Videoanalyse gehört heutzutage zu den wichtigsten Mitteln im Sport, um das Spielverhalten von Mannschaften zu untersuchen. Dabei wird zum einen das Verhalten einzelner Spieler sowie die Taktik und Formation der Mannschaft anhand von statistischen Daten bewertet. Zum anderen wird versucht effektive Spielzüge und Verhaltensmuster zu identifizieren. Moderne Sensortechnik bietet die Möglichkeit, durch hochfrequente räumliche Bewegungsdaten der Spieler und des Balls die Videoanalyse zu erleichtern. Oftmals müssen interessante Ereignisse manuell annotiert werden, bevor die eigentliche Analyse stattfinden kann. In dieser Arbeit wird ein Konzept vorgestellt, das beim Finden von interessanten Events helfen soll. Ausgehend von ausgewählten Beispielszenen wird ein Klassifikationsmodell erstellt, mit welchem weitere ähnliche Szenen gefunden werden können. Für die optimale Modellbildung ist es möglich in jeder Phase Domainenwissen einzubringen. Dieses Konzept wurde anhand eines Fußballspiels implementiert und durch eine Evaluation mit verschiedenen Anwendungsfällen ausgewertet. Abschließend werden die Ergebnisse diskutiert.