Wie KI in der Fußballanalyse eingesetzt wird: Von Spieldaten zu taktischen Erkenntnissen
Bei jedem Fußballspiel entstehen enorme Datenmengen. Jeder Pass, jeder Torschuss, jede Defensivaktion und jede Bewegung ohne Ball kann Aufschluss darüber geben, wie eine Mannschaft spielt. Für Spielanalysten besteht die Herausforderung längst nicht mehr allein darin, diese Informationen zu erfassen. Entscheidend ist vielmehr, aus komplexen Fußballdaten Erkenntnisse abzuleiten, die Trainer, Scouts und Verantwortliche in der Kaderplanung tatsächlich nutzen können.
Künstliche Intelligenz (KI) erweitert die Möglichkeiten der modernen Fußballanalyse. Modelle des maschinellen Lernens können die Qualität von Torchancen einschätzen, Computer-Vision-Verfahren helfen dabei, Spielerbewegungen auf dem Spielfeld zu erfassen, und automatisierte Systeme erkennen wiederkehrende Muster in Tausenden von Spielaktionen.
Fußballfachliche Kompetenz kann KI allerdings nicht ersetzen. Ihr Nutzen liegt vor allem darin, taktische Fragestellungen systematisch zu untersuchen, relevante Zusammenhänge sichtbar zu machen und datenbasierte Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen bereitzustellen.
Dieser Ratgeber erklärt, wie KI in der Fußballanalyse eingesetzt wird, welche Technologien dahinterstehen, welche praktischen Anwendungsmöglichkeiten es im Profifußball gibt und welche Grenzen Analysten bei der Interpretation der Ergebnisse berücksichtigen müssen.
Was bedeutet KI in der Fußballanalyse?
Unter KI-gestützter Fußballanalyse versteht man den Einsatz künstlicher Intelligenz, um Fußballdaten auszuwerten, Muster zu erkennen, Prognosen zu erstellen und die Spiel- beziehungsweise Spieleranalyse zu unterstützen.
Die klassische Fußballanalyse arbeitet häufig mit deskriptiven Kennzahlen wie Ballbesitzanteil, Passquote, Torschüssen und gewonnenen Zweikämpfen. Diese Statistiken liefern wertvolle Informationen, bilden den taktischen Kontext einzelner Aktionen jedoch nur eingeschränkt ab.
KI-gestützte Verfahren können zusätzliche Faktoren berücksichtigen, darunter die Positionen der Spieler, den gegnerischen Druck, Bewegungsverläufe und die Abfolge der Aktionen vor einem bestimmten Spielereignis.
Zwei Spieler können beispielsweise dieselbe Anzahl erfolgreicher Pässe spielen, dabei aber völlig unterschiedliche taktische Aufgaben erfüllen. Während der eine den Ball überwiegend zwischen den Verteidigern zirkulieren lässt, überspielt der andere mit seinen Pässen regelmäßig gegnerische Linien.
Fortgeschrittene Analysemodelle können solche Unterschiede herausarbeiten. Dafür untersuchen sie unter anderem, wo Pässe gespielt werden, welche Defensivstrukturen sie überwinden und wie sie die Ausgangsposition der angreifenden Mannschaft verändern.
Allerdings basiert nicht jede fortgeschrittene Fußballstatistik auf künstlicher Intelligenz. Expected-Goals-Modelle beispielsweise lassen sich sowohl mit klassischen statistischen Verfahren als auch mit maschinellem Lernen entwickeln. Entscheidend für die Aussagekraft eines Modells sind die zugrunde liegenden Daten, seine Annahmen und eine sorgfältige Validierung – nicht allein die Bezeichnung als KI-System.
Einen grundlegenden Einstieg bietet unser Ratgeber Was ist Fußball-KI?. Weitere Anwendungen und Plattformen finden Sie in unserem Verzeichnis für Fußballanalyse, Daten und Scouting.
1. Wie KI Fußballdaten auswertet
Die Grundlage der KI-gestützten Fußballanalyse bildet die Verknüpfung unterschiedlicher Arten von Spieldaten. Jede Datenquelle ermöglicht einen eigenen Blick auf das Spielgeschehen.
