Ausgezeichnete Masterthesis im Studiengang Digital Business Management zu Big-Data im Profifußball

Michael Schödder, Absolvent des Master-Studiengangs Digital Business Management, hat im letzten Sommersemester seine Masterthesis zum Thema „Wie Big Data den Fußball verändert: Eine Analyse der Digitalisierung im Fußball“ mit Auszeichnung abgeschlossen. Im Mittelpunkt der Arbeit steht die Frage, wie neue Technologien funktionieren und welche Einsatzszenarien möglich sind. Die Masterthesis untersucht Performance-Analyse-Technologien, wie Tracking, Visualisierungssysteme, Scouting, Regelwerktechnologien (Torlinientechnik GLT, Videoassistent VAR) sowie virtuelle Realität im Trainingseinsatz.

„Die Bilderkennung befähigt den Computer, Objekte, Szenen und Aktivitäten in Bildern zu identifizieren und aus den gewonnen Datensätzen maschinelles Lernen im Profifußball anzuwenden.
Als Erstprüfer gratuliere ich Herrn Schödder zu einer exzellenten empirischen Masterarbeit in einem bisher wenig erforschten Anwendungsgebiet der Digitalisierung. Michael Schödder hat seinen Master erfolgreich bei uns on-the-job als Weiterbildungsmaster-Student absolviert und arbeitet heute als Senior Quality Manager bei ChryonHego, eines der führenden Unternehmen im Bereich Sport-Tracking“, sagt Prof. Dr. Dietmar Barzen, Studiengangsleiter des Master-Studiengangs Digital Business Management und Vizepräsident des Fachbereichs Medien der Rheinischen Fachhochschule Köln.
„Die subjektive Wahrnehmung des Trainers und dessen Team wir zunehmend durch objektive Big-Data-Analyse gestützt. Wer im Fußball heute erfolgreich sein will, der muss ihn auch digital spielen. Die vorgestellten Technologien finden zunehmend auch in anderen Sportarten Einzug und immer mehr Hochschulen und Universitäten erforschen die Potenziale,“ so Barzen weiter.

Oliver Bierhoff sagte 2018 auf einer Pressekonferenz des DFB zum Thema Big Data im Fußball:
   „Wenn wir forschen wollen, wenn wir uns weiterentwickeln wollen, sagt ihnen jeder Wissenschaftler, wir müssen Daten sammeln, sie müssen Werte haben und je länger man sie hat, desto genauer kann man Angaben machen [...]. Und da brauchen wir einfach die Besten, die uns da unterstützen und entsprechend die Werkzeuge geben, damit wir das auch schnell machen können.“

Die Möglichkeit, große Mengen von aufgezeichneten Bewegungsdaten der Spieler zu verarbeiten, ist in den letzten 20 Jahren drastisch gestiegen. Sportteams und analytische Unternehmen investieren mehrere Millionen Euro pro Jahr, um Kameras und Sensoren zu kaufen, die mehr und mehr Daten über die Leistung ihrer Spieler sammeln können. Eine der wichtigsten Ziele, die Sportwissenschaftler und Trainer mit diesen Daten verfolgen, ist zu verstehen, mit welchen Attributen die beste Leistung während des Spiels aus jedem einzelnen Spieler herauszuholen ist. Um dies zu erreichen, ist die Analyse von Spieldaten wie Bewegung und Position eines jeden Spielers in Bezug auf Teamkollege, Ball und Gegner von grundlegender Bedeutung.

Die präzise Verfolgung (Tracking) von Spielern und Ball mittels Positionsdatenerhebung ist aktuell die wichtigste Methode, um Performance im Sport zu messen. Das Player-Tracking ist eine neue Technologie, um die statistische Datenerfassung im Fußball zu vereinfachen und erweiterte Metriken anzubieten. Das Tracking-System liefert Leistungsstatistiken durch Extrahieren und Verarbeiten von Koordinaten der Spieler (X, Y) und des Balls (X, Y, Z) mittels ausgereifter Software und statistischer Algorithmen.

Prinzipiell lässt sich der Markt an Tracking Technologien in zwei Kategorien aufteilen:
- Optisch basierte Kamerasysteme
- Wearables

Dabei lassen sich Wearables in die Unterkategorien Global Positioning Systeme (GPS), Local Positioning Systeme (LPS), Radio-Frequency Identification (RFID) und Bluetooth-Systeme unterteilen

Bei einer typischen Fußballimplementierung von TRACAB erfasst eine Reihe von optischen Kameras, die im Stadion installiert sind, hochgenaue X-, Y- und Z-Koordinaten jedes sichtbaren Objekts. So werden 25-mal pro Sekunde die Koordinaten eines Spielers, eines Schiedsrichters oder sogar des Balls erfasst.

In Abbildung 1 wird verdeutlicht, wie die Koordinaten (bzw. Positionen der Spieler) auf dem Spielfeld im Koordinatensystem erfasst werden.

Abbildung 2 zeigt einen XML-Auszug der getrackten Koordinaten. In diesem Beispiel besteht das Spiel aus 139.325 Zeilen, also 139.325 Frames mit Positionsdaten. In Sekunden bedeutet dies 5.573 Sekunden (139.325/25), was 93 Minuten (5.573/60) entspricht. Bei der Transformation der Koordinaten werden die Fußpunkte in Spielfeldkoordinaten umgewandelt und zeitlich integriert, sodass entsprechende Distanzen erhoben werden können. Dies geschieht mithilfe eines Kalman-Filters, welcher es ermöglicht, die Positionen und Bewegungen der Spieler explizit abzubilden und zu prognostizieren. Die gefilterten Positionsdaten werden in jedem Zeitschritt, 25-mal pro Sekunde an die Datenbank übertragen.

Abbildung 2: getrackte Positionsdaten (Quelle: Schödder, M.: am Beispiel von Daten der Firma ChyronHego)

Der folgende Videolink zeigt die heutigen modernen Anwendungsmöglichkeiten im Profifußball.
https://www.youtube.com/watch?v=m8xcgNCGqAI

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