Bundesliga Match Fact Pressure Handling: Bewertung der Leistung von Spielern in Hochdrucksituationen auf AWS

Pressing oder Druck im Fußball ist ein Prozess, bei dem eine Mannschaft versucht, den ballbesitzenden gegnerischen Spieler zu belasten. Ein Team übt Druck aus, um die Zeit zu begrenzen, die einem gegnerischen Spieler bleibt, um eine Entscheidung zu treffen, die Passmöglichkeiten zu reduzieren und schließlich zu versuchen, den Ballbesitz umzudrehen. Obwohl fast alle Teams versuchen, Druck auf ihre Gegner auszuüben, kann ihre Strategie dazu unterschiedlich sein.

Einige Teams wenden ein sogenanntes tiefes Pressing an und lassen dem Gegner Zeit und Raum, um den Ball über das Spielfeld zu bewegen. Sobald der Ball jedoch das letzte Drittel des Feldes erreicht, versuchen die Verteidiger, den Ball abzufangen, indem sie den Ballträger unter Druck setzen. Ein etwas weniger konservativer Ansatz ist der mittlere Presse. Hier wird Druck um die Mittellinie herum ausgeübt, wo die Verteidiger versuchen, den Aufbau in eine bestimmte Richtung zu lenken, offene Spieler und Passwege blockieren, um den Gegner schließlich zurückzudrängen. Borussia Dortmund war unter Jürgen Klopp eines der effizientesten Teams, das ein Mittelpress einsetzte. Die aggressivste Art von Pressing-Teams ist die hohe Presse Strategie. Hier versucht ein Team, die Verteidiger und den Torhüter unter Druck zu setzen, indem es sich auf direkten Druck auf den Ballträger konzentriert und ihnen genügend Zeit lässt, die richtigen Passoptionen auszuwählen, da sie den Ball decken müssen. Bei dieser Strategie versucht das Pressing-Team, den Ballbesitz durch Zweikämpfe oder das Abfangen schlampiger Pässe zu ändern.

Im Februar 2021 veröffentlichte die Bundesliga den ersten Einblick, wie Mannschaften mit dem Druck Druck ausüben Meistgepresste Spieler-Match-Fakten powered by AWS. „Most Pressed Player“ quantifiziert den defensiven Druck, dem Spieler in Echtzeit ausgesetzt sind, sodass Fans vergleichen können, wie einige Spieler Druck gegenüber anderen erhalten. In den letzten 1.5 Jahren lieferte dieser Match Fact den Fans neue Erkenntnisse darüber, wie stark die Teams Druck ausübten, führte aber auch zu neuen Fragen wie „War dieser Druck erfolgreich?“. oder „Wie geht dieser Spieler mit Druck um?“

Einführung von Pressure Handling, einem neuen Bundesliga Match Fact, der darauf abzielt, die Leistung eines häufig unter Druck stehenden Spielers anhand verschiedener Metriken zu bewerten. Pressure Handling ist eine Weiterentwicklung von Most Pressed Player und fügt der Anzahl signifikanter Drucksituationen, in denen sich ein Spieler in Ballbesitz befindet, eine Qualitätskomponente hinzu. Eine zentrale Statistik in diesem neuen Match Fact ist die Escape Rate, die angibt, wie oft ein Spieler spielt löst Drucksituationen erfolgreich, indem es den Ballbesitz für sein Team behält. Außerdem erhalten Fans Einblick in die Pass- und Schussleistung von Spielern unter Druck.

Dieser Beitrag befasst sich eingehender damit, wie das AWS-Team eng mit der Bundesliga zusammengearbeitet hat, um den Pressure-Handling-Match-Fakt zum Leben zu erwecken.

Wie funktioniert es?

Dieser neue Bundesliga Match Fact zeigt die Leistung von Spielern in Drucksituationen. Beispielsweise kann ein angreifender Spieler in Ballbesitz von gegnerischen Verteidigern unter Druck gesetzt werden. Es besteht eine erhebliche Wahrscheinlichkeit, dass er den Ball verliert. Gelingt es diesem Spieler, die Drucksituation ohne Ballverlust zu lösen, steigert er seine Leistung unter Druck. Den Ball nicht zu verlieren wird als Team definiert Ballbesitz halten nach Beendigung des individuellen Ballbesitzes des Spielers. Dies kann zum Beispiel durch einen erfolgreichen Pass zu einem Mitspieler, durch ein Foul, durch einen Einwurf oder einen Eckstoß geschehen. Im Gegensatz dazu kann ein gepresster Spieler den Ball durch einen Zweikampf oder einen misslungenen Pass verlieren. Gezählt werden nur die Ballbesitze, bei denen der Spieler den Ball von seinem Mitspieler erhalten hat. Auf diese Weise schließen wir Situationen aus, in denen sie den Ball abfangen und sofort unter Druck stehen (was normalerweise passiert).