Ereignisdaten: Einzelne Spielaktionen verstehen
Ereignisdaten, häufig als Event-Daten bezeichnet, erfassen einzelne Aktionen wie Pässe, Torschüsse, abgefangene Bälle, Tacklings, Dribblings und Fouls. Je nach Datenanbieter enthalten die Datensätze zusätzliche Angaben zur Position auf dem Spielfeld, zum Zeitpunkt, zum Ausgang und zu den Begleitumständen einer Aktion.
Mithilfe maschinellen Lernens lassen sich auf dieser Grundlage Fragestellungen untersuchen, die mit herkömmlichen Spielstatistiken nur schwer zu beantworten sind.
Bei der Analyse eines zentralen Mittelfeldspielers könnte beispielsweise die Frage im Mittelpunkt stehen, wie stark sein Passspiel zum Überwinden gegnerischer Linien beiträgt. Statt ausschließlich die Passquote zu betrachten, kann ein Modell die Position, die Spielrichtung und den offensiven Mehrwert der anschließenden Ballbesitzphase berücksichtigen.
Plattformen wie StatsBomb und Hudl Wyscout stellen Fußballdaten und Analysewerkzeuge bereit, die in der professionellen Spiel- und Spieleranalyse eingesetzt werden können.
Trackingdaten: Das Spiel ohne Ball analysieren
Ereignisdaten dokumentieren einzelne Aktionen. Ein erheblicher Teil des Fußballspiels findet jedoch zwischen diesen Ereignissen statt.
Tracking-Systeme erfassen die sich verändernden Positionen der Spieler und, sofern technisch unterstützt, auch die Position des Balls. Optische Kamerasysteme, lokale Positionsbestimmungssysteme und tragbare Sensoren liefern dabei unterschiedliche Arten von Bewegungsdaten.
Computer Vision und maschinelles Lernen können Analysten anschließend dabei unterstützen, verschiedene taktische Fragestellungen zu untersuchen:
- Wie verschiebt sich die Abwehrkette, wenn der Gegner den Ball zirkulieren lässt?
- Halten die Mittelfeldspieler die vorgesehenen Abstände zueinander ein?
- Wie schaffen Angreifer durch Laufwege ohne Ball Räume für ihre Mitspieler?
- Welche Passwege bleiben trotz des gegnerischen Pressings offen?
- Wie schnell organisieren sich einzelne Spieler und ganze Mannschaftsteile nach einem Ballverlust neu?
Trackingdaten sind besonders wertvoll, weil wichtige taktische Beiträge in klassischen Ereignisstatistiken häufig nicht auftauchen.
Ein Stürmer kann beispielsweise durch einen Laufweg als Ablenkungsmanöver Raum für einen Mitspieler schaffen, ohne den Ball selbst zu berühren.
Das FIFA-Programm für Electronic Performance and Tracking Systems (EPTS) legt Sicherheits- und Leistungsprüfstandards für tragbare und optische Tracking-Technologien fest. Diese Standards verdeutlichen, wie wichtig die Messgenauigkeit bei der Auswertung von Positions- und Bewegungsdaten ist.
Videodaten: Statistiken im Spielkontext verstehen
Die Videoanalyse liefert den visuellen Kontext, der für die Interpretation statistischer Ergebnisse notwendig ist.
KI-gestützte Videosysteme können dabei helfen, Spielaktionen zu erkennen, Spieler zu verfolgen und Aufnahmen in durchsuchbare Spielszenen zu unterteilen. Wie weit diese Prozesse automatisiert werden können, hängt vom jeweiligen System und der Qualität des verfügbaren Videomaterials ab.
Ein Analyst könnte beispielsweise Ereignisdaten mit Videoaufnahmen kombinieren, um sämtliche Situationen zu untersuchen, in denen ein Gegner das Zentrum erfolgreich überspielt hat. Anstatt eine komplette Partie manuell durchsuchen zu müssen, kann er gezielt die relevanten Szenen aufrufen und deren taktische Entstehung analysieren.
Für solche Arbeitsabläufe kommen unter anderem Hudl, Metrica Sports und Nacsport infrage. Funktionsumfang und Automatisierungsgrad unterscheiden sich allerdings zwischen den einzelnen Lösungen.
2. Expected Goals und KI-gestützte Torchancenanalyse
Expected Goals, kurz xG, gehören zu den etabliertesten Kennzahlen der modernen Fußballanalyse.
Ein xG-Modell schätzt anhand der Merkmale einer Torchance, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein bestimmter Abschluss zu einem Tor führt.
