«Mein Ziel ist, die Analysten auf neue Ideen zu bringen», sagt der ETH-Forscher, der an der Fussball-WM die Gegner der Schweizer Nati mathematisch zerlegt

Wenn Ulrik Brandes Fussball schaut, schaut sein Forscherauge immer mit. Der deutsche Informatiker und Sozialwissenschafter ist Professor an der ETH Zürich und berät seit fünf Jahren die Analysten der Schweizer Nationalmannschaft. Zum Auftaktspiel gegen Katar wird die Schweizer Elf auch von seiner Forschung profitieren.

«In der Vorbereitung zum ersten WM-Spiel war Professor Brandes bei uns im Camp in San Diego zu Besuch», sagt Kevin Ehmes, Chefanalyst des Schweizer Teams. Der Austausch mit dem Forscher werde während des gesamten Turniers regelmässig stattfinden. Brandes bringe neue Perspektiven und Denkanstösse für seine tägliche Arbeit.

In seiner Forschung beschäftigt sich Brandes eigentlich mit sozialen Netzwerken. Nicht nur die modernen Social Media sind damit gemeint, sondern alles, was auf sozialen Beziehungen beruht: Parteien, Berufsstände, Tierschwärme. Seine Interessen sind so breit gestreut, dass manche ihn wegen früherer Arbeiten in der Dominikanischen Republik fälschlicherweise für einen karibischen Archäologen halten.

Kollektives Verhalten ist das, was Brandes als Forscher am meisten interessiert. Und wenn man ihn auf Fussballanalyse anspricht, strahlt er über das ganze Gesicht: «Mein absolut liebstes Thema.»

An der ETH Zürich hält Brandes unter dem Namen «Soccer Analytics» eine der beliebtesten Vorlesungen überhaupt. Da lehrt er: Fussball ist ein «territorial invasion game», also ein Gebietseroberungsspiel.

Gebietseroberung setzt eine gute Raumaufteilung voraus. Dafür hat die Mathematik eine eigene Disziplin: die Geometrie. Und um das kollektive Verhalten von Teams zu beleuchten, eignen sich mathematische Techniken der Netzwerkanalyse, die Brandes sonst in anderen Bereichen anwendet. Das alles lernen Studenten bei Brandes. Im vergangenen Semester haben rund 700 Teilnehmer seinen Kurs belegt. Und auch der Nati-Chefanalyst Ehmes schaut manchmal vorbei: «Seine Vorlesungen liefern mir immer wieder neue Impulse», sagt Ehmes. Im Hörsaal hat Brandes, sonst passionierter Fussballfan, seine eigene Fankurve.

An der WM hat Brandes eine weit stillere Rolle im Hintergrund. Während die Analysten der Nati auf der Bank oder der Tribüne sitzen, auf ihre Tablets starren und jede Spielszene live zerlegen, ist die Arbeit des ETH-Forschers schon längst getan. Was Brandes liefert, ist Übersicht. Und die nützt den Analysten der Schweizer Nati vor allem vor dem Spiel.

Die Gegneranalyse ist im modernen Spitzenfussball, wo immer mehr Daten angehäuft werden, ein zeitaufwendiges Metier. Legendär ist etwa die Akribie des Nationaltrainers von Uruguay, Marcelo Bielsa, in der Fussballwelt als «El Loco» («Der Verrückte») bekannt. Als er den englischen Klub Leeds United in der Premier League coachte, wurde Bielsa mit dem sogenannten «Spygate» berühmt. Kurz vor einem Ligaspiel flog auf, dass er das Training des gegnerischen Teams ausspionieren liess. Statt sich zu entschuldigen, gestand Bielsa an einer Pressekonferenz, er mache das vor jeder Partie. Für ihn gehöre das zum Job. Spionage sei aber bei weitem nicht sein einziges Mittel. Mit der Videoanalyse jedes Spiels des Gegners verbringe er allein vier Stunden.

So viel Zeit haben Analysten an kurzen Turnieren wie der WM jedoch nicht. Gerade nach der Gruppenphase bleiben für die Vorbereitung nur wenige Tage zwischen den Spielen. Da hilft Brandes’ Forschung, die Zeit optimal einzuteilen.

Er hat eine Methode entwickelt, um aus Trackingdaten der Spielerpositionen einen «Form-Graphen» der taktischen Bewegungen einer Mannschaft zu erstellen. Daraus leitet er einen sogenannten «position plot» für jeden einzelnen Spieler über die gesamte Spieldauer ab. Die Kombination der beiden Grafiken ermöglicht den Analysten auf einen Blick wichtige Erkenntnisse, die kommerzielle Datenanbieter sonst schuldig bleiben.

Brandes erklärt seine Methode anhand einer Szene aus dem WM-Qualifikationsspiel der Schweiz gegen Schweden im vergangenen Oktober. In der 22. Minute ergibt sich eine auffällige Positionierung: Da taucht Xhaka (Nummer 10), eigentlich ein Mittelfeldspieler, in der Position eines Innenverteidigers auf, während Vargas (Nummer 17) als rechter Verteidiger zu agieren scheint, obwohl er Flügelstürmer ist. Das ist ungewöhnlich, doch zumindest im Fall von Xhaka keine Ausnahme, wie Brandes’ Algorithmus zeigt.

