Hockey allgemein

Der EVZ erinnert mich an Tampa.....

Zitat von ZSC_Forever

bin der Meinung, dass es diese vergangene Saison einfacher gewesen wäre für Zug, den Meistertitel zu holen - da durften sie Meister werden, nächste Saison müssen sie fast Meister werden.
Ist bekanntlich um einiges schwieriger!

Isso. Aber jetzt haben sie Genoni. Es gleicht sich also wieder aus.

Zitat von Iceman

...die Defensive, hinter der Genoni steht, spielt auch noch eine Rolle. So super ist der EVZ dort nicht aufgestellt. Es ist ein Trugschluss zu glauben, Genoni könne alles ausbügeln. Seine Rekordwerte in Bern hatten viel mit der von Kari Schablonen geforderten Disziplin in der Defensive zu tun. Daneben ist Genoni natürlich ein Top-Goali, der den EVZ stärker machen wird. Aber eben, evtl. schätzt man da die Dinge nicht immer ganz richtig ein...

Das wird sicher stimmen. Aber Genoni war auch schon in Davos ein absoluter Topgoali und in der CHer Nati hat er auch gute bis brilliante Spiele abgeliefert.
Er ist der einzige Torhüter, mit dem ich Luki wechseln würde. Nicht weil ich Flüeli schlechter finde - weiss Gott nicht! Aber wie viele Spiele macht ein Genoni
pro Saison und wie viele macht ein Flüeler? Et voilà.

Ich stelle den Artikel hier ein weil weiter unten auch Bezug zum Hockey (auch in der Schweiz) genommen wird. The Times They Are a-Changin....

Big Data raubt dem Sport die Romantik

Big Data revolutioniert gerade die Welt des Sports, es macht sie steriler und berechenbarer. Nirgendwo sind die Auswüchse extremer als in den milliardenschweren Profiligen Nordamerikas. Am Wochenende lässt sich das in London beobachten – die US-Baseball-Liga MLB gibt dort das erste europäische Gastspiel ihrer Historie.

Nicola Berger (NZZ)

Im August 2018 hatte Jayson Werth einen Ausbruch. Werth, 40, ist ein ehemaliger Baseballprofi, er hat in seiner Karriere 140 Millionen Dollar verdient. Doch Werth scheint die Freude vergangen zu sein, er sagte: «Es tötet den Sport. Wir sind an einem Punkt angelangt, an dem wir einfach Laptops auf das Feld stellen könnten. Es braucht uns Spieler nicht mehr. Es ist ein Witz.»

Es, das ist Big Data, die kühle Logik der Zahlen. Sie hat den Baseballsport in der letzten Dekade radikal verändert, bis zur Verzerrung fast. Nie liess sich mit Baseball mehr verdienen als jetzt, Mike Trout wird bei den Los Angeles Angels in den nächsten 12 Jahren 432 Millionen Dollar erhalten, es ist der lukrativste Vertrag in der Geschichte des Teamsports. Geld spielt keine Rolle mehr, die Medienrechte haben für eine Goldgräberstimmung gesorgt, doch der Sport befindet sich in der Krise. Die Zuschauerzahlen sinken, das Publikum ist überaltert, die Partien dauern zu lange und sind zunehmend öde – es gibt zu viele Unterbrüche, zu wenig Aktion. Die Teams füllen ihre Kader vermehrt mit Spezialisten statt Allroundern, was die taktische Variabilität erhöht, das Spiel aber weiter verlangsamt – der Sport kennt keine Wechselbeschränkungen.

