KI Fußball xG Analyse: Der aktuelle Stand der datengestützten Spielbewertung

Das Jahr 2026 markiert einen Wendepunkt in der Geschichte des Fußballs. Zum ersten Mal wird eine Weltmeisterschaft mit 48 Mannschaften ausgetragen, verteilt auf drei Gastgeberländer, in 104 Spielen über fast sechs Wochen. Dieses Mega-Turnier in den USA, Kanada und Mexiko ist nicht nur ein organisatorisches Mammutprojekt, sondern auch ein Testfeld für die fortschrittlichsten Analysemethoden, die der Sport je gesehen hat. Die xG-Analyse, die vor wenigen Jahren noch als Kuriosität für Statistiknerds galt, ist mittlerweile fest im Mainstream angekommen und prägt die Art und Weise, wie Millionen von Fans das Spiel verstehen.

Die Entwicklung seit den Anfängen der Expected-Goals-Metrik ist beeindruckend. Was einst als akademisches Experiment begann, ist heute ein Milliardengeschäft, das von der Bundesliga bis zur Kreisklasse reicht. Die Werkzeuge, die professionellen Analysten vor zehn Jahren zur Verfügung standen, wirken aus heutiger Sicht primitiv. Die Modelle sind präziser geworden, die Daten umfangreicher, die Anwendungsmöglichkeiten vielfältiger. Doch mit den neuen Möglichkeiten kommen auch neue Herausforderungen, die es zu verstehen gilt.

Dieser Artikel wirft einen Blick auf den aktuellen Stand der KI-gestützten Fußballanalyse im Jahr 2026. Er beleuchtet die technologischen Entwicklungen, die das Feld vorangetrieben haben, die Besonderheiten des erweiterten WM-Formats und die Frage, wohin die Reise in den kommenden Jahren gehen könnte. Die Perspektive ist dabei weder euphorisch noch pessimistisch, sondern nüchtern und analytisch, ganz im Geiste der Disziplin, um die es geht.

Technologische Fortschritte der vergangenen Jahre

Die xG-Modelle des Jahres 2026 unterscheiden sich fundamental von jenen, die noch vor einem Jahrzehnt den Stand der Technik darstellten. Die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens, haben eine neue Generation von Analysewerkzeugen ermöglicht, die Zusammenhänge erfassen, von denen frühere Modelle nur träumen konnten.

Der offensichtlichste Fortschritt betrifft die Granularität der erfassten Daten. Während frühe xG-Modelle sich auf wenige Variablen wie Schussposition und Winkel beschränkten, berücksichtigen moderne Systeme Dutzende von Faktoren. Die Körperhaltung des Schützen, seine Laufgeschwindigkeit im Moment des Abschlusses, die Reaktionsbereitschaft des Torwarts, die Position jedes einzelnen Spielers auf dem Feld, all das fließt heute in die Berechnung ein. Die Tracking-Systeme, die diese Daten erfassen, arbeiten mit einer Präzision, die vor wenigen Jahren noch undenkbar war.

Die Integration von Videodaten in die Analysepipeline stellt einen weiteren Meilenstein dar. Frühere Modelle basierten ausschließlich auf strukturierten Daten, die von menschlichen Beobachtern erfasst wurden. Heute können Algorithmen Videoaufnahmen direkt verarbeiten und Informationen extrahieren, die in den strukturierten Daten nicht enthalten sind. Die Körpersprache der Spieler, die Dynamik von Bewegungsabläufen, selbst die Blickrichtung vor dem Abschluss können mittlerweile automatisch analysiert werden.

Die Rechenleistung, die für diese Analysen benötigt wird, ist enorm, aber dank der Fortschritte in der Cloud-Technologie steht sie mittlerweile auch kleineren Anbietern zur Verfügung. Was früher die exklusive Domäne von Großunternehmen war, ist demokratisiert worden. Die Folge ist ein blühender Markt von Analysediensten, die um die Gunst der Nutzer konkurrieren. Diese Konkurrenz hat die Innovation beschleunigt und die Preise gesenkt, sodass hochwertige xG-Daten heute für einen Bruchteil dessen verfügbar sind, was sie noch vor wenigen Jahren gekostet hätten.