Um das zu beweisen, nimmt Brandes die Positionsdaten aller Schweizer Spieler vom Anpfiff bis zur 22. Minute. Das Ziel ist, für jeden einzelnen Zeitpunkt die plausibelste taktische Position zu bestimmen. Der Algorithmus besteht aus folgenden Schritten:

1. Zunächst verbindet der Algorithmus räumlich benachbarte Feldspieler durch eine Triangulation, also ein Netz aus Dreiecken. Solche «Delaunay-Triangulationen» werden auch in der Biometrie zur Erkennung von Fingerabdrücken und Gesichtern verwendet. Einige der dabei gezeichneten Dreiecke werden allerdings verworfen, weil sie ohnehin bei kleinen Verschiebungen einzelner Spieler wieder verschwinden. Sie liefern somit keine nützliche taktische Information.

2. Die erzeugte Struktur zeigt die Raumaufteilung als Form-Graph aus Vielecken. Die durch kleine Kreise markierten Schwerpunkte der Flächen unterteilen den Raum. Damit sind die Spieler eines Teams horizontal in fünf Bahnen eingeteilt. Auf die gleiche Weise werden bis zu fünf vertikale Zonen bestimmt.

So sieht der Form-Graph der Schweizer Nati in der 22. Minute des Qualifikationsspiels gegen Schweden aus. Alle Spieler, die unterhalb des tiefsten Flächenschwerpunkts stehen, werden als Verteidiger eingestuft (dunkelblaue Zone). Spieler, die über dem höchsten Flächenschwerpunkt stehen, sortiert der Algorithmus als Stürmer. Dazwischen sind die Mittelfeldspieler.

3. Alle Spieler erhalten nun eine farbcodierte taktische Position auf der Basis der fünf horizontalen und vertikalen Zonen, in die sie eingeteilt wurden. Daraus lässt sich ablesen: Dunkelrot steht für Stürmer, Dunkelblau für Verteidiger, Grau für Mittelfeldspieler. Jede Spielfeldseite erhält auch eine eigene Farbe. Links ist braun, rechts ist grün.

Nun kann man die Position jedes Spielers über die ganze Spielzeit als Farbverlauf darstellen. Die obere Farbe gibt an, wie hoch (nah am gegnerischen Tor) ein Spieler steht, die untere zeigt, auf welcher Seite er zu finden ist. Bei Xhaka (Nummer 10) sieht man sofort, dass er sich immer wieder zurückfallen lässt und die Position eines Innenverteidigers einzunehmen scheint (obere Farbe: dunkelblau, untere Farbe: grau oder beige).

Für Analysten sind solche Erkenntnisse wertvoll. «Wenn sich im Spiel einer Mannschaft ein Muster wiederholt, dann ist das wahrscheinlich kein Zufall, sondern beruht auf Absprachen», sagt Brandes. Wenn man die Methode auf Gegner anwendet, kann man wiederkehrende taktische Muster also schneller entschlüsseln. Statt das ganze Spiel zu sichten, können die Analysten an die interessanten Stellen im Video spulen.

Dem ungeübten Auge bieten die Grafiken, die Brandes’ Algorithmus produziert, allerdings mehr Rätsel als Antworten. Die resultierenden «position plots» sehen aus wie bunte Farbcodes. Die übliche Taktiktafel ist da für den geneigten Fussballfan wesentlich einfacher zu lesen. Auch ein Profi wie Ehmes musste sich an die Darstellung gewöhnen. «Zu Beginn muss man sich tatsächlich mit solchen Visualisierungen auseinandersetzen, um sie vollständig zu verstehen», sagt der Analyst.

Solche Übersichten sind praktisch, und zwar nicht nur für Analysten. Auch normale Zuschauer schätzen sie, weil sie den Anschein tieferen Verständnisses der taktischen Überlegungen von Trainern erwecken. Aber der Schein kann auch täuschen.

Ein gutes Beispiel ist die sogenannte «Realformation». Sie wird als die durchschnittliche Position jedes Spielers einer Mannschaft gezeigt. Als die deutsche Bundesliga 2020 diese Visualisierung einführte, lobte sie sogar ein Experte wie Simon Rolfes, der Sportdirektor von Bayer Leverkusen. Die Realformation zeige, dass Mannschaften in der Regel kompakter stünden, als die Formation auf dem Papier nahelege, schrieb Rolfes damals. Eine solche Schlussfolgerung berücksichtige jedoch nicht, dass der Durchschnitt der Positionen einzelner Spieler zwangsläufig zur Mitte tendiere, sagt Brandes.

In Wirklichkeit gibt die «Realformation» also gar nicht die Realität wieder. Wenn ein Spieler die Hälfte seiner Spielzeit über links läuft und die andere Hälfte über rechts, erscheint er in der «Realformation» in der Mitte, obwohl er vielleicht nie dort war.

«Mein Ziel ist, dass die Analysten nichts übersehen», sagt Brandes. Das sei für ihn das Motiv gewesen, eine neue Darstellungsform zu entwickeln. In die Entwicklung haben er und seine Studentinnen und Studenten mehrere Jahre gesteckt, bis der Algorithmus fehlerfrei funktionierte. Heute müssen die Analysten dafür nicht mehr stundenlang vor dem Bildschirm sitzen. Von den Videodaten zur Visualisierung braucht der Algorithmus auf einem normalen Laptop nur wenige Minuten. «Mit optimierter Hardware und Software wäre auch eine Live-Analyse möglich», sagt Brandes. Damit sollte das Schweizer Analystenteam zumindest nicht langsamer sein als das von Uruguay. Und ein Spion, der die Gegner ausspäht, würde sich auch erübrigen.