Wir aggregieren die Druckleistung eines Spielers in einem einzigen KPI namens escape rgegessen. Die Fluchtrate ist definiert als der Anteil des Ballbesitzes eines Spielers, bei dem er unter Druck stand und den Ball nicht verlor. Als „unter Druck“ wird hier ein Druckwert > 0.6 definiert (siehe unsere previous post für weitere Informationen zum Druckwert selbst). Die Escape-Rate ermöglicht es uns, Spieler pro Spiel oder pro Saison zu bewerten. Die folgende Heuristik wird zur Berechnung der Fluchtrate verwendet:

1. Wir beginnen mit einer Reihe von Druckereignissen, basierend auf dem bestehenden Most Pressed Player Match Fact. Jedes Ereignis besteht aus einer Liste, die alle individuellen Druckereignisse auf den Ballträger während einer individuellen Ballbesitzphase (IBP) enthält.
2. Für jede Phase berechnen wir den maximalen aggregierten Druck auf den Ballträger.
3. Wie bereits erwähnt, muss eine Druckphase zwei Bedingungen erfüllen, um berücksichtigt zu werden:
   1. Das vorherige IBP war von einem Spieler desselben Teams.
   2. Der maximale Druck auf den Spieler während des aktuellen IBP war > 0.6.
4. Wenn die nachfolgende IBP auf einen Spieler derselben Mannschaft entfällt, zählen wir dies als Flucht. Andernfalls wird es als verlorener Ball gewertet.
5. Für jeden Spieler berechnen wir die Fluchtrate, indem wir die Anzahl der Fluchten zählen und durch die Anzahl der Druckereignisse dividieren.

Beispiele für Fluchten

Um die unterschiedlichen Wege zur erfolgreichen Lösung von Druck zu veranschaulichen, zeigen die folgenden Videos vier Beispiele von Joshua Kimmichs Flucht aus Drucksituationen (5. Spieltag, Saison 22/23 – Union Berlin vs. Bayern München).

Joshua Kimmich rückt aus dem Druck heraus und passt auf den Flügel.

Joshua Kimmich spielte einen schnellen Pass nach vorne, um dem Druck zu entkommen.

Joshua Kimmich entkommt zweimal dem Druck. Die erste Flucht erfolgt durch einen Gleittackle des Gegners, der dennoch zu Ballbesitz der Mannschaft führte. Die zweite Flucht besteht darin, gefoult zu werden und dadurch den Ballbesitz der Mannschaft zu behalten.

Joshua Kimmich entzieht sich dem Druck mit einer schnellen Bewegung und einem Pass.

Ergebnisse der Druckbehandlung

Schauen wir uns einige Ergebnisse an.

Mit dem Pressure Handling Match Fact werden die Spieler nach ihrer Fluchtrate auf Matchbasis eingestuft. Um einen fairen Vergleich zwischen Spielern zu haben, bewerten wir nur Spieler, die mindestens 10 Mal unter Druck standen.

Die folgende Tabelle zeigt, wie oft ein Spieler in den ersten sieben Spieltagen der Saison 2/2022 in den Top 23 der Spielrangliste war. Wir zeigen nur Spieler mit mindestens drei Auftritten in den Top 2.

Anzahl der Male in den Top 2	Spieler	Anzahl der Male im Ranking
4	Joshua Kimmich	5
4	Exequiel Palacios	6
3	Jude Bellingham	7
3	Alphonso Davies	6
3	Lars Stindl	3
3	Jonas Hector	6
3	Vincenzo Grifo	4
3	Kevin Stöger	7

Joshua Kimmich und Exequiel Palacios führen das Feld mit jeweils vier Einsätzen in den Top 2 der Match-Rangliste an. Eine besondere Erwähnung verdient Lars Stindl, der dreimal in den Top 2 auftauchte, obwohl er nur dreimal spielte, bevor eine Verletzung weitere Bundesliga-Starts verhinderte.

Wie wird es umgesetzt?

Das Bundesliga Match Fact Pressure Handling verbraucht Positions- und Ereignisdaten sowie Daten aus anderen Bundesliga Match Facts, nämlich xPasses und Most Pressed Player. Match Facts laufen unabhängig voneinander AWS Fargate Behälter drin Amazon Elastic Container-Service (Amazon ECS). Um sicherzustellen, dass die aktuellsten Daten in den von uns verwendeten Druckhandhabungsberechnungen widergespiegelt werden Amazon Managed Streaming für Apache Kafka (Amazon MSK).

Amazon MSK ermöglicht es verschiedenen Bundesliga Match Facts, die neuesten Ereignisse und Updates in Echtzeit zu senden und zu empfangen. Durch die Verwendung von Kafka erhalten wir die aktuellsten Ereignisse von allen Systemen. Das folgende Diagramm veranschaulicht den End-to-End-Workflow für die Druckbehandlung.

Die Druckbehandlung beginnt mit der Berechnung, nachdem ein Ereignis aus dem Most Pressed Player Match Fact empfangen wurde. Der Pressure Handling-Container schreibt die aktuellen Statistiken zu einem Thema in Amazon MSK. Eine zentrale AWS Lambda -Funktion verarbeitet diese Nachrichten von Amazon MSK und schreibt die Escape-Raten in eine Amazonas-Aurora Datenbank. Diese Daten werden dann für interaktive Nahe-Echtzeit-Visualisierungen verwendet Amazon QuickSight. Außerdem werden die Ergebnisse auch an einen Feed gesendet, der dann eine weitere Lambda-Funktion auslöst, die die Daten an externe Systeme sendet, wo Sender sie weltweit nutzen können.

