Früher oder später kommt für jede Sportart eine Analytics-Revolution. MLB hatte Geldball in den frühen 2000er Jahren und hat sich seitdem weit darüber hinaus entwickelt. Die NBA hat Effizienz eingesetzt, um den Sprungschuss aus mittlerer Entfernung so gut wie zu töten. Im Fußball gibt es unzählige neue Möglichkeiten, Pässe und Torchancen bis ins kleinste Detail zu messen.
Die Veränderung der NFL wurde 2018 am deutlichsten. Computermodelle, die Tausende von Spielen untersuchten, stellten eine Ineffizienz fest: Die Trainer waren zu konservativ beim vierten Platz, wenn die Teams entweder den Ball wegwerfen oder eine Alles-oder-Nichts-Konvertierung anstreben können. In diesem Jahr wurden sie ein bisschen mutiger und versuchten, mit 15 Prozent ihrer Chancen Fourth-Down-Conversions zu erzielen, gegenüber 12 Prozent in den vorangegangenen Jahren. Die Quants, so scheint es, haben den Kampf um die Entscheidungsseele des Fußballs gewonnen. In Übereinstimmung mit verschiedenen Metriken passen NFL-Teams den Ball jetzt häufiger als zuvor; Zu Beginn der laufenden Saison hatte jedes NFL-Frontoffice mindestens ein Mitarbeiter und oft viele mehrhauptsächlich für Analysearbeiten.
Aber irgendwo auf dem Weg endete der Fußball mit einer analytischen Gegenreaktion. In den sozialen Medien und im Fernsehen werden die Nerds von Fans und Sendern ständig an den Pranger gestellt. In der vergangenen Saison, nachdem John Harbaugh, Trainer der Baltimore Ravens, bei einer späten Zwei-Punkte-Umwandlung leer ausgegangen war, um eine Niederlage zu besiegeln, wechselte sich eine Crew von CBS-Kommentatoren damit ab, ihn wie eine Piñata zu schlagen. “Sie zeigen Ihnen eine Tabelle und sagen: ‘Deshalb habe ich diese Entscheidung getroffen'”, sagte Nate Burleson, ein Redner und ehemaliger Spieler. Ein anderer, der Super-Bowl-Gewinnertrainer Bill Cowher, war unverblümt: „Lähmung durch Analyse. Wir überanalysieren die Dinge. Es ist nicht so schwer.” Einen ähnlichen Analytics-Hass findet man im College-Spiel. Nachdem die Texas Tech University Anfang dieses Monats mit einem vierten Rückstand ins Stocken geraten war, sagte der Play-by-Play-Ansager von Fox, Gus Johnson: „Analytics! Wirf sie in den Müll!“
Dies ist der Scheideweg, an dem der Sport im Jahr 2022 existiert. Einerseits haben Analysen unzähligen Champions geholfen und den Fußball, Amerikas führendes Unterhaltungsprodukt, noch unterhaltsamer gemacht. Auf der anderen Seite reißen die ausgefallenen Statistiken die Kommentatoren des Fußballs auseinander und laden sogar die Verachtung von Trainern ein, die ihre Karriere damit verbracht haben, alles zu tun, um zu gewinnen. Das eigentliche Konzept der Analytik ist zu einem Fußball-Bogeyman geworden, das niemand kommen sah. Vielleicht hätten wir es tun sollen.
Theoretisch ist Sport der ideale Ort für intensive Zahlenarbeit. Die Börse und das Wetter sind natürlich numerisch, aber „wir sind der einzige Ort, an dem Sie eine Anzeigetafel haben“, sagte mir Alex Auerbach, ein Sportpsychologe für die Toronto Raptors der NBA. „Sport quantifiziert bereits die extremste Art des Benchmarkings, wo sich die Menschen befinden“, sagte er.
Die einfache Box-Score gibt es schon immer, aber selbst für gelegentliche Fußballfans sind erweiterte Analysen jetzt unumgänglich: Amazon Prime Video, der neue Rechteinhaber für Donnerstagabend Fußball, führt jede Woche einen statistischen Simulcast zu seiner Hauptsendung durch. Spielerbewertungen des Statistik- und Bewertungsimperiums Pro Football Focus erscheinen regelmäßig auf Fußball am Sonntagabend. Begeben Sie sich in die Tiefen des Fußball-Internets und Sie werden auf eine Buchstabensuppe von Statistiken stoßen: Erwartete hinzugefügte Punkte (EPA) pro Spiel, Fertigstellungsprozentsatz über Erwartung (CPOE) und DVOA (den niemand auch nur mit seinem vollständigen Namen kennt). . Es ist ein Sonntagsritual zu sehen Echtzeit-Roboterauswertungen von Fourth-Down- und Two-Point-Entscheidungen.
