Gabriel Manfredi is een echte voetbalfan: enkele jaren geleden keek hij via internet zelfs alle wedstrijden terug van het legendarische WK ’86 - toen Diego Maradona zijn land vrijwel eigenhandig de wereldtitel bezorgde. “Elk balcontact van Maradona tijdens dat toernooi was eenvoudigweg ‘amazing’”, vertelt de Argentijn enthousiast.

Er zal weinig discussie geweest zijn tussen voetbalanalisten dat Maradona voor die wedstrijden hoge cijfers verdiende, maar in zijn algemeenheid is het beoordelen van de prestaties van voetballers een behoorlijk subjectief gebeuren. Reden voor Manfredi, die zich tijdens zijn master Human-Techology Interaction specialiseerde in datawetenschap, om te willen onderzoeken in hoeverre algoritmes beter in staat zijn om de beste man van het veld aan te wijzen.

Automatisch

“Er zijn al websites die na elke wedstrijd alle spelers een cijfer geven, volledig gebaseerd op ‘event data’ van de wedstrijd”, legt de Argentijn uit. “Dat gebeurt volledig automatisch, maar hoe dat algoritme precies werkt wordt angstvallig geheim gehouden.” Manfredi kreeg de kans om hier voor zijn afstuderen dieper in te duiken toen hij via een Italiaanse wetenschapper de beschikking kreeg over een dataset van 1826 wedstrijden uit de Franse, Duitse, Engelse, Spaanse en Italiaanse competities van 2017-2018. “Die dataset bevat alle acties van de spelers tijdens de wedstrijden, zoals passes, loopacties, kopduels en dergelijke.”

Voordat hij begon, verwachtte Manfredi dat de computer de spelers eerlijker zouden kunnen beoordelen, omdat ze objectiever te werk gaan. “Nu ben ik daar niet meer zo zeker van. Het blijkt dat de computer zelfs meer nadruk legt op doelpunten en assists dan de menselijke analisten, omdat het algoritme via ‘machine learning’ leert welke acties beslissend zijn voor het eindresultaat.” Wie de betere analyse maakt, mens of computer, durft hij niet te zeggen. “Daar is ook geen objectieve maatstaf voor. Het is alleen wel duidelijk dat menselijke analisten meer met elkaar van mening verschillen dan de algoritmes die ik heb bekeken.”

Speelstijl

Uit de ‘event data’ van voetbalwedstrijden kun je veel meer informatie over spelers halen dan alleen de prestaties per wedstrijd. Samen met zijn begeleider Chris Snijders besloot de Argentijn daarom een vervolg te geven aan zijn afstudeeronderzoek, waarin hij onderzocht of je voetballers individueel kunt herkennen aan de hand van hun opgeslagen acties. Met andere woorden: heeft een speler een specifieke speelstijl die met een algoritme is te herkennen? Dat zou een uitkomst zijn voor voetbalscouts, denkt Manfredi, die dan de computer een voorselectie kan laten maken als ze op zoek zijn naar een bepaald type voetballer.

Het resultaat is een model met tachtig parameters, dat de speelstijl van elke voetballer uit de database beschrijft - zo’n vijftienhonderd in totaal. “We waren niet de eersten met dit idee”, geeft Manfredi toe. “We hebben een paar ideeën van twee eerdere studies gecombineerd en deze aangevuld. Belangrijke kenmerken zijn de loopacties van spelers en hoe ze de bal naar hun medespelers passen en weer terugkrijgen. We hebben besloten de kwaliteit van de spelers niet mee te nemen in het model.”

Messi

Zo’n model voor speelstijl moet natuurlijk op zijn minst consistent zijn. Dat checkten de onderzoekers door alle wedstrijden willekeurig in twee groepen te verdelen en de analyse vervolgens apart op beide groepen wedstrijden los te laten. “Dan verwacht je dat de speler die het meest lijkt op een bepaalde speler uit de ene groep wedstrijden, diezelfde speler is, maar dan berekend voor de andere helft wedstrijden. Dat blijkt in ons model in zestig procent van de gevallen te kloppen, een veel beter resultaat dan onze voorgangers hadden.”

Op de vraag welke speler dan het meest afwijkt qua speelstijl van de anderen, komt een opvallend antwoord. “Dat blijkt Messi te zijn, terwijl we dus helemaal niet naar kwaliteit hebben gekeken. Het heeft er wellicht mee te maken dat hij een bijzonder vrije rol heeft en daardoor heel anders over het veld beweegt dan andere spelers, maar wij vonden dat ook een erg interessant resultaat.”

Prikkie

Op een speciale site die Manfredi heeft gemaakt, kunnen belangstellenden zelf spelers met elkaar vergelijken, en zo wellicht stuiten op een Ronaldo-kopie of Zlatan-kloon die nog ergens voor een prikkie te koop is. Het zou mooi zijn als er commerciële interesse komt voor het model, zegt hij. “Data-analyse in het voetbal zat de afgelopen jaren behoorlijk in de lift, maar ik vrees dat clubs nu vanwege de coronacrisis vooral aan het bezuinigen zijn.”