Die Echtzeitfähigkeit der Modelle ist ein weiterer Bereich, in dem enorme Fortschritte erzielt wurden. Während die xG-Werte früher erst nach Spielende berechnet wurden, können moderne Systeme sie während der Partie aktualisieren. Diese Live-xG-Daten haben die Fernsehübertragungen verändert und bieten den Zuschauern eine neue Perspektive auf das Spielgeschehen. Die Grafiken, die den aktuellen xG-Stand anzeigen, sind aus den Halbzeitanalysen nicht mehr wegzudenken.

Die Weltmeisterschaft als Schaufenster der Analyse

Die WM 2026 in Nordamerika ist das größte Fußballturnier, das je ausgetragen wurde. Mit 48 Mannschaften, aufgeteilt in zwölf Vierergruppen, und insgesamt 104 Spielen stellt es neue Anforderungen an die Analyse. Die schiere Menge an Daten, die während dieses Turniers anfallen wird, ist beispiellos und bietet Analysten ein Füllhorn an Material.

Das erweiterte Teilnehmerfeld bringt Teams auf die große Bühne, deren Spielweise bisher wenig dokumentiert war. Während für die traditionellen Fußballnationen umfangreiche historische Daten vorliegen, sind die Informationen über manche Debütanten dünn. Diese Datenlücken stellen eine Herausforderung dar, aber auch eine Gelegenheit. Die Modelle werden gezwungen sein, mit weniger Informationen auszukommen und ihre Vorhersagen entsprechend zu kalibrieren. Die Unsicherheit, die damit einhergeht, ist ein ehrlicher Ausdruck der Grenzen jeder statistischen Analyse.

Die drei Gastgeberländer bringen unterschiedliche Spielkulturen in das Turnier ein. Die USA mit ihrer wachsenden Soccer-Szene, Mexiko mit seiner leidenschaftlichen Fußballtradition und Kanada als aufstrebende Kraft im internationalen Fußball bilden eine interessante Mischung. Die xG-Analysen werden zeigen, wie sich diese verschiedenen Ansätze auf dem Spielfeld manifestieren und wie sie sich gegen die etablierten Fußballmächte behaupten.

Die zeitlichen Herausforderungen des Turniers sind beträchtlich. Mit bis zu sechs Spielen pro Tag, verteilt über mehrere Zeitzonen, wird es unmöglich sein, alle Partien live zu verfolgen. Hier zeigt sich der besondere Wert der xG-Analyse: Sie ermöglicht es, auch jene Spiele zu bewerten, die man nicht gesehen hat, und liefert eine objektive Grundlage für den Vergleich über Gruppengrenzen hinweg.

Die Einführung des Sechzehntelfinals als neue Turnierrunde fügt dem Format eine zusätzliche Dimension hinzu. Mannschaften müssen nun acht statt sieben Spiele gewinnen, um Weltmeister zu werden. Diese zusätzliche Partie erhöht die Datenmenge und bietet mehr Gelegenheiten, die Leistungsfähigkeit der Teams zu bewerten. Gleichzeitig steigt die Wahrscheinlichkeit von Überraschungen, weil mehr Spiele mehr Gelegenheiten für statistische Ausreißer bieten.

Die veränderte Medienlandschaft

Die Art und Weise, wie über Fußball berichtet wird, hat sich in den vergangenen Jahren grundlegend gewandelt, und die xG-Analyse spielt dabei eine zentrale Rolle. Was einst ein Nischenthema für spezialisierte Blogs war, ist heute fester Bestandteil der Mainstream-Berichterstattung.

Die öffentlich-rechtlichen Sender in Deutschland, die einen Teil der WM-Spiele übertragen werden, haben ihre Analysekapazitäten erheblich ausgebaut. Die Halbzeitpausen sind nicht mehr nur mit Expertenrunden gefüllt, sondern auch mit datenbasierten Einblicken, die den Zuschauern ein tieferes Verständnis des Spielgeschehens ermöglichen. Die xG-Grafiken, die einmal erklärt werden mussten, sind mittlerweile so vertraut wie der Spielstand selbst.

Die sozialen Medien haben diese Entwicklung beschleunigt. Auf Plattformen wie Twitter diskutieren Fans und Experten gleichermaßen über xG-Werte und deren Implikationen. Die Qualität dieser Diskussionen variiert, aber das Niveau ist insgesamt gestiegen. Was früher als esoterisches Expertenwissen galt, ist heute Allgemeingut, zumindest unter den engagierten Fußballfans.

