Ingenting overlates til tilfeldighetene når Neymars innsats i VM skal analyseres.
Ingenting overlates til tilfeldighetene når Neymars innsats i VM skal analyseres. (Nigel Roddis)

Fotball-VM

Under trøya til Neymar sitter en kompresjonsvest med sensorer, gyroskop og magnetometer

Les hvordan eksperter bearbeider enorme mengder data for å analysere VM-spillerne.

  • IT
  • Endret

Når Brasils absolutte superstjerne og verdens dyreste fotballspiller, Neymar, sammen med lagkameratene sine løper ut på banen 17. juni til kampen mot Sveits, har spillerne noe under trøya:

En kompresjonsvest utstyrt med en rekke sensorer, blant annet en 18 Hz GPS, 600 Hz akselerometer samt gyroskop og magnetometer. En prosessor som bearbeider rådata.

Utstyret gir trenerne oversikt over hvor langt spillerne løper, hvor de løper, retningsskiftene deres, tempo og akselerasjoner, samt hvor ofte og hvor lenge de står stille.

På den måten kan Brasils trenerteam raskt se om en spiller underpresterer og kanskje bør byttes ut med en uthvilt.

Selv om GPS er fast utstyr for landslag – blant annet Danmarks – under treningen før og mellom kamper, er det første gang at det internasjonale fotballforbundet FIFA tillater bærbare måleenheter under mennenes sluttspill.

Samtidig vil laganalytikerne – som i løpet av kampen løpende bearbeider data – under VM i Russland for første gang få lov til å stå i radioforbindelse med og sende stillbilder direkte til trenerne på benken, i stedet for å måtte vente til pausen.

FIFA stiller til og med elektronisk utstyr til rådighet for alle landslag. Det understreker at profesjonell fotball i dag er bundet opp mot data og analyser som kan understøtte trenerne i det taktiske arbeidet deres.

Tre kategorier av utstyr

Av samme grunn vil Syddansk Universitet i Odense – om alt går bra – om få år huse et unikt nasjonalt kunnskaps- og fotballsenter, som gjennom forskning og innovasjon skal støtte dansk fotball, og på universitetets Institut for Idræt og Biomekanik, har professor Peter Krustrup og teamet hans for lengst kommet i gang med fotballforskning.

De har blant annet sammenlignet de ulike målemetodene, og danske Ingeniøren har bedt ham gjennomgå de datainnsamlingsverktøy som brukes i toppfotballen i dag. Grovt sagt kan de deles opp i tre kategorier: kamera, GPS og radiobølger.

Den første øker kunnskapen om både teknikk, taktikk og fysisk prestasjon, mens de to andre primært handler om belastning av spillerne, selv om de også kan brukes taktisk i forhold til plasseringen til de andre på laget.

– De fleste tingene som man måler i forhold til å få tekniske og taktiske data samt eventdata (begivenhetsdata, red.) på kampen, er basert på bruk av kamerasystemer – både enkeltkamera- og multikamerasystemer, blant annet fordi måleutstyr båret av spillerne først nå har blitt mulig, forteller Peter Krustrup.

Artikkelen fortsetter etter grafikken.

  Foto: Lasse Gorm Jensen, Ingeniøren

Flere typer kameraer

Big data i fotball

Ved hjelp av optisk kamera, GPS og radiobølger kan man måle og se spillernes og ballens posisjon på banen, akselerasjoner, hvor det blir skåret fra, hvor mange ballkontakter spillerne har, hvordan en bestemt spiller pleier å ta et hjørnespark og straffespark, om keeperen ofte sparker ut forbi midtlinjen og lignende.

Det produseres tusenvis av datapunkter ut fra hver kamp, og de kan brukes taktisk og til å vurdere behovet for fysiologisk trening, for eksempel om en spiller er utmattet og bør byttes ut, eller en spiller har løpt mye i en kamp, og derfor bare skal ha lett trening fram til neste kamp for å spare på kreftene.

Trackingteknologien er også avgjørende for skadeforebygging, og som verktøy i forhold til dosering av trening – ikke bare på elitenivå, men også i forhold til utviklingen av nye mosjonsfotballformer og fotball for pasientgrupper.

Kilde: Syddansk Universitet og DBU

Ved enkeltkamera filmer man hvor ballen er på banen. Deretter utarbeider analytikere eventdata fra kampen, for eksempel antallet korte og lange avleveringer, hvor mange vellykkede avleveringer, hvor mange offside-situasjoner, hvor mange frispark, og hvor langt fra målet spilleren sto da ballen ble slått og gikk i mål osv.

