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Gamechanger / Der Algorithmus Goalimpact errechnet den neuen Fußballgott

Tim Rittmann 21.08.2015

Unsere Reihe „Gamechanger“ widmet sich der Zukunft des Sports. Wie verändern neue Technologien die Sportarten, die wir kennen? Für welche Athleten werden sich unsere Kinder begeistern? Wie sieht das Stadion der Zukunft aus? Werden irgendwann genetisch gedopte Superathleten sämtliche Weltrekorde brechen und computergesteuerte Autos schneller sein als Rennfahrer? Diesmal: Wie Daten das Fußballgeschäft revolutionieren.

Vor zehn Jahren bemerkte Jörg Seidel die Anomalie zum ersten Mal: „Da gab es diesen Nachwuchsspieler von Schalke 04, von dem hatte ich vorher noch nie gehört, aber er besaß einen unglaublichen Goalimpact-Wert.“ Wieder und wieder überprüfte Seidel seine Berechnungen, doch der Wert bestätigte sich. Entweder der Algorithmus war kaputt, oder aber die Macht in dem jungen Mesut Özil war stark, und er würde einmal ein ganz großer werden.

Sein Interesse für Fußball war geweckt, das Spiel erschien plötzlich berechenbar.

Seidel arbeitet eigentlich für ein Hamburger Energieunternehmen und hatte bis zur Euro 2004 keinen blassen Schimmer von Fußball. Ein Tippspiel in der Firma sollte das ändern. „Ich habe einen einfachen Algorithmus geschrieben und mit allen Daten gefüttert, die ich über die teilnehmenden Mannschaften finden konnte.“ Das war die Geburtsstunde von Goalimpact. Griechenland, Seidels Euro-Geheimtipp, gewann das Turnier und Seidel den Einsatz seiner Kollegen. Damit war sein Interesse für Fußball geweckt, denn das Spiel erschien plötzlich berechenbar.

Im Laufe der Jahre hat der gelernte Physiker weiter an seinem Algorithmus gefeilt. Der Goalimpact-Wert eines Spielers sagt aus, wie wie viele Tore seine Mannschaft mehr schießt als die gegnerische, wenn er auf dem Feld steht. Prinzipiell war es das schon. Zur Berechnung herangezogen wird die Tordifferenz aller Spiele mit allen Mannschaften, in der ein Fußballer jemals gespielt hat. Dazu kommen weitere Faktoren wie die Qualität der Mitspieler oder der Erschöpfungszustand.

Der Durchschnittsspieler hat einen Wert von 100. Der Spieler mit dem höchsten Wert ist aktuell Thomas Müller von Bayern München (214,1). Lionel Messi hingegen wird bloß auf Platz vier geführt, und Cristiano Ronaldo gar auf Platz 21. Für die meisten Fußballfachleute daheim klingt das nach grobem Unfug. Aber was, wenn der Algorithmus Recht hat? Wenn Stefan Illsanker (Platz 8) für Leipzig wichtiger ist als Ronaldo für Real Madrid? Und wenn sich daraus ein objektiver Verweis auf die reine Spielstärke ergibt, unabhängig vom persönlichen Fanboytum oder vermeintlichem Experten-Wissen?

Was, wenn Stefan Illsanker für Leipzig wirklich wichtiger ist als Ronaldo für Real Madrid?

Der Profifußball steht vor spannenden Umwälzungen. Vereine und nationale Verbände haben ein immer größeres Interesse daran, die existierenden Datenmengen auszuwerten und sinnvoll zu nutzen. Wer sich zuerst professionalisieren und die Skeptiker in den eigenen Reihen überzeugen kann, besitzt den Wettbewerbsvorteil des First Movers. Und der könnte beträchtlich sein. Einerseits, weil sich der Traditionssport Fußball mit technischen Neuerungen sehr schwer tut, Stichwort Torlinientechnik.