Die traditionellen Medien haben auf diese Entwicklung reagiert, indem sie ihre eigenen Analysekapazitäten aufgebaut haben. Die großen Sportzeitungen beschäftigen mittlerweile eigene Datenanalysten, und die Qualität der statistischen Berichterstattung hat sich entsprechend verbessert. Der Wettbewerb um die Aufmerksamkeit der Leser hat dazu geführt, dass oberflächliche Ergebnisberichte durch tiefergehende Analysen ergänzt werden.

Die Kehrseite dieser Entwicklung ist die Gefahr der Übersättigung. Wenn jeder Schuss, jede Chance, jede Aktion mit einem statistischen Wert versehen wird, kann das Spielverständnis paradoxerweise leiden statt sich zu verbessern. Die Kunst besteht darin, die Daten als Werkzeug zu nutzen, ohne sich von ihnen dominieren zu lassen. Die besten Analysten des Jahres 2026 sind jene, die die Zahlen in einen sinnvollen Kontext setzen können.

Neue Anbieter und Plattformen

Der Markt für Fußballdaten hat sich in den vergangenen Jahren erheblich diversifiziert. Neben den etablierten Anbietern wie Opta und StatsBomb sind zahlreiche neue Akteure auf den Plan getreten, die um die Gunst der Nutzer konkurrieren.

Die traditionellen Plattformen haben ihre Angebote erweitert und verfeinert. Understat, das lange Zeit die erste Anlaufstelle für kostenlose xG-Daten war, hat seine Abdeckung auf weitere Ligen ausgedehnt und seine Benutzeroberfläche modernisiert. FBref, betrieben von Sports Reference, bietet mittlerweile eine Tiefe an Statistiken, die vor wenigen Jahren nur professionellen Analysten zugänglich war. Die Demokratisierung der Daten schreitet voran.

Mobile Anwendungen spielen eine zunehmend wichtige Rolle. Die Apps, die xG-Daten mit Spielvorhersagen kombinieren, haben sich von einfachen Informationsquellen zu umfassenden Analyseplattformen entwickelt. Die Integration von Push-Benachrichtigungen ermöglicht es, auch unterwegs auf dem Laufenden zu bleiben, und die Visualisierungen sind so intuitiv geworden, dass selbst Einsteiger sie verstehen können.

Die proprietären Systeme der großen Vereine bleiben für die Öffentlichkeit verschlossen, aber ihre Existenz beeinflusst den Markt. Die Fußballclubs investieren erhebliche Summen in ihre Analyseteams und die Entwicklung maßgeschneiderter Werkzeuge. Diese Investitionen treiben die Innovation voran, auch wenn ihre Früchte zunächst nur intern genutzt werden. Irgendwann sickern die Erkenntnisse nach außen und bereichern das allgemeine Verständnis.

Die Konsolidierung des Marktes ist ein weiterer Trend, der sich abzeichnet. Größere Anbieter haben kleinere aufgekauft, und die Zahl der unabhängigen Akteure ist geschrumpft. Diese Entwicklung hat Vor- und Nachteile: Einerseits ermöglicht sie Skaleneffekte und verbessert die Datenqualität, andererseits reduziert sie den Wettbewerb und könnte langfristig zu höheren Preisen führen.

Regulatorische Entwicklungen

Die zunehmende Bedeutung der Datenanalyse im Fußball hat auch die Aufmerksamkeit der Regulierungsbehörden geweckt. Die Fragen rund um Datenschutz, Spielerechte und die Integrität des Sports werden intensiv diskutiert und haben zu ersten regulatorischen Maßnahmen geführt.

Die Spielergewerkschaften haben sich in die Debatte eingeschaltet. Die Frage, wem die Leistungsdaten der Spieler gehören und wie sie verwendet werden dürfen, ist alles andere als geklärt. Einige Spieler haben Bedenken geäußert, dass detaillierte Analysen ihrer Leistung gegen sie verwendet werden könnten, etwa bei Vertragsverhandlungen oder Transfergesprächen. Die Verbände arbeiten an Richtlinien, die einen fairen Umgang mit diesen Daten gewährleisten sollen.

