Spielervergleich

 

Unsicher wen du aufstellen sollst? Vergleiche zwei Spieler um eine fundierte Empfehlung von LigaInsider zu erhalten! 

  1. Neben Kickbase bieten wir den Spielervergleich auch für Sorare an.
  2. Wir haben ein interaktives Element mit eingebaut: So kannst du die erwarteten Einsatzminuten in dem von dir gewählten Spielervergleich für die Spieler selbst einstellen! So ist das Ergebnis noch genauer und perfekt auf deine Einschätzung zugeschnitten.

Zunächst wählst du dir deine zwei Spieler aus und über die Box bzw. das Zahnrad oben rechts den Manager, den du spielst.

Du erhältst nun folgende Informationen:

An den Gesamtpunkten erkennst du, welchen Spieler wir dir für den nächsten Spieltag empfehlen. Wie sicher wir dabei sind, drücken wir über Wahrscheinlichkeiten aus, dass die jeweilige Auswahl die “richtige” ist.

Ein Duell ist relativ eng und du bist immer noch unentschlossen? Vielleicht können wir dir weiterhelfen...

Die Gesamtpunkte unterteilen wir nämlich in Rohpunkte und Risikopunkte. Hier treffen sich also dein Need und unsere Stärken des Modells, denn wir können dir speziell für deine Risikoeinstellung die beste Antwort liefern.

Wenn du mehr auf “Sicherheit” spielen möchtest, sind die Rohpunkte ein guter Ratgeber.

Wir haben für jeden Spieler ein Punkte-Profil für Pässe, Schüsse, offensive und defensive Duelle angelegt und wissen, welche Aktionen er am häufigsten macht und wie viele Punkte diese einbringen. Diese “sicheren” Punkte bezeichnen wir als Rohpunkte und prognostizieren sie für den Spieltag.

Aber womöglich brauchst du auch einfach sehr viele Punkte deines Spielers und nimmst dafür in Kauf, am Ende mit ganz wenigen dazustehen. In diesem Fall sind die Risikopunkte eine geeignete Orientierungshilfe.

Ob Tore, Assists oder eine besondere Anfälligkeit für schlechte Aktionen, wir berechnen für den Spieler das Punktepotenzial für diese Risikopunkte am Spieltag.

Ein kurzer Hinweis an dieser Stelle: Wir vergleichen bei den Roh- und Risikopunkten jeweils die erwartete Leistung in Höhe ihrer zu erwarteten Punktzahl. Das bedeutet dementsprechend nicht, dass beide Kategorien zu 50 Prozent gewichtet werden. Die Gewichtung ergibt sich ganz natürlich aus dem Profil des Spielers: Donyell Malen holt einen größeren Anteil seiner Punkte über Risikopunkte, Robert Andrich über Rohpunkte.

Im Bereich “Erwartete Einsatzzeit” ist die Spielzeit voreingestellt, die LigaInsider für den kommenden Spieltag bestimmt. Du hast aber vielleicht eine andere Einschätzung der Einsatzzeit aufgrund deiner Beobachtungen und Analysen… Deshalb lassen wir dich jetzt die Minuten selbst bestimmen, um ein besser zu dir passendes Vergleichsergebnis zu bekommen.

Du bist Kickbase-Nutzer und vermisst unsere Prognose der Teampunkte? Diese sind natürlich Teil der Gesamtpunkte. Um zu sehen, wie wir das Duell in Kickbase-Punkten einschätzen, setze dazu einfach beide Spielzeiten im Vergleich auf eine Minute und danach auf je 10 Minuten - so erfährst du, wie die Teampunkte “reinkicken”. 

Eine genauere Einschätzung über das erwartete Endergebnis einer Bundesligapartie entnimmst du auch unserem Matchday Briefing.

Wichtig: Der Spielervergleich ist durch Änderungen der erwarteten Formation bzw. Position eines Spielers dynamisch.

Die Spieler der Aufsteiger sind erst zum zweiten Spieltag anwählbar.

Wie gut sind die Prognosen?

Zwischen 78 und 84 Prozent. Im Schnitt liegen wir bei 80 Prozent. Zum Start der Saison wird unser Algorithmus besonders über die neu zusammengestellten Teams und besonders die neuen Spieler sehr viel lernen. Ist die Datengrundlage dann ausreichend, werden unsere Prognosen immer besser. 

