Sports Analytics Day 2021

Vergangenen Mittwoch fand der Sports Analytics Day 2021 in virtueller Form statt. Die Speaker informierten über aktuelle Forschungsergebnisse, Anwedungen und Ziele der Analyse von Sportdaten und boten durch praktische Beispiele einen spannenden Einblick in das Thema.

Ab 16 Uhr warteten die Gäste des Sports Analytics Day im virtuellen Wartezimmer der Online-Konferenz. Wenige Minuten später strömten an die 150 Gäste, davon rund 50 HdM-Angehörige, in die Videokonferenz des Sports Analytics Day 2021.

 

Initiator des Sports Analytics Day Prof. Dr. Meth begrüßte die Anwesenden und erklärte, was der Film Moneyball und der Gewinn der Fußball-Weltmeisterschaft 2014 mit Sports Analytics zu tun haben. Er zeigte auf, dass die Analyse von Sportdaten nicht nur im Profisport Anwendung findet, sondern auch der Amateursport zunehmend davon profitiert, Daten über diverse Plattformen auszuwerten und daraus Schlüsse für das Training oder den Wettkampf zu ziehen. Auch durch die aktuelle Pandemie bekommt die Thematik Aufwind durch verschiedene Anbieter von Online-Trainingsplattformen, welche sich Sports Analytics zunutze machen und den zahlenden Kunden dadurch individualisierte Onlinetrainings anbieten können. Ein Dank ging natürlich an alle Akteure, welche zum Gelingen der virtuellen Konferenz beigetragen hatten.

 

An der Hochschule der Medien (HdM) wird in verschiedenen Bereichen an dem Thema geforscht, neben den Projekten im Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik und digitale Medien sowie im Master Wirtschaftsinformatik wird auch am Institut für künstliche Intelligenz (IAAI) an verschiedenen Projekten im Bereich Sports Analytics geforscht und gearbeitet.

 

Rektor Prof. Dr. Roos richtete ebenfalls begrüßende Worte an das Publikum, ehe Prof. Dr. Lames von der TU München mit seinem Vortrag startete und den Gästen einen Einblick in die „Theoretical and Practical Performance Analysis" von Sports Analytics bot. Mittels anschaulicher Beispiele aus den Sportarten Fußball und Tennis, zeigte er den Zuhörern auf, welchen Nutzen man aus den Analysen für das Training ziehen konnte und präsentierte verschiedene Anwendungsfelder von Sports Analytics.

 

Im nächsten Programmpunkt gaben Studierende des Wirtschaftsinformatik-Masters Einblicke in „Visual Analytics zum Vergleich von Trackingdaten aus Training und Spielen des Profifußballs", ein Kooperationsprojekt mit der Firma Kinexon GmbH, welche die Datenbasis für das Projekt lieferte. In einem kurzweiligen Vortrag im Kommentatoren-Stil eines Fußballmatches präsentierten die Masterstudierenden den Ablauf und die Ergebnisse des Projekts. Anhand definierter Kriterien lieferten die von den Studierenden erstellten Dashboards einen Überblick zu den Spielern, welche eine Bewertung dieser Spieler möglich machte. Dies bietet dem Trainer eine wichtige Grundlage für die Aufstellung im Spiel bzw. die Trainingsgestaltung der Mannschaft.

 

Nach der Pause vermittelte Prof. Seeger einen Eindruck der neuen Vertiefungsrichtung „Sportkommunikation" aus dem Masterstudiengang Crossmedia Publishing & Management, welche im Wintersemester 20/21 erstmals an der HdM angeboten wurde. Eine solche Vertiefungsrichtung ist in Deutschland einmalig. Weitere Informationen zum Studiengang sind unter www.sportkommunikation.de zu finden.

Über die praktische Anwendung von Analytics im Fußball setzte George Syrianos vom VfB Stuttgart das Publikum in Kenntnis. Er berichtete über ein Scouting System zur optimalen Trainervorauswahl, welches aus der

Abschlussarbeit eines HdM-Wirtschaftsinformatik-Studierenden entstanden war. So kann der Verein eine Vorauswahl an Trainern treffen, welche den ausgewählten Kriterien des Vereins entsprechen und die wahrscheinlich das Bestmögliche aus dem jeweiligen Kader herausholen können.

 

Abschließend präsentierten die Studierenden des Bachelorstudienganges Wirtschaftsinformatik und digitale Medien aus dem Wahlprojekt Deep Learning Ihre „Objekterkennung und Klassifikation von Videodaten im Bereich Wasserspringen". Dabei sollte das System lernen, den aufgezeichneten Sprung anhand der von den Springern produzierten Wasserspritzern zu beurteilen. Dabei galt die Maßgabe, je weniger Spritzer, desto höher die Bewertung des jeweiligen Sprunges. Die zur Verfügung gestellte Datenbasis aus knapp 600 Videos stellte die Projektgruppen vor einige Herausforderungen. Die Studierenden führten die Zuhörerschaft durch die einzelnen Schritte des Projektes bis hin zu den beiden Lösungsansätzen, welche zur Analyse der Videos genutzt wurden.

 


Kontakt:
Prof. Dr. Hendrik Meth
E-Mail: meth@hdm-stuttgart.de

Weiterführende Links:
Sports Analytics Day 2021
Institute for Applied Artificial Intelligence

12. Februar 2021