Spielerbewertung live
Textanalyse von journalistischen Livekommentaren zur Leistungsbewertung von Fußballspielern
Uwe Neuhaus, Michael Schulz & Thomas Horky
2. Jahrestagung der DGPuK-Fachgruppe „Mediensport und Sportkommunikation“ Universität Leipzig, 26./27. September 2019 Einleitung
Bewertung der Spieler Bewertung der Leistung von Spielern ist ein wichtiger Indikator, besonders im Fußball. Eine große Menge an Daten (z.B. Torschüsse, Fouls) wird gesammelt – allerdings nicht immer aussagekräftig, vor allem für die Sportberichterstattung (Horky & Pelka, 2017)
Einschätzungen von Experten sind geeigneter für die individuelle Bewertung. Problem: eher grobe Einschätzungen, individuelle qualitative Zusammenfassungen und erst nach Spielschluss verfügbar (Bölz, 2014)
Daher haben wir eine neue Methode entwickelt, um mithilfe von Textauswertungs-Techniken professionelle Livekommentatoren in verschiedenen Massenmedien zu analysieren und auf diese Weise Spielerbewertungen in Echtzeit zu erhalten Traditionelle Spieleranalyse
Numerische Spielerstatistiken Expertenbewertungen Parameter Spieler Note nur eine zusammen- detaillierte Ballbesitz Timo Werner 2,0 fassende Note Daten Torschüsse Julian Draxler 2,5 Zweikämpfe Matthias Ginter 2,5 Pässe Lars Stindl 2,5 Passgenauigkeit (%) Leon Goretzka 3,0 erst nach Spielschluss gelaufene Distanz Jonas Hector 3,0 Aussagekraft verfügbar nicht auf den Tore Shkodran Mustafi 3,0 ersten Blick klar Fouls Antonio Rüdiger 3,0 Karten Joshua Kimmich 3,5 möglicherweise Abseits Sebastian Rudy 3,5 beeinflussbar … Marc-André ter Stegen 3,5
kicker.de Traditionelle deutsche Fußballnoten
Note Interpretation Notenverteilung
1 herausragend basierend auf 1,5 deutschen Schulnoten 2 2,5
3 Kicker 3,5 genutzt von den 4 beiden größten deutschen 4,5 Redaktionen 5 „kicker“ und 5,5 „Sport Bild“ 6 katastrophal Sport Bild Sport Theorie und Literatur
Livekommentar Livekommentierung im Sport ist ein großes Forschungsfeld: − aggressive, geschlechterspezifische und national aufgeladene Sprache (Bryant et al., 1982; Bryant, Comisky & Zillmann, 1977; Comisky, Bryant & Zillmann, 1977; Desmarais, & Bruce, 2010; Devlin & Billings, 2016; Frederick et al., 2013; Licen & Topic, 2008; Scott, Hill & Zakus, 2012) − die Erzählmuster und ihr Einfluss auf die Unterhaltung der Zuschauer (Klimmt, Bepler & Scherer, 2006; Lee et al., 2016; Woo et al., 2010) − Ergänzung zu den visuellen Reizen einer Übertragung; wie Kommentatoren Spieler und Spiele nach Methoden der Inhaltsanalyse bewerten; sprachliche und linguistische Ansätze (Dannebohm, 1988; Kuiper & Lewis, 2013; Schaffrath, 2003) Stiehler und Marr (2002) entwickelten auf Grundlage der Attribuierungstheorie eine Methode, um das Verhalten von Livekommentatoren und ihre Spielerbewertungen zu untersuchen. Zuletzt analysierten Horky und Pelka (2017) den Einfluss von Datenjournalismus und Visualisierung auf den Sportjournalismus und damit die Bedeutung von Spielerbewertungen mit Daten als Hintergrundinformationen Bislang noch sehr wenig genutzt: Textbasierende Livedaten zu einem Spiel
Online- TV- Liveticker Kommentar
Radio- Social-Media- Kommentar Kommentare Allgemeiner Ansatz
Livekommentar eines Methoden der Stimmungsanalyse Fußballspiels Textanalyse
Vorteile: automatische Analyse möglich (kein Fußballexperte notwendig) Spielerleistungen beinahe in Echtzeit verfügbar Analysierte Daten: FIFA Confed-Cup 2017