Die Wettindustrie ist ein weiterer Bereich, in dem regulatorische Fragen aufkommen. Die Verfügbarkeit von Echtzeitdaten hat neue Möglichkeiten für Live-Wetten geschaffen, aber auch neue Risiken. Die Sorge vor Spielmanipulation, die durch den Zugang zu detaillierten Leistungsdaten erleichtert werden könnte, hat zu verstärkten Kontrollen geführt. Die Kooperation zwischen Verbänden, Wettanbietern und Behörden hat sich intensiviert.

Die FIFA selbst hat Richtlinien für den Umgang mit Analysedaten während der Weltmeisterschaft erlassen. Die Teams haben Zugang zu umfangreichen Statistiken über ihre Gegner, aber die Weitergabe bestimmter Informationen ist reglementiert. Diese Regeln sollen einen fairen Wettbewerb gewährleisten und verhindern, dass Teams mit größeren Ressourcen einen unfairen Vorteil erlangen.

Die ethischen Dimensionen der Datenanalyse werden ebenfalls zunehmend diskutiert. Die Frage, ob es legitim ist, die Leistung von Spielern auf eine Zahl zu reduzieren, und welche Konsequenzen das für die Betroffenen hat, ist nicht nur eine technische, sondern auch eine moralische. Die Branche beginnt, sich mit diesen Fragen auseinanderzusetzen, auch wenn die Antworten noch ausstehen.

Herausforderungen und offene Fragen

Bei aller Begeisterung für die Möglichkeiten der xG-Analyse dürfen die Grenzen und offenen Fragen nicht übersehen werden. Die Technologie hat sich rasant entwickelt, aber sie ist weit davon entfernt, perfekt zu sein.

Das fundamentale Problem der individuellen Qualität bleibt ungelöst. Die xG-Modelle bewerten die Chance, nicht den Spieler, der sie verwertet. Ob ein Weltklasse-Stürmer oder ein Ersatzspieler vor dem Tor steht, macht für das Modell keinen Unterschied. Dieser bewusste Ausschluss hat gute Gründe, führt aber zu systematischen Verzerrungen, die bei der Interpretation berücksichtigt werden müssen.

Die psychologischen Faktoren entziehen sich weiterhin der statistischen Erfassung. Der Druck eines WM-Spiels, die Nervosität beim ersten Turnier, der Heimvorteil vor jubelnden Fans, all das beeinflusst die Leistung, taucht aber in keinem xG-Wert auf. Die menschliche Dimension des Sports lässt sich nicht vollständig quantifizieren, und jeder Versuch, dies zu tun, greift zu kurz.

Die Datenqualität variiert erheblich zwischen verschiedenen Ligen und Wettbewerben. Während für die großen europäischen Ligen erstklassige Daten zur Verfügung stehen, ist die Abdeckung kleinerer Wettbewerbe oft lückenhaft. Für manche der WM-Teilnehmer, die aus weniger dokumentierten Regionen kommen, sind die verfügbaren Daten dünn und möglicherweise weniger zuverlässig.

Die Gefahr der Überanpassung ist ein weiteres technisches Problem, das die Branche beschäftigt. Wenn Modelle zu stark auf historische Daten zugeschnitten werden, können sie bei neuen Situationen versagen. Die WM 2026 mit ihrem erweiterten Teilnehmerfeld und neuen Begegnungen wird ein Testfall dafür sein, wie robust die aktuellen Modelle tatsächlich sind.

Die Perspektive der Nationalmannschaften

Die erweiterte Weltmeisterschaft stellt nicht nur die Analysten vor neue Aufgaben, sondern auch die Nationalmannschaften selbst. Die Trainerteams der teilnehmenden Nationen haben in den vergangenen Jahren ihre Analysekapazitäten erheblich ausgebaut und nutzen xG-Daten als integralen Bestandteil ihrer Vorbereitung.

Die deutsche Nationalmannschaft, die sich für das Turnier qualifiziert hat, verfügt über einen der fortschrittlichsten Analysestäbe im internationalen Fußball. Die Daten, die dem Trainerteam zur Verfügung stehen, gehen weit über das hinaus, was der Öffentlichkeit zugänglich ist. Proprietäre Modelle, maßgeschneiderte Auswertungen und individuelle Spielerprofile ermöglichen eine Vorbereitung, die in ihrer Tiefe ohne Beispiel ist.