Erhält ein Torschuss beispielsweise einen xG-Wert von 0,30, entspricht dies unter den Annahmen des jeweiligen Modells einer geschätzten Torwahrscheinlichkeit von 30 Prozent. Daraus folgt allerdings nicht, dass der betreffende Spieler bei seinen nächsten zehn Abschlüssen genau drei Tore erzielen müsste.
Wie maschinelles Lernen xG-Modelle erweitert
Einfache xG-Modelle berücksichtigen unter anderem die Entfernung zum Tor, den Schusswinkel, den verwendeten Körperteil und die Art der Vorlage.
Komplexere Modelle können zusätzliche Informationen einbeziehen, etwa die Position des Torhüters, den gegnerischen Druck oder die Positionen weiterer Spieler.
Maschinelles Lernen ist besonders dann hilfreich, wenn komplexe Zusammenhänge zwischen diesen Einflussfaktoren erkannt werden sollen.
Man stelle sich zwei Abschlüsse vor, die nahezu von derselben Position im Strafraum erfolgen. Der erste entsteht nach einem Rückpass von der Grundlinie, wobei der Schütze weitgehend unbedrängt zum Abschluss kommt. Beim zweiten Schuss befinden sich mehrere Verteidiger in der Schussbahn.
Ein Modell, das entsprechende Positionsdaten berücksichtigt, kann die beiden Situationen differenzierter bewerten als ein Modell, das ausschließlich den Abschlussort heranzieht.
Dabei ist zu beachten, dass xG-Werte verschiedener Datenanbieter nicht zwangsläufig direkt vergleichbar sind. Unterschiede bei den Datensätzen, Modellierungsverfahren und verfügbaren Kontextinformationen können zu abweichenden Ergebnissen führen.
Mehr als xG: Den Wert von Ballbesitz bewerten
KI und fortgeschrittene statistische Modelle können auch schätzen, wie einzelne Aktionen den Wert einer Ballbesitzphase verändern.
Expected Threat (xT) und sogenannte Possession-Value-Modelle sind Beispiele für Verfahren, die den potenziellen offensiven Mehrwert einer Ballverlagerung in bestimmte Spielfeldzonen oder einer Abfolge von Aktionen bewerten.
Damit lassen sich Spieler identifizieren, die wesentlich zur Entstehung von Torchancen beitragen, ohne selbst den letzten Pass zu spielen oder zum Abschluss zu kommen.
Ein Mittelfeldspieler, der regelmäßig das gegnerische Pressing überspielt, kann beispielsweise einen erheblichen Anteil am Offensivspiel haben, obwohl er vergleichsweise wenige Tore und direkte Vorlagen verbucht.
Öffentlich zugängliche Fußballstatistiken bieten unter anderem FBref, Understat und FotMob. Da sich die verfügbaren Datensätze und Kennzahlen unterscheiden, sollten Analysten vor einem Vergleich stets die Definitionen des jeweiligen Anbieters prüfen.
3. KI in der Taktikanalyse und Gegnervorbereitung
Ein besonders wichtiger Anwendungsbereich künstlicher Intelligenz ist die Erkennung taktischer Muster, deren manuelle Auswertung eine umfangreiche Sichtung von Spielaufnahmen erfordern würde.
Maschinelles Lernen kann Analysten dabei unterstützen, wiederkehrende Bewegungsabläufe, Mannschaftsstrukturen und das Zusammenspiel einzelner Spieler über mehrere Partien hinweg zu untersuchen.
Pressing und Defensivorganisation analysieren
Eine aussagekräftige Pressinganalyse geht weit über die Anzahl der Versuche hinaus, den Ball zurückzuerobern.
Erfolgreiches Pressing hängt von der kollektiven Positionierung, dem richtigen Timing, der Richtung des Anlaufens und der Fähigkeit ab, gegnerische Passoptionen gezielt einzuschränken.
Liegen ausreichend detaillierte Trackingdaten vor, können Analysemodelle untersuchen, wie die Spieler ihre Bewegungen aufeinander abstimmen, welche Passwege offen bleiben und in welchen Spielfeldzonen der Gegner wiederholt das Pressing überspielt.
Bereitet sich ein Trainerteam beispielsweise auf einen Gegner mit aggressivem Angriffspressing vor, könnte es untersuchen, ob dieser beim Anlaufen an der Seitenlinie regelmäßig Räume hinter seinen Außenverteidigern öffnet.
