: ‘Je kunt vanuit een aantal perspectieven kijken naar beschikbare data. Een eerste manier om naar data te kijken is vanuit belasting en belastbaarheid. Wat hebben we gedaan en heeft een speler dat verwerkt? Van dag tot dag konden we meten wat we getraind hebben en wat fysiek de output was. Het Nederlands vrouwenteam was het eerste nationale team dat zo intensief door middel van LPM op de Campus is gevolgd. Dit startte vanaf de tweede driedaagse, aangezien LPM niet is geïnstalleerd in Hoenderloo alwaar de eerste driedaagse zich afspeelde. Op de momenten dat we geen LPM konden gebruiken, maakten we gebruik van Polar Team Pro (naast hartslag ook GPS/accelerometrie). Op die manier verkregen we toch nog data als het bijvoorbeeld ging om de afgelegde afstanden of versnellingen en hartslag.
Een ander gebied om de beschikbare data te gebruiken is scouting van zowel onze eigen speelsters als die van de tegenpartij. Dan gebruiken we Opta-data. Voorts hebben we van onze tegenstanders de zogenaamde tracking-data van Amisco, omdat de technologie hiervan in de stadions hing. Zo kunnen we bijvoorbeeld voordeel hebben van de gegevens over EK-tegenstander Noorwegen in aanloop naar de WK-kwalificatiewedstrijd tegen datzelfde land.
Weer een andere toepassing van data is de (tactische) voorbereiding van het eigen team, teneinde de beoogde speelwijze zo goed mogelijk uit te voeren. Denk aan de optimale onderlinge afstanden tussen bijvoorbeeld de middenvelders. Er zijn bijvoorbeeld 11:11-trainingspartijvormen geweest waarbij Foppe specifieke momenten herkende als van belang; hij stak vervolgens zijn hand op, waarna onze videoanaliste Judith dat moment codeerde. Hierdoor konden deze momenten gecombineerd dataplaatjes én bijbehorend videobeeld opleveren. Door dit te analyseren (wat zijn de onderlinge afstanden op moment X, in welke richting wordt er bewogen, met welke snelheid of versnellingen?) hoop je bevestigd te krijgen wat je denkt gezien te hebben. Als we koppeling leggen naar de wedstrijdsituatie: in hoeverre zijn we in staat om de gewenste voetbalhandelingen 90+ minuten lang vol te houden, en niet alleen in het eerste kwartier? Een goede coach kan deze vraag vanaf de zijlijn inschatten op basis van eigen waarnemingen, maar feitelijke ondersteuning door middel van data zal hem daar zeker bij kunnen ondersteunen.
Er zijn heel veel data beschikbaar, maar de partijen die data leveren zijn over het algemeen moeizaam in staat om het geheel te specificeren op het niveau van voetbalvisie. Hiertoe is het eerst noodzakelijk dat een voetbaltrainer zijn visie kan omzetten naar heldere definities. Wat betekent compact verdedigen, gespecificeerd naar de plek op het veld? Wil je dan dat je voorste en achterste linies maximaal zeventien meter uit elkaar staan? Of negentien meter? We kennen aanvallen, verdedigen en omschakelen; hoe definieer jij als trainer de term ‘omschakelen’? Dit moet je heel helder hebben voordat een dataleverancier er iets mee kan en dat als informatie kan teruggeven. Zo kun je zeggen dat omschakelen afhankelijk is van de speelrichting (en niet van tijd). Als je als trainer iets wilt zeggen over de omschakeling na balverlies van speler X, dan hebben we het over het moment zo lang de bal in achterwaartse richting voor de tegenpartij gaat. Gaat de bal naar voren (dus voor speler X naar achteren) dan is er geen sprake meer van omschakelen maar van verdedigen. Als we het hier niet over eens zijn, zal het lastig zijn om een eensluidende toepassing van data-analyse te gebruiken omdat we het dan misschien wel over appels en peren hebben. Dit thema is dan ook volop in onderzoek binnen de KNVB.’