Doch nicht alle Teilnehmer verfügen über dieselben Ressourcen. Die kleineren Nationen, die erstmals an einer Weltmeisterschaft teilnehmen, können mit den Analyseteams der Fußballgroßmächte nicht mithalten. Diese Asymmetrie könnte sich auf dem Spielfeld bemerkbar machen, auch wenn der Ball bekanntlich rund ist und die statistisch Unterlegenen nicht selten die Favoriten überraschen.

Die taktischen Implikationen der xG-Analyse sind ein weiterer Aspekt, den die Trainer berücksichtigen müssen. Wenn die eigene Spielweise statistisch durchleuchtet wird, können Gegner Schwachstellen identifizieren und ausnutzen. Die Transparenz, die die Datenanalyse schafft, ist ein zweischneidiges Schwert: Sie hilft bei der eigenen Vorbereitung, macht aber auch die eigenen Stärken und Schwächen für andere sichtbar.

Die Belastungssteuerung ist ein Bereich, in dem die Datenanalyse besonders wertvoll ist. Bei einem Turnier, das sich über fast sechs Wochen erstreckt und bis zu acht Spiele erfordert, ist die körperliche Verfassung der Spieler ein kritischer Faktor. Die Analyse von Laufdaten, Sprintanzahlen und Erholungszeiten ermöglicht eine optimierte Kaderplanung, die den Unterschied zwischen Erfolg und Scheitern ausmachen kann.

Der Einfluss auf die Fankultur

Die Verbreitung der xG-Analyse hat nicht nur die professionelle Seite des Fußballs verändert, sondern auch die Art und Weise, wie Fans das Spiel erleben und diskutieren. Das Stadionerlebnis und die Stammtischgespräche sind heute von anderen Argumenten geprägt als noch vor einem Jahrzehnt.

Die informierten Fans von heute verfügen über Werkzeuge, die früher nur Insidern zugänglich waren. Sie können die Leistung ihrer Mannschaft nicht mehr nur nach dem Ergebnis beurteilen, sondern auch nach der Qualität der erspielten Chancen. Diese zusätzliche Perspektive bereichert das Verständnis, kann aber auch zu Frustrationen führen, wenn die Zahlen ein anderes Bild zeichnen als das Gefühl während des Spiels.

Die Diskussionen in den Foren und sozialen Medien haben an Tiefe gewonnen. Die Argumente sind differenzierter geworden, die Behauptungen durch Daten untermauert. Natürlich gibt es weiterhin emotionale Reaktionen und uninformierte Meinungen, aber das allgemeine Niveau der Debatte ist gestiegen. Der Fan, der sich die Mühe macht, die Zahlen zu verstehen, kann mit fundierteren Argumenten aufwarten als derjenige, der nur auf sein Bauchgefühl vertraut.

Die Kehrseite dieser Entwicklung ist die Gefahr der Entzauberung. Fußball lebt von Emotionen, von Überraschungen, von Momenten, die sich rational nicht erklären lassen. Wenn jedes Ereignis sofort mit einer statistischen Einordnung versehen wird, kann das die Spontaneität des Erlebens beeinträchtigen. Die Kunst besteht darin, die Daten als Bereicherung zu nutzen, ohne sich die Freude am Unerwarteten nehmen zu lassen.

Ausblick auf die kommenden Jahre

Die Entwicklung der xG-Analyse ist nicht abgeschlossen, und die kommenden Jahre werden weitere Innovationen bringen. Einige Trends zeichnen sich bereits ab und lassen erahnen, wohin die Reise gehen könnte.

Die Integration von biometrischen Daten ist ein Bereich, der zunehmend an Bedeutung gewinnt. Die Erfassung von Herzfrequenz, Ermüdungszustand und anderen physiologischen Parametern könnte die Modelle um eine wichtige Dimension erweitern. Die Frage, wie fit ein Spieler zum Zeitpunkt eines Abschlusses tatsächlich ist, ließe sich damit präziser beantworten als bisher.

Die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz wird neue Möglichkeiten eröffnen. Die großen Sprachmodelle, die in anderen Bereichen für Aufsehen gesorgt haben, könnten auch in der Fußballanalyse Anwendung finden. Die automatische Generierung von Spielberichten, die natürlichsprachliche Abfrage von Statistiken und die kontextbezogene Interpretation von Daten sind nur einige der denkbaren Anwendungen.