Die gewonnenen Erkenntnisse können in die Trainingsgestaltung und Spielvorbereitung einfließen. Ob die eigene Mannschaft diese Räume tatsächlich nutzen kann, muss der Trainerstab jedoch anhand der verfügbaren Spieler und ihrer Fähigkeiten beurteilen.
Wiederkehrende Angriffsmuster erkennen
KI-gestützte Mustererkennung kann dabei helfen, wiederkehrende Angriffsabläufe zu identifizieren. Dazu gehören Überzahlsituationen auf den Außenbahnen, Kombinationen über den dritten Mann, Hinterlaufen sowie Umschaltaktionen nach Ballgewinnen.
Sequenzbasierte Modelle untersuchen den Zusammenhang zwischen aufeinanderfolgenden Spielaktionen, anstatt jeden Pass oder jedes Dribbling isoliert zu betrachten.
Dadurch können Analysten vergleichen, wie unterschiedliche Mannschaften Torchancen herausspielen und unter welchen Bedingungen bestimmte offensive Abläufe besonders wirkungsvoll sind.
Praxisbeispiel: TacticAI und der FC Liverpool
Ein dokumentiertes Beispiel für KI-gestützte Taktikanalyse ist TacticAI, ein Forschungsprojekt, das aus der Zusammenarbeit zwischen Google DeepMind und dem FC Liverpool hervorgegangen ist.
Die im März 2024 in der Fachzeitschrift Nature Communications veröffentlichte Studie beschäftigte sich mit Eckballsituationen. Mithilfe geometrischen Deep Learnings wurden die räumlichen Beziehungen zwischen den Spielern modelliert.
Das System wurde entwickelt, um mögliche Passempfänger bei Eckbällen vorherzusagen, die Wahrscheinlichkeit eines anschließenden Torabschlusses einzuschätzen und alternative Spielerpositionierungen vorzuschlagen.
Der zugrunde liegende Forschungsdatensatz umfasste 9.693 Eckbälle aus Premier-League-Partien der Spielzeiten 2020/21, 2021/22 und eines Teils der Saison 2022/23.
In einer verblindeten Bewertung durch Fußballexperten des FC Liverpool wurden die KI-generierten taktischen Vorschläge in 90 Prozent der untersuchten Fälle gegenüber den ursprünglichen Aufstellungen bevorzugt.
Dieses Ergebnis beschreibt die Präferenz der beteiligten Experten unter den spezifischen Bedingungen der Studie. Es bedeutet nicht, dass sich die Torquote oder die Spielergebnisse durch die KI-Vorschläge um 90 Prozent verbessert hätten.
Die Forschungsarbeit zeigt, wie KI die taktische Analyse unterstützen kann, indem sie Trainern zusätzliche Spielszenarien zur Bewertung bereitstellt.
Daraus lässt sich allerdings nicht ableiten, dass KI-generierte Taktikempfehlungen menschlichen Trainerentscheidungen im Wettkampf grundsätzlich überlegen sind.
Weitere Einzelheiten enthält die veröffentlichte TacticAI-Studie.
Für die praktische Taktikanalyse stehen außerdem Lösungen wie Metrica Sports, LongoMatch und zone14 REPLAY zur Verfügung.
4. Wie KI die individuelle Leistungsanalyse unterstützt
Ein weiterer wichtiger Einsatzbereich künstlicher Intelligenz ist die Bewertung einzelner Spieler.
Die klassische Leistungsanalyse konzentriert sich häufig auf messbare Ergebnisse wie Tore, Vorlagen, erfolgreiche Pässe, gewonnene Zweikämpfe und zurückgelegte Laufstrecken. Diese Kennzahlen sind hilfreich, erklären aber nicht vollständig, welchen Beitrag ein Spieler innerhalb eines bestimmten taktischen Systems leistet.
KI-gestützte Modelle ermöglichen eine differenziertere Betrachtung, indem sie zusätzliche Kontextinformationen einbeziehen.
Spielerleistungen jenseits klassischer Statistiken bewerten
Betrachten wir zwei zentrale Mittelfeldspieler mit nahezu identischer Passquote.
Der erste erhält den Ball regelmäßig unter Gegnerdruck, löst sich durch geschickte Drehungen aus engen Situationen und verlagert das Spiel in offensivere Zonen. Der zweite spielt überwiegend kurze Sicherheitspässe, ohne dabei stark unter Druck zu stehen.