Für alle, die unser Vorgehen im Einzelnen interessiert:

Das Grundkonzept bei LigaInsider besteht aus einer Reihe von statistischen Methoden, um auf Basis der historischen Daten die sauberste und beste Prognose zu generieren. 

Unser Algorithmus berücksichtigt dabei zunächst die Formationen und Spielweisen der beiden Teams, die am Spieltag aufeinandertreffen. Welchen Spielverlauf können wir erwarten? Welche Mannschaft wird den Ball kontrollieren und wer nimmt erst mal eine defensive Haltung an? Jedes Team hat bestimmte Stärken und Schwächen in bestimmten Räumen auf dem Spielfeld, verhält sich nach einem gewissen Muster bei Vorsprung oder Rückstand und zieht ihr Spiel auf eine gewisse Art und Weise auf. Dieses sogenannte Clustering sorgt für eine solide Basis, das nächste Spiel einschätzen zu können.

Da unser System ausschließlich auf Daten beruht, wird es natürlich zum Bundesligastart auch für uns nicht leicht sein, die Teams richtig einzuordnen, da es so viele Trainerwechsel gab wie selten zuvor. Wie wird der neue Coach spielen lassen? Bringt er eine ganz neue Idee mit, die unsere Daten noch nicht aufgezeichnet haben, oder bestimmt der Kader die Spielweise? Unser System ist dabei so angelegt, dass es bei neuem Input sehr schnell reagieren wird und Daten in neuen Konstellationen ein höheres Gewicht zumisst.

Übrigens, im Matchday Briefing werden wir in einer Sektion über die Saison hinweg versuchen, die oben genannten Methoden noch besser zu erklären, denn dort zeigen wir die Herangehens- und Spielweisen beider Teams in einer Grafik.

Doch zurück zu unserem Algorithmus: Als nächstes untersuchen wir die Position und Spielweise des Spielers. Durch welche Aktionen zeichnet sich sein Spiel vor allem aus, wenn er auf einen Gegner trifft, von dem wir die oben genannte Formation und Spielweise erwarten? Wie ist seine Rolle bei offensiven Standards? Je nach Spieler haben wir hier eine unterschiedliche Datengröße, auf die wir zurückgreifen können. Da wir, wie oben schon erwähnt, ausschließlich mit Bundesliga-Daten arbeiten, können wir zum Bundesligastart einen Thomas Müller immer besser einschätzen als einen Neuzugang aus einer anderen Liga. Aber nach ein paar Spieltagen ist auch jeder neue Spieler gut vom System erfasst.

Durch unsere Anbindung an Opta arbeiten wir auch immer mit den aktuellsten Werten der Managerspiele. Auf diese Daten greifen wir auch bei unseren sogenannten Aktionsketten oder Sequenzen zurück. Hier im Beispiel siehst du unsere Abbildung eines Tors von Borussia Dortmund gegen RB Leipzig.

Auf diese Weise können wir alle notwendigen Fragestellungen beantworten. Beispielsweise: Welche Spieler spielen den ersten Pass im Aufbau? Wer geht eher vertikal? Welcher Spieler hat den größten Anteil an Sequenzen mit Ballkontrolle? Wer dominiert über links, rechts oder die Mitte? Welcher Spieler ist am wichtigsten für das Herausspielen von Torchancen? Wo entstehen Lücken im Spiel gegen den Ball? Welche Mannschaft sehen wir in puncto “erwartete Gefahr” vorne? Aus diesen Fragen bzw. Antworten und vielem mehr gewinnen wir schlussendlich unsere Erkenntnisse, die wir für unsere Prognosen benötigen.

Ebenfalls wichtig ist die erwartete Spielzeit, die der Spieler auf dem Feld stehen wird. Dies ist logisch, denn je mehr Spielzeit ein Spieler bekommt, desto mehr Chancen hat er auch auf mehr Ballaktionen und Punkte.

Um die verschiedenen Einflussfaktoren, die die erwartete Leistung des Spielers am nächsten Spieltag beeinflussen, zu quantifizieren, greifen wir auf Regressionsanalysen zurück. Zudem verwenden wir verschiedene Clusteralgorithmen, um ähnliche Spielweisen und Muster zu entdecken. Mit Hilfe von Kerndichteschätzungen nehmen wir Spielzüge und den Aktionsradius der Spiele genau unter die Lupe.