Holen Sie sich eine Nummer drauf!

Ich lernte den Einsatz von Datenanalysen im Fußball in meinem örtlichen Pub kennen, nachdem ich 90 Minuten lang beim 2:1-Sieg Belgiens gegen die USA bei der Weltmeisterschaft 2014 die Pfefferschüsse Belgiens auf Tim Howard beobachtet hatte. Die amerikanischen Moderatoren wiederholten immer wieder den Rekord, den ihr Torwart Tim Howard gerade geschlagen hatte. Die meisten Paraden in einem WM-Spiel. Sechzehn! Als gebürtiger Engländer habe ich mich immer auf die Seite der drei Löwen gestellt, obwohl ich den größten Teil meines Lebens in Amerika verbracht habe. Alle anderen im Pub sahen, wie der Torwart seines Landes eine einmalige Leistung ablieferte, die in Schande geraten wird. Im Gegensatz zu ihrer Vision sah ich nur, dass Evertons Torwart ein paar einfache Paraden machte und trotzdem verlor. Ich erinnere mich, dass ich nach dem Spiel mit einem meiner alten Trainer über diese neue Sache namens xG (erwartete Tore) gesprochen habe, von der er gehört hatte. Das war damals noch sehr neu und er versuchte mir zu erklären, wie Statistiker die Wahrscheinlichkeit quantifiziert hatten, dass jeder Schuss ein Tor wurde. In den USA gab es 33 Schüsse, von denen 16 gehalten wurden, 2 konnte der Torwart nicht stoppen und der Rest wurde entweder geblockt oder verfehlte das Ziel. Für jeden dieser 33 Schüsse bestand eine Trefferwahrscheinlichkeit, basierend auf der Position, in der sich der Spieler beim Schießen befand. Insgesamt erzielten alle diese Schüsse für Belgien 2,6 erwartete Tore². Der durchschnittliche Schuss ergab eine Trefferwahrscheinlichkeit von rund 8 %. Obwohl der amerikanische Torwart alle diese 16 Paraden machen musste, waren sie sicherlich nicht alle besonders schwierig. Die xG-Metrik drückte das aus, was ich gesehen hatte, und ich fühlte mich bestätigt. Da ich mich ziemlich überheblich fühlte, empfahl mir mein Trainer die Lektüre und der Rest wurde entweder blockiert oder verfehlte das Ziel. Für jeden dieser 33 Schüsse bestand eine Trefferwahrscheinlichkeit, basierend auf der Position, in der sich der Spieler beim Schießen befand. Insgesamt erzielten alle diese Schüsse für Belgien 2,6 erwartete Tore². Der durchschnittliche Schuss ergab eine Trefferwahrscheinlichkeit von rund 8 %. Obwohl der amerikanische Torwart alle diese 16 Paraden machen musste, waren sie sicherlich nicht alle besonders schwierig. Die xG-Metrik drückte das aus, was ich gesehen hatte, und ich fühlte mich bestätigt. Da ich mich ziemlich überheblich fühlte, empfahl mir mein Trainer die Lektüre und der Rest wurde entweder blockiert oder verfehlte das Ziel. Für jeden dieser 33 Schüsse bestand eine Trefferwahrscheinlichkeit, basierend auf der Position, in der sich der Spieler beim Schießen befand. Insgesamt erzielten alle diese Schüsse für Belgien 2,6 erwartete Tore². Der durchschnittliche Schuss ergab eine Trefferwahrscheinlichkeit von rund 8 %. Obwohl der amerikanische Torwart alle diese 16 Paraden machen musste, waren sie sicherlich nicht alle besonders schwierig. Die xG-Metrik drückte das aus, was ich gesehen hatte, und ich fühlte mich bestätigt. Da ich mich ziemlich überheblich fühlte, empfahl mir mein Trainer die Lektüre Der durchschnittliche Schuss ergab eine Trefferwahrscheinlichkeit von rund 8 %. Obwohl der amerikanische Torwart alle diese 16 Paraden machen musste, waren sie sicherlich nicht alle besonders schwierig. Die xG-Metrik drückte das aus, was ich gesehen hatte, und ich fühlte mich bestätigt. Da ich mich ziemlich überheblich fühlte, empfahl mir mein Trainer die Lektüre Der durchschnittliche Schuss ergab eine Trefferwahrscheinlichkeit von rund 8 %. Obwohl der amerikanische Torwart alle diese 16 Paraden machen musste, waren sie sicherlich nicht alle besonders schwierig. Die xG-Metrik drückte das aus, was ich gesehen hatte, und ich fühlte mich bestätigt. Da ich mich ziemlich überheblich fühlte, empfahl mir mein Trainer die LektüreDas Zahlenspiel: Warum alles, was Sie über Fußball wissen, falsch ist¹ . Als ich nur den Titel des Buches hörte, wurde ich defensiv und nahm sofort an, dass das Buch Unsinn gewesen sein musste. Erst Jahre später entdeckte ich das Buch wieder, las es und siehe da, vieles von dem, was ich über Fußball wusste, war tatsächlich falsch. In dem Buch führen die Autoren nicht nur verschiedene Analysen des Spiels durch, sie stellen auch auf brillante Weise lang gehegte Überzeugungen und Tropen über das Spiel in Frage; entweder beweisen oder widerlegen. Als jemand mit einer Vorliebe für Fußball und einem kürzlich entdeckten Interesse an Datenwissenschaft dachte ich, ich würde mal versuchen, das Spiel zu analysieren. In diesem und den folgenden Beiträgen werde ich Analysen vorstellen, die entweder vom Zahlenspiel inspiriert sind¹, aus anderen Büchern oder aus einigen, die ich gerade erstellt habe, in der Hoffnung, dass sie für alle anderen interessant sind, die das Spiel lieben und Interesse an der Erforschung von Daten haben.

