Op naar een gemeenschap voor <em>open-source</em> software in sport

door: Leo Aquina | 11 mei 2023

Data zijn anno 2023 niet meer weg te denken uit sport. Toch is er volgens software engineer Koen Vossen nog een wereld te winnen als het gaat om data-analyse bij het verbeteren van sportprestaties. Hoe meer mensen daarin met elkaar samen werken, hoe beter het resultaat en daarom wil Vossen het gebruik van zogenaamde ‘open-source software’ stimuleren. Analoog aan het in de IT-wereld bekende PyData, richtte hij PySport op, dat een gemeenschap moet worden waarin ‘open-source software’ op sportgebied wordt gedeeld en doorontwikkeld. Zelf werkt Vossen als oprichter van TeamTV al meer dan tien jaar voor klanten in verschillende sporten aan software voor videoanalyse.

“Ik ben al sinds mijn twaalfde bezig met programmeren en na mijn middelbare school ben ik meteen als webdeveloper aan de slag gegaan”, vertelt Vossen. “Daarnaast heb ik mijn hele leven gekorfbald en ben ik ook trainer-coach.“ Toen hij in 2013 met collega-korfbalcoach Ron Steenbergen TeamTV oprichtte, kon hij beide passies combineren. “We zorgen ervoor dat sportclub en competities video, livestreams en data zo efficiënt mogelijk kunnen inzetten voor analyses. We hebben inmiddels klanten in voetbal, handbal, hockey, korfbal en basketbal.”

Python
Als webdeveloper is Vossen lid van PyData. “De naam komt van Python, een taal die veel wordt gebruikt in data science”, legt hij uit. “PyData is een project van NumFOCUS, een internationale non-profitorganisatie die open-source software ondersteunt. Onder de naam PyData organiseren ze wereldwijd conferenties.” Vossen was specifiek geïnteresseerd in sportsoftware en ging daarover met NumFOCUS in gesprek: “Zij wilden het wel ondersteunen, maar sport is een relatief klein gebied en dat is voor het overgrote deel van al het andere dat PyData doet niet interessant, vandaar een aparte organisatie met PySport. Het is niet officieel gelinkt aan NumFOCUS, maar we willen wel toe naar een soortgelijke organisatie. We hebben in april een eerste meet-up georganiseerd en we kijken nu of we een conferentie kunnen organiseren om wellicht ook inkomsten te genereren die we net als NumFOCUS ten goede kunnen laten komen aan open source-projecten.”

Als voorbeeld van zo’n open source project noemt Vossen Kloppy, dat hij zelf opstartte. “Ik zag dat mensen wel al codevoorbeelden met elkaar deelden, maar tachtig procent van die code bestond uit het inlezen van bestanden die bij bronnen vandaan kwamen zoals Opta of andere partijen. Dat zijn bestanden waarin is vastgelegd wat er bijvoorbeeld in een voetbalwedstrijd is gebeurd, maar die bestanden hebben allerlei verschillende formats. Ik vond het zonde dat mensen goede ideeën willen delen, maar tachtig procent van de tijd kwijt zijn aan het inlezen van die bestanden. Met Kloppy zorgen we ervoor dat die bestanden ongeacht de herkomst gestandaardiseerd worden in een excelformat, zodat mensen uit de sportdata-gemeenschap ze makkelijker kunnen gebruiken. Met PySport wil ik dergelijke pakketten onder de aandacht brengen van zowel gebruikers als ontwikkelaars, zodat mensen niet steeds opnieuw het wiel hoeven uit te vinden.”

Verdienmodel
Maar waarom zouden mensen die data gebruiken om sportprestaties te verbeteren, hun kennis willen delen? Iedere sporter is immers uit op het behalen van een competitief voordeel ten opzichte van de concurrentie? Vossen: “Dat zijn inderdaad afwegingen die clubs maken. Partijen kiezen er natuurlijk zelf voor wat zij wel en niet delen. Als het, zoals bijvoorbeeld met Kloppy, gaat om een techniek die het makkelijker maakt verschillende data naast elkaar te leggen, dan hebben alle clubs er baat bij zonder dat ze daarmee concurrerende informatie delen.” Wat blijft er over van het verdienmodel van partijen voor wie sportdata big business is, zoals bijvoorbeeld Opta, als data-analisten werken met open source-software? Vossen: “Partijen die software in house ontwikkelen moeten zorgen dat wat zij te bieden hebben, meer waarde heeft dan de beschikbare open-source software. Dit kan door verder door te bouwen op bestaande open source software, of door er consultancy omheen te doen. Om er goed mee te kunnen werken, is vaak specifieke kennis nodig.”

Op de eerste PySport-meetup kwamen datascientists van diverse pluimage en uit verschillende sporten bijeen in Eindhoven. Onder de titel 'Adding context to football: How to implement a playing phase model in Python' legde Rogier Noordman van PSV uit hoe je een model van spelfasen kunt maken op basis van de spelprincipes met behulp van Python. Daarnaast presenteerde Vossen zelf de mogelijkheden van Kloppy en was er een presentatie van Joris Bekkers van UnravelSports over technieken achter datavisualisatie.

Wat Vossen betreft was de meetup in Eindhoven nog maar het begin. “We zijn in eerste instantie bezig geweest een online community op te bouwen. We hebben nu zo’n 5.500 volgers op Twitter en 1.400 op LinkedIn. We hebben twee waardevolle online bronnen voor sportanalisten en geïnteresseerden. Op de PySport-website kunnen gebruikers een overzicht vinden van beschikbare open-source packages voor sportanalyse en op de PySport playground kunnen gebruikers snel en gemakkelijk online experimenteren met een aantal van deze open-source packages.” Inmiddels heeft Vossen een uitnodiging van de Duitse voetbalbond DfB binnen om bij hen op kantoor een meetup te organiseren en ook uit België en Polen ontving hij enthousiaste geluiden van geïnteresseerde partijen. “We hopen na een paar meetups de eerste conferentie te organiseren, maar dan hebben we wel een onderliggende organisatie nodig in de vorm van een stichting. Daar werken we op dit moment hard aan.”

Voor meer informatie: opensource.pysport.org