Glaubt man Jayson Werth, ist die Entwicklung nicht zuletzt den «Super-Nerds» zu verdanken, die den Baseball in eine Art Schachspiel verwandelt haben. Denn kaum ein Sport lässt sich besser vermessen und in Statistiken pressen, es gibt unzählige Einzelsituationen und keinen kontinuierlichen Spielfluss. Für jeden erdenklichen Spielzug, für jede Eventualität existieren komplexe Wahrscheinlichkeitsberechnungen. Profis in der Major League Baseball (MLB) sind längst zu gläsernen Menschen geworden – und ihre Coachs geben Anweisungen weiter, die ein Computer errechnet hat. Es gibt Teams, die den Zahlen mehr vertrauen als der menschlichen Intuition. Die Frage ist tatsächlich, wie weit die überzeichnete Vision Werths unter diesen Gegebenheiten noch von ihrer Realisierung entfernt ist. Einer, der sie zu teilen scheint, ist Bill James, der in den 1990er Jahren zahlreiche Statistiken entwarf. James sorgte im Herbst für einen Aufschrei, als er sagte, es würde für das Produkt MLB keine Rolle spielen, wenn sämtliche aktiven Profis morgen zurückträten. Sie seien austauschbar geworden, innerhalb von drei Jahren wären sie alle vergessen und ersetzt.

Diese Entwicklung war so nicht abzusehen gewesen. Denn Baseball ist ein Sport der Traditionen, «America’s pastime» quer durch alle Gesellschaftsschichten hindurch, er faszinierte Frank Sinatra ebenso wie die Arbeiterklasse oder den Schriftsteller Philip Roth, der dem Sport in «The Great American Novel» ein ganzes Buch gewidmet hat. Baseball hing lange der Ruf des Verruchten nach. In diesem Jahr jährt sich eine der schwersten Krisen in der Geschichte des Sports zum 100. Mal: Acht Spieler der unterbezahlten Chicago White Sox liessen sich 1919 von einem Syndikat schmieren, um den Play-off-Final, die World Series, gegen Cincinnati zu verlieren. Es war einer der ersten dokumentierten Wettbetrugsfälle weltweit. Der Skandal ramponierte das Image der Liga; sie galt als Hort für Spieler, Alkoholiker und Tunichtgute.

Mächtige Männer in Anzügen

Doch heute regieren nicht den Verlockungen des Lebens verfallene Trinker die Liga, sondern Anzugträger, Abgänger von Eliteuniversitäten. Fast die Hälfte der General Manager verfügt über einen Abschluss von einem Prestige-College wie Harvard, Dartmouth oder Cornell. Es sind blitzgescheite Männer, die nicht zwingend aus dem Baseballmetier stammen, sich dafür aber mit Algorithmen und Datenanalyse auskennen. Eingeleitet wurde der Trend um die Jahrtausendwende in Kalifornien von den Oakland Athletics, einem Modernisierungsverlierer in einem kleinen Markt auf der weniger glamourösen Seite San Franciscos, ausgestattet mit einem winzigen Budget. «Der Dschinni ist draussen, und ich glaube nicht, dass er wieder in die Wunderlampe zurückgeht», sagt Billy Beane, der wichtigste Funktionär der Athletics. Beane spielt nicht auf die gerade über die Kinoleinwände flimmernde «Aladdin»-Adaption an, sondern auf den Einfluss von Big Data im modernen Sport.

Beane, 57, muss es wissen, er war eine Art Revolutionär, ein lakonischer Baseballpirat, der sich mit der Sezierung neuartiger Statistiken einen Wettbewerbsvorteil verschaffte. Oakland spielte trotz signifikanten monetären und infrastrukturellen Defiziten jahrelang um den Titel mit. Beanes sehr amerikanische Aufsteigergeschichte ist im Buch «Moneyball. Die Kunst, in einem unfairen Spiel zu gewinnen» brillant nacherzählt worden, 2011 wurde es mit Brad Pitt in der Hauptrolle in Hollywood verfilmt.

Die Epoche der Postromantik

Die «Moneyball»-Ära ist lange vorbei, doch sie war der Wegbereiter für das Zeitalter von Big Data, eine postromantische Epoche. Die Unberechenbarkeit ist eine der wichtigsten Facetten, die den Sport so faszinierend macht. Es hat etwas Deprimierendes, wenn einem ein Algorithmus den Idealismus raubt – und sei dieser noch so fehlgeleitet.