Obwohl beide eine ähnliche Passquote aufweisen, unterscheiden sich ihre taktischen Beiträge erheblich.
Fortgeschrittene Analysemodelle können progressive Aktionen, Ballsicherheit unter Druck, den Wert einzelner Ballbesitzaktionen und die Bedingungen bei der Ballannahme untersuchen.
Auch bei der Bewertung von Defensivspielern lässt sich die Analyse über Tacklings und abgefangene Pässe hinaus erweitern. Positionsspiel, Raumkontrolle und die Fähigkeit, gegnerische Handlungsoptionen einzuschränken, können zusätzliche Erkenntnisse liefern.
Solche Verfahren sind besonders hilfreich, wenn Spieler miteinander verglichen werden sollen, die in unterschiedlichen taktischen Systemen eingesetzt werden.
Spieler aus verschiedenen Ligen vergleichen
Der Vergleich von Spielern aus unterschiedlichen Wettbewerben stellt die Datenanalyse vor zusätzliche Herausforderungen.
Das Leistungsniveau einer Liga, die Ballbesitzanteile der jeweiligen Mannschaft, die Spielphilosophie und die individuellen taktischen Aufgaben beeinflussen die statistischen Ergebnisse.
Maschinelles Lernen kann helfen, Zusammenhänge zwischen diesen Faktoren und den erfassten Spielerleistungen zu erkennen. Einige Modelle im Bereich der Kaderplanung versuchen darüber hinaus abzuschätzen, wie sich die Leistungen eines Spielers auf ein anderes Wettbewerbsumfeld übertragen lassen.
Solche Prognosen müssen jedoch vorsichtig interpretiert werden. Ein Modell, das auf historischen Transferdaten basiert, kann weder die individuelle Eingewöhnung noch das Verhältnis zum Trainer, veränderte taktische Aufgaben oder die persönliche Weiterentwicklung vollständig berücksichtigen.
Für die differenzierte Spielerbewertung kommen unter anderem DataMB, Comparisonator, SciSports und Impect infrage.
5. KI im Fußballscouting und in der Kaderplanung
Scouting- und Recruiting-Abteilungen müssen häufig eine große Anzahl potenzieller Neuzugänge aus unterschiedlichen Ligen und Altersklassen bewerten.
KI kann diesen Prozess unterstützen, indem sie Spieler identifiziert, deren statistische Profile zu den konkreten Anforderungen eines Vereins passen.
Statt Spieler ausschließlich nach Toren oder Vorlagen zu sortieren, können Analysesysteme verschiedene Leistungsmerkmale kombinieren, die für eine bestimmte Position oder taktische Rolle relevant sind.
Sucht ein Verein beispielsweise einen spielstarken Innenverteidiger, könnten dessen Passspiel unter Druck, seine Fähigkeit zur Spieleröffnung, sein Stellungsspiel und seine Kopfballstärke im Mittelpunkt der Analyse stehen.
Maschinelles Lernen kann Kandidaten mit ähnlichen statistischen Profilen erkennen und auf Spieler aufmerksam machen, die bei einer herkömmlichen Suche möglicherweise weniger Beachtung finden würden.
Von der datenbasierten Vorauswahl zur Transferentscheidung
Ein praxisnaher Recruiting-Prozess kann damit beginnen, ein konkretes Anforderungsprofil zu definieren. Anschließend wird eine Spielerdatenbank nach relevanten Leistungsmerkmalen durchsucht, bevor geeignete Kandidaten mit vergleichbaren Spielern abgeglichen werden.
Im nächsten Schritt sichten Scouts und Analysten Spielaufnahmen, bewerten die taktische Eignung und untersuchen, ob die gezeigten Leistungen über einen längeren Zeitraum aufrechterhalten werden können.
Die endgültige Transferentscheidung hängt darüber hinaus von Faktoren ab, die statistische Modelle nicht zuverlässig erfassen können. Dazu zählen medizinische Untersuchungen, vertragliche Rahmenbedingungen und die übergeordnete sportliche Strategie des Vereins.
Plattformen wie Hudl Wyscout, Driblab, SciSports und TransferRoom unterstützen unterschiedliche Bereiche des Scoutings, der Leistungsbewertung und der Kaderplanung. Sie sollten allerdings nicht als gleichartige KI-Systeme betrachtet werden.