Zusammenfassung

In diesem Beitrag haben wir gezeigt, wie das neue Bundesliga Match Fact Pressure Handling es ermöglicht, die Leistung verschiedener Bundesliga-Spieler in Hochdrucksituationen zu quantifizieren und objektiv zu vergleichen. Dazu bauen wir auf und kombinieren zuvor veröffentlichte Bundesliga Match Facts in Echtzeit. Dadurch können Kommentatoren und Fans nachvollziehen, welche Spieler glänzen, wenn sie von ihren Gegnern unter Druck gesetzt werden.

Der neue Bundesliga Match Fact ist das Ergebnis einer eingehenden Analyse durch die Fußballexperten der Bundesliga und AWS Data Scientists. Außergewöhnliche Fluchtquoten werden im Liveticker der jeweiligen Spiele in der offiziellen Bundesliga-App angezeigt. Während einer Sendung werden den Kommentatoren Fluchtraten über bereitgestellt Datenstory-Finder und den Fans in Schlüsselmomenten visuell gezeigt, z. B. wenn ein Spieler mit hoher Druckzahl und Fluchtrate ein Tor erzielt, außergewöhnlich gut passt oder viele Herausforderungen überwindet, während er die Kontrolle über den Ball behält.

Wir hoffen, dass Ihnen dieser brandneue Bundesliga Match Fact gefällt und Ihnen neue Einblicke in das Spiel bietet. Um mehr über die Partnerschaft zwischen AWS und der Bundesliga zu erfahren, besuchen Sie Bundesliga auf AWS!

Wir sind gespannt, welche Muster Sie entdecken werden. Teilen Sie Ihre Erkenntnisse mit uns: @AWScloud auf Twitter, mit dem Hashtag #BundesligaMatchFacts.

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Über die Autoren

Simon Rolfes Als zentraler Mittelfeldspieler bestritt er 288 Bundesligaspiele, erzielte 41 Tore und bestritt 26 Länderspiele für Deutschland. Derzeit ist Rolfes als Geschäftsführer Sport bei Bayer 04 Leverkusen tätig, wo er den Kader der Profispieler, die Scouting-Abteilung und die Nachwuchsförderung des Vereins betreut und weiterentwickelt. Simon schreibt auch wöchentlich Kolumnen auf Bundesliga.com über die neuesten Bundesliga-Match-Fakten powered by AWS. Dort bietet er seine Expertise als ehemaliger Spieler, Kapitän und TV-Analyst an, um die Auswirkungen fortschrittlicher Statistiken und maschinellen Lernens auf die Welt des Fußballs hervorzuheben.

Luuk Figdor ist Sports Technology Advisor im AWS Professional Services-Team. Er arbeitet mit Spielern, Vereinen, Ligen und Medienunternehmen wie der Bundesliga und der Formel 1 zusammen, um ihnen dabei zu helfen, mithilfe von maschinellem Lernen Geschichten mit Daten zu erzählen. In seiner Freizeit lernt er gerne alles über den Verstand und die Schnittstelle zwischen Psychologie, Ökonomie und KI.

Javier Poveda-Panter ist Data Scientist für EMEA-Sportkunden im AWS Professional Services-Team. Er ermöglicht es Kunden im Bereich Zuschauersport, innovativ zu sein und aus ihren Daten Kapital zu schlagen, indem er durch maschinelles Lernen und Data Science hochwertige Benutzer- und Fanerlebnisse liefert. In seiner Freizeit geht er seiner Leidenschaft für ein breites Spektrum an Sport, Musik und KI nach.

Tareq Haschemi ist Berater bei AWS Professional Services. Seine Fähigkeiten und Fachgebiete umfassen Anwendungsentwicklung, Data Science, maschinelles Lernen und Big Data. Er unterstützt Kunden bei der Entwicklung datengetriebener Anwendungen innerhalb der Cloud. Bevor er zu AWS kam, war er auch als Berater in verschiedenen Branchen wie Luftfahrt und Telekommunikation tätig. Er engagiert sich leidenschaftlich dafür, Kunden auf ihrer Daten-/KI-Reise in die Cloud zu unterstützen.

Fotinos Kyriakides ist Berater bei AWS Professional Services. Durch seine Arbeit als Data Engineer und Anwendungsentwickler unterstützt er Kunden bei der Entwicklung von Anwendungen in der Cloud, die aus Daten gewonnene Erkenntnisse nutzen und erneuern. In seiner Freizeit geht er gerne laufen und erkundet die Natur.

Uwe Dick ist Data Scientist bei der Sportec Solutions AG. Er arbeitet daran, Bundesliga-Klubs und -Medien in die Lage zu versetzen, ihre Leistung mithilfe fortschrittlicher Statistiken und Daten zu optimieren – vor, nach und während der Spiele. In seiner Freizeit gibt er sich mit weniger zufrieden und versucht einfach, die vollen 90 Minuten für sein Freizeit-Fußballteam durchzuhalten.