Untersuchung der TU Wien in unterschiedlichen Sportarten

Team-Sport: Gemeinsam erzielte Erfolge erhöhen Gewinn-Chancen

Von Julia Neidhardt

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| Foto: Zipp

04.12.2018  | 

Was macht ein erfolgreiches Team aus? Diese Frage ist nicht nur in vielen Sportarten entscheidend, sie spielt in fast allen Lebensbereichen eine Rolle, von der Unternehmensführung bis zur Politik. Dass ein Team nur dann gewinnen kann, wenn die Mitglieder das nötige Können mitbringen, versteht sich von selbst.

Aber darüber hinaus gibt es noch ein weiteres wichtiges Element:
Gemeinsame Erfolge in der Vergangenheit erhöhen die Gewinn-Chancen – und zwar auf ähnliche Weise, aber auf völlig unterschiedlichen Gebieten.

Ein Forschungs-Team der Northwestern University in Evanston, USA, dem Indian Institute of Management in Udaipur, Indien und der Technischen Universität Wien konnten dieses Phänomen nun durch Auswertung großer Datenmengen statistisch nachweisen, in Sportarten wie Fußball, Baseball, Cricket und Basketball, aber auch in E-Sports, untersucht anhand des Multiplayer-Online-Games „Dota 2“. Die Ergebnisse wurden kürzlich im Fach-Journal „Nature Human Behaviour“ veröffentlicht.

Das Forschungs-Team sammelte umfangreiches Daten-Material
über zahlreiche Teams aus mehreren Sportarten. Die Stärke einzelner Spieler wurde mit verschiedenen Parametern quantifiziert – zum Beispiel im Basketball über die Anzahl der erzielten Punkte und der Assists.

Die Stärke des Teams lässt sich dann als Durchschnittswert der Stärke der einzelnen Spieler berechnen. Damit erhält man einen Wert, mit dem sich das Ergebnis eines Spieles schon einigermaßen gut voraussagen lässt. Teams mit besseren Einzelspielern haben natürlich auch eine höhere Chance auf den Sieg – aber das ist eben noch nicht alles.

Die tatsächlichen Ergebnisse der Spiele lassen sich nämlich bei allen untersuchten Sportarten noch besser vorhersagen, wenn man nicht nur die Durchschnittsstärke der Team-Mitglieder betrachtet, sondern zusätzlich noch berücksichtigt, wie oft sie in der Vergangenheit bereits gemeinsam siegreich waren.

Es kommt also nicht nur darauf an, möglichst hochklassige Stars
auf das Spielfeld zu bringen, sie müssen auch zu einem Team zusammenwachsen – und das gelingt durch gemeinsame Erfolgserlebnisse. Gerade im Spitzensport, wo das Können aller beteiligten Profis extrem hoch ist, spielen individuelle Unterschiede nicht unbedingt die alleinige Hauptrolle. Je ähnlicher die Spielstärke, umso mehr gewinnt die gemeinsame Erfahrung an Bedeutung.

Besonders interessant ist, dass der Effekt in sehr unterschiedlichen Sportarten zu sehen war: Im Fußball, oder auch im E-Sport. Im untersuchten Spiel „Dota 2“ sind die Team-Mitglieder permanent aufeinander angewiesen, bei den meisten Aktionen spielen mehrere Akteure gleichzeitig eine wichtige Rolle. Im Baseball hingegen sind das Werfen und das Schlagen des Balls Einzel-Aktionen, auf die der Rest des Teams keinen Einfluss hat. Trotzdem ist der Team-Effekt überall nachzuweisen.

Ob dieser Effekt dadurch zustande kommt,
dass man durch jahrelanges gemeinsames Training besser aufeinander eingespielt ist und die Aktionen der Team-Mitglieder besser vorhersehen kann, oder ob es auch eine starke psychologische Komponente gibt, und gute Teams einfach emotional stärker zusammengeschweißt sind, lässt sich anhand der statistischen Daten nicht direkt ergründen.

Man sieht jedoch eindeutig, dass bei ähnlichem Leistungs-Niveau der Team-Spieler die Anzahl der gemeinsamen Erfolgserlebnisse eine wichtige statistische Variable ist. Dieser Effekt ist sehr robust, und zwar in ganz unterschiedlichen Sportarten. Das lässt vermuten, dass auch in anderen Bereichen, abseits des Sports, ähnliche Effekte auftreten.

Original-Publikation: Mukherjee et al., Prior shared success predicts victory in team competitions, Nature Human Behaviour (2018). DOI: 10.1038/s41562-018-0460-y

Die Autorin
Dr. Julia Neidhardt ist Mitarbeiterin am Institut für Information Systems Engineering der Technischen Universität Wien. Sie forscht in den Bereichen Team Performance, User Modeling sowie Recommender Systems - und sie betrachtet bei diesen Themen die Individuen nicht nur einzeln, sondern berücksichtigt auch ihre Beziehungen untereinander, zum Beispiel mit Hilfe der sozialen Netzwerk-Analyse.

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