Ich erinnere mich, dass mein Trainer in der High School viel Übungszeit für Eckbälle aufgewendet hat. Bei einem Training, als es in Strömen regnete, ließ er uns jedes Mal Liegestütze machen, wenn die verteidigende Mannschaft es nicht schaffte, sie zu überwinden, und jedes Mal, wenn die angreifende Mannschaft es nicht schaffte, daraus Kapital zu schlagen. Wenn ich darüber nachdenke, waren viele seiner Übungen so. Mit Zahl gewinne ich, mit Kopf verlierst du. So oder so wurden wir alle schlammig. Es wurden Bälle hineingepeitscht und wir alle hörten die dröhnende Stimme unseres Trainers: „SCHAFFEN SIE DEN KOPF!“

Es hat etwas Dramatisches und wirklich Schönes, nach einer Ecke einen Treffer zu erzielen. Kurz bevor die Ecke ausgeführt wird, geht ein Spieler herüber, um den Ball im Viertelkreis zu platzieren, seine Fans sind voller Vorfreude und erheben sich von ihren Sitzen. Sie haben gerade gesehen, wie ihr Team so nah am Tor war, und erwarten nun, dass ihr Team den Job zu Ende bringt. Zu sehen, wie sich ihre große Nummer Neun oder ihr Plattenkopf-Mittelfeldspieler von den anderen abhebt und die Chance zunichte macht. Wenn die Fans recht haben, wenn sie davon ausgehen, dass Eckbälle profitabel sind, sehen wir einen Zusammenhang zwischen der Anzahl der gewonnenen Eckbälle einer Mannschaft und der Anzahl der erzielten Tore. Mehr Ecken, mehr Tore.

Für alle meine Analysen betrachte ich die Top-5-Ligen Europas der letzten 5 Jahre. Nachfolgend sehen wir uns die durchschnittliche Anzahl der erzielten Tore an, bei denen die Mannschaft x viele Eckbälle erhielt. Die Größe der Blase entspricht der Anzahl der Teams, denen die entsprechende Anzahl an Eckbällen zugesprochen wurde. (In zukünftigen Beiträgen werde ich den Code teilen, der mich hierher gebracht hat).