Einige Fußballfans lieben diese Innovationen. Andere sehr viel nicht. Auf Twitter führt die Bewertung einer Entscheidung durch einen Fourth-Down-Roboter oft zu Reaktionen wie dieser von letzter Woche: „Ich möchte diese Art von lächerlicher Statistik nicht mehr sehen.“ Einige Fußballmedien, insbesondere im Fernsehen, gehen ähnlich vor. „Es ist immer noch reflexartig negativ, wie ‚Die Nerds wissen nicht wirklich, wovon sie reden’“, sagte mir Bill Connelly, ein ESPN-Autor, der Sport durch eine analytische Linse behandelt. “Das Ende.'” Analytik ist zu einem allgemeinen Pejorativ geworden, das auf jede mutige, unkonventionelle Entscheidung eines Trainers angewendet wird – insbesondere auf eine, die fehlschlägt. Was auf jeden Fall passiert, ist Folgendes: „Wenn Leute ein Anführungszeichen machen aggressiver Zug, wird es oft als Analysespiel bezeichnet, auch wenn die Zahlen dies nicht besagen“, sagte mir Seth Walder, ein ESPN-Analyseautor. (Ironischerweise zuckten Projektionsmodelle beim viel verspotteten Zwei-Punkte-Versuch der Ravens mit den Schultern und sahen darin einen Wurf.)
Viele Trainer schrecken auch davor zurück, wie die Analytik in den Fußball eingedrungen ist. Betrachten Sie die beiden erfolgreichsten Trainer dieser Generation: Nick Saban von der University of Alabama und Bill Belichick von den New England Patriots, die jeweils sieben nationale Titel und sechs Super Bowl-Siege vorweisen können. Saban sagte, er sei „kein Analytiker“ und beschrieb den Job eines quantitativen Analysten als „ein Typ, der noch nie Fußball gespielt hat und an einem Computer sitzt und eine Menge Zeug in einen Computer steckt“. Belichick sagte derweil einmal über Analytik: „Mir ist egal, was sie sagen.“ Beide Trainer beschäftigen jedoch Analytics-Mitarbeiter. Saban ist berühmt dafür, eine kleine Armee von Trainern zu beschäftigen, deren Berufsbezeichnung wörtlich „Analytiker“ lautet. Also, was gibt?
Vielleicht ist das alles einfach. Um ein Spitzensportler oder ein Trainer von Spitzensportlern zu werden, bedarf es lebenslanger Arbeit, die weit über die weiseste Analyse von Daten hinausgeht. Die präzise Bewegungsverfolgung der NFL von Spielern, oft illustriert in bewegte PunkteDen Spielaufruf und tausend andere Feinheiten kennt er nicht und alle daraus abgeleiteten Daten wiederum auch nicht. „Wenn ich wissen will, wie man Beef Bourguignon kocht, werde ich Einstein nicht fragen“, sagte mir Hugo Mercier, ein Kognitionswissenschaftler am Institut Jean Nicod in Paris. „Die Leute haben ihre Fachgebiete. Und selbst wenn die Leute Ihnen vielleicht sagen könnten, dass die MIT-Crowd insgesamt schlauer ist als [an MLB] Scout, würden sie immer noch denken, dass der Scout mehr über Baseball weiß.“
Für uns Fans besteht der ganze Widerspruch vielleicht darin, dass Zahlen das sein können, was Mercier „eine Black Box“ nennt. Stellen Sie sich einen Computer vor, der den Unterschied in der Gewinnwahrscheinlichkeit vor dem Spiel ausspuckt, wenn ein Trainer beschließt, ein Field Goal zu kicken, anstatt es auf dem vierten Platz zu versuchen. Menschen sind darauf ausgerichtet, Informationsquellen zu vertrauen, mit denen wir argumentieren können, sagte Mercier mir. Es gibt kein Argument, nicht wirklich, mit einem Fourth-Down-Modell.