Andererseits, weil der Transfer-Markt total überhitzt ist. In den nächsten Jahren werden talentierte Jungspieler für 20 Millionen Euro und mehr verkauft. Eine gute Datenbank und ein objektiver Blick auf den Markt könnten sich da schnell auszahlen. Denn es ist nicht leicht, Spieler richtig einzuschätzen. Fans lieben spektakuläre Trickser und aufopferungsvolle Kämpfer, Trainer die umgänglichen, klugen Taktiker. Aber selbst professionelle Scouts und Trainer lassen sich von Gefühlen leiten. Es scheint, als könne die reine Zahlenlehre von Systemen wie Goalimpact ein Mittel gegen die Befangenheit werden. Beim amerikanischen Baseball hat es schließlich auch geklappt.

2011 lief der Film „Moneyball“ in den deutschen Kinos. Brad Pitt spielt darin den Baseball-Manager Billy Bean, dessen Club knapp bei Kasse ist. Folglich muss Bean improvisieren. Mittels reiner Datensätze stellt er gute, aber unter vermeintlichen Experten unpopuläre und daher günstige Spieler zu einem funktionierenden Team zusammen. Die Figur des Films ist nicht fiktiv, Billy Bean gibt es wirklich. Die Clubs der Major League Baseball haben ihr Scouting inzwischen an das Moneyball-Prinzip angepasst. Das subjektive Bauchgefühl altgedienter Scouts hat ausgedient, beim Baseball regieren nackte Zahlen. Nur: Baseball ist nicht Fußball.

„Beim Fußball galt lange das Argument, es gäbe zu viele Zufälligkeiten“, sagt Oliver Bartlett, der Co-Trainer Athletik des Bundesligisten Bayer Leverkusen. Der 46-jährige Engländer glaubt trotzdem an Statistiken. Nur nicht unbedingt an die, die von den Experten der Bezahlsender in der Halbzeitanalyse herangezogen werden. „Wir fragen uns eher, welche Parameter relevant sind und welche nicht.“

Die reine Laufleistung? Irrelevant. Ein Spieler, der 14 Kilometer läuft, muss nicht automatisch eine Bereicherung für seine Mannschaft sein, wenn die Laufwege nicht stimmen. „Kilometer sind nicht in Siege umzurechnen“, so Bartlett. „Wir achten stattdessen gezielt auf die Anzahl der Beschleunigungen, auf die Läufe im hohen Tempo mit Ball oder gegen den Ball oder auf die Läufe in der gegnerischen Hälfte.“

Die Profis von Bayer Leverkusen werden beim Training per GPS getrackt. So kann das Trainer-Team die Leistungsdaten auswerten und individuelle Anpassungen vornehmen. Natürlich werden Daten auch dafür genutzt, um den Transfermarkt nach unterbewerteten Spielern zu scannen, ein bisschen Moneyball im Fußballgeschäft gibt es jetzt schon. Der FC Liverpool etwa hat 2012 einen Daten-Experten eingestellt, Arsenal London mit StatDNA aus den USA gleich ein ganzes Unternehmen erworben. Und der AZ Alkmaar aus Holland wird von niemanden anderem als Billy Bean beraten.

Als fast schon radikale Experimente können der englische Zweitligist Brentford FC und der neue dänische Meister FC Midtjylland bezeichnet werden. Sie organisieren nicht nur ihr Scouting, sondern auch ihre Spielweise mit Hilfe von Statistiken. Beide Clubs gehören dem britischen Unternehmer Matthew Benham, dessen Firma statistische Wahrscheinlichkeiten von Sport-Resultaten errechnet und an Wettprofis verkauft. Benham gilt als eine Art Messias der Szene, die gespannt darauf wartet, dass Brentford FC endlich in die Premier League aufsteigt, die höchste englische Spielklasse.

„Benham ist ein Genie“, findet auch Oliver Bartlett, „so fussballverrückt er sein mag, er würde das Projekt nicht angehen, wenn es keine Erfolgsaussichten hätte.“ Diese Erfolgsaussichten, also die Wahrscheinlichkeit eines Aufstiegs von Brentford, sieht Jörg Seidel zur Zeit bei knapp unter 50 Prozent. Natürlich errechnet mit seinem Algorithmus Goalimpact. Was Bayers Co-Trainer Oliver Bartlett freuen könnte: Das weltweit hoffnungsvollste Talent kommt dem Algorithmus zu Folge aus Leverkusen. Mit Julian Brandt hat die Werkself angeblich einen künftigen Fußballgott in ihren Reihen. 

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