Fodbold har gennemgået en markant teknologisk transformation i de seneste årtier. Hvor man tidligere primært havde adgang til simple kampstatistikker som stillinger og tabeller som disse, er man i dag i stand til at indsamle og analysere omfattende mængder data for at opnå dybere indsigt i spillet.
Tracking og positionelle data
I dag anvendes avancerede trackingsystemer til at monitorere spilleres bevægelser i både kamp og træning. Et populært system i mange topfodboldligaer er TRACAP, et videobaseret tracking system, der registrerer spillernes positioner med en frekvens på op til 25 Hz. Dette resulterer i millioner af datapunkter per kamp, hvilket giver trænere og analytikere en detaljeret oversigt over spillerpositioner og bevægelser.
Event data og avanceret statistik
Ud over de positionelle data indsamler man også det, der kaldes “event data”. Dette inkluderer handlinger som pasninger, skud, tacklinger og spilstop. Disse data indsamles med nøjagtige tidspunkter og positioner, hvilket gør det muligt at analysere spillets flow og taktiske aspekter mere detaljeret.
Analytiske modeller og machine learning
Med både tracking- og eventdata til rådighed, anvender moderne fodboldklubber avancerede statistiske modeller og machine learning-teknikker. Disse teknologier hjælper med at identificere mønstre, forbedre spilstrategier og forudsige spiludfald mere præcist end nogensinde før.
Expected goals (xG) og beyond
Expected Goals (xG) er et eksempel på en statistisk model, der estimerer sandsynligheden for, at en given afslutning resulterer i mål. Denne model tager højde for faktorer som skudafstand, vinkel og modstanderpres. Desuden er der udviklet yderligere modeller som Expected Assists (xA), som vurderer sandsynligheden for, at en pasning fører til et mål.
xGChain og xGBuildUp
xGChain og xGBuildUp er avancerede målinger, der evaluerer bidrag fra alle spillere involveret i spilopbygningen op til et skud på mål. Disse modeller tillægger værdi til spillere baseret på deres rolle i at opbygge angreb, selvom de ikke nødvendigvis er dem, der afslutter eller leverer den assisterende pasning.
Expected threat (xT)
Expected Threat (xT) er en nyere tilføjelse til fodboldens statistikker. Denne model fokuserer på, hvordan bestemte handlinger ændrer sandsynligheden for at score fra forskellige positioner på banen, hvilket giver en mere nuanceret forståelse af spillerindflydelse.
Tilpasning af modeller og analytik
Forskellige klubber og analytikere kan tilpasse disse modeller efter deres specifikke behov og strategier, hvilket gør det muligt at integrere unikke spillestile og taktiske præferencer i dataanalysen.