Die Armada an Datenanalysten versucht die integralen Eckpfeiler des Live-Sporterlebnisses nach Kräften zu zerstören. Nicht vorsätzlich, aber es verursacht doch einen Kollateralschaden. Der Trend ist unaufhaltsam, es geht im Profisport des 21. Jahrhunderts um zu viel Geld, als dass die milliardenschweren Klubbesitzer etwas dem Zufall überlassen würden. Die durch Big Data ausgelösten Veränderungen betreffen längst nicht mehr nur die MLB, sondern alle Teamsportarten, in denen genug Geld steckt. Die Basketballteams in der NBA haben ihren taktischen Stil aufgrund von Big Data verändert, es werden so viele Dreipunktewürfe abgegeben wie nie zuvor – federführend sind die Houston Rockets, wo der statistikversessene General Manager Daryl Morey den Ton angibt.

Die Eishockey-Profiliga NHL führt ab dem Start der Saison 2019/20 eine Tracking-Technologie für alle Spieler ein und verpflanzt Mikrochips in ihre Pucks. Auch in der NHL gibt es hochkomplexe Statistiken – und kluge Köpfe, die sie analysieren. Die Arizona Coyotes machten 2016 den 26-jährigen John Chayka zum jüngsten General Manager der Ligageschichte. Chayka war eines der Gründungsmitglieder eines Startups für eishockeyspezifische Datenanalyse. An solchen Firmen mangelt es nicht: Etliche Anbieter behaupten, sehr effektiv Daten zu schürfen. Reto Kläy, der Sportchef des EV Zug, des in der Schweiz in Sachen Datenanalyse vermutlich fortschrittlichsten Klubs, sagt: «Daten erleichtern vieles, sie helfen einem Trainer beispielsweise, Entscheide zu treffen und zu begründen. Doch man kann Statistiken auch bis zur Unkenntlichkeit durchleuchten und verweben, es ist Vorsicht geboten. Es hat es noch niemand geschafft, Eishockey komplett zu entschlüsseln.»

Die in der letzten Dekade erzielten technologischen Fortschritte sind enorm, doch noch fehlt ein Algorithmus, der die weichen Faktoren abseits des Spielfelds decodiert. Es ist nicht so, dass die US-Profiteams es nicht versuchen würden. In den Interviews mit Talenten vor dem Draft werden die eigenwilligsten Fragen gestellt: Wenn du mit einem Mord davonkämst, würdest du ihn begehen? Hier ist eine Pille, sie garantiert dir den Gewinn der Meisterschaft, bedeutet darauf aber auch deinen Tod. Schluckst du sie? Es soll helfen, ein Bild der Persönlichkeit zu zeichnen, zeugt aber in erster Linie von intakter Phantasie.

Derweil ist Big Data auch in der Major League Soccer, der Fussball-Profiliga Nordamerikas, stark verankert – die Datenanalyse hat den Transfermarkt und die spieltaktischen Analysen global revolutioniert. Am ausgeprägtesten bleiben die Auswüchse jedoch im Baseball, wo alles eine Rolle zu spielen scheint: in welchem Grad sich der Ellbogen eines Pitchers im Moment der Wurfabgabe befindet. In welchem Winkel der Schlagmann den Ball trifft.

Am Samstag und Sonntag gastiert die MLB zum ersten Mal in ihrer Geschichte in Europa, sie hat für das Gastspiel in London zwei ihrer prestigeträchtigsten Organisationen entsandt: Die New York Yankees, deren Logo global auf der Kopfbedeckung von Millionen Menschen prangt, ohne dass die meisten von ihnen auch nur einen einzigen Spieler nennen könnten. Und den derzeitigen Champion Boston Red Sox, den ewigen Rivalen der Yankees. Die Veranstaltung wird ein Erfolg werden, ein Medienspektakel; alle 120 000 Tickets sind verkauft, der Schwarzmarkt floriert. Baseball hat im Vereinigten Königreich keine Basis, doch vielleicht ist genau das für die Besucher die Chance, die Partien zu geniessen. «Ignorance is bliss», hat der Poet Thomas Gray einmal geschrieben, Unwissenheit bedeute Glückseligkeit. Was den modernen Baseball betrifft, könnte das tatsächlich zutreffen, weil das Staunen bewahrt, wer von all den Formeln nichts weiss.

