Borussia Dortmund vs Werder Bremen - Predictions, Stats & Odds
Bundesliga Statistiken, KI-Vorhersagen, (erwartete) Aufstellungen und weitere Daten für Spieltag 17
Tore
Spielbericht
Borussia Dortmund sicherte sich am Dienstag, den 13. Januar 2026, einen souveränen 3:0-Sieg gegen Werder Bremen in ihrem Bundesliga-Duell. Das Ergebnis war weitgehend erwartet, angesichts der überlegenen Form und Tabellenposition von Dortmund im Vergleich zu Bremen. Dortmund dominierte das Spiel von Beginn an, wobei Nico Schlotterbeck (GAP +1,6%) in der 11. Minute die Führung erzielte. Sein frühes Tor setzte den Ton für die Heimmannschaft, die das Spiel mit einer disziplinierten Defensivleistung und effektiven Angriffsübergängen kontrollierte. In der zweiten Halbzeit setzte Dortmund seine Dominanz fort. Marcel Sabitzer (GAP +3,4%) verdoppelte in der 76. Minute die Führung und zeigte seine Fähigkeit, Räume zu finden und präzise abzuschließen. Der endgültige Schlag kam in der 83. Minute, als der eingewechselte Sehrou Guirassy das dritte Tor erzielte und damit einen umfassenden Sieg für Dortmund besiegelte. In Bezug auf taktische Anpassungen nahm Borussia Dortmund fünf Auswechslungen vor und brachte Emre Can, Daniel Svensson, Karim Adeyemi, Sehrou Guirassy und Jobe Bellingham ins Spiel. Diese Änderungen brachten frische Energie in die Mannschaft, insbesondere Guirassy, der sofort von der Bank aus Wirkung zeigte. Werder Bremen hingegen nahm drei Auswechslungen vor und brachte Cameron Puertas, Samuel Mbangula und Olivier Deman, aber diese Änderungen konnten den Spielverlauf nicht ändern. Zu den Schlüsselspielern für Dortmund gehörten Gregor Kobel (GAP +4,2%), der im Tor solide war, und Waldemar Anton (GAP +6,6%), der in der Verteidigung entscheidend war. Für Bremen war Marco Friedl (GAP +4,2%) einer der wenigen Lichtblicke, obwohl seine Bemühungen nicht ausreichten, um die Niederlage zu verhindern. Dieser Sieg stärkt Dortmunds Position in der Bundesliga-Tabelle und hält sie im Rennen um die Spitzenplätze. Für Werder Bremen unterstreicht die Niederlage die Herausforderungen, denen sie sich beim Aufstieg in der Tabelle gegenübersehen, da sie weiterhin gegen höher platzierte Gegner kämpfen. Das Ergebnis spiegelt Dortmunds aktuelle Form und ihre Fähigkeit wider, ihre Chancen zu nutzen, während Bremen sich neu gruppieren und ihre defensiven Schwächen angehen muss.
Aufstellungen
Borussia Dortmund
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 46' | Emre Canfür Niklas Sule |
| 67' | Daniel Svenssonfür Julian Ryerson |
| 67' | Sehrou Guirassyfür Maximilian Beier |
| 67' | Jobe Bellinghamfür Carney Chukwuemeka |
| 84' | Karim Adeyemifür Fábio Silva |
Werder Bremen
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 81' | Cameron Puertasfür Romano Schmid |
| 81' | Samuel Mbangulafür Justin Njinmah |
| 81' | Olivier Demanfür Isaac Schmidt |
Tabelle nach dem Spiel
| # | Team | Sp | S | U | N | T | GT | TD | Pkt | Form |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2 | Borussia Dortmund | 18 | 11 | 6 | 1 | 35 | 17 | +18 | 39 | U S U S S |
| 13 | Werder Bremen | 17 | 4 | 6 | 7 | 21 | 34 | -13 | 18 | N N U N U |
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Spieltag 17
Erklärung
Was sind Plus Minus Tore (G±)?
Plus Minus Tore ist die durchschnittliche Tordifferenz pro Spiel, während der Spieler auf dem Platz stand. Ein Wert über 0 bedeutet, dass das Team eher gewinnt, wenn der Spieler auf dem Platz ist, ein Wert unter 0 bedeutet, dass sein Team mehr Tore kassiert als es selbst erzielt. Es ist eine großartige Metrik, um Spieler innerhalb eines Teams und ihren Einfluss auf die Teamleistung zu vergleichen.
Was ist Game Advantage Percentage (GAP)?
GAP zeigt die Leistungsdiskrepanz zwischen einem Spieler zum Durschnittsspieler der Liga. Wie sehr beeinflusst ein Spieler die Leistung seines Teams? Positiv wie negativ. GAP berücksichtigt G± Daten vom Spieler selbst, von Mitspielern und gegnerischen Spielern aus den letzten 50 Spielen, an denen ein Spieler teilgenommen hat. Die Kennzahl ist perfekt, um den Einfluss von Spielern innerhalb einer Liga zu vergleichen.