ETH-Forscher durchleuchtet WM-Gegner der Schweizer Nati

(Source: Fauzan Saari / Unsplash.com)

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Während Millionen von Fans die Fussball-Weltmeisterschaft in Kanada, Mexiko und den USA verfolgen, stützen sich Nationalteams bei der Spielvorbereitung zunehmend auf Datenanalysen. Auch die Schweizer Nati nutzt solche Methoden. Unterstützung erhält sie von Ulrik Brandes, Professor für soziale Netzwerke an der ETH Zürich.

Brandes untersucht seit Jahren, wie sich Fussball mit Methoden der Netzwerk- und Datenanalyse besser verstehen lässt. Laut einer Mitteilung der ETH Zürich will der Forscher kollektive Verhaltensmuster von Mannschaften sichtbar machen und taktische Strukturen erkennen, die sich mit blossem Auge kaum erfassen lassen.

Wie Daten taktische Muster sichtbar machen

Grundlage der Analysen bilden Trackingdaten aus internationalen Spielen. Mehrere Kameras erfassen dabei fortlaufend die Position aller Spieler sowie des Balls. Aus diesen Daten rekonstruiert das Forschungsteam, wie sich die Akteure relativ zu ihrer Mannschaft bewegen und wie sich taktische Formationen während eines Spiels verändern.

Der Ansatz ergänzt klassische Videoanalysen um ein dynamisches Bild taktischer Formationen. "Wir versuchen mit unseren Methoden vor und während der WM taktische Eigenheiten und Spielmuster sichtbar zu machen, die aus der im Fernsehen gezeigten Aufstellung nicht ersichtlich sind", sagt Brandes.

So lassen sich beispielsweise besonders offensiv agierende Aussenverteidiger identifizieren, Stürmer, die sich regelmässig ins Mittelfeld zurückfallen lassen, oder Schlüsselfiguren im Spielaufbau des Gegners. Solche Erkenntnisse können dem Trainerteam helfen, Stärken und Schwächen eines Gegners schneller zu erkennen.

Trainerteam zieht die Schlüsse

Brandes betont allerdings, dass seine Rolle bei der Datenaufbereitung endet. Taktische Empfehlungen gibt er nach eigenen Angaben nicht ab. Welche Konsequenzen das Trainerteam aus den Analysen zieht, entscheidet ausschliesslich der Staff der Nationalmannschaft.

Gerade bei einer Weltmeisterschaft sieht der ETH-Forscher einen Vorteil solcher Methoden. Nach der Gruppenphase bleibt oft nur wenig Zeit, um mögliche Gegner mit klassischen Videoanalysen detailliert zu studieren. Datenbasierte Auswertungen liefern in kurzer Zeit einen strukturierten Überblick über Spielweisen und taktische Muster.

Trotz umfangreicher Datenmodelle bleibt Fussball laut Brandes nur begrenzt berechenbar. Abgefälschte Bälle, individuelle Fehler oder verschossene Penaltys können weiterhin über Sieg und Niederlage entscheiden. Die Analysen sollen deshalb vor allem helfen, Spielmuster besser zu verstehen.

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