Ich bin ein Fan der Pittsburgh Steelers, einer normalerweise soliden Mannschaft, die derzeit eine der schlechtesten Bilanzen der Liga hat. Vor Beginn der Saison hatten meine optimistischeren Brüder Schwierigkeiten zu akzeptieren, dass schlechte Zeiten kommen würden, obwohl verschiedene statistische Analysen einen bevorstehenden Absturz nahelegten. „Wenn Sie jemanden im Fernsehen sehen und er ausführlich darüber spricht, dass es den Steelers dieses Jahr nicht so gut geht und dass die Dinge aus diesem und diesem Grund schlecht laufen werden, könnten sie Sie überzeugen“, sagte Mercier. „Aber wenn Sie nur eine statistische Analyse sehen, die ihre Gründe nicht erklärt, glaube ich nicht, dass sie viele Menschen überzeugen wird.“
Sportanalysen stecken gewissermaßen in einem Hamsterrad fest. Viele, die das Spiel gespielt und trainiert haben, hegen eine natürliche Skepsis gegenüber ihnen, die zum Ausdruck kommt, wenn ihnen Fragen zu Analysen gestellt werden oder sie in ihren Medienrollen nach ihrer Karriere über Statistiken sprechen. Dann sickert der Backlash in den öffentlichen Diskurs und verstärkt sich immer wieder vor einem Millionenpublikum. Wir schätzen, was Athleten und Trainer über Sport sagen, genauso wie wir darauf vertrauen, was Ärzte über Medizin oder Köche über das Kochen sagen.
Aber vielleicht ist der einfachste Grund für all diesen Widerstand gegen Analytik in Umkleidekabinen und Fernsehstudios und überall dort, wo Fußball gespielt und geschaut wird, einfach, dass Amerika an Analytikmüdigkeit leidet. Es ist unmöglich, der algorithmischen Welt zu entkommen, die uns mit einem endlosen Strom von Informationen überschwemmt. Ich verlasse mich auf eine Fitnessuhr, die mir genau sagt, wie lange ich geschlafen habe und wie hart mein Herz in jeder Minute des Tages gepumpt hat, und mir dann Ratschläge gibt, wie intensiv ich am nächsten Tag trainieren soll. TikTok-Benutzer können einem undurchsichtigen Algorithmus nicht entkommen, der eine endlose Reihe von Videos in eine Warteschlange stellt. Politische Beobachter verlassen sich überall auf ein Computermodell, das eine Wahl simuliert und sie Wahrscheinlichkeiten für Monate oder für ein paar hektische Stunden über eine sich bewegende Nadel verfolgen lässt. Zahlen sind sowohl das Hintergrundgeräusch unseres täglichen Lebens als auch das Schlachtfeld für so viele unserer gesellschaftlichen Kämpfe.
Aber Sport soll schließlich eine Form des Eskapismus sein, um uns aus diesen Schwierigkeiten herauszuholen. Was wir bis zu einem gewissen Punkt wirklich wollen, ist zu streiten. In diesem Sinne sollte Analytik ein Glücksfall sein. Sie sind eine zusätzliche Waffe im Kreuzzug jedes Fans, um über ihre eigenen Teams oder ihre Rivalen zu sprechen. Aber die Kardinalsünde, die Sportanalytiker gegen unser Gehirn begehen, besteht darin, Argumente vorzubringen, die auf den ersten Blick schwer zu widerlegen sind. Ich könnte meinem Freund sagen, dass der Quarterback ihres Teams einen ungenauen Arm hat, und sie könnten antworten, dass das Ziel des QB tatsächlich eine Präzisionsrakete nachahmt. Aber wenn ich dann kontere, dass die QB’s Von der Bewegungskamera generierter Fertigstellungsprozentsatz über der Erwartung weit unter dem NFL-Durchschnitt liegt, was bleibt meinem Sparringspartner dann noch zu sagen, außer dass die Statistik selbst Schrott ist? Wo bleibt da der Spaß?
Es gibt natürlich eine Möglichkeit für eine fortgeschrittene Statistik, bei jemandem Zustimmung zu finden, der glaubt, solchen Dingen gegenüber skeptisch zu sein: Sie unterstützt Ihre Argumentation. Der Analytics-Rückschlag „ist jedes Jahr ungefähr gleich, aber zumindest ändern sich die Teams“, sagte Connelly. „Die Fangemeinden wechseln, die mich anschreien, weil es wirklich nur darauf ankommt: ‚Wenn die Zahlen sagen, was ich will, sind sie gut. Und wenn nicht, sind sie lächerlich.’“