Gastgeberland : Russland Datum : 17. Juni – 2. Juli 2017 Teams : 8 − 1 aus jeder der 6 Konföderationen − amtierender Weltmeister − Gastgeber Spiele : 16 Gruppe A Gruppe B − 2 x 6 Gruppenspiele Russland Mexiko − 2 Halbfinals − Spiel um Platz 3 Deutschland Australien − Finale Chile Kamerun Portugal Neuseeland Quellen für die Livetexte
Kommentator TV-Sender Liveticker Website www.sueddeutsche.de Tom Bartels Social Media Das Erste Ticker 1 www.spox.com Gerd Gottlob Deutschland www.t-online.de Carsten Fuß Sport1 www.sport.ch Franz Büchner www.sport1.de Florian Naß One Ticker 2 www.sport.de Béla Réthy TV Radio Internet ZDF www.faz.net Claudia Neumann Ticker 3 www.stern.de Oliver Polzer www.spiegel.de Dietmar Wolff ORF Ticker 4 Österreich www.kicker.de Boris Kastner-Jirka Ticker 5 www.focus.de Textanalyse und Fußballkommentierung
Analyseeinheit in Bezug auf die Vermitteln von positiver Begriffe Aktion eines Spielers oder negativer Bewertung
Zuordnung mit fußballspezifisches Sahnepass positiv Spielernamen Wörterbuch Bravo neutral harmlos negativ Erwähnte Spieler im Livekommentar Textanalyse und Fußballkommentierung
Analyseeinheit in Bezug auf die Vermitteln von positiver Begriffe Aktion eines Spielers oder negativer Bewertung
Zuordnung mit relevante Inhalte fußballspezifisches Sahnepass positiv Spielernamen definieren Wörterbuch Bravo neutral harmlos negativ
… das war natürlich grandios von Leon Goretzka, weil dieser Hackentrick nicht zum … fünf Wörter vor dem Namen Spielername fünf Wörter nach dem Namen
unterschiedliche Phrasen Normierung der Quellen unterschiedliche Verfügbarkeit unterschiedliche Emotionalität Spielerernennungen während der Spielzeit
13.607 Nennungen (∅ 33 pro Spieler und Spiel) 2.281 positive Nennungen (∅ 5,5 pro Spieler und Spiel)
1.000 negative Nennungen (∅ 2,4 pro Spieler und Spiel) Berechnung von Emotionen
Grundidee: Unterschied zwischen positiven und negativen Emotionen nur für die Zeit, in der der Spieler aktiv auf dem Feld spielt Summe aller medialen Quellen Gewichtung nach Emotionalität der Quelle
Nicht hilfreich Gewichtung nach Spielzeit
Besonderheit Torhüterleistung lässt sich schwer durch Emotionen vorhersagen GER – TW Deutschland – Torwart
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 berücksichtigter Zeitraum Minute: 00:00 – 04:59 GER – DF Deutschland – Defensive Top-Player: Spielername 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90
CHL – AG Chile – Angriff
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 Flop-Player: Spielername GER – MF Deutschland – Mittelfeld Spielerleistungen
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90
Emotionen: CHL – MF Trend je Position Chile – Mittelfeld 85 80 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 75 70 65 GER – AG Deutschland – Angriff 60 55
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 50 45 aggregierte Emotionen 40 CHL – DF Chile – Defensive 35 30 25 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 20 15 CHL – TW Chile – Torwart 10 5 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 GER – TW
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 Minute: 00:00 – 04:59 GER – DF Top-Player: Alexis Sánchez (CHL – AG) 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90
CHL – AG
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 Flop-Player: Lars Stindl (GER – MF) GER – MF
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90
Emotionen: CHL – MF 85 80 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 75 70 65 GER – AG 60 55
