Abstract des Autors

Dieser Beitrag stellt das Themenfeld der Sports Analytics vor und diskutiert seine Bedeutung für die Sportwissenschaft. Der Begriff stammt aus dem US-amerikanischen Sprachgebrauch und hat sich in vielen Ländern zu einem Synonym für die Erfassung, Analyse und Nutzung von Sportdaten entwickelt. Die inhaltlichen Zielstellungen der Sports Analytics sind vielfältig und unterscheiden sich je nach Interessengruppe. Der Profisport nutzt die Daten für die Spielanalyse, die Belastungssteuerung im Training, die Verletzungsprophylaxe und zur Unterstützung von Spielertransfers. Medienunternehmen reichern ihre Berichterstattung mit spieldatenbasierten Analysen an und versuchen so, sich von anderen Marktteilnehmern zu differenzieren. Für Datenkonzerne dienen Sportdaten als Demonstrationsdomäne für die Leistungsfähigkeit ihrer Datenanalyseprodukte. Darüber hinaus kann auch das Wissenschaftssystem von den enormen Datenmengen profitieren. Sie ermöglichen der Sportwissenschaft die Leistungsstruktur von Sportarten zu untersuchen, die Wirksamkeit von Interventionen zu überprüfen oder neue Paradigmen der Theoriebildung zu entwickeln. Die Informatik kann die Daten nutzen, um methodische Fortschritte im Bereich von Big Data Verfahren, Data Mining und maschinellem Lernen zu erzielen. Mehrere Konferenzserien, Lehrbücher, Sonderausgaben in basiswissenschaftlichen Zeitschriften, ein eigenes Journal und Studiengänge zeigen international eine fortschreitende akademische Institutionalisierung der Sports Analytics. Um die Komptabilität zu internationalen Strukturen herzustellen und die Arbeitsmarktperspektiven ihrer Absolventen zu verbessern, sollte sich die deutsche Sportwissenschaft dieser internationalen Entwicklung annähern.

Abstract des Autors

This paper introduces the field of Sport Analytics and discusses its relevance for sports sciences. The term originates from the US and has become a synonym for the collection, analysis and application of sports data in many countries. There are different goals and interests, which vary according to the different stakeholders. Professional sport clubs use the data for match analysis, regulation of training load, prevention of injuries and supporting transfer decisions. Media companies differentiate themselves from other market players by enhancing their sports program using innovative statistics. The world’s largest information technology (IT) companies use sports data as a showcase for their data analytics products. In addition, the academic world can benefit from the huge volumes of information. The data enable sport science to analyse the structure of sports performance, test the effectiveness of interventions and find new paradigms for modelling. Computer science can use the data to improve their algorithms for big data analytics, data mining and machine learning. Many scientific conferences, textbooks, special issues in scientific journals and a subject-specific journal are indicators of the ongoing academic institutionalization of Sports Analytics. In order to establish compatibility to international structures and to improve job prospects for its graduates, sport science should adapt to this international evolution of the field.