Voetbal en data science: een goede combinatie

Francien Meijer

Afstudeerder

Op zondagmiddag 16 juli was het eindelijk zover: het Nederlands vrouwen voetbalelftal opende het EK in ons eigen land! Voor het eerst in de historie werd het EK-vrouwenvoetbal in Nederland gehouden en meteen werden er records verbroken: nog nooit keken er zoveel mensen thuis naar een voetbalwedstrijd van het Nederlands vrouwenelftal. Met ruim 2.1 miljoen kijkers voor de buis en een volledig gevuld stadion (23 duizend mensen) is het EK van start gegaan. Jong en oud keek mee, inclusief de Koning en Koningin.

Data science en sport

Als fanatiek voetbalster ben ik, Francien Meijer, ontzettend blij met de aandacht voor het EK-vrouwenvoetbal en uiteraard de winst op Noorwegen. Nederland speelde goed en de statistieken van Jackie Groenen werden niet voor niets breed uitgelicht in het nieuws: 89% van haar passes kwamen aan (lees hier meer). Dergelijke statistieken worden steeds vaker verzameld binnen het voetbal en daarmee ook steeds belangrijker. Ook het gebruik van data science in de wereld van sport is in opkomst. Hoe kan data science gebruikt worden om de prestaties van het individu of van het hele team te verbeteren? En kunnen we data science bijvoorbeeld ook gebruiken om het thuis kijken aantrekkelijker maken? Bijvoorbeeld door tv-kijkers nog meer informatie te tonen gedurende een wedstrijd. Als data scientist, voetbalster en voetballiefhebster is dit een onderwerp wat mij erg interesseert.

Francien doet onderzoek op het gebied van sport analytics bij Ynformed

Ynformed is actief op het snijvlak van data science en sport, het gebied van sports analytics. Samen met Inmotio en Performance Analist Max Reckers, werkt Ynformed aan een initiatief om inzicht te krijgen in de effectiviteit en fitheid van voetballers. Een belangrijk uitgangspunt hierbij is dat de informatie in real-time moet worden getoond. Op dit moment worden statistieken vrijwel altijd in de rust of na de wedstrijd getoond. We zien dan bijvoorbeeld het percentage balbezit van ieder team en het aantal corners dat per team is genomen. Bij real-time information gaat het er echter om dat informatie niet naderhand, maar direct zichtbaar en te gebruiken is. Dit zal een nieuwe dimensie aan een voetbalwedstrijd geven.

De effectiviteit van passing

Binnen mijn afstudeeronderzoek, staat passing centraal. Om een doelpunt te scoren moet een aanval worden opgezet, waarin goede passes cruciaal zijn. Daarom is belangrijk om te weten wat een goeie pass is. In mijn afstudeerproject richt ik mij op het herkennen van de verschillende aspecten die horen bij een goeie pass, of te wel: ik richt me op de effectiviteit van passing.

Met behulp van data science en machine learning wordt geprobeerd om een model te maken dat kan voorspellen of een pass aankomt bij een speler uit het eigen team. Dit wordt gedaan aan de hand van een verzameling van variabelen, zoals bijvoorbeeld de snelheid van de bal, de plek van de pass, het aantal tegenstanders in de baan van de pass en de hoek waaronder de pass gegeven wordt. Op deze manier hopen we te voorspellen welke pass een grotere kans van slagen heeft.

Dit model en de verkregen real-time informatie kan vervolgens op verschillende manieren worden ingezet. Zo kunnen trainers en coaches de informatie gebruiken tijdens hun werk. Ze kunnen spelers individueel trainen op hun sterke en zwakke punten en hun wisselbeleid aanpassen. Tegelijkertijd kan de real-time informatie ook het televisiepubliek aanspreken, bijvoorbeeld in de vorm van interactive television. Hiermee kan het kijken van een wedstrijd nog aantrekkelijker worden gemaakt. En wat zou het mooi zijn als daarmee nog meer kijkersrecords worden gebroken binnen het vrouwenvoetbal.

Deel dit artikel
Share on LinkedInTweet about this on TwitterShare on FacebookEmail this to someone