Wie das Schweizer Eishockey-Olympiateam ausgewählt wurde

Advanced Stats werden im Eishockey immer präsenter. Beim Schweizer Verband spielten sie bei der Selektion des Olympiakaders eine wichtige Rolle.

Raeto Raffainer (links) und Patrick Fischer

Raeto Raffainer (links) und Patrick Fischer Bild: Siggi Bucher/Keystone

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Ob im Fussball oder im Eishockey, sie sorgen stets für Diskussionen: die Nominationen des Nationaltrainers für grosse Turniere. So auch am Montag, als Patrick Fischer sein Olympiateam für Pyeongchang präsentierte. Einzelne Positionen werden seither eifrig diskutiert.

Warum ist in der Abwehr Félicien Du Bois statt Joël Genazzi dabei? Und warum figu­rieren die Stürmer Enzo Corvi, Cody ­Almond und Fabrice Herzog im Aufgebot, aber nicht Tanner Richard, Damien Brunner, Gregory Hofmann, Lino Martschini oder Luca Fazzini – allesamt herausragende Offensivspieler in der heimischen Meisterschaft?

Welche Faktoren entscheiden bei ­der Selektion? Immer bedeutender werden Daten-Analytics. Dabei erfolgt die Analyse anhand von sogenannten Advanced Stats – neueren Statistikformen (siehe auch Glossar unten), die erstellt werden mit Tausenden pro Match erfassten Daten. Sie ­geben Rückschlüsse über jeden Spieler und seinen Einfluss auf den Spielverlauf.

Ein Aufgebot dank Advanced Stats? «Der Tag wird kommen!»

Analytics spielten auch bei der Schweizer Olympiaselektion eine wichtige Rolle. «Noch sind wir nicht so weit, dass Spieler wegen negativer Advanced Stats aus dem Aufgebot fallen. Aber ­dieser Tag wird kommen. Je mehr Daten wir haben, desto verlässlicher und wertvoller werden sie sein.» Das sagt Raeto Raffainer, der Engadiner ist seit zwei Jahren Direktor der Nationalmannschaft und eine der treibenden Kräfte hinter der Arbeit mit Analytics.

Der frühere Profispieler ärgerte sich schon als Aktiver, dass Spieler in der Schweiz zu oft falsch eingeschätzt würden, der Wert bestimmter Spielertypen nicht richtig erkannt sei. «Wir schauen zu sehr auf Skorerpunkte. Doch gerade defensive Fähigkeiten eines Spielers können wir mit herkömmlichen Statistiken kaum erfassen», sagt Raffainer.

Eine zweite Perspektive

Auch Nationalcoach Fischer arbeitete schon früher als Clubtrainer in Lugano mit detaillierterer Statistik. «Aber auf dem heutigen Level waren wir noch nicht», sagt er. Es gibt einige Stimmen rund um den Eishockeysport, die den Nutzen der Advanced Stats anzweifeln – Fischer gehört nicht dazu: «Wenn man weiss, wie man sie interpretieren muss, werden sie zum wertvollen Hilfsmittel. Man erhält eine zweite Perspektive. Manchmal bist du überzeugt von der guten Leistung eines Spielers, bis du negative Statistiken siehst. Dann analysierst du diesen Spieler noch einmal genauer, vor allem sein Verhalten im Defensivspiel.»

Liga versus Nationalteam

Der Verband darf beim Erstellen seiner statistischen Analysen auch auf die Daten der Nationalliga-Clubs zurückgreifen, solange er diese nicht publik macht. Erkenntnisse zieht Fischer aber auch aus Zahlen, die der Verband an internationalen Turnieren über seine Spieler sammelt. Es lassen sich so ­Quervergleiche zu bestimmten Gebieten zwischen der Performance des Spielers in der heimischen Liga und auf internationalem Level ziehen.

«Bei der Selektionierung kannst du dich nicht bloss auf Daten aus der Liga verlassen», sagt Fischer. Bildet ein ­Stürmer beispielsweise im Club mit zwei Ausländern eine Linie, ist die Chance gross, dass er in diversen Advanced-Stats-Kategorien über sehr gute Werte verfügt. Die Frage sei dann: «Kann er sich auch in der Nationalmannschaft auf internationalem Level durchsetzen?»

Die Advanced-Statistik, die sowohl ­Fischer als auch Raffainer als wertvollste im Selektionsprozess bezeichnen, dreht sich zwar auch um Schussversuche und Puckbesitz. Es ist aber nicht der weitverbreitete «Corsi»-Wert, sondern «Expected Goals» – zu erwartende Tore. ­Dieser Wert soll bei Stürmern mehr über die Qualität von Schussposition und Torchancen aussagen.