Weitere Angebote finden Sie in der Kategorie Scouting und Spielerrekrutierung.
6. KI im Spielertracking und in der körperlichen Leistungsanalyse
KI-gestützte Analyseverfahren werden auch im Bereich der körperlichen Leistungsdiagnostik eingesetzt.
Tracking-Technologien können Bewegungsdaten erfassen, darunter die zurückgelegte Laufstrecke, Geschwindigkeit, Beschleunigung und Richtungswechsel.
Computer Vision kann dabei helfen, Positionsdaten aus Videoaufnahmen zu gewinnen. Maschinelles Lernen wiederum ermöglicht es, Muster in den Bewegungsabläufen und der Trainingsbelastung zu erkennen.
Athletik- und Performance-Abteilungen können diese Informationen nutzen, um zu untersuchen, ob Spieler die physischen Anforderungen ihrer jeweiligen Position erfüllen und wie sich ihre Belastung zwischen Trainingseinheiten und Wettkämpfen verändert.
Trainingsbelastung überwachen
Ein Performance-Analyst könnte beispielsweise die Hochgeschwindigkeitsläufe, Sprintbelastungen und Beschleunigungsmuster eines Spielers über mehrere Wochen hinweg untersuchen.
Veränderungen dieser Messwerte können Anlass für weiterführende Analysen sein. Dabei sollten insbesondere die Trainingsplanung, eine hohe Spielbelastung und individuelle Regenerationsdaten berücksichtigt werden.
Allein anhand körperlicher Trackingdaten lässt sich jedoch weder zuverlässig feststellen, ob ein Spieler ermüdet ist, noch vorhersagen, wann eine Verletzung auftreten wird.
Entscheidend sind die Messgenauigkeit, individuelle Referenzwerte und die Einordnung in den medizinischen Gesamtkontext. Die FIFA unterhält ein Qualitätsprogramm für elektronische Leistungs- und Trackingsysteme, das unter anderem die Genauigkeit von Positions- und Geschwindigkeitsmessungen überprüft.
Zu den relevanten Plattformen gehören STATSports, Catapult One, KINEXON Sports und PlayerData EDGE.
Weitere Lösungen finden Sie unter Leistungsanalyse und Spielertracking im Fußball.
7. So lässt sich KI in den Analysealltag integrieren
Ein Verein muss nicht zwangsläufig eigene Machine-Learning-Modelle entwickeln, um künstliche Intelligenz in der Fußballanalyse einzusetzen.
Ein sinnvoller Ausgangspunkt besteht darin, eine konkrete fußballfachliche Fragestellung zu formulieren und anschließend zu prüfen, welche Daten und Analyseverfahren zur Beantwortung geeignet sind.
Praxisbeispiel: Den gegnerischen Spielaufbau analysieren
Ein Spielanalyst soll für das Trainerteam untersuchen, wie der nächste Gegner den Ball gegen hohes Pressing nach vorne spielt.
Der folgende Ablauf zeigt, wie KI-gestützte Analyseverfahren diesen Prozess unterstützen können.
Schritt 1: Die analytische Fragestellung festlegen
Zunächst muss geklärt werden, welche Informationen der Trainerstab benötigt. In unserem Beispiel geht es darum, wie der Gegner unter koordiniertem hohem Pressing den Ballbesitz behauptet und das Spiel nach vorne verlagert.
Schritt 2: Relevante Spieldaten zusammenstellen
Dafür werden aktuelle Spielaufnahmen, Passereignisse und, sofern verfügbar, Positionsdaten gesammelt. Vorrang sollten Partien haben, in denen der Gegner auf vergleichbare Pressingstrukturen getroffen ist.
Schritt 3: Wiederkehrende Muster identifizieren
Mithilfe geeigneter Analysewerkzeuge werden bevorzugte Passwege, Spielerbewegungen und Spielfeldzonen untersucht, in denen es dem Gegner regelmäßig gelingt, den Pressingdruck zu überwinden.
Schritt 4: Die Ergebnisse anhand von Spielszenen überprüfen
Anschließend werden repräsentative Spielsituationen gesichtet und mögliche alternative Erklärungen untersucht. Dabei ist zu prüfen, ob die erkannten Muster unter unterschiedlichen Spielbedingungen tatsächlich wiederholt auftreten.
