Unbekannt
· 14.05.2017
Am Ende des Sportjahrs schon an die neue Saison denken: Was ist in der vergangenen Saison in Training und Wettkampf gut gelaufen, was war schlecht – und welche Schlüsse kann man daraus für die Zukunft ziehen?
Tony Martin war mit seinen Leistungen bei den Saisonhöhepunkten, der Tour de France und dem Einzelzeitfahren bei den Olympischen Spielen in Rio, alles andere als zufrieden. Er sprach davon, das sehr genau analysieren zu wollen, um herauszufinden, warum er nicht an seine gewohnte Leistung anschließen konnte. Lag es an der geänderten Sitzposition im Zeitfahren oder daran, dass er drei Kilogramm abgenommen hatte? Oder hat er auch sein Training verändert? Für einen Profi können kleine Details den Unterschied zwischen Sieg und Niederlage bedeuten.
Für Hobbyathleten, die ihr Potenzial bei Weitem nicht so ausreizen wie Leistungssportler, stellen sich zum Saisonende eher grundsätzliche Fragen: War mein Training überhaupt sinnvoll strukturiert? Und effekiv?
Training und Big Data
Wissenschaftler der Universität von Pisa sind genau dieser Frage nachgegangen. Allerdings interessierten sie sich weniger für Einzelschicksale als für die Gesamtheit der Hobbysportler. Sie nahmen Datensätze von 30.000 Nutzern der Internet-Plattform Strava* unter die Lupe, um herauszufinden, wie Hobbysportler ihre Saison planen und mit welcher Strategie sie am ehesten Erfolg haben. Nach einer Vorauswahl blieben 2.000 Radfahrer übrig, die vom Winter 2012 bis ins Frühjahr 2013 ausreichend regelmäßig trainierten, um ihre Aufzeichnungen analysieren zu können.
Um Trainingsaufwand und Leistungsfortschritt bewerten zu können, untersuchten die Forscher Herzfrequenzdaten und bildeten daraus den "Trainings Stress Score": Diese Methode bewertet, wie lange die Sportler in den verschiedenen Trainingszonen, beziehungsweise Intensitätsbereichen, aktiv waren, die aus den dokumentierten Maximal- und Minimalwerten der User abgeleitet wurden. Der Trainings Stress Score ist ein Maß für die sportliche Gesamtbelastung.
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