Med multikamera-systemene – som henger på de fleste store stadioner og blant annet brukes i den danske superligaen og den engelske Premier League, kan man faktisk fastslå både alle spillernes posisjoner og ballens posisjon 24–25 ganger i sekundet.

Dermed kan man også bruke det til å titte på de fysiske dataene, som hvor det løpes fort, og hvor mye dette endrer seg underveis i kampen, og hvor mye det offensive og defensive spillet blir påvirket.

Men forskning utført av professoren og teamet hans, viser at kamerasystemene som leverer data under kampene har ganske store feil, fordi de noen ganger mister forbindelsen til spillerne, slik at datamatingen plutselig dekker en annen spiller. Det kan skje ved hjørnespark, hvor mange spillere står samlet i feltet og dekker for hverandre.

Derfor er det behov for en form for sortering og kvalitetssikring av multikamera-systemene, hvor man manuelt «finner igjen» de rette spillerne i de cirka fem prosent av tilfellene hvor data faller ut.

GPS og radiobølger

En annen målemetode er GPS, hvor spillerne selv har utstyret på seg.

Tester gjennomført av Krustrup og co. viser at fotball – med sportens hyppige retningsskifter og akselerasjoner krever GPS-systemer som samler data 10–18 ganger i sekundet, tilsvarende 10–18 Hz GPS.

Men GPS har også sine problemer med påliteligheten, siden forbindelsen til GPS-satellittene kan bli påvirket på overdekkede stadioner eller stadioner med stort takutstikk.

Der kan man sette opp antenner rundt banen for å styrke signalet og unngå utfall.

FCM og Brøndby er med i front

Et tredje system er et radiobølge-basert «lokalt posisjoneringssystem», som FC Midtjylland og Brøndby i dag bruker på hjemmebanen og treningsbanen.

Systemene måler spillerens posisjon 25–100 ganger i sekundet (25–100 Hz). Systemet benytter transmittere (sender og mottaker) montert rundt banen, og små transpondere (mottar signaler og sender tilbake) båret av spillerne.

Igjen gjør avhengigheten av radiomottakere det vanskelig å bruke radiobølgesystemer systematisk.

Den nyeste teknologien kombinerer imidlertid både GPS og radiobølger, så man er dekket inn uavhengig av utstyret på stadionet. Men det helt ideelle ville være å koble sammen kamerabaserte sporingssystemer med GPS og radiobølger, og dermed får man big data for egne spillere, motstanderen og ballen, mener Peter Krustrup.

Data er best før og etter kamp

I år kommer vi som nevnt også til – for første gang under en VM-sluttrunde – å se dataanalytikere sende data direkte ned til trenerne på benken. Men i virkeligheten er det ikke lett å styre spillerne taktisk på banen ved hjelp av livedata.

Data er best egnet til en påfølgende analyse av kampen, og forberedelse til en motstander. Samt til å se live hvor godt spillerne presterer på slutten av kampen, hvordan arbeidsbyrden fordeler seg i løpet av kampen, og hvordan laget fungerer i forhold til fysisk kapasitet.

Ballen som er utviklet til årets VM.
Ballen som er utviklet til årets VM. Foto: Adidas

Akkurat slik som data kan vise om en spiller blir hardt belastet ved intens løping og oppbremsinger, slik at spilleren etter kampen må ta det rolig under noen treninger fram mot neste kamp.

– Hvis data viser at en spiller går mye ned i tempo, kan det indikere at spilleren har blitt sliten, men det kan også skyldes taktiske justeringer, og at spillet foregår et annet sted på banen, så treneren kan ikke basere et eventuelt bytte bare på data. Men det kan være et hjelpemiddel til å foreta en kvalifisert bedømming av om det er noe som må få konsekvenser, eller om det skyldes andre ting enn utslitthet, sier Peter Krustrup.

Både trening og kamp

Generelt vil det være nyttig om man bruker det samme elektroniske utstyret til dataanalyse ved trening og under kamper, slik at man kan sammenligne spillernes innsats. På den måten kan man også samle belastningen for den enkelte spilleren under en turnering ved å legge sammen treningsbelastningen og kampbelastningen.

