Arbeits- und Forschungsschwerpunkte

Dissertationsthema (Dr. rer. nat.) : “Positionsdatenanalyse im Fußball mittels Machine Learning”

• Quantifizierung von Individual- und Teamleistung
• Exktraktion und Anreicherung von spielrelevanten Ereignissen und Informationen

Forschungsprojekte

• Initiierung und Projektleitung verschiedener BISp Projekte Wettkampfanalyse Beach-Volleyball
  • Einsatz von Data Mining Verfahren in der Spielanalyse im Beachvolleyball (abgeschlossen)
  • Spielverlaufsanalyse Beach-Volleyball (abgeschlossen)
  • Entwicklung einer Software ‚BeachCompiler‘ zur Erzeugung von Coaching-Videos im Beach-Volleyball (abgeschlossen)
  • Videogestütztes Antizipationstraining im Beach-Volleyball – Entwicklung eines digitalen Tools zum Training der Antizipation in der Block-Abwehr als Vorbereitung auf die Olympischen Spiele Paris 2024 (abgeschlossen)
• Initiierung und Projektleitung verschiedener BISp Projekte Wettkampfanalyse Taekwondo
  • Wettkampfanalyse Taekwondo 2020 (abgeschlossen)
  • TaekViewer – Ein Softwaretool zur Auswertung von Wettkampfdaten im Taekwondo (abgeschlossen)
• Projektmitarbeiter verschiedener BISp Projekte mit psychologischen Kontext im Beach-Volleyball im Verbund mit der DSHS Köln
  • BeachHotHand - Sequenzentscheidungen im Beach-Volleyball: Ein integrativer Ansatz psychologischer Forschung und Spielbeobachtung (abgeschlossen)
  • "Wir können das noch gewinnen" - Glaube vs. Wirklichkeit: Gewinnwahrscheinlichkeiten und deren Wahrnehmung im Beachvolleyball  (laufend)

Lehre

• Methods of Action Detection & Methods of Position Detection 
• Betreuung von Bachelor & Masterarbeiten
• Betreuung von Interdisziplinären Projekten der Faklutät für Informatik

Beruflicher Werdegang

• Seit 2019: Wissenschaftlicher Mitarbeiter & Doktorand, Lehrstuhl für Trainingswissenschaft und Sportinformatik, TUM
• 2019-2023: Doktorandensprecher, Fakultät für Sport- und Gesundheitswissenschaften, TUM
• 2016-2018: Sportwissenschaftler, Hessingpark Clinic Augsburg
• 2013-2016: M.Sc. Diagnostik & Training, TUM
• 2015: Wissenschaftliche Hilfskraft, Lehrstuhl für Trainingswissenschaft und Sportinformatik, TUM
• 2010-2013: B.A. Sportwissenschaft, Johannes-Gutenberg-Universität Mainz

Publikationen

Lang, S.; Wimmer, T.; Erben, A.; & Link, D. (2024). Ranking performance indicators to measure match momentum using in-play event prediction in association Football. International Journal of Computer Science in Sport (IJCSS) (in Review)

Ittlinger, S.; Lang, S.; Link, D.; Raab, M. (2024). Sequential Decision Making in Beach Volleyball - A Mixed-Method Approach. 
Journal of Sport and Exercise Psychology (accepted)

Lang, S.; Wild, R., Isenko, A., & Link, D., (2022). Predicting the in-game status in soccer with machine learning using spatiotemporal player tracking data. Scientific Reports, 12: 16291. doi: 10.1038/s41598-022-19948-1

Link, D.; Lang, S. (2019): How to find elementary football structures in positional data. In: Angel Ric und Raul Pelaez (Hg.): Football Analytics: Now and Beyond. A deep dive into the current state of advanced data analytics. Barcelona, S. 50–65.