Bei Live-Übertragungen im TV gibt es in den USA oft Einblender mit einer Siegwahrscheinlichkeitsvoraussage. Der Bestsellerautor Michael Lewis, der auch «Moneyball» verfasst hat, hielt kürzlich eine Brandrede dagegen. Er sagte: «Lasst mich mit all diesen Zahlen in Ruhe. Ich will das Spiel mit meinen eigenen Emotionen und Gedanken verinnerlichen.» Und er sagte auch: «Die Datenanalysen haben die Emotionen aus dem Baseball abfliessen lassen. Baseball war der Stoff von grossen Dramen, aber heute geht es nur noch um Zahlen und Videos.»

Die Sätze hörten sich an wie die Ode eines Nostalgikers an vergangene Zeiten. Es wird keine Rückbesinnung geben, Big Data ist dafür längst zu mächtig geworden. Doch es gibt Menschen, denen sprach Lewis mit seiner Sehnsucht nach mehr Romantik aus dem Herzen. Irgendwo wird Jayson Werth milde gelächelt haben.

Zitat von Balz

Auch bei Fragen wie: Welche Strategien funktionieren am besten gegen ein bestimmtes System besteht viel Potential.

Du analysierst deinen Gegner, aber der analysiert auch dich. Am Schluss entscheiden trotzdem die Spieler, welches Team macht weniger Fehler.

Zitat von Larry

Du analysierst deinen Gegner, aber der analysiert auch dich. Am Schluss entscheiden trotzdem die Spieler, welches Team macht weniger Fehler.

Plus wird der "Faktor Mensch" bei einem Zweikampfspiel wie eben Fussball und v.a. auch Eishockey nie ganz miteinbezogen werden können.
Wie messe ich die Emotion, wenn ich in einem wichtigen Spiel 1:0 in Führung oder in Rückstand geraten bin? Wie messe ich die Wirkung auf
einen Menschen, der sieht dass sein Teamkollege unfair gefoult wurde (mit oder ohne Sanktion des Schiris?), usw., usw.

Aber z.B. beim Penalty-Schiessen oder beim Hockey in den Power- und Boxplays könnte ich mir schon sehr, sehr gut vorstellen, dass Big
Data ziemlich effektiv zum Einsatz kommen wird.

Zitat von Balz

Man muss zwei Dinge unterscheiden: Das Ziel und die Ausführung. Computer werden nie bei der Ausführung selbst helfen können. Sie können bei der Vorbereitung helfen, also z.B. Analyse von Körperbewegungen im Training, um die optimalen Bewegungsabläufe zu trainieren (Skating, Shooting). Und sie können beim Setzen des Ziels helfen, also wie sollte ich mich in welcher Situation verhalten. Am Ende muss das dann ja immer von den Spielern umgesetzt werden und das ist dann wieder ein völlig anderes, zusätzliches Gebiet. Aber dieses zweite Gebiet nimmt nichts von der Legitimität des ersten, das ist wichtig. Sie kombinieren sich.

Du kannst mit der besten Vorbereitung immer noch verlieren und mit schlechter Vorbereitung gewinnen, aber es ist einfach über die Dauer weniger wahrscheinlich.

Korrekt. Aber jetzt wird's philosophisch....... Was bedeutet "die beste vs. die schlechte Vorbereitung"?
Ich gebe dir natürlich absolut Recht und ich glaube auch, dass diesbezüglich noch viel, viel gehen wird und gehen muss.
Aber es kann auch einen Overkill geben, bzw. manchmal KANN auch less more sein. Wenn ich so den Coach des aktuellen
Stanley Cup Siegers anschaue, dann sehe ich (von aussen, klar) eher viel old school.......