Das Zahlenspiel ist das einzige Spiel in der Stadt

Erinnern Sie sich, als Scouts einfach *wussten*? Als das Bauchgefühl eines Trainers Gesetz war? Diese Zeiten sind größtenteils vorbei, ersetzt durch ein unerbittliches Streben nach Daten, eine Suche, um jeden Abpraller, jeden Pass, jeden Schwung zu quantifizieren. Es ist nicht nur ein Trend; so werden heute Meisterschaften gebaut.

Nehmen wir zum Beispiel den Fußball und den Aufstieg der Expected Goals, oder xG. Einfach ausgedrückt, misst xG die Wahrscheinlichkeit, dass ein Schuss zu einem Tor führt, basierend auf Faktoren wie Schussposition, verwendetem Körperteil (Kopf oder Fuß), Art der Vorlage und sogar dem Verteidigungsdruck. Ein Elfmeter hat zum Beispiel typischerweise einen xG-Wert von etwa 0,76, was bedeutet, dass er in etwa 76 % der Fälle ins Tor geht. Teams zählen nicht mehr nur Tore; sie zählen *erwartete* Tore. Brighton & Hove Albion, ein Verein, der oft für seinen analytischen Ansatz gelobt wird, verpflichtete Stürmer Neal Maupay 2019, nachdem seine xG-Werte bei Brentford seine tatsächliche Torausbeute konsequent übertroffen hatten, was darauf hindeutete, dass er in großartige Positionen kam, aber nur eine leichte Verbesserung im Abschluss benötigte. Er erzielte in seiner ersten Premier League-Saison für die Seagulls 10 Tore.

Vereine nutzen xG nicht nur zur Bewertung der aktuellen Leistung, sondern auch auf dem Transfermarkt. Sie suchen nach Spielern, deren zugrunde liegende xG-Werte darauf hindeuten, dass sie qualitativ hochwertige Chancen kreieren, auch wenn ihre Torausbeute gering ist. Umgekehrt könnte ein Stürmer mit einer hohen Torausbeute, aber niedrigem xG als überperformend angesehen werden, ein Kandidat für eine Regression. Deshalb können Vereine wie Brentford, ein weiterer Analyse-Pionier, trotz eines kleineren Budgets konstant mithalten. Sie identifizierten Ivan Toney von Peterborough United im Jahr 2020, dessen xG-Werte in der League One außergewöhnlich waren, und er belohnte sie mit 31 Toren in seiner ersten Championship-Saison. Sie kaufen keine Namen; sie kaufen Daten.

Im Basketball wurde John Hollingers Player Efficiency Rating (PER) zu einer grundlegenden Statistik für die Analysebewegung. PER zielt darauf ab, die gesamte statistische Leistung eines Spielers in einer Zahl zusammenzufassen, angepasst an das Tempo. Es berücksichtigt positive Leistungen (Feldtore, Freiwürfe, 3-Punkte-Würfe, Assists, Rebounds, Blocks, Steals) und zieht negative Leistungen ab (Fehlwürfe, Ballverluste, persönliche Fouls). Ein durchschnittlicher PER-Wert liegt bei 15,00. LeBron James führte die Liga mehrfach im PER an, darunter ein PER von 31,7 in der Saison 2008/09.

Teams verwenden PER und ähnliche fortschrittliche Metriken, um Spieler über die traditionellen Boxscores hinaus zu bewerten. Ein Spieler erzielt vielleicht keine 20 Punkte pro Spiel, aber wenn sein PER aufgrund effizienter Würfe, geringer Ballverluste und starker Rebounds hoch ist, ist er ein wertvolles Gut. Die Houston Rockets waren unter Daryl Moreys General Management für ihren datengesteuerten Ansatz bekannt. Sie priorisierten Spieler mit hohen True Shooting Percentages und starken defensiven Metriken, auch wenn diese Spieler keine bekannten Namen waren. Ihre Verpflichtung von James Harden im Jahr 2012 von den Oklahoma City Thunder, der ein hocheffizienter sechster Mann war, war ein analytischer Triumph, da sie auf die Explosion seines PER und seiner Nutzung in einer Führungsrolle setzten. Er lieferte drei Scoring-Titel und einen MVP.

Baseball ist jedoch der Ort, an dem die Analyse-Revolution mit "Moneyball" wirklich Fuß fasste. Obwohl viele Metriken existieren, ist Wins Above Replacement (WAR) wohl die umfassendste. WAR versucht, den Gesamtbeitrag eines Spielers zu seinem Team in einer einzigen Zahl zu quantifizieren: wie viele Siege er im Vergleich zu einem hypothetischen "Ersatzspieler" beiträgt. Ein WAR von 0-1 ist ein Bankspieler, 2-3 ist ein solider Starter, 5+ ist ein All-Star und 8+ ist MVP-Kaliber. Mike Trout erzielt konstant WAR-Werte über 8,0, darunter eine 10,2 WAR-Saison im Jahr 2018.

Front Offices nutzen WAR, um den Wert bei Trades, Free Agency und sogar Vertragsverhandlungen zu beurteilen. Sie schauen nicht mehr nur auf den Batting Average oder Home Runs. Sie wollen den Gesamteinfluss eines Spielers wissen. Die Oakland Athletics, angeführt von Billy Beane, nutzten in den frühen 2000er Jahren bekanntlich unterbewertete Spieler, die durch statistische Analyse identifiziert wurden, wie Scott Hatteberg, ein verletzter Catcher, der zum First Baseman umfunktioniert wurde, um 2002 eine 20-Spiele-Siegesserie mit einem winzigen Gehaltsbudget zu erzielen. In jüngerer Zeit konkurrieren die Tampa Bay Rays, ein weiteres Team aus einem kleinen Markt, konstant, indem sie Spieler finden, die trotz niedrigerer traditioneller Statistiken oder nach Verletzungen hohe WAR-Gesamtzahlen erzielen, und sie dann entwickeln. Sie verpflichteten Charlie Morton 2018 für einen Zweijahresvertrag über 30 Millionen Dollar nach einer von Verletzungen geprägten Karriere, und er lieferte 2019 eine 6,0 WAR-Saison.

Hier ist die Sache: Analysen sind nicht perfekt. Keine einzelne Zahl erzählt die ganze Geschichte, und der Augentest ist immer noch wichtig. Man kann Herz oder Führung nicht quantifizieren. Aber die Daten im modernen Sport zu ignorieren, ist wie der Versuch, sich im GPS-Zeitalter mit einer Papierkarte zurechtzufinden. Es ist ein sinnloses Unterfangen.

Meine kühne These? Die nächste große analytische Grenze ist nicht nur die Spielerbewertung; es geht darum, Trainerentscheidungen in Echtzeit zu optimieren. Erwarten Sie, dass in den nächsten zehn Jahren mehr Cheftrainer durch Datenwissenschaftler ersetzt werden.