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Preventable defensive dangerous accessible space
advanced metric for defensive performance in football
Maximilian Nicolas Hartmann
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Informatik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Wirtschaftsinformatik
Betreuer*in
Erich Schikuta
DOI
10.25365/thesis.81006
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-17841.17189.719622-4
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Die Verteidigungsleistung im Fußball lässt sich nur sehr schwer bemessen, da sich ein erfolgreiches defensives Spiel oftmals durch eine gute Positionierung, das Vorausahnen von Spielsituationen und kollektives Verhalten auszeichnet und weniger durch einzelne und klar definierte Aktionen am Ball. Klassische Metriken haben daher die Tendenz, den tatsächlichen Anteil eines Spielers am defensiven Ergebnis falsch einzuschätzen. Diese Arbeit stellt ein neues, auf Tracking-Daten basierendes Framework für die Bewertung der Defensivleistung vor. Für jeden Frame, in dem ein Verteidiger aktiv ist, wird seine Positionierung mit dem Ziel optimiert, das Dangerous Accessible Space (DAS) des Gegners zu minimieren. Mögliche optimierte Positionen werden dabei in einem räumlichen Kontext eingeschränkt, der realistische Spielerbewegungen sicherstellt. Der Unterschied zwischen den beobachteten und den optimierten DAS-Werten ist die Grundlage für die abgeleitete Metrik, Preventable Defensive DAS (PDD), welche die Qualität des Positionsspiels abbildet. Das Framework wird auf ein Datenset aus Spielen der deutschen Bundesliga angewendet. Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass die Metrik substantielle Unterschiede zwischen Spielern und Positionen offenlegt und Aspekte des Positionsspiels erfasst, welche von bestehenden Metriken nicht erfasst werden. Durchschnittlich lässt sich das DAS des Gegners um 6,88 % reduzieren, woraus sich deutliche Potentiale in der Verbesserung des Positionsspiels ableiten lassen. Zusammenfassend trägt diese Arbeit eine neue datengetriebene Metrik bei, die die ganzheitliche Betrachtung und Beurteilung defensiver Performance fördert.
Abstract
(Englisch)
Defensive performance in football is inherently difficult to quantify, as successful defending is often characterized by positioning, anticipation and collective behavior rather than observable actions. Traditional defensive metrics therefore tend to misrepresent a player’s true defensive contribution. This thesis proposes a novel framework for the evaluation of defensive performance based on tracking data. For each defensive frame, player positions are discretely optimized under realistic spatial constraints, such as limited displacement and minimum distance to teammates, in order to minimize the opponent’s Dangerous Accessible Space (DAS). The difference between the observed and optimized DAS values is used to derive a performance metric that quantifies positional efficiency, the Preventable Defensive DAS (PDD). The framework is applied to a set of professional match data from the German Bundesliga. Empirical results show that the proposed metric captures substantial variation in defensive performance across players and positions and reveals positional inefficiencies that are not reflected in conventional defensive statistics. On average, optimized positioning reduced the opponent’s DAS by 6.88%, indicating measurable positional inefficiencies in observed defensive behavior. Overall, this thesis contributes to football analytics by introducing an advanced, data-driven measure of defensive performance that provides a more nuanced assessment of player contributions.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Fussball Datenanalyse Defensive Verteidigung Perfomance Stellungsspiel Simulation Optimierung Metrik
Schlagwörter
(Englisch)
Football Soccer Data Analytics Defensive Performance Positioning Simulation Metric Advanced Measures
Autor*innen
Maximilian Nicolas Hartmann
Haupttitel (Englisch)
Preventable defensive dangerous accessible space
Hauptuntertitel (Englisch)
advanced metric for defensive performance in football
Publikationsjahr
2026
Umfangsangabe
xiii, 74 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Erich Schikuta
AC Nummer
AC17849897
Utheses ID
80425
Studienkennzahl
UA | 066 | 926 | |