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 50 45 40 CHL – DF 35 30 25 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 20 15 CHL – TW 10 5 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 GER – TW CHL – GER 0:1
5 10 15 20 25 30 35 40 45Lars 50 55 Stindl 60 65 70 (20.) 75 80 85 90 Minute: 20:00 – 24:59 GER – DF Top-Player: Lars Stindl (GER – MF) 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90
CHL – AG
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 Flop-Player: Marcelo Díaz (CHL – MF) GER – MF
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90
Emotionen: CHL – MF 85 80 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 75 70 65 GER – AG 60 55
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 50 45 40 CHL – DF 35 30 25 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 20 15 CHL – TW 10 5 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 GER – TW
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 Minute: 85:00 – 89:59 GER – DF Top-Player: Joshua Kimmich (GER – MF) 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90
CHL – AG
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 Flop-Player: Joshua Kimmich (GER – MF) GER – MF
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90
Emotionen: CHL – MF 85 80 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 75 70 65 GER – AG 60 55
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 50 45 40 CHL – DF 35 30 25 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 20 15 CHL – TW 10 5 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 Spielfakten Rang Spieler Team Position 1 Marc-André ter Stegen Deutschland Torhüter 2 Sebastian Rudy Deutschland Mittelfeld 3 Julian Draxler Deutschland Mittelfeld Gesamtemotionen 4 Alexis Sánchez Chile Angriff 5 Lars Stindl Deutschland Mittelfeld 6 Timo Werner Deutschland Angriff 7 Charles Aránguiz Chile Mittelfeld 8 Antonio Rüdiger Deutschland Abwehr 9 Claudio Bravo Chile Torhüter 10 Arturo Vidal Chile Mittelfeld 11 Edson Puch Chile Angriff 12 Shkodran Mustafi Deutschland Abwehr 13 Mauricio Isla Chile Abwehr 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 14 Emre Can Deutschland Mittelfeld 15 Joshua Kimmich Deutschland Mittelfeld 16 Pablo Hernández Chile Mittelfeld
Emotionalität Emotionsverlauf 17 Angelo Sagal Chile Angriff Spielerleistungen 18 Eduardo Vargas Chile Angriff je Team 19 Leon Goretzka Deutschland Mittelfeld 20 Jonas Hector Deutschland Mittelfeld 21 Gonzalo Jara Chile Abwehr 22 Jean Beausejour Chile Abwehr 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 23 Leonardo Valencia Chile Angriff 24 Matthias Ginter Deutschland Abwehr 25 Gary Medel Chile Abwehr
26 Marcelo Díaz Chile Mittelfeld Germany Chile Emotionsberechnung während eines Spiels
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5 Note
4,0
4,5
5,0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 Timo Werner, Deutschland – Mexiko
1,0 1,0
1,5 1,5
2,0 2,0
2,5 2,5
3,0 3,0
3,5 3,5 Note Note 4,0 4,0
4,5 4,5
5,0 5,0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 Timo Werner, Chile – Deutschland (Finale) Lars Stindl, Chile – Deutschland (Finale) Berechnete Live-Emotionen vs. Expertenbewertung
R² = 0,4141 R² = 0,5535 Zusammenfassung
