Fodbolden flyver på big data | Ingeniøren
Millioner af datapunkter gør nationerne klar til VM. Vi dribler gennem de teknologiske muligheder.
14. jun 2018 kl. 05:00
Når Brasiliens absolutte superstjerne og verdens dyreste fodboldspiller, Neymar, sammen med sine holdkammerater løber på banen 17. juni til kampen mod Schweiz, har spillerne noget under trøjen:
En kompressionsvest udstyret med en række sensorer, herunder 18 Hz GPS, 600 Hz accelerometer samt gyroskop og magnetometer – og en processor, der bearbejder rådata.
VIND VM BOLDEN
Fodboldspillere slæber tonsvis af gummigranulat hjem
Udstyret giver trænerne fuldt styr på, hvor langt spillerne løber, hvor de løber, deres retningsskift, tempo og accelerationer samt hvor ofte og hvor længe, de står stille.
På den måde kan Brasiliens trænerteam hurtigt se, om en spiller underpræsterer og måske bør udskiftes med en frisk.
Fifa lukker op
Selv om GPS er fast udstyr for landshold – herunder Danmarks - under træningen før og mellem kampe, er det første gang, det internationale fodboldforbund Fifa tillader bærbare måleenheder under mændenes slutrunder.
Samtidig vil holdanalytikerne, der under kampen løbende bearbejder data, under VM i Rusland for første gang få lov at stå i radioforbindelse med og sende stillbilleder direkte til trænerne på bænken i stedet for at vente til pausen.
Fifa stiller endda elektronisk udstyr til rådighed for alle landshold. Det understreger, at professionel fodbold i dag er bundet op på data og analyser, der kan understøtte trænerne i deres taktiske arbejde.
Tre kategorier af udstyr
Af samme grund vil Syddansk Universitet i Odense – om alt går vel – om få år huse et unikt nationalt videns- og fodboldcenter, der gennem forskning og innovation skal støtte dansk fodbold, og på universitetets Institut for Idræt og Biomekanik er fodboldforskningen for længst gået i gang hos professor Peter Krustrup og hans team.
De har blandt andet har sammenlignet de forskellige målemetoder, og Ingeniøren har bedt ham gennemgå de dataindsamlingsværktøjer, der anvendes i topfodbold i dag. Groft sagt kan de opdeles i tre kategorier: kamera, GPS og radiobølger.
Den første øger viden om både teknik, taktik og fysisk præstation, mens de to andre primært handler om belastning af spillerne, selv om de også kan anvendes taktisk i forhold til placering til de andre på holdet.
»De fleste ting, man måler i forhold til at få tekniske og taktiske data samt eventdata (begivenhedsdata, red.) på kampen, er baseret på brugen af kamerasystemer – både enkeltkamera- og multikamerasystemer, blandt andet fordi måleudstyr båret af spillerne først nu er blevet muligt,« fortæller Peter Krustrup.
Ved enkeltkamera filmer man, hvor bolden er på banen. Og så udarbejder analytikere eventdata fra kampen, f.eks. antallet af korte og lange afleveringer, hvor mange succesfulde afleveringer, hvor mange offside-situationer, hvor mange frispark, og hvor langt fra målet spilleren stod, da bolden blev afleveret og gik i mål osv.
Big data i fodbold
Ved hjælp af optisk kamera, GPS og radiobølger kan man måle og se spillernes og boldens position på banen, accelerationer, hvor der bliver scoret fra, hvor mange boldberøringer spillerne har, hvordan en bestemt spiller plejer at tage hjørnespark og straffespark, om målmanden ofte sparker op over midterlinjen osv.
Der kommer tusindvis af datapunkter ud fra hver kamp, der kan anvendes taktisk og til at vurdere behovet for fysiologisk træning, f.eks. om en spiller er udmattet og bør skiftes ud, eller en spiller har løbet meget i en kamp, og derfor kun skal have let træning op til næste kamp for at spare på kræfterne.
Trackingteknologien er også afgørende for skadesforebyggelse og som værktøj i forhold til dosering af træning – ikke alene på eliteniveau, men også i forhold til udviklingen af nye motionsfodboldformer og fodbold for patientgrupper.