Das beste Team für die direkten Konkurrenten

«Denn woran scheitern wir immer wieder?», fragt Raffainer. «Wir verloren in den letzten Jahren gegen Länder wie Österreich oder Kasachstan, obwohl wir rund 50 Schüsse aufs Tor brachten. Aber Schüsse sind eben nicht immer gleich Schüsse.» Die «Expected Goals»-Werte helfen, jene Spieler zu eruieren, die nicht nur viel Puckbesitz generieren, sondern sich für Torchancen in wirklich gute Positionen manövrieren können.

«Am Anfang der Selektion steht die Frage, welches Team sich am besten ­eignet, um jene Gegner schlagen zu können, die mit uns auf Augenhöhe sind, gegen die es also um die Viertelfinal­qualifikation geht», sagt Raffainer. «Wir schauen vermehrt auf Advanced Stats von früheren Spielen gegen diese Nationen.»

Es komme vor, dass Daten dann für Aussenstehende überraschende Erkenntnisse bringen: «Wir haben Spieler im Aufgebot, die in diesen internationalen Spielen besser abschneiden als in ­jenen der heimischen Meisterschaft.»

Wer passt zueinander?

Der Anfang der Selektionsphase besteht aus dem Vorgang, in dem Fischer mit seinen Assistenten die erste Vorauswahl trifft, ohne allzu sehr Advanced Stats einzubeziehen. Die grosse Tiefe der Analytics bietet danach einen zweiten Blick auf die Auswahl. Die Datenanalyse kann in Bereichen, die zunächst als Details erscheinen mögen, wichtige Inputs geben.

Zum Beispiel, um Antworten auf diese Fragen zu liefern: Welche Spieler passen bei welchen Situationen am besten zusammen, auch ihre Schussseite berücksichtigend? Wie sehr ist ein Spieler abhängig vom Einsatz im Powerplay, um auf gute Daten zu kommen? Wie gut sind seine Leistungen im zweiten Spiel einer Doppelrunde innert 24 Stunden?

Gerade Letzteres kann in Südkorea zum wichtigen Faktor werden, spielt die Schweiz in der Olympia-Vorrunde bis auf das Startspiel gegen Kanada doch zweimal Back-to-back-Partien. Ein Spieler werde zwar nicht nur anhand dieser Daten ­selektioniert oder aus dem Team gekippt, sagt Fischer. «Aber wir vergleichen gleichwertige Spieler regelmässig.»


Corsi und Co.: Ein kleines Glossar

Werden Eishockeyfans erstmals mit Advanced Stats konfrontiert, ist die Chance gross, dass sie das Wort «Corsi» lesen oder hören. Hinter dem Namen steckt keine besondere Bedeutung. Tim Barnes, ein Finanzanalyst, der als Erfinder der Corsi-Statistik gilt, benannte seine Formel nach Jim Corsi, einem ehemaligen Goalietrainer der Buffalo Sabres.

Der Grund: Auf die Idee der Corsi-Statistik kam Barnes, als er ein Radiointerview mit Darcy Regier, dem General Manager der Buffalo Sabres hörte. Im Gespräch wurde gefachsimpelt über Schüsse auf und neben das Tor sowie Schüsse, die vom Gegner geblockt werden. Er habe die Statistik darum eigentlich «Regier-Zahl» nennen wollen, sagt Barnes, doch das habe in seinem Ohr schlecht getönt. Also suchte er auf der Homepage der Sabres nach einem besseren Namen. Als er den Namen «Jim Corsi» und vor allem dessen beeindruckenden Schnurrbart sah, sei für ihn klar gewesen: «Corsi-Zahl».

So erzählt zumindest der kanadische Eishockey-Kommentator und bekannte NHL-Experte Bob McKenzie die Geschichte, er beruft sich auf ein persönliches Interview mit Barnes.

Corsi steht am Anfang aller Eishockey-Advanced-Stats, die eine schier unendlich erscheinende Tiefe an Daten und Analysen ermöglichen. Wer Corsi versteht, kann in die Welt der Advanced Stats eintauchen. Hier einige wenige davon und ihre Bedeutung:

Corsi
Was soll mit Corsi ausgedrückt werden? Es geht um Schussversuche, die mit Puckbesitz und damit mit Spielkontrolle gleichgesetzt werden. Eine der Grundideen hinter Advanced Stats und insbesondere Corsi ist, dass eine nur auf Toren basierte Statistik zu viel dem Zufall und dem Faktor Glück überlässt. Dies, weil in einem Eishockeyspiel durchschnittlich nur rund 6 Tore fallen, also seltene Ereignisse sind. Viel häufiger sind hingegen Schussversuche.

