Gebruiker:Dubbeltje D/Kladblok
|
TITEL: DATASCOUTING
Datascouting is het op basis van data door middel van data-analyses beoordelen van spelers en teams. Datascouting geeft daarbij onder andere inzicht in kwaliteiten en groeicapaciteit van potentieel aan te trekken spelers en de mate waarin bijvoorbeeld nieuwe spelers binnen een team passen. Criteria die hierin worden meegenomen zijn bijvoorbeeld passing, gelopen afstand, schoten, assists, voorzetten, aanrakingen van de bal en kopduels. Ook teamstatistieken als percentage balbezit, plaats waar de bal het vaakst wordt veroverd, manier van spelen en druk zetten en andere parameters worden daarbij meegenomen. In de hedendaagse wereld wordt nagenoeg alles vastgelegd in data en hiervan maakt datascouting simpelweg gebruik. Ook de conservatieve (Nederlandse) voetbalwereld[1] ziet er anno 2017 de voordelen van in[2].
Datascouting werd wereldwijd bij velen bekend dankzij het boek maar vooral ook de film Moneyball.
De film gaat over de Oakland Athletics, een Honkbalteam uit Californië. Wanneer Billy Beane (Brad Pitt) manager wordt van die club met geldproblemen, gebruikt hij een wel heel onorthodoxe manier om resultaten te halen. Hij gebruikt, samen met zijn assistent Peter Brand (Jonah Hill), namelijk een compleet door computer gegenereerde analyse om zijn spelers te vinden en zo een team vast te stellen voor de World Series.
— MovieMeter, 2011.
Dit principe is overgewaaid naar de 'echte' wereld. Binnen Honkbal is het al een veelgebruikt begrip. Binnen deze sport is alles relatief (in vergelijking tot voetbal) gemakkelijk meetbaar. Honkbal wordt mede hierom ook wel de 'numbersgame' genoemd[3]. Binnen voetbal is dit anders aangezien spelers vrij kunnen bewegen en geen vaste lijnen hoeven te volgen. Daarnaast zijn er veel meer bewegingen zonder bal en andere zaken die het goed statistisch kunnen analyseren van wedstrijden en/of trainingen gecompliceerder maken.
Verschillen traditionele scouting en datascouting
[bewerken | brontekst bewerken]Sinds jaar en dag wordt binnen sport, en dus ook voetbal, gebruik gemaakt van scouting. In de basis is dit het zoeken van talenten op jonge leeftijd. Talenten die gescout zijn krijgen, indien zij door het gehele selectieproces komen (in de meeste gevallen enkele selectiewedstrijden), de kans aan te sluiten bij een BVO (Betaald Voetbal Organisatie ofwel professionele voetbalclubs). Scouts van deze BVO's kijken naar bepaalde aspecten van spelers waarmee zij zich eventueel onderscheiden van teamgenoten.
Ook in het seniorenvoetbal wordt veel gebruik gemaakt van scouting. Clubs zijn altijd geïnteresseerd in het werven van de beste spelers of de best passende spelers. Scouts bekijken wedstrijden van spelers (met video en in 'real-life'). Vervolgens analyseren deze scouts of een speler voldoet of niet aan de hand van z'n kwaliteiten, gedrag en instelling. Dit gebeurt ook bij het kijken naar (komende) tegenstanders, waarbij een scout let op de manier van spelen, de gevaarlijke spelers, et cetera. Scouting beperkt zich dus niet alleen tot de jeugd, maar komt in alle lagen voor.
Er zijn veel verschillen tussen de traditionele manier van scouten en datascouting. Datascouting is gebaseerd op data en het uitgebreid onderzoeken en analyseren hiervan (data-analyse). Traditionele scouting is gebaseerd op gevoel en inzicht[4]. Bij de jeugd wordt vooral traditionele scouting toegepast. Van jeugdspelers is doorgaans nog weinig tot geen data beschikbaar, wat datascouting dus schier onmogelijk maakt. Er vinden wel veranderingen plaats waardoor steeds meer gegevens worden bijgehouden maar dit is vooral hele simpele data, zoals aantal wedstrijden, doelpunten en assists. Datascouting is anno 2017 vooral gericht op professioneel seniorenvoetbal en de hoogste jeugdafdelingen, omdat hiervan (uitgebreide) data beschikbaar is.
Er zijn diverse onafhankelijke leveranciers die objectieve data verzamelen van allerlei sportwedstrijden en- evenementen. Voorbeelden van deze onafhankelijke dataleveranciers zijn Transfermarkt.de (voetbal), Whoscored.com (voetbal) en Optasports.com (diverse sporten). De data die deze organisaties bijhouden kan bijvoorbeeld data zijn op gebied van passing (percentage aangekomen/niet aangekomen), gelopen afstand, schoten (binnen/buiten strafschopgebied), assists, voorzetten, aanrakingen van de bal en aantal aangegane en percentage gewonnen/verloren kopduels. Losse data zegt weinig maar wanneer het goed ingezet wordt (dit kan door het te combineren, wiskundige modellen te gebruiken, et cetera), kan het een positieve bijdrage leveren aan prestaties. Anno 2017 is er veel discussie gaande over het gebruik van data, ook buiten sport om. Bekende onderwerpen hierbij zijn privacy en betrouwbaarheid[5]. Data kan gebruikt worden ter ondersteuning bij het maken van (belangrijke) keuzes. Wat betreft voetbal kan dit bijvoorbeeld zijn om de meerwaarde van een specifieke speler binnen een team (extra) te onderbouwen. Echter, gezond verstand gebruiken blijft te allen tijde een vereiste; ook wanneer gebruik van data belangrijk wordt geacht[6].
