Zusammenfassung
Im Mittelpunkt dieses Kapitels stehen Positionsdaten, die im Fußball bereits für die Praxis standardmäßig generiert werden, in anderen Sportarten wie Volleyball, Hockey, Tennis, Badminton oder Basketball nur zu Forschungszwecken. Sie beschreiben die Positionen/Bewegungen von Sportlern und Spielgeräten in Form von x-y-Koordinaten und spiegeln die komplexe Wirklichkeit wider. Zudem sind sie reliabel und können objektiv sowie extrem schnell ausgewertet werden. Auf der Basis von Positionsdaten kann man leistungsrelevante Parameter aus Training und Wettkampf analysieren. Experimentelle Ansätze können in der Zukunft dazu beitragen, dass in verschiedenen Bereichen der Sportwissenschaft und Sportinformatik Theorien entwickelt und überprüft werden können.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Literatur
Bassek, M., Raabe, D., Memmert, D., & Rein, R. (2023). Analysis of Motion Characteristics and Metabolic Power in Elite Male Handball Players. Journal of Sports Science & Medicine, 22(2), 310.
Guerrero-Calderón, B., Klemp, M., Morcillo, J. A., & Memmert, D. (2021). How does the workload applied during the training week and the contextual factors affect the physical responses of professional soccer players in the match? International Journal of Sports Science & Coaching, 16, 994-1003.
Hassan, A., Schrapf, N., & Tilp, M. (2017). The prediction of action positions in team handball by non-linear hybrid neural networks. International Journal of Performance Analysis in Sport, 17, 293–302.
Kempe, M., Grunz, A., & Memmert, D. (2015). Detecting tactical patterns in basketball: Comparison of merge self-organising maps and dynamic controlled neural networks. European Journal of Sport Science, 15, 249–255.
Klemp, M., Memmert, D., & Rein, R. (2022). The influence of running performance on scoring the first goal in a soccer match. International Journal of Sports Science & Coaching, 17(3), 558–567.
Kovalchik, S., & Reid, M. (2018). A shot taxonomy in the era of tracking data in professional tennis. Journal of Sports Sciences, 36, 2096–2104.
Link, D., & Ahmann, J. (2013). Moderne Spielbeobachtung im Beach-Volleyball auf Basis von Positionsdaten. Sportwissenschaft, 43, 1–11.
Low, B., Coutinho, D., Gonçalves, B., Rein, R., Memmert, D., & Sampaio, J. (2019). A systematic review of collective tactical behaviours in football using positional data. Sports Medicine, 50, 343–385.
Low, B., Rein, R., Raabe, D., Schwab, S., & Memmert, D. (2021). The porous high-press? An experimental approach investigating tactical behaviours from two pressing strategies in football. Journal of Sports Sciences, 39(19), 2199–2210.
Low, B., Schwab, S., Rein, R., & Memmert, D. (2022). Defending in 4-4-2 or 5-3-2 formation? Small differences in footballers‘ collective tactical behaviours. Journal of Sports Sciences, 40(3), 351–363.
Memmert, D. & Raabe, D. (2019). Revolution im Profifußball. Mit Big Data zur Spielanalyse 4.0 (2. aktualisierte und erweiterte Auflage). Berlin: Springer-Verlag.
Memmert, D., Klemp, M., Caparrós M., & Imkamp, J., (2020). Frauen vs. Männer – Taktische Leistungsfähigkeit im Fußball. Impulse, 25, 36-44.
Memmert, D., Lemmink, K. & Sampaio, J. (2017). Current approaches to tactical performance analyses in soccer using position data. Sports Medicine, 47, 1–10.
Memmert, D., Raabe, D., Knyazev, A., Franzen, A., Zekas, L., Rein, R., Perl, J., & Weber, H., (2016). Big Data im Profi-Fußball – Analyse von Positionsdaten der Fußball-Bundesliga mit neuen innovativen Key Performance Indikatoren. Leistungssport, 46, 21–26.
Memmert, D., Raabe, D., Schwab, S. & Rein, R. (2019). A tactical comparison of the 4-2-3-1 and 3-5-2 formation in soccer: A theory-oriented, experimental approach based on positional data in an 11 vs. 11 game set-up. PLoS one, 14.
Perl, J., Grunz, A., & Memmert, D. (2013). Tactics analysis in soccer – an advanced approach. International Journal of Computer Science in Sport, 12, 33–44.
Rein, R., & Memmert, D. (2016). Big data and tactical analysis in elite soccer: future challenges and opportunities for sports science. SpringerPlus, 5, 1–13.
Rein, R., Perl, R. & Memmert, D. (2017). Maybe a tad early for a Grand Unified theory: Commentary on “Towards a Grand Unified Theory of sports performance” by Paul S. Glazier. Human Movement Science, 56, 173–175.
Rojas-Valverde, D., Gómez-Carmona, C. D., Fernández-Fernández, J., García-López, J., García-Tormo, V., Cabello-Manrique, D., & Pino-Ortega, J. (2020). Identification of games and sex-related activity profile in junior international badminton. International Journal of Performance Analysis in Sport, 20, 323–338.
Stöckl, M., & Morgan, S. (2013). Visualization and Analysis of Spatial Characteristics of Attacks in Field Hockey. International Journal of Performance Analysis in Sport, 13, 160–178.
van Meurs, E., Buszard, T., Kovalchik, S., Farrow, D., & Reid, M. (2021). Interpersonal coordination in tennis: Assessing the positional advantage index with Australian Open Hawkeye data. International Journal of Performance Analysis in Sport, 21, 22–32.
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2023 Der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer-Verlag GmbH, DE, ein Teil von Springer Nature
About this chapter
Cite this chapter
Memmert, D. (2023). Reale Datensätze – Positionsdaten. In: Memmert, D. (eds) Sportinformatik . Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-67026-2_6
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-67026-2_6
Published:
Publisher Name: Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-662-67025-5
Online ISBN: 978-3-662-67026-2
eBook Packages: Life Science and Basic Disciplines (German Language)