De opkomst van data-analyse heeft de sportwereld de afgelopen jaren ingrijpend veranderd. Van scouting tot tactische strategieën, data speelt een steeds grotere rol in het behalen van succes. Vosse de Boode, een vooraanstaande Nederlandse sportwetenschapper, is een pionier op dit gebied en heeft de ontwikkelingen van nabij meegemaakt. Na dertien jaar bij Ajax te hebben gewerkt, is ze nu ‘Director of Data and Insights’ bij de Australische wielerbond. In dit artikel wordt de rol van data-analyse in de sport belicht, met speciale aandacht voor de overstap van De Boode van voetbal naar wielrennen.
Skeletal tracking: Een nieuwe dimensie in data-analyse
Een van de grote technologische ontwikkelingen waar De Boode al langer naar uitkijkt, is skeletal tracking. Deze techniek maakt gebruik van een ‘digitaal skelet’ waarbij bewegingen van spelers in een 3D-visualisatie worden getoond. Skeletal tracking maakt het mogelijk om acties op detailniveau te analyseren. Hóé schiet een speler precies? Wat is zijn oriëntatie? En wat voor invloed heeft bijvoorbeeld iemands heuprotatie op de manier van bewegen? Met 3D-tracking kunnen deze vragen worden beantwoord, waardoor er meer inzicht ontstaat in de techniek achter de acties.
De technologie bestaat inmiddels, maar is nog kostbaar en staat in de beginfase van ontwikkeling. De FIFA is bezig om deze techniek ook op televisiebeeld geschikt te maken. De Boode heeft vaker meegemaakt dat een doorbraak meer vragen oproept dan antwoorden geeft. Dat zorgde ervoor dat haar werk bij Ajax zo lang interessant bleef.
De overstap naar het wielrennen
Na gesprekken met (top)clubs uit de Engelse Premier League en enkele Nederlandse sportbonden, koos De Boode voor een avontuur in Australië. Ze wilde graag in vierjarencycli werken, met de Olympische Spelen in 2028 in LA als richtpunt. In het voetbal kon ze slechts „in kleine stapjes dingen toevoegen” doordat er vaak twee keer in de week een wedstrijd was. In Australië is er veel financiering via overheden én universiteiten, wat bij haar keuze hielp. Bovendien komt er extra geld vrij in aanloop naar de Spelen in eigen land in 2032 in Brisbane.
Data-analyse in het voetbal: Een revolutie
Toen De Boode in 2011 in het voetbal stapte, stond de sector nog aan het begin van de data-revolutie. In het begin was het pionieren, omdat data-analisten vaak niet wisten waar ze moesten beginnen en trainers niet wisten wat er allemaal mogelijk was. Om die patstelling te doorbreken, stapte De Boode zo snel mogelijk het veld op.
Lees ook: Hoeveel calorieën verbrand je met korfbal?
De ontwikkeling is hard gegaan. Coaches nemen inmiddels hun eigen data- of video-analist mee als ze beginnen bij een nieuwe club. De Boode is niet verbaasd over de snelle groei van data-analyse in het voetbal. Als je data-analyse en technologie goed gebruikt, kun je er veel toffe nieuwe dingen mee doen. Tegelijkertijd merkte ze de eerste paar jaar dat mensen vooral gerustgesteld wilden worden dat de trend niet zou doorzetten.
De praktische toepassing van data-analyse
Ian Graham, die jarenlang de data-afdeling van Liverpool FC leidde, stelt dat er veel mogelijk is op gebied van data-analyse, maar dat de toepassing vaak knullig of suboptimaal is. De Boode herkent dit en ziet het als een uitdaging om praktisch toepasbaar te maken wat theoretisch kan. Het is belangrijk om te bepalen wat het oplevert. Zo kun je bijvoorbeeld analyseren wat de ideale belasting is tijdens trainingen, of hoeveel rust een speler moet nemen tussen verschillende oefeningen. Maar uiteindelijk heb je op het trainingsveld 22 man nodig om 11 tegen 11 te spelen. Dan kun je niet alles individueel aanpassen.
Ajax bouwde internationaal een naam op als innovatieve club, met name op het vlak van spelersontwikkeling in de jeugdopleiding. De afdeling van De Boode groeide in zo’n tien jaar tijd van enkele medewerkers naar een ploeg van 24. Bij wat wel bekend werd, stond de praktische vertaling naar het veld centraal. Zo was de conclusie in een wetenschappelijk onderzoek uit 2019 naar de ideale houding van keepers dat zij wijder moeten staan om sneller te kunnen reageren. Na dit onderzoek werden de keeperstrainingen aangepast. Ook bleek uit een analyse dat de hoekschoppen van Ajax in een bepaald seizoen een groter risico op tegendoelpunten vormden dan dat het kansen opleverde.
Het verbeterpotentieel van spelers
Het is lastig om in het scoutingproces uitspraken te doen over het verbeterpotentieel van spelers die op een relatief laag niveau hun data hebben opgebouwd. Toen De Boode begon in het voetbal, wilden mensen graag een test waarmee je kunt voorspellen wie het eerste elftal haalt. Nu is het voetbal net als de aandelenmarkt: er zijn allerlei signalen en invloeden, je kan veel dingen goed doen waardoor je een grote kans hebt dat datgene waarop je hebt ingezet zijn waarde in ieder geval niet verliest. Maar één voorspeller die jou dat sleutelantwoord geeft, is er nog niet.
De rol van AI in de toekomst
AI kan het voetbal veranderen, bijvoorbeeld door het simuleren van wedstrijden. Het duurt nog wel even voordat we daar zijn. Toeval speelt een grote rol in voetbal, maar er zitten wel patronen in. AI kan helpen om die patronen te herkennen. Dat gebeurt al, daar helpt AI enorm bij. Misschien zitten er ook patronen in waarvan wij voorheen niet echt doorhadden dat die er waren. Voetbal is daarin wel complexer dan een sport als basketbal, dat meer op basis van vaste spelsituaties wordt gespeeld. Daar wordt AI al op grote schaal gebruikt.
Lees ook: Wat verdient een derde keeper?
De potentie van data-analyse in het wielrennen
De Boode stapt nu in een sport die ze nog moet leren kennen. Als hoofd data en inzicht moet zij binnen de Australische wielerbond voor meer samenhang zorgen tussen de verschillende disciplines. Er zijn veel verschillende datasystemen, die wil ze bij elkaar brengen.
In het voetbal kon ze positiedata, eventdata en wedstrijdbeelden synchroniseren, waardoor complexere analyses mogelijk waren. Het wielrennen ligt in die zin achter op het voetbal, doordat er in het voetbal veel meer geld zit. Als je een speler kunt verkopen voor 100 miljoen, wil je ook wel miljoenen uitgeven aan een systeem om te kijken of je de juiste talenten binnenhaalt.
We weten heel goed hoeveel power renners leveren, de wattages. Je kan ongeveer berekenen hoe hard ze gaan en wat de acceleraties zijn. Maar op andere vlakken is nog veel te winnen. Neem positiedata. Bij tijdritten in het wegwielrennen zou het bijvoorbeeld kunnen helpen precies te weten wat de ideale lijn is in bochten, hoe snel je die kunt nemen en renners ‘bocht skills’ te trainen. Daar bestaat nu niet één goed systeem voor.
Lees ook: Hoeveel vlakken heeft een voetbal?