Conservatief
[bewerken | brontekst bewerken]Over het algemeen is voetbal een vrij conservatieve sport[1][7]. Een voorbeeld hiervan is het inzetten van technologie. Bij diverse andere sporten zoals hockey, cricket en rugby worden al jaren allerlei technologieën ingezet, van de Hawk-Eye lijntechnologie (cricket, tennis, snooker, volleybal) tot videoscheidsrechters (hockey, cricket, rugby)[8]. Lang is het door de FIFA tegengehouden wegens het beïnvloeden van 'de charme van het spel'[9], aldus de jarenlang hoogste baas in voetballerij: Sepp Blatter. Ook het gebruik van data is bij vele sporten al jaren een bekend en gewaardeerd onderdeel, in tegenstelling tot voetbal waarin het eerste (bekende) succesverhaal[10] zich pas voordeed in 2015.
FC Midtjylland & Brentford FC
[bewerken | brontekst bewerken]Inmiddels zijn er vele clubs in binnen- en buitenland die gebruik maken van datascouting, bijvoorbeeld het Deense FC Midtjylland[11]. Clubs zijn tegenwoordig veelvuldig op zoek naar innovatieve manieren om spelers en teams te beoordelen en analyseren, om zo voordeel te behalen ten opzichte van grotere/rijkere clubs. Afgelopen jaren zijn meerdere clubs in het nieuws geweest door het intensief gebruiken van data voor spelers-, club- en wedstrijdbeoordeling. Het Deense FC Midtjylland, dat in het seizoen 2014-2015 kampioen werd met een vele malen kleiner budget dan haar concurrenten is waarschijnlijk het bekendste voorbeeld. Bij deze club was het niet alleen het kampioenschap, maar was ook de manier van scouten dat opviel. Datascouting bleek een belangrijk onderdeel van het succes[11]. De scouts en de technische staf van FC Midtjylland analyseerden de spelers binnen de club met gebruik van data-analyses, keken wat er op dat moment ontbrak en zochten eveneens aan de hand van data de best passende spelers. Een voorbeeld hiervan is Tim Sparv. Deze oud speler van FC Groningen was in Nederland een relatief onopvallende speler. Echter, op basis van data-analyses bleek hij het missende puzzelstukje op het middenveld van FC Midtjylland en men trok hem transfervrij (gratis) aan. Achteraf bleek het een gouden zet. Tim Sparv werd een belangrijke kracht op het middenveld van de kampioen van Denemarken en was ook opvallend goed in de UEFA Champions League. Ook het Engelse Brentford FC kwam op een soortgelijke manier in het nieuws[12]. Ook zij zetten datascouting in voor het werven van spelers/trainers en gebruiken data-analyse voor diverse doeleinden, al behaalden ze er geen kampioenschap mee. Dat Brentford FC data gebruikt en datascouting inzet is zeker geen toeval aangezien haar grootaandeelhouder Matthew Benham tevens de eigenaar van FC Midtjylland is[12]. In Nederland is Brentford FC daarnaast ook veelvuldig in het nieuws geweest door, mede dankzij de innovatieve invalshoek, de Nederlandse manager Marinus Dijkhuizen aan te trekken. Hij presteerde in het jaar daarvoor, seizoen 2014-2015, opvallend goed met het kansloos geachte SBV Excelsior.
Zie ook
[bewerken | brontekst bewerken]Bronnen, noten en/of referenties
[bewerken | brontekst bewerken]- Reilly, T (2005) Computer-assisted scouting in football. Oxon: Taylor & Francis.
- Sierksma, Prof. dr. G (2006) Computer Support for Coaching and Scouting in Football. Groningen
- ↑ a b c Van der Wal, Carien, ‘De voetbalwereld is conservatief’.
- ↑ a b De Hoog, Michiel, Eindelijk heeft de statistiek het Nederlandse voetbal bereikt (maar hoe nu verder?) (26 maart 2015).
- ↑ a b Barron, Karra, A Moneyball Pioneer On Why Baseball Data Has Feelings (30 oktober 2017).
- ↑ a b c Profclubs leiden de verkeerde voetballertjes op: stop met scouten.
- ↑ a b De keerzijde van data analytics: reputatierisico en betrouwbaarheid (08 december 2016).
- ↑ a b Data-analyse vraagt om gezond verstand (10 januari 2017).
- ↑ a b Hyballa: 'Het Nederlandse voetbal is erg conservatief' (16 februari 2017).
- ↑ a b Bloemhof, Lennart, 'Videoscheidsrechter is grote stap in ontwikkeling van het voetbal' (8 januari 2016).
- ↑ a b FIFA stemt in met technologische hulpmiddelen (6 juli 2012).
- ↑ a b Nederland, Samsung, Hoe Brad Pitt FC Midtjylland inspireerde en hen van subtop naar Europees voetbal bracht (3 oktober 2015).
- ↑ a b c De Hoog, Michiel, Voor de scouts van deze club is het kijken van wedstrijden verboden (13 maart 2015).
- ↑ a b c Ingle, Sean, Brentford’s brave new world is already working in Denmark. theguardian.com (22 februari 2015).
- ↑ Statistieken basis voor eerste landstitel Midtjylland. NOS.nl (8 april 2015).
- ↑ Nederlands bedrijf adviseerde Memphis in Lyon-transfer (22 maart 2017).
- ↑ Vischer, Robert, Big data helpt om hardnekkige mythes in de voetballerij te ontkrachten (9 juli 2017).
- ↑ Moneyball (2011).
- ↑ Strauss, Joe, Strauss: Baseball's numbers game drives lots of decisions (3 april 2014).