Data, Disruptie en Dubbelslagen: Een Sportliefhebber op Zoek naar de Oorsprong van de Datasport

Als zelfverklaard data-nerd en sportjunkie begon mijn nieuwsgierigheid bij een simpele vraag: Welke sport werd eigenlijk als eerste écht omvergeblazen door data-analyse? De usual suspects kwamen direct in me op — voetbal met z’n expected goals, wielrennen met vermogensmeters, en Formule 1 met meer datapunten dan een gemiddelde beursdag.

Maar dan denk ik aan die film. Die ene met Brad Pitt. Moneyball.

Was honkbal de eerste?

Honkbal was inderdaad early adopter — en niet alleen omdat het in Excel paste. In de vroege jaren 2000 veranderde Moneyball (en vooral de man erachter, Billy Beane) de manier waarop teams spelers waardeerden. Niet op gevoel, maar op onconventionele statistieken. Spelers met een hoge on-base percentage maar een vreemde swing? Jackpot.

Ik herinner me de scène waarin oude scouts smalend zeggen dat een speler “er niet atletisch uitziet”. Terwijl de spreadsheet zegt: runs win games, not cheekbones.

En dat was het moment waarop data voor het eerst het sportgelijk won van het buikgevoel.

Wat volgde? Een domino-effect van dashboards

• Basketbal ging los met shot charts en player efficiency ratings. Je kunt nu precies zien of iemand alleen goed scoort tegen teams uit de onderste regionen, of ook clutch is als het écht telt.
• Voetbal werd verliefd op ‘expected goals’ (en ik ook, al heeft mijn favoriete team nog steeds moeite het echt te scoren).
• Tennis? Data over balspin, looplijnen en zelfs emotionele consistentie. Federer had het gevoel, maar Novak had ook de statistieken.

Maar niet elke sport is meegegaan. En dat fascineert me.

Toen ik voor de grap ‘data-analyse in sumoworstelen’ googelde, kreeg ik vooral suggesties over het dieet van worstelaars. Kaatsen? Mijn laptop vroeg of ik bedoelde ‘kaatsen met katten’. Boogschieten? Nog behoorlijk analoog, al is de windrichting inmiddels wel digitaal.

Waarom de verschillen?

Ik denk dat het draait om wat meetbaar is. Honkbal is van nature een sport van gebeurtenissen: pitch, hit, vang, uit. Perfect voor spreadsheets. Voetbal is chaotischer, moeilijker te vangen in getallen. Maar de echte drempel is vaak cultureel. Data dwingt je eerlijk te zijn over dingen die je misschien liever romantiseert: de held met het mooie schot die eigenlijk zelden scoort, of het gevoel dat “het team lekker draaide” terwijl je 0-3 verloor.

Als sportfan in het data-tijdperk ben ik dus verdeeld.

Aan de ene kant geniet ik van het ontrafelen van patronen, van de wetenschap achter winst. Aan de andere kant… hou ik ook van die ene speler die de statistieken tart. De anomaly. De outlier.

Dus ja, honkbal was waarschijnlijk de eerste. Maar de datarevolutie is pas net begonnen.

Ik kijk uit naar de dag dat zelfs mijn lokale jeu de boules-club xPétanque per wedstrijd meet. En tot die tijd? Gooi ik m’n ogen nog steeds in m’n hoofd als een coach zegt: “We hebben verloren, maar het voelde goed.”

Want ik weet: data liegt niet. Maar het vertelt ook niet altijd het hele verhaal. Kijk naar Ajax vorig seizoen.

Pieter de Kok, sportkijk-liefhebber en iets met data