Ein Corsi-Wert lässt sich sowohl für einen einzelnen Spieler als auch für eine ganze Mannschaft berechnen. Sowohl in einem einzelnen Spiel, als auch über mehrere Spiele hinweg gesehen. Die Corsi-Zahl soll auch aufzeigen, ob ein Spieler aktuell über unter unter seinen Verhältnissen spielt.

Und weil man bei den Advanced Stats davon ausgeht, dass Glück und Pech sich im Verlauf einer Saison irgendwann ausgleichen, wird Corsi auch dafür benutzt, in die Zukunft zu blicken: Schiesst ein Spieler/eine Mannschaft also aktuell viele Tore und weist gleichzeitig aber eine schlechte Corsi-Zahl auf, deutet das darauf hin, dass bald eine Negativ-Phase folgen wird.

Umgekehrt gilt dasselbe: Ein aktuell erfolgloses Team oder ein Stürmer mit aktueller Ladehemmung mit guten Corsi-Werten deutet darauf hin, dass bald vermehrt Siege respektive Tore erfolgen werden.

Wie wird die Corsi-Zahl errechnet? Ganz simpel: Sie ist die Plus-/Minus-Bilanz aller Schussversuche, die abgegeben werden, während der Spieler auf dem Eis steht. Als Schussversuch gelten alle Schüsse, die (a) im Tor landen, (b) vom Goalie gehalten werden, (c) von einem gegnerischen Feldspieler geblockt werden, (d) neben oder übers Tor gehen.

Beispiel: Steht ein Spieler in einer Partie bei 14 Schussversuchen seines Teams sowie deren 12 des Gegners auf dem Eis, kommt er auf eine Corsi-Zahl von Plus 2 (14:12). Allerdings wird die Corsi-Zahl mittlerweile bevorzugt in Prozentzahlen dargestellt: In unserem Beispiel hätte der Spieler einen Corsi-Prozent-Wert von 53,8. Errechnet wird die Prozentzahl wie folgt: 14/(14+12) = 53,8. Also «Schussversuche für» geteilt durch «Alle Schussversuche».

Zahlen über 50 Prozent gelten als gut, jene darunter als schlecht. In der Fachsprache heisst diese Darstellung in einer Prozentzahl «Corsi For Percentage».

Die Corsi-Zahl lässt sich wie erwähnt nicht nur für einen einzelnen Spieler errechnen, sondern auch für ein ganzes Team. In letzterem Fall werden einfach alle Schussversuche aller Spieler gezählt. Kommt also Team A in einer Partie auf 210 Schussversuche und sein Gegner auf 245, lautet die «Corsi For Percentage»-Zahl für Team A 46,2 Prozent. 210/(210+245) = 46,2.

Wichtig: Es werden nur jene Schussversuche gezählt, die bei personell numerischem Gleichstand auf dem Eis abgegeben werden. Schüsse während eines Powerplays (egal auf welches Tor) zählen nicht. Dies darum, weil Spieler, die vom Coach zwar in Unterzahl, aber nie in Überzahl eingesetzt werden, deutlich benachteiligt würden.

Zu hinterfragen bei Corsi: Alle Schussversuche werden gezählt. Also auch die geblockten. Sind viele vom Gegner geblockte Schüsse wirklich etwas Vorteilhaftes? Ein Verteidiger beispielsweise mit wenig Mobilität und Spielverständnis aber viel Selbstvertrauen, der von der blauen Linie aus reihenweise Pucks in den nächstbesten Gegner feuert und damit vielleicht sogar reihenweise Turnovers produziert, kann durchaus auf eine gute Corsi-Zahl kommen, ohne wirklich entsprechend positiven Einfluss aufs Spiel zu nehmen.

Fenwick
Identisch mit Corsi, ausser, dass die vom Gegner geblockten Schüsse nicht gezählt werden.

Zu hinterfragen bei Fenwick: Kann von der reinen Anzahl an Schussversuchen, ob geblockt oder nicht, wirklich auf eine Dominanz einer Mannschaft geschlossen werden? Was ist mit Mannschaften, die von der Taktik-Vorgabe ihres Coaches grundsätzlich jede mögliche Schuss-Chance wahrnehmen im Vergleich mit Teams, die “verspielt” mit vielen Passfolgen agieren und nur bei guten Torchancen den Schuss wahrnehmen?