Die Zugänglichkeit der Werkzeuge wird weiter zunehmen. Was heute noch Expertenwissen erfordert, könnte morgen für jedermann verfügbar sein. Die Demokratisierung der Analyse schreitet voran, und die Hürden für den Einstieg sinken kontinuierlich. Diese Entwicklung hat das Potenzial, das Verständnis des Spiels auf breiter Front zu verbessern.

Die Balance zwischen Daten und Intuition wird weiterhin ein zentrales Thema bleiben. Die besten Analysten sind nicht jene, die sich ausschließlich auf die Zahlen verlassen, sondern jene, die sie in einen sinnvollen Kontext setzen können. Diese Fähigkeit lässt sich nicht automatisieren, und sie wird auch in einer datengetriebenen Zukunft unverzichtbar bleiben.

Die Frage der Standardisierung wird ebenfalls an Bedeutung gewinnen. Mit der Vielzahl an Anbietern und Modellen ist eine Situation entstanden, in der der Vergleich von Daten aus verschiedenen Quellen schwierig ist. Initiativen zur Vereinheitlichung der Methoden könnten hier Abhilfe schaffen, auch wenn die Konkurrenz zwischen den Anbietern einer vollständigen Standardisierung entgegenwirkt.

Die ethischen Fragen werden drängender werden, je mehr Entscheidungen auf der Grundlage von Daten getroffen werden. Die Frage, ob ein Spieler aufgrund seiner statistischen Profile aussortiert wird, berührt grundlegende Werte des Sports. Die Branche wird sich diesen Fragen stellen müssen, und die Antworten werden die Zukunft der Analyse prägen.

Schlussbetrachtung

Das Jahr 2026 ist ein bedeutsames Jahr für die Fußballanalyse. Die Weltmeisterschaft in Nordamerika bietet eine einzigartige Gelegenheit, die fortschrittlichsten Methoden auf der größten Bühne zu erproben. Die 104 Spiele, die in den kommenden Wochen ausgetragen werden, liefern eine Datenmenge, die neue Erkenntnisse ermöglichen wird.

Die xG-Analyse hat sich von einem Nischenthema zu einem zentralen Bestandteil der Fußballkultur entwickelt. Diese Entwicklung ist nicht ohne Kritik geblieben, und nicht alle Einwände sind von der Hand zu weisen. Die Gefahr, das Spiel auf Zahlen zu reduzieren und seine menschliche Dimension zu übersehen, ist real. Doch bei verantwortungsvollem Umgang bieten die neuen Werkzeuge ein tieferes Verständnis des Spiels, das frühere Generationen von Fans nicht hatten.

Die Zukunft der Fußballanalyse wird von jenen gestaltet werden, die die Balance zwischen Daten und Urteilsvermögen finden. Die Zahlen sind ein Werkzeug, nicht ein Ersatz für das Denken. Wer das versteht, kann von den Möglichkeiten profitieren, die das Jahr 2026 bietet. Wer es nicht versteht, wird von der Informationsflut überrollt werden.

Die Weltmeisterschaft wird zeigen, wie weit die Entwicklung tatsächlich gekommen ist. Die Modelle werden auf die Probe gestellt, die Vorhersagen werden mit der Realität konfrontiert, und am Ende wird klarer sein, was die Technologie leisten kann und was nicht. Diese Erkenntnisse werden die nächste Phase der Entwicklung prägen und den Weg in eine Zukunft weisen, in der Daten und Fußball noch enger miteinander verwoben sein werden als heute.

Das größte Turnier der Fußballgeschichte steht unmittelbar bevor. Die 48 Mannschaften, die in den USA, Kanada und Mexiko um den Titel kämpfen werden, repräsentieren die globale Vielfalt des Spiels wie nie zuvor. Die Analysten haben ihre Modelle vorbereitet, die Datenbanken sind gefüllt, die Algorithmen sind trainiert. Doch am Ende wird der Ball rollen, und er wird sich nicht immer an die statistischen Erwartungen halten. Darin liegt die Schönheit des Fußballs, und darin liegt auch der Grund, warum die Beschäftigung mit ihm so faszinierend bleibt, unabhängig davon, ob man die Zahlen zu Rate zieht oder nicht.