Kilde: SDU og DBU
Med multikamera-systemerne, der hænger på de fleste store stadioner og blandt andet bruges i den hjemlige superliga og den engelske Premier League, kan man faktisk fastslå både alle spillernes positioner og boldens position 24-25 gange i sekundet.
Dermed kan man også bruge det til at kigge på de fysiske data, som hvor meget sprint, der er, og hvor meget det ændrer sig undervejs i kampen, og hvor meget det offensive og defensive spil bliver påvirket.
Forskning udført af professoren og hans team viser dog, at kamerasystemerne, der leverer data under kampe, har ret store fejl, fordi de sommetider mister forbindelsen til spillerne, så datafeedet pludselig dækker en anden spiller. Det kan ske ved hjørnespark, hvor mange spillere står samlet i feltet og dækker for hinanden.
Derfor er der brug for en form for sortering og kvalitetssikring af multikamera-systemerne, hvor man manuelt ‘genfinder’ de rette spillere i de cirka fem procent af tilfældene, hvor data falder ud.
En anden målemetode er GPS, hvor spillerne selv har udstyr på.
Tests lavet af Krustrup og co. viser, at fodbold med sportens hyppige retningsskift og accelerationer kræver GPS-systemer, der samler data 10-18 gange i sekundet, svarende til 10-18 Hz GPS.
GPS har dog også sine problemer med pålideligheden, for forbindelsen til GPS-satellitterne kan blive påvirket på overdækkede stadioner eller stadioner med stort tagudhæng. Der kan man sætte antenner op omkring banen for at styrke signalet og undgå udfald.
FCM og Brøndby er med fremme
Et tredje system er et radiobølge-baseret ‘lokalt positioneringssystem’, som FCM og Brøndby i dag anvender på hjemmebanen og træningsbanen.
Systemerne måler spillerens position 25-100 gange i sekundet (25-100 Hz). Systemet benytter transmittere (sender og modtager) monteret rundt om banen og små transpondere (modtager signaler og sender tilbage) båret af spillerne. Igen gør afhængigheden af radiomodtagere det vanskeligt at bruge radiobølgesystemer systematisk.
Den nyeste teknologi kombinerer dog GPS og radiobølger, så man er dækket ind uanset stadionets udstyr. Helt ideelt vil det dog være at koble kamerabaserede trackingsystemer med GPS og radiobølger, så får man big data for egne spillere, modstanderen og bolden, mener Peter Krustrup.
Data er bedst før og efter kamp
I år kommer vi som nævnt også til for første gang under en VM-slutrunde at se dataanalytikere sende data direkte ned til trænerne på bænken. Men reelt er det ikke let at styre løjerne taktisk på banen ved hjælp af livedata.
Data er bedst egnet til efterfølgende analyse af kampen og forberedelse på en modstander. Og til live at se, hvor godt spillerne præsterer i slutningen af kampen, hvordan arbejdsbyrden fordeler sig i løbet af kampen, og hvordan holdet fungerer i forhold til fysisk kapacitet. Ligesom data kan vise, om en spiller bliver hårdt belastet ved højintenst løb og opbremsninger, så spilleren efter kampen skal slappe af ved nogle træninger op til næste kamp.
»Hvis data viser, at en spiller går meget ned i tempo, kan det indikere, at spilleren er blevet træt, men det kan også skyldes taktiske justeringer, og at spillet foregår et andet sted på banen, så træneren kan ikke basere en eventuel udskiftning alene på data. Men det kan hjælpe til at foretage en kvalificeret bedømmelse af, om det er noget, der skal få konsekvenser, eller det skyldes andre ting end træthed,« siger Peter Krustrup.
Både træning og kamp
Generelt vil det gavne, at man bruger samme elektroniske udstyr til dataanalyse ved træning og i kampe, så man kan sammenligne spillernes indsats. På den måde kan man også samle belastningen for den enkelte spiller under en turnering ved at lægge træningsbelastningen sammen med kampbelastningen.
»Det er rigtig vigtigt, for når man har 23 spillere i en VM-trup, der er sammen i seks uger, er det ret få, der spiller fuld tid. Halvdelen af truppen har få kampminutter, så man skal vurdere belastningen under kamp plus belastningen under træning,« fortæller Peter Krustrup.