FenClose
Der Ansatz: Bei deutlichem Resultat spielen beide Teams anders, die Analyse kann verfälscht werden. Zum Beispiel, wenn ein Team, das bei Spielhälfte 0:6 zurückliegt und dank Passivität und Verwalter-Mentalität des Gegners danach bei den Schussversuchen dominiert. FenClose wird genau wie Fenwick errechnet, allerdings zählt man nur jene Schussversuche bei engem Spielstand, also nur bei Gleichstand oder einem Tor Unterschied.

Zu hinterfragen bei FenClose: Macht es bei einem Spiel, in dem aus einem 0:4 ein 5:4 wurde, Sinn, nur die Statistik bei engem Spielstand zu werten? Ist Performance nicht einfach Performance, unabhängig des Spielstandes?

xG
xG steht für «Expected Goals», also «erwartete Tore». xG ist eine Statistik für Leute, denen Corsi und Fenwick immer noch zu wenig detailliert ist. Hier kommt die Schussqualität ins Spiel. Bei xG werden die Schüsse je nach Art und Ort, wo sie abgegeben wurden, mit diversen Faktoren multipliziert. Ein Schuss bei einer Solo-Chance analog zu einem Penalty soll mehr Gewicht haben als schwache Schüsse aus der Distanz mit zusätzlich freier Sicht des Goalies.

Zu hinterfragen bei xG: Es gibt weder einheitliche Zahlen für den Faktor, mit denen die unterschiedlichen Schüsse multipliziert werden noch eine Vereinheitlichung, welche Faktoren überhaupt berücksichtigt werden. Das kann böse gesagt als Willkür interpretiert werden.

PDO
Über die Herkunft des Namens PDO herrscht keine Einigkeit. Auch hier geht es um aktuelles Glück oder Pech, respektive dem Versuch, in die Zukunft zu blicken. Die PDO-Zahl für eine Mannschaft errechnet sich, indem man Schussprozent (wie viele der Schüsse aufs Tor landen im Tor und werden nicht vom gegnerischen Goalie pariert) und Fangprozent des eigenen Goalies addiert. Da 10% als durchschnittliche Schussquote und 90% als durchschnittliche Fangquote gelten, wird davon ausgegangen, dass sich die PDO-Zahl über einen längeren Zeitraum irgendwann bei rund 100 einpendelt.

Ein aktueller PDO-Wert von deutlich über 100 wird hier also mit einer Glücksphase gleichgesetzt, einer deutlich unter 100 als Pechsträhne.

PDO lässt sich auch für einzelne Spieler berechnen. In jenem Fall zählt man nur jene Schüsse und die Prozente, bei denen der betreffende Spieler auch auf dem Eis stand. Damit soll zum Beispiel bei einer heissen Skorer-Phase eines Stürmers festgestellt werden, ob er einfach nur Glück wegen gegnerischer Goalieleistungen hat oder sein eigener Verdienst an den vielen Toren hoch ist.

Zu hinterfragen bei PDO: Wird die Schusstechnik eines Spielers genügend beachtet? Es gibt ja erwiesenermassen technisch bessere und schlechtere Schützen.

Relative Stats
Hier geht es weiter in die Tiefe. Die meisten Advanced Stats kann man verwenden, um Vergleiche zwischen Einzelspieler und ganzer Mannschaft anzustellen. Ist der Corsi-Wert eines Spielers 55,2 Prozent, jene seiner Mannschaft aber bloss 45,2, dann spricht dies klar für den Spieler, da immer dann, wenn er auf dem Eis ist, mehr Schussversuche generiert als zugelassen werden als dies durschnittlich bei seiner Mannschaft der Fall ist.

Als Schweizer Beispiel in der NHL für die Corsi-Relative-Zahl wird meistens Nino Niederreiter genannt, der regelmässig zu den ligaweit Besten gehört. Salopp gesagt bedeutet dies, dass, wenn Niederreiter bei seinen Minnesota Wild auf dem Eis steht, offensiv mehr los ist, als wenn der Schweizer gerade auf der Bank sitzt. Und gleichzeitig spricht dies auch für Niederreiters Defensivarbeit, dass also vor dem eigenen Tor weniger Gefahr herrscht mit ihm als ohne ihn auf dem Eis.

Zu hinterfragen bei Relative Stats: Wer grundsätzlich Advanced Stats wie Corsi oder xG anzweifelt, wird auch Vergleichen innerhalb dieser Statistik-Kategorien nicht trauen.

Erstellt: 25.01.2018, 01:42 Uhr

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