Link, D.; Lang, S.; Wenning, R. (2019): Scouting-Software im Beach-Volleyball. Youtube Video. Bonn: Bundesinstitut für Sportwissenschaft. Online verfügbar unter https://www.youtube.com/watch?v=PcOdZCs-PRM

Link, D.; Lang, S., & Seidenschwarz, Ph. (2016). Real Time Quantification of Dangerousity in Football Using Spatiotemporal Tracking Data. PLOS ONE, 11(12): e0168768. doi:10.1371/journal.pone.0168768

BISP-Jahrbuch Forschungsförderung

Lang, S.; Haggenmüller, K., & Link, D.  (2022). TaekViewer – Ein Softwaretool zur Auswertung von Wettkampfdaten im Taekwondo. BISP-Jahrbuch Forschungsförderung 2021/22 (S. 357-360). Köln: Strauß.

Lang, S.; Wenning, R., & Link, D.  (2022). BeachCompiler – Das Softwaretool zur Unterstützung von Videotrainingseinheiten im Beach-Volleyball. BISP-Jahrbuch Forschungsförderung 2021/22 (S. 343-346). Köln: Strauß.

Lang, S.; Wenning, R., & Link, D.  (2022). Spielverlaufsanalyse Beach-Volleyball. BISP-Jahrbuch Forschungsförderung 2021/22 (S. 199-202). Köln: Strauß.

Link, D.; Lang, S. & Wenning, R. (2021). Einsatz von Data Mining Verfahren in der Spielanalyse im Beach-Volleyball. BISP-Jahrbuch Forschungsförderung 2020/21 (S. 49-51). Köln: Strauß.

Link, D.; Lang, S. & Haggenmüller, K. (2021). Wettkampfanalyse Taekwondo 2020. BISP-Jahrbuch Forschungsförderung 2020/21 (S. 107-110). Köln: Strauß.

Vorträge

Lang, S. (2024). Ranking performance indicators to measure match momentum using in-play event prediction in association football. AUEB Sports Analytics Workshop 2024. Athens University of Economics & Business. Athens, 24.05.2024

Lang, S. (2022). Vorhersage des in-game Status im Fußball mit Machine Learning basierend auf zeitkontinuierlichen Spielerpositionsdaten. 14. Symposium der dvs-Sektion Sportinformatik und Sporttechnologie (spinfortec2022). Deutsche Vereinigung für Sportwissenschaft. Chemnitz, 29.09.2022.

Lang, S. (2022). Predicting the in-game status in soccer with machine learning based on spatiotemporal tracking data. 13th International Symposium on Computer Science in Sport. International Association of Computer Science in Sport (IACSS). Vienna, 11.09.2022.

Lang, S. (2022). Vorhersage des Ball Status im Fußball mit Maschinellem Lernen basierend auf zeitkontinuierlichen Spielerpositionsdaten. DVS Hochschultag 2022. Deutsche Vereinigung für Sportwissenschaft. Kiel, 30.03.2022.

Lang, S. (2020). Sports Analytics. Sport Gesundheit Digital – Der Kongress zu Chancen und Risiken der Digitalisierung in Sport + Gesundheit. Technische Universität Kaiserslautern. Kaiserslautern, 26.11.2020.

Lang, S. (2019). Wer schießt das nächste Tor? – Über die Vorhersagekraft von Leistungsindikatoren im Fußball. Jahrestagung der dvs-Kommission Fußball 2019. Deutsche Vereinigung für Sportwissenschaft. Karlsruhe, 08.10.2019.

Lang, S. (2019). Einsatz von Positionserfassungssystemen im Sportspiel. DVS Hochschultag 2019. Deutsche Vereinigung für Sportwissenschaft. Berlin, 19.09.2019.

Lang, S. (2019). Who will score next? About the predictive power of performance indicators in soccer. DVS Hochschultag 2019. Deutsche Vereinigung für Sportwissenschaft. Berlin, 18.09.2019.

Lang, S. (2019). Who will score next? About the predictive power of performance indicators in soccer. 12th International Symposium on Computer Science in Sport. International Association of Computer Science in Sport (IACSS). Moskau, 08.07.2019.

Lang, S. (2016). Real Time Quantification of Dangerousity in Soccer Using Spatiotemporal Tracking Data. 11. Jahrestagung der dvs-Sektion Sportinformatik 2016. Deutsche Vereinigung für Sportwissenschaft. Magdeburg, 16.09.2016.