Als Nederlandse clubs eindelijk weer eens wat voor willen stellen in Europa, moeten ze investeren in big data

Het is maar een kleine investering en het levert grote voordelen op.

|
05 februari 2017, 10:56am

Een paar maanden geleden gebruikte ik big data om op voetbalwedstrijden te gokken. Het viel me toen op dat big data op een hele goede manier kan worden gebruikt in de sportwereld, en zeker bij een tactische sport zoals voetbal. Ik vroeg Alex Kornilov, oprichter van Betegy (het bedrijf dat big data gebruikt om wedstrijden te voorspellen), wat clubs op dat moment deden met big data, en hij zei dat er eigenlijk maar weinig mee gedaan werd. Veel clubs weten niet goed wat ze ermee kunnen doen. En dat is natuurlijk hartstikke zonde.

Ik denk namelijk dat big data de Eredivisie eindelijk weer wat Europees succes kan brengen. Daarom sprak ik met Michiel Jongsma van Opta Sports, een bedrijf dat sportdata verzamelt en analyseert. Op dit moment verzamelt het bedrijf data van een groot deel van de Europese competities, en zijn ze daarnaast ook werkzaam in Noord- en Zuid-Amerika.

Hoewel het overgrote deel van de clubs uit de Britse Premier League al samenwerkt met Opta, moeten ze in Nederland nog wakker worden. De Nederlandse tak werkt nu samen met de media, waarbij Opta probeert interessante evenementdata, de data over de wedstrijd zelf, toe te voegen aan de historische data waar nu vooral de focus op ligt. Dat is veel interessanter en relevanter dan of het de 29e of 30e overwinning van FC Twente tegen ADO Den Haag is.

Er gaat steeds meer geld om in de voetbalwereld, en dus is het belangrijk dat met alle details van de sport rekening wordt gehouden.

Tijdens de Nederlandse voetbalwedstrijden wordt door een team in Londen alle mogelijke data verzameld: "Er zijn twee man die beiden een team bijhouden, en dan is er nog een derde die het geheel overziet en twijfelgevallen behandelt," vertelt Jongsma. Het bedrijf maakt wereldwijd gebruik van dezelfde codes, zodat de data voor elke speler precies hetzelfde is. Het is allemaal onderdeel van de transformatie van de voetbalwereld naar een ware industrie.

Er gaat steeds meer geld om in de voetbalwereld, en dus is het belangrijk dat met alle details van de sport rekening wordt gehouden. Big data is daar een onderdeel van, maar toch stipt Michiel Jongsma meteen aan dat we big data moeten zien als een aanvulling op de traditionele methodiek qua scouting en het runnen van een club, en niet als vervanging. "Op dit moment bedenkt een trainer een nieuwe speelstijl en dan is het de kunst voor andere trainers om hier een goed antwoord op te vinden," vertelt Jongsma. Dat zal verbeteren door bijvoorbeeld trackingdata, waarbij de looplijnen van spelers wordt bijgehouden. Daarmee kunnen analisten de formatie van een team nog beter onder de loep nemen. Jongsma: "Op die manier kun je zien dat bijvoorbeeld een rechtsback veel naar voren rent, en daar dus kansen liggen in de omschakeling (een soort tegenaanval)."

"Als een speler vaak in de positie komt om een goed schot te lossen, kun je doelpunten van hem verwachten."

Dat werkt ook de andere kant op: je kan de zwakke punten uit je eigen speelstijl ook dichten. Het maakt je opstelling dus alleen maar beter en tactischer. Maar er liggen nog veel meer voordelen in het verschiet. Er zijn analisten die kijken naar de balcontacten en positionering van een speler. Op basis daarvan kunnen ze de kwaliteiten van spelers veel beter in kaart brengen. "Als een speler vaak in de positie komt om een goed schot te lossen, kun je doelpunten van hem verwachten," aldus Jongsma.