»De, der spiller ganske lidt kamp, skal træne intenst og relativt meget. De, der spiller meget kamp, skal restituere og kun have en lille dosis fysisk træning udover kampene. På den måde kan man få rigtig meget information, hvis man samler gode informationer om trænings- og kampbelastningen med GPS eller radiobølger,« uddyber han.
Data bruges også meget til at se, om spilleren reelt kan holde til at spille i 60-75-90 minutter, når holdet spiller i et vist tempo. Den ligning havde Real Madrids træner, Zinedine Zidane, formentligt løst, da han for få uger siden satte sit hold til Champions League-finalen, hvor holdet vandt 3-1 over Liverpool.
Han indskiftede Gareth Bale efter 60 minutter, og Bale afgjorde finalen med to mål.
»I moderne fodbold skal man også tænke på at slutte med friske, dygtige spillere. Og der har man mulighed for at bruge data til at planlægge. Det er langt hen ad vejen gjort på forhånd, og så bruger trænerne de nye data til at evaluere indsatsen og se, hvor trætte spillerne bliver hen igennem turneringen, så man kan planlægge næste kamp,« siger Peter Krustrup.
Video er det fælles sprog
Brugen af data er altså i rivende udvikling, og længst fremme er nok Tyskland, der i flere år har benyttet systemer udviklet i samarbejde med teknologivirksomheden SAP.
Danmark er først for alvor kommet i gang efter, at DBU sidste efterår købte adgang til en stor international dataleverandør, Chyron Hego, der også leverer kamera- og analysesystemer til Premier League, den tyske bundesliga og Spaniens La Liga ved siden af store Uefa- og Fifa-turneringer.
Der betyder, at herrelandsholdets dataanalytiker Mounir Akhiat har masser af data at boltre sig i. Han blev for et år siden ansat under landstræner Åge Hareide, der ønskede at få adgang til flere data på egne og modstandernes spillere samt eventdata fra kampe.
It-virksomheden KMD er i øvrigt netop blevet DBU’s officielle datapartner, så brugen af data bliver sat yderligere i system under VM-slutrunden.
Tilmeld dig vores nyhedsbrev og vind VM bolden
Mounir Akhiat selv filmer både al træning og alle danske kampe, så man hele tiden får det perspektiv, man gerne vil have. Han livekategoriserer sekvenser med henblik på klip, der skal ses i pausen, ligesom Danmark hurtigt kan evaluere kampen efterfølgende:
»Video er det fælles sprog, der let illustrerer, hvis der er behov for at flytte presset fem meter længere frem eller tilbage på banen,« siger Mounir Akhiat til Ingeniøren.
»Vi har ikke så mange træningsdage før kampe, så video er for os ekstra træning. Vi ser f.eks., hvad modstanderne gør, når de får bolden, og så går vi ud og træner på at presse og forsvare mod det. Og så kan andre data, f.eks. hændelsesdata om vores modstanderes kampe, være med til at kvalificere vores viden fra billederne yderligere og gøre dem mere effektive,« siger han.
Data loader og belaster spillerne
Her har softwaren gjort arbejdet på forhånd, så man ikke som i gamle dage skal gennemgå 20 videoer minutiøst for at finde bestemte situationer. Ligesom data på 100 hjørnespark relativt let kan fortælle, om sparket er indad- eller udadskruet. Det gør det lettere at kigge efter noget meget specifikt.
»Spillerne spiller jo et eller andet sted også på deres erfaring og intuition, når de er i kamp. Og det er ikke sådan, at vi overbebyrder dem med viden og data, men vi giver dem mulighed for at få den viden, de har behov for, dels gennem teamseancer, dels gennem individuelle snakke,« siger Mounir Akhiat.
»Det handler om at belaste og loade spillerne rigtigt, så de er klar, når der er kamp. Det gælder både vidensmæssigt og formmæssigt,« forklarer han.
Danmark spiller sin første VM-kamp lørdag 16. juni, hvor vi klokken 18 møder Peru.
Big data, Menneskekroppen, Trådløs teknologi