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Success Factors in Soccer Defense – Match Analysis in Soccer based on Positional Tracking Data

Forcher, Leander ORCID iD icon 1
1 Institut für Sport und Sportwissenschaft (IfSS), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Fußball ist eine der bekanntesten Sportarten der Welt. Ein Grund für seine Beliebtheit ist die Unvorhersehbarkeit von Spielereignissen und -ergebnissen. Durch die Anzahl von 22 Spielern auf dem Feld, die miteinander interagieren und dabei fast unendlich viele Freiheitsgrade nutzen können, ähnelt keine Spielszene der anderen. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von hochpräzisen Positionsdaten lassen sich Einblicke in dieses komplexe Spielgeschehen gewinnen. Diese Positionsdaten beinhalten die nahezu kontinuierliche Positionen aller Spieler und des Balls während des gesamten Spiels. ... mehr

Abstract (englisch):

Soccer is one of the most famous sports of the world. One reason for its popularity is the unpredictability of events and match results. With 22 individual players behaving with almost infinite degrees of freedom while interacting with each other, no playing sequence looks like a previous one. With the increasing availability of highly accurate tracking data insights into this complex gameplay can be gained. This data comprises an almost continuous measure of the positions of all players and the ball. By evaluating this tracking data, particularly the tactical match performance of soccer players can be analyzed. ... mehr


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000173445
Veröffentlicht am 16.08.2024
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Sport und Sportwissenschaft (IfSS)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 16.08.2024
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 2943-0380
KITopen-ID: 1000173445
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang XI, 220 S.
Serie Karlsruhe Sports Science Research ; 81
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Geistes- und Sozialwissenschaften (GEISTSOZ)
Institut Institut für Sport und Sportwissenschaft (IfSS)
Prüfungsdatum 19.07.2024
Schlagwörter match analysis, team sports, performance analysis, tracking data, machine learning
Referent/Betreuer Jekauc, Darko
Kempe, Matthias
Altmann, Stefan
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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