Een goed voorbeeld van de mogelijkheden van data is Brahim Darri van Heracles Almelo. "Die staat dit jaar samen met spelers als [Anwar] El Ghazi heel erg hoog met het aantal succesvolle dribbels in de Eredivisie, terwijl je die twee niet direct met elkaar associeert," vertelt Jongsma. "Dat komt omdat we allemaal kijken naar het resultaat." Ondanks dat Darri goed is in dribbelen, ontbreekt het vaak aan het 'eindproduct,' oftewel een schot, pass of voorzet.

Als clubs de data met de VR-trainingstechniek combineren, kunnen ze een speler als Darri in korte tijd heel gericht trainen op het maken van de juiste beslissingen in de positie waar ze vaak terecht komen.

Hetzelfde geldt voor de onlangs verkochte Luciano Narsingh. Ik had altijd het idee dat hij niet goed presteerde bij PSV, maar uit de data blijkt dat hij tot de spelers met de meeste balcontacten in het strafschopgebied van de Eredivisie behoort. "Ook bij hem ontbrak het resultaat vaak bij PSV," aldus Jongsma. "Maar Swansea City (die hem gekocht hebben), kent de data en neemt de gok dat het kwartje vanaf nu wel de goede kant op valt."

Naast een kwestie van geluk hebben, kan je daar als voetballer ook op trainen. Zo trainde ik een paar maanden geleden in VR op verschillende spelsituaties. Hierbij kun je bijvoorbeeld denken aan een situatie waarin je als aanvallende middenvelder de bal krijgt, en in korte tijd moet beslissen waar je naartoe wilt passen. Als clubs de data met de VR-trainingstechniek combineren, kunnen ze een speler als Darri in korte tijd heel gericht trainen op het maken van de juiste beslissingen in de positie waar ze vaak terecht komen.

In 2015 besloot Brentford FC om Michiel Kramer niet te kopen, omdat ze op basis van de statistiek dachten dat zijn productieve seizoen geluk was, in plaats van echte klasse.

Het gebruik van dit soort statistieken had clubs ook al veel geld kunnen besparen. "Toen Clasie werd verkocht door Feyenoord, zagen wij aan de data al dat zijn gekochte vervanger [Vejinovic] een heel ander type speler is (andere positionering, keuzes, acties)," vertelt Jongsma. "Een speler als Mokotjo had een veel betere vervanger geweest." Als Feyenoord hier rekening mee had gehouden, hadden ze die circa 3,5 miljoen beter kunnen gebruiken voor een gerichtere aankoop.

Het Engelse Brentford FC is een club waar het aankoopbeleid gebaseerd is op statistiek. In 2015 besloot de club om Michiel Kramer niet te kopen, omdat ze op basis van de statistiek dachten dat zijn productieve seizoen geluk was, in plaats van echte klasse. Ook daar had Feyenoord dus geld mee kunnen besparen.

Daarnaast heeft data ook een voorspellend vermogen. Door te letten op hoeveel een spits in een goede positie komt om te schieten, wordt een verwacht aantal goals berekend. "Vorig seizoen stond Vincent Janssen in de winterstop slechts op 6 doelpunten, maar met zijn verwachte aantal doelpunten stond hij tweede van Nederland,'" vertelt Jongsma. En de statistiek kreeg in de maanden daarna gelijk: hij eindigde het seizoen als Nederlands topscorer met 27 doelpunten.

En daarom is het ontzettend zonde dat Nederlandse clubs, blijkbaar vooral Feyenoord, zich nog niet op grote schaal bezig houden met de beschikbare data. "Het is een investering, en veel clubs durven die stap nog niet te zetten," zegt Jongsma. "En dat snap ik eigenlijk niet, want voor het halve salaris van de gemiddelde eredivisiespeler kun je zo'n tak opzetten." Het is dus een kleine investering, en het kan clubs heel veel geld opleveren.

Laten we hopen dat big data snel zijn weg vindt in de Eredivisie. Dat kan makkelijk met behulp van Opta, of zelfs met de database van het computerspel Football Manager. Misschien dat we dan eindelijk weer wat voor gaan stellen in Europa.