Schritt 5: Taktische Erkenntnisse aufbereiten
Die Ergebnisse werden in einem kompakten Analysebericht zusammengefasst. Relevante Videoclips, unterstützende Daten und mögliche taktische Gegenmaßnahmen bilden die Grundlage für die Besprechung mit dem Trainerteam.
Ziel ist nicht, möglichst viele Statistiken zu produzieren. Entscheidend sind Erkenntnisse, die der Trainerstab nachvollziehen, bewerten und in die Trainingsgestaltung oder Spielvorbereitung übertragen kann.
Analysten mit begrenzten finanziellen und technischen Ressourcen können zunächst auf frei zugängliche Statistikplattformen und manuell verschlagwortete Videoaufnahmen zurückgreifen, bevor sie in komplexere Tracking-Systeme oder eine eigene Machine-Learning-Infrastruktur investieren.
StatsBomb Open Data bietet beispielsweise einen Einstieg in die Arbeit mit Fußballdaten auf Ereignisebene. FBref stellt öffentlich zugängliche Fußballstatistiken bereit.
Eine ausführlichere Erklärung der technischen Grundlagen finden Sie in unserem Ratgeber Wie Fußball-KI funktioniert: Von Spieldaten zu taktischen Erkenntnissen.
8. Grenzen der KI-gestützten Fußballanalyse
Trotz ihres Potenzials stößt künstliche Intelligenz in der Fußballanalyse auf verschiedene technische und praktische Grenzen.
Datenqualität und Datenverfügbarkeit
Professionelle Trackingdaten können kostspielig oder nur eingeschränkt zugänglich sein. Unvollständige Ereignisdaten, Messfehler beim Tracking und uneinheitliche Definitionen können die Aussagekraft der Analyse beeinträchtigen.
Taktischer Kontext
Ein Modell kann eine statistisch auffällige Leistung identifizieren, ohne die konkreten taktischen Anweisungen zu kennen, die ein Spieler erhalten hat.
Analysten müssen deshalb zwischen individuellen Entscheidungen und den Aufgaben unterscheiden, die sich aus der taktischen Grundordnung und den Vorgaben des Trainerteams ergeben.
Kleine Stichproben und veränderte Rahmenbedingungen
Wenige Spiele reichen möglicherweise nicht aus, um belastbare Muster nachzuweisen.
Gegner, Formationen, personelle Besetzungen und taktische Vorgaben können sich im Verlauf einer Saison erheblich verändern.
Nachvollziehbarkeit der Modelle
Einige Machine-Learning-Systeme liefern Ergebnisse, deren Entstehung nur schwer nachvollziehbar ist.
Analysten müssen verstehen, welche Größen ein Modell tatsächlich misst, wie seine Ergebnisse überprüft wurden und unter welchen Bedingungen seine Prognosen an Zuverlässigkeit verlieren.
Prognose und Kausalität
Ein statistischer Zusammenhang zwischen einem bestimmten Bewegungsmuster und erfolgreichen Angriffsaktionen bedeutet nicht automatisch, dass diese Bewegung den Erfolg verursacht hat.
Kosten und technische Anforderungen
Eine fortgeschrittene Analyseinfrastruktur kann spezialisiertes Personal, zuverlässige Datenverarbeitung und kontinuierliche technische Betreuung erfordern.
Nicht jeder Verein benötigt denselben technischen Entwicklungsstand.
Diese Einschränkungen verdeutlichen, wie wichtig es ist, statistische Erkenntnisse mit Videoanalysen, Trainererfahrung und einem fundierten Verständnis des jeweiligen Wettbewerbs zu verbinden.
9. Die Zukunft der KI in der Fußballanalyse
Künftige Entwicklungen dürften vor allem auf eine engere Verknüpfung von Ereignisdaten, Trackinginformationen, Spielaufnahmen und maschinellem Lernen abzielen.
Multimodale Analysesysteme könnten es erleichtern, eine taktische Fragestellung gleichzeitig anhand verschiedener Datenquellen zu untersuchen.
Fortschritte im Bereich Computer Vision könnten zudem den manuellen Aufwand bei der Gewinnung relevanter Informationen aus Videomaterial verringern. Dadurch könnten bestimmte Analyseverfahren auch für Vereine mit kleineren Budgets leichter zugänglich werden.
Ein weiteres Forschungsfeld ist die kontrafaktische Analyse. Dabei wird untersucht, was möglicherweise geschehen wäre, wenn ein Spieler einen anderen Mitspieler angespielt, eine alternative Position eingenommen oder sich für eine andere Defensivaktion entschieden hätte.