– Det er veldig viktig, for når man har 23 spillere i en VM-tropp, og de er sammen i seks uker, er det ganske få som spiller full tid. Halvparten av troppen har få spilleminutter, så man må vurdere belastningen under kamp, pluss belastningen under trening, forteller Peter Krustrup.

– De som har lite spilletid, må trene intenst og relativt mye. De som spiller mye under kamper, må restituere og bare ha en liten dose fysisk trening i tillegg til kampene. På den måte kan man få ganske mye informasjon hvis man samler gode informasjoner om trenings- og kampbelastningen med GPS eller radiobølger, utdyper han.

Zidanes CL-ligning

Data brukes også mye for å se om spilleren reelt er i form til å spille i 60–75–90 minutter, når laget spiller i et visst tempo. Den ligningen hadde Real Madrids trener, Zinedine Zidane, sannsynligvis løst da han for få uker siden sendte laget sitt til Champions League-finalen, hvor laget vant 3–1 over Liverpool.

Han satte inn Gareth Bale etter 60 minutter, og Bale avgjorde finalen med to mål.

– I moderne fotball må man også tenke på å avslutte med uthvilte og dyktige spillere. Og her har man mulighet for å bruke data til å planlegge. Mye av dette kan gjøres på forhånd, og så bruker trenerne de nye dataene til å evaluere innsatsen og se hvor slitne spillerne blir i løpet av turneringen, så man kan planlegge neste kamp, sier Peter Krustrup.

Video er det felles språket

Bruken av data er altså i rivende utvikling, og lengst framme er nok Tyskland, som i flere år har benyttet systemer utviklet i samarbeid med teknologibedriften SAP.

Danmark har først for alvor kommet i gang etter at Dansk Boldspild-Union (DBU) i fjor høst kjøpte adgang til en stor internasjonal dataleverandør, Chyron Hego, som også leverer kamera- og analysesystemer til Premier League, den tyske bundesligaen og Spanias La Liga ved siden av store UEFA- og FIFA-turneringer.

Det betyr at herrelandslagets dataanalytiker Mounir Akhiat har massevis av data å boltre seg med. Han ble for et år siden ansatt under landslagstrener Åge Hareide, som ønsket å få tilgang til flere data på egne og motstandernes spillere, samt eventdata fra kamper.

KMD håndterer data

IT-virksomheden KMD er forøvrig nettopp blitt DBUs offisielle datapartner, så bruken av data blir satt enda mer i system under VM-sluttrunden.

Mounir Akhiat filmer selv både all treningen og alle danske kamper, slik at man hele tiden får det perspektivet man gjerne vil ha. Han live-kategoriserer sekvenser med henblikk på klipp som skal ses i pausen, og samtidig kan Danmark raskt evaluere kampen i ettertid:

– Video er det felles språket som enkelt illustrerer om det er behov for å flytte presset fem meter lengre frem eller tilbake på banen, sier Mounir Akhiat til Ingeniøren.

– Vi har ikke så mange treningsdager før kamper, så video er for oss ekstra trening. Vi ser for eksempel hva motstanderne gjør når de får ballen, og så går vi ut og trener på å presse og forsvare oss mot det. Og så kan andre data, for eksempel hendelsesdata om kampene til motstanderne våre, være med på å kvalifisere kunnskapen vår fra bildene ytterligere, og gjøre dem mer effektive, sier han.

Data laster og belaster spillerne

Her har programvaren gjort jobben på forhånd, slik at man ikke som i gamle dager må gjennomgå 20 videoer minutiøst for å finne bestemte situasjoner.

Akkurat som data fra 100 hjørnespark relativt lett kan fortelle om sparket er inn- eller utoverskrudd. Det gjør det lettere å se etter noe svært spesifikt.

– Spillerne spiller jo av og til også på egen erfaring og intuisjon når de er på banen. Og det er ikke slik at vi overbelaster dem med kunnskap og data, men vi gir dem mulighet til å få den kunnskapen som de har behov for; dels gjennom teamseanser, dels gjennom individuelle samtaler, sier Mounir Akhiat.

– Det handler om å belaste og loade spillerne riktig, slik at de er klare når det er kamper. Det gjelder både kunnskapsmessig og formmessig, forklarer han.

Danmark spiller sin første VM-kamp lørdag 16. juni, hvor de møter Peru klokken 18:00.

Artikkelen ble først publisert på Ing.dk.

Kommentarer (6)

Kommentarer (6)