Die Fans scheinen sich umsonst Hoffnungen zu machen. Wie wir im Durchschnitt sehen, führen Eckbälle leider nicht zu Toren. Den Daten zufolge konnte eine Mannschaft im Durchschnitt der letzten fünf Jahre damit rechnen, alle 50 Eckbälle ein Tor zu erzielen. Das ist schrecklich, da die durchschnittliche Anzahl gewonnener Eckbälle einer Mannschaft bei etwa 5 liegt, was darauf hindeutet, dass eine Mannschaft damit rechnen kann, in jedem zehnten Spiel einen Eckball zu erzielen. Jose Mourinho hat erwähnt, dass englische Fans die einzigen sind, die einen Eckball feiern, als ob ihre Mannschaft gerade ein Tor geschossen hätte¹. Ich habe die Premier League gesehen, seit ich klein war. Ich bleibe lange wach und schaue mir mit meinem Vater „Match of the Day“ an. Jedes Mal, wenn ein Schuss einer Mannschaft über die Latte kippte oder noch besser, ein Verteidiger den Ball nicht für einen Wurf freimachte und versehentlich eine Ecke kassierte, tobten die Fans. Mourinhos Kommentare schienen mir auf jeden Fall zutreffend zu sein. Hier können wir untersuchen, ob der Trend von Liga zu Liga unterschiedlich ist. Vielleicht sind die Engländer besser im Torerfolg und schlechter im Abwehren von Ecken als alle anderen.

Es scheint in keiner der Top-5-Ligen immer noch eine sehr geringe Korrelation zwischen Eckbällen und Toren zu geben, aber den Zahlen zufolge könnten Eckbälle in der Premier League tatsächlich am profitabelsten sein. Bedenken Sie, dass diese Grafik zeigt, dass Sie ungefähr davon ausgehen können, dass Ihr durchschnittliches Premier-League-Team pro 35 gewonnenen Eckbälle ein Tor schießt. Wenn wir weiter recherchieren, sehen wir, dass die durchschnittliche Anzahl der Eckbälle, die eine Mannschaft in einem Premier-League-Spiel gewinnt, bei etwa 5 liegt. Das bedeutet, dass eine Mannschaft damit rechnen kann, alle sieben Spiele einen Eckball zu erzielen. Auch wenn die Engländer potenziell die meisten Tore nach Eckbällen erzielen, sind sie im Allgemeinen immer noch eine ineffiziente Möglichkeit, Tore zu erzielen. Diese Zahlen unterscheiden sich nicht wesentlich von The Numbers Game¹. Wenn man sich die Spiele einer einzelnen Premier-League-Saison (2011/2012) anschaut, können die Teams in dem Buch in jedem zehnten Spiel damit rechnen, nach einem Eckball ein Tor zu erzielen¹, was meiner Meinung nach das erwartete Tor-nach-Eck-Verhältnis in allen fünf Ligen ist die letzten fünf Jahre.

Unabhängig von der Liga oder der Saison bedeuten gewonnene Eckbälle nicht zwangsläufig auch das Erzielen von Toren. Nicht zum ersten Mal erwiesen sich Mourinhos Erkenntnisse als richtig. Er gilt nicht umsonst als einer der besten Manager (und Charaktere) seiner Generation. Auch wenn sich einige Manager auf sie konzentrieren und die Fans sie lieben, machen Eckbälle bei der Jagd nach Toren noch keinen Unterschied.

In meinem nächsten Beitrag werde ich etwas tiefer auf Ziele, ihre Zufälligkeit und den Code eingehen, mit dem ich all diese Zahlen erstellt habe.

[1]: ANDERSON, C. & SALLY, D. (2014). Das Zahlenspiel: Warum alles, was Sie über Fußball wissen, falsch ist . Pinguin.

[2]: Belgien vs. Wales Vorhersagen, Statistiken und H2H – Fußballstatistiken . FootyStats. (nd). Abgerufen im Juli 2022 vonhttps://footystats.org/international/belgium-national-team-vs-wales-national-team-h2h-stats