Match Analysis, Big Data and Tactics: Current Trends in Elite Soccer

Titel in Übersetzung: Spielanalyse, Big Data und Taktik: Aktuelle Trends im Profi-Fußball

Daniel Memmert*, Robert Rein

*Korrespondierende*r Autor*in für diese Arbeit

Publikation: Beitrag in FachzeitschriftZeitschriftenaufsätzeForschungBegutachtung

Abstract

Im Bereich der Spielanalyse hat in den letzten Jahren eine echte Revolution stattgefunden. Basierend auf Weiterentwicklungen in der Sensortechnologie, vor allem im Bereich des kommerziellen Fußballs, gepaart mit Veränderung in der medialen Aufbereitung von Sportspielen, haben sich in den letzten Jahren neue Arten der Leistungsbewertung etabliert. Ausgehend von den Positionsdaten der einzelnen Spieler und des Balls sind nun deutlich spezifischere Analysen möglich als auf der Basis von Videomaterial.
Während früher die Analyse von Häufigkeiten bestimmter Spielereignisse im Mittelpunkt stand, ist jetzt die Berechnung von komplexen Leistungsparametern möglich und auch schon in der Anwendung. Diese ermöglichen die Spielleistung von Mannschaften und individuellen Spielern und vor allem das Interaktionsverhalten zwischen Mannschaften deutlich differenzierter zu bestimmen. Allerdings ist die tatsächliche Bedeutsamkeit für die Spielleistung vieler dieser neuen Performance-Indikatoren oftmals noch unzureichend wissenschaftlich abgesichert.
In der vorliegenden Arbeit werden daher verschiedene Indikatoren im Fußball vorgestellt für die bereits Evidenz besteht, um mögliche methodische Herangehensweisen aufzuzeigen. In diesem Zusammenhang wird auch ein Modell beschrieben, um die immer wichtiger werdende Verknüpfung zwischen der Spielanalyse und dem Bereich Big Data näher zu spezifizieren und die Möglichkeiten erläutert, die dies in den nächsten Jahren für die Spielanalyse hinsichtlich der Trainingssteuerung bieten.
Titel in ÜbersetzungSpielanalyse, Big Data und Taktik: Aktuelle Trends im Profi-Fußball
OriginalspracheEnglisch
ZeitschriftDeutsche Zeitschrift für Sportmedizin
Jahrgang69
Ausgabenummer3
Seiten (von - bis)65-72
Seitenumfang7
ISSN0344-5925
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 03.2018

Fingerprint

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  • DFG Neuronale Netze

    Memmert, D., Perl, J., Grunz, A., Endler, S., Schmidt, A., Balague, N., Hristovski, R., Rein, R. & Ewers, M.

    01.01.0831.12.16

    Projekt: Finanziert durch Drittmittel

    Datei

Zitation