Union Berlin vs Borussia Dortmund - Predictions, Stats & Odds
Bundesliga Statistiken, KI-Vorhersagen, (erwartete) Aufstellungen und weitere Daten für Spieltag 19
Tore
Spielbericht
Borussia Dortmund sicherte sich einen souveränen 3:0-Sieg gegen Union Berlin in ihrem Bundesliga-Duell am Samstag, den 24. Januar 2026. Das Ergebnis war weitgehend erwartet, angesichts Dortmunds überlegener Form und Tabellenposition, da sie weiterhin um die Spitzenplätze in der Bundesliga kämpfen. Das Spiel begann mit einer frühen Dominanz von Dortmund. Emre Can (GAP +1,8%) eröffnete in der 10. Minute den Torreigen und setzte damit den Ton für die Gäste. Union Berlin hatte Schwierigkeiten, ihren Rhythmus zu finden, und Dortmund nutzte die defensiven Schwächen der Gastgeber aus. Nico Schlotterbeck (GAP +2,3%) verdoppelte die Führung in der 53. Minute und festigte damit Dortmunds Kontrolle über das Spiel. Maximilian Beier (GAP +3,3%) besiegelte den Sieg mit einem Tor in der 84. Minute und krönte damit eine rundum gelungene Leistung der Gäste. Dortmunds defensive Stabilität wurde durch Gregor Kobel (GAP +4,6%) hervorgehoben, der mit mehreren wichtigen Paraden eine weiße Weste behielt. Die Startaufstellung von Union Berlin blieb im Vergleich zum vorherigen Spiel unverändert, was auf einen konsistenten Ansatz ihres Trainers hindeutet. Allerdings schien das Fehlen taktischer Anpassungen ihre Fähigkeit zu beeinträchtigen, Dortmunds Angriffskraft entgegenzuwirken. Im Gegensatz dazu blieb auch die Aufstellung von Borussia Dortmund unverändert, was das Vertrauen in die aktuelle Form und Fitness der Mannschaft widerspiegelt. Die Game Advantage Percentage (GAP)-Statistiken hoben mehrere herausragende Leistungen hervor. Waldemar Anton (GAP +6,7%) und Daniel Svensson (GAP +5,9%) waren besonders einflussreich und trugen erheblich zur defensiven und mittelfeldtechnischen Stabilität Dortmunds bei. Die Reaktionen nach dem Spiel aus dem Dortmunder Lager waren positiv, mit Spielern und Mitarbeitern, die ihre Zufriedenheit mit der Leistung des Teams und den wichtigen drei gewonnenen Punkten zum Ausdruck brachten. Union Berlin hingegen muss sich neu formieren und ihre taktischen Schwächen angehen, um ihre Tabellenposition zu verbessern. Dieser Sieg hält Borussia Dortmund fest im Rennen um den Bundesliga-Titel, während Union Berlin im Mittelfeld bleibt und Konstanz finden muss, um höher zu klettern. Das Ergebnis unterstreicht Dortmunds Status als einer der Top-Anwärter der Liga, während Union Berlin in den kommenden Spielen zurückschlagen muss.
Aufstellungen
Union Berlin
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 66' | Stanley Nsokifür Josip Juranović |
| 66' | Livan Burcufür Ilyas Ansah |
| 76' | Oliver Burkefür Diogo Leite |
| 76' | András Schäferfür Aljoscha Kemlein |
| 86' | Christopher Trimmelfür Janik Haberer |
Borussia Dortmund
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 69' | Aarón Anselminofür Emre Can |
| 79' | Carney Chukwuemekafür Fábio Silva |
| 90' | Salih Özcanfür Felix Nmecha |
| 90' | Filippo Manéfür Julian Ryerson |
Tabelle nach dem Spiel
| # | Team | Sp | S | U | N | T | GT | TD | Pkt | Form |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2 | Borussia Dortmund | 19 | 12 | 6 | 1 | 38 | 17 | +21 | 42 | S U S S S |
| 9 | Union Berlin | 19 | 6 | 6 | 7 | 24 | 30 | -6 | 24 | S U U U N |
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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.