Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, welcher deutsche Torhüter der aktuellen Saison die statistisch besten Werte im Bereich der Zielverteidigung aufweist.
Um diese Frage zu beantworten, soll zunächst der Begriff Big Data definiert und anhand von Praxisbeispielen skizziert werden. Anschließend werden die aus Big Data entstandenen und für den Fußball wichtigen Positionsdaten erläutert, deren Erhebung beschrieben und allgemeine sowie torwartspezifische Ergebnisse aus verschiedenen Studien präsentiert. Zusätzlich wird die Expected Goals Methode und ihre Anwendung sowie die Kennzahl „Keeping Goals Prevented“ als Grundlage dieser Arbeit erläutert. Anschließend wird die Methodik beschrieben und eine modifizierte Kennzahl zur Ermittlung der Torhüterleistung im Bereich der Zielverteidigung vorgestellt. Abschließend werden die Ergebnisse in einem Abschlussranking präsentiert, mit der ursprünglichen Kennzahl sowie den tatsächlichen Einsätzen der Torhüter für die deutsche Nationalmannschaft verglichen und ein entsprechendes Fazit gezogen.
2014 jubelte eine ganze Nation über den Erfolg der deutschen Nationalelf bei der Fußball-Weltmeisterschaft in Brasilien. Unterstützung erhielt das Trainerteam rund um Joachim Löw damals von SAP. Das Datenunternehmen stellte der Mannschaft eine 7.000 Spiele umfassende Datenbank zur Gegneranalyse zur Verfügung. Nicht erst seitdem WM-Triumph spielen Daten im Fußball eine immer wichtigere Rolle. Auf der Suche nach belegbaren Erfolgsfaktoren werden immer wieder neue Bereiche analysiert und Kennzahlen entwickelt. Einen unbestrittenen Einfluss auf das Endergebnis haben die Torhüter. Deshalb ist es gerade für die jeweiligen Nationaltrainer vor großen Turnieren wie einer Weltmeisterschaft besonders wichtig, zu wissen, welcher Torhüter der Beste in der Torverhinderung ist. Zur Beurteilung der Torhüterleistung im Bereich der abgewehrten Torschüsse entwickelte das Datenunternehmen Opta die Kennzahl „Keeping Goals Prevented“. Basis der Bewertung sind die Ergebnisse der Expected Goals Methode. Die Kennzahl lässt sich jedoch nicht immer einwandfrei dem Torhüter und seiner gezeigten Leistung zuordnen.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Big Data
- Definition
- Praxisbeispiele und Ziele
- Positionsdaten im Fußball
- Definition
- Technik zur Datenerhebung
- Regularien
- GPS (Tracking)
- Videobasiertes System
- Radar- bzw. mikrowellenbasierte Systeme
- Neue KPI und Ergebnisse
- Torwartspezifische Spieldaten
- Torwartanalyse der FIFA Weltmeisterschaft 2018
- Rahmenbedingungen
- Quantitative Analyse
- Zusammenspiel zwischen Team und Torhüter
- Performance-Analyse
- Expected Goals
- Methode
- Keeping Goals Prevented
- Methodik
- Zwischenfazit
- Forschungsgruppe
- Datenerhebung
- Ergebnisse und Interpretation
- Ergebnisse
- Interpretation
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Hausarbeit befasst sich mit der Anwendung von Big Data im Fußball, insbesondere im Hinblick auf die Analyse der Kernfähigkeit „Zielverteidigung“ deutscher Torhüter. Die Arbeit untersucht, wie Positionsdaten im Fußball gewonnen und analysiert werden können, um die Leistung von Torhütern zu bewerten und zu verbessern.
- Analyse der Bedeutung von Big Data im modernen Fußball
- Untersuchung der verschiedenen Methoden zur Erhebung und Analyse von Positionsdaten
- Bewertung der Effektivität von Torhütern anhand von Key Performance Indicators (KPIs)
- Anwendung von Expected Goals (xG) zur Analyse der Torhüterleistung
- Entwicklung von neuen Erkenntnissen und Handlungsempfehlungen für die Torhüterausbildung im deutschen Fußball
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung stellt den Kontext der Arbeit dar und erläutert die Bedeutung von Big Data im Fußball. Kapitel 2 gibt eine Definition von Big Data und beleuchtet Praxisbeispiele sowie die Zielsetzung von Big Data-Analysen im Sport. Kapitel 3 widmet sich Positionsdaten im Fußball. Dabei werden die verschiedenen Techniken zur Datenerhebung, neue KPI und Ergebnisse sowie torwartspezifische Spieldaten behandelt. Kapitel 4 erklärt das Konzept der Expected Goals und beleuchtet die Methode sowie die Anwendung von Keeping Goals Prevented. Kapitel 5 skizziert die Methodik der Arbeit, einschließlich der Forschungsgruppe und der Datenerhebung. Kapitel 6 präsentiert die Ergebnisse und Interpretationen der Analyse von Positionsdaten deutscher Torhüter. Das Fazit fasst die wichtigsten Erkenntnisse der Arbeit zusammen.
Schlüsselwörter
Die Arbeit befasst sich mit den Schlüsselbegriffen Big Data, Positionsdaten, Torhüteranalyse, Zielverteidigung, Key Performance Indicators (KPI), Expected Goals (xG), Keeping Goals Prevented (KGP) und dem Einsatz von Technologie im Fußball. Die Hauptuntersuchungsgegenstände sind die Effektivität und Leistung deutscher Torhüter.
- Quote paper
- Sebastian Heuser (Author), 2020, Big Data im Fußball. Die Kernfähigkeit 'Zielverteidigung' deutscher Torhüter, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/913639