Das Analyseergebnis ist ein wichtiger Indikator, der nahezu in Echtzeit errechnet werden kann und Informationen über die Leistung der Spieler sowie – in aggregierter Form – des Teams liefert Das Tool kann als Ergänzung zum Sportjournalismus ebenso wie als Teil der Sportwissenschaft genutzt werden Dieser neue, auf Datenauswertung basierende Index für Spielerleistungen kann einfach auf andere Sportarten übertragen werden (z.B. American Football, Basketball). Außerdem könnte er ein spannendes Feature für Online-Nachrichtendienste sein, die über Livesport berichten Mögliche kommerzielle Anwendungen
Messung der Spielerleistung Match Dashboard • zusätzliche Kennzahlen • Parallelspielen auf einen Blick vergleichbar • Score durch den Kommentar • Emotionalitätsscore: Welches Spiel ist • Wichtigkeit für das Spiel/Team gerade besonders attraktiv? • Top/Flop Player • Zielgruppe : Medien, Fans • Zielgruppe : Medien, Fans • Verfügbarkeit : • Verfügbarkeit : • live während des Spiels • live während des Spiels • zusammengefasst nach dem Spiel • zusammengefasst nach dem Spiel
Score: 7/10 Wichtigkeit: 43 % Top Player: POR – AUS GER – BRA SWE – RUS 1:1 3:2 1:0 Ausblick
Erweiterung des Datenpools − andere Turniere − reguläre Ligaspiele Automatisierung des Textprozesses − textliche Spracherkennung − Verbesserung der Emotionsanalyse Nutzung in und Vergleich mit anderen textbasierten Medien Analysetendenzen − Medientendenzen − Neigungen des Kommentators Literatur
Bölz, M. (2013). Fußballjournalismus. Eine medienethnographische Analyse redaktioneller Arbeitsprozesse. Wiesbaden: Springer VS.
Bryant, J., Comisky, P., & Zillmann, D. (1977). Drama in Sports Commentary. Journal of Communication, 27 (3), 140–149.
Comisky, P., Bryant, J., & Zillmann, D. (1977). Commentary as a substitute for action. Journal of Communication, 27 (3), 150–153.
Danneboom, M. (1988). Der Einfluß des Kommentars bei Fußballübertragungen. In J. Hackforth (Ed.), Sportmedien und Mediensport. Wirkungen – Nutzung – Inhalte (pp. 147–159). Berlin: Vistas.
Desmarais, F., & Bruce, T. (2010). The Power of Stereotypes: Anchoring Images Through Language in Live Sports Broadcasts. Journal of Language and Social Psychology, 29 (3), 338–362.
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Frederick, E. L., Lim, C. H., Chung, J., & Clavio, G. (2013). Determining the Effects of Sport Commentary on Viewer Perceptions, Attitudes, Beliefs, and Enjoyment through Violence Justification. Journal of Sports Media, 8 (1), 65–86.
Horky, T., & Pelka, P. (2017). Data Visualisation in Sports Journalism: Opportunities and Challenges of Data-driven Journalism in German Football. Digital Journalism, 5 (5), 587-606.
Klimmt, C., Bepler, M., & Scherer, H. (2006). „Das war ein Schuss wie ein Mehlkloß ins Gebüsch!" Fußball-Live-Kommentatoren zwischen Journalistik und Entertainment. In H. Schramm, W. Wirth & H. Bilandzic (Eds.), Empirische Unterhaltungsforschung: Studien zu Rezeption und Wirkung von medialer Unterhaltung (pp. 169–189) München: Fischer.
Kuiper, K., & Lewis, R. (2013). The Effect of the Broadcast Medium on the Language of Radio and Television Sports Commentary Genres. Journal of Sports Media, 8 (2), 31–51.
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Stiehler, H.-J., & Marr, M. (2002). Attribution of Failure: A German Soccer Story. Culture, Sport, Society, 5 (3), 140-165.
Woo, C.W., Kim, J.K., Nichols, C., & Zheng, L. (2010). International Sports Commentary Frame and Entertainment: A Cross-Cultural Analysis of Commentary Differences in World Series Broadcasts. International Journal of Sport Communication,3 (2), 240-255. Danke für Ihre Aufmerksamkeit
Uwe Neuhaus [email protected]
Michael Schulz [email protected]
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