TacticAI zeigt eine mögliche Anwendung dieses Ansatzes bei Standardsituationen. Vergleichbare Verfahren auf die deutlich komplexeren Abläufe des offenen Spiels zu übertragen, bleibt jedoch eine anspruchsvolle Forschungsaufgabe.
Welchen langfristigen Nutzen diese Entwicklungen für den Fußball bringen, hängt vor allem von ihrer Zuverlässigkeit, ihrer praktischen Zugänglichkeit und ihrer Fähigkeit ab, relevante fußballfachliche Fragen zu beantworten.
Fazit
Künstliche Intelligenz verändert die Fußballanalyse, indem sie die Auswertung größerer Datenmengen ermöglicht, komplexe Zusammenhänge sichtbar macht und Leistungsaspekte untersucht, die sich mit klassischen Statistiken nur eingeschränkt erfassen lassen.
Die Einsatzmöglichkeiten reichen von Expected Goals und Modellen zur Bewertung von Ballbesitz über die Erkennung taktischer Muster bis hin zur Spielerbewertung, Kaderplanung und körperlichen Leistungsüberwachung.
Komplexere Modelle sind allerdings nicht automatisch aussagekräftiger. Entscheidend sind die Qualität der verwendeten Daten, die untersuchten Fragestellungen und die fachliche Kompetenz der Menschen, die die Ergebnisse interpretieren.
Für Fußballvereine ist KI deshalb vor allem als ergänzendes Analyseinstrument sinnvoll, das die Arbeit von Scouts, Trainern und Performance-Experten unterstützt.
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Häufig gestellte Fragen
Wie wird KI in der Fußballanalyse eingesetzt?
Künstliche Intelligenz wird eingesetzt, um Spieldaten auszuwerten, Spielerbewegungen zu analysieren, taktische Muster zu erkennen und die Wahrscheinlichkeit bestimmter Spielereignisse einzuschätzen. Zu den Anwendungsbereichen gehören Expected-Goals-Modelle, die Gegneranalyse, datenbasiertes Scouting und die individuelle Leistungsbewertung.
Was unterscheidet KI von der klassischen Fußballanalyse?
Die klassische Fußballanalyse arbeitet häufig mit deskriptiven Statistiken und herkömmlichen statistischen Modellen. KI-gestützte Verfahren können zusätzlich maschinelles Lernen, Computer Vision und weitere Technologien nutzen, um komplexe Muster zu erkennen. Beide Ansätze überschneiden sich in vielen Bereichen. Nicht jede fortgeschrittene Fußballkennzahl basiert zwangsläufig auf KI.
Kann KI Fußballtaktiken analysieren?
Ja. Mit geeigneten Ereignis-, Tracking- oder Videodaten kann KI wiederkehrende taktische Abläufe identifizieren, Spielerpositionierungen untersuchen und mögliche Alternativen bewerten. Das Forschungsprojekt TacticAI liefert ein dokumentiertes Beispiel für KI-gestützte Eckballanalysen.
Welche Fußballanalyse-Tools nutzen KI?
Plattformen wie SciSports und StatsBomb bieten fortgeschrittene Analysefunktionen. Andere Anbieter von Fußballtechnologie konzentrieren sich auf Videoanalyse, Tracking oder Scouting und Kaderplanung. Welche KI-Funktionen tatsächlich verfügbar sind und wie umfassend sie eingesetzt werden, unterscheidet sich je nach Produkt.
Kann KI Fußballergebnisse zuverlässig vorhersagen?
Maschinelles Lernen kann auf Grundlage historischer Leistungen, Mannschaftsmerkmale und weiterer relevanter Informationen Wahrscheinlichkeiten für mögliche Spielausgänge berechnen. Fußballergebnisse bleiben jedoch unsicher. Die Prognosegenauigkeit hängt vom verwendeten Modell, den verfügbaren Daten und der Methode zur Bewertung der Vorhersagen ab.
Wird KI menschliche Fußballanalysten ersetzen?
KI kann Teile der Datenverarbeitung, Videoauswertung und Mustererkennung automatisieren. Die Interpretation der Ergebnisse, das Verständnis taktischer Zusammenhänge und die Vermittlung konkreter Handlungsempfehlungen bleiben jedoch zentrale Aufgaben menschlicher Analysten.