge gegen den späteren Meister, die Golden State Warriors.

So mächtig Analytik auch sein kann, um den Erfolg eines Teams zu beeinflussen, es gibt auch eine endlose Menge an Variablen, die jedes Analysemodell nutzlos machen können. Spieler sind auch nur Menschen. Sie können sich verletzen, abends frei haben oder einfach nur foldenunter Druck.

Werbung

Alles in allem hat die Datenwissenschaft den Sport verändert. Sie hat Fans und Trainern mehr Tools zum Vergleichen von Spielern und neue Wege zur Formulierung von Strategien gegeben. Aber am Ende des Tages spielt der Athlet das Spiel und nicht die Daten.

Folgen Sie uns auf

ERHALTEN SIE IHRE TÄGLICHEN NACHRICHTEN DIREKT IN IHREM INBOX

Bleiben Sie kostenlos mit den neuesten Nachrichten aus Wissenschaft, Technologie und Innovation auf dem Laufenden :

Durch das Abonnieren stimmen Sie unseren zuNutzungsbedingungen und Datenschutzerklärung. Sie können sich jederzeit abmelden.

Jex Exmundo ist Autor und begeisterter Science-Fiction-Fan. Nach seinem BA-Abschluss in Kommunikationswissenschaften an der Ateneo de Manila University im Jahr 2019 schreibt er ununterbrochen über die Technologie der Zukunft. In seiner Freizeit spielt er gerne JRPGs und machtMusik und Schreiben in populären Medien.