Abgeschlossene Forschungsprojekte

Seit der Saison 2012 erfolgen Spielanalysen im deutschen Beach-Volleyball über zwei Softwaretools, die am Lehrstuhl für Trainingswissenschaft und Sportinformatik der TUM entwickelte wurden. Die Software kam bereits bei den Olympiasiegen von London 2012 und Rio de Janeiro 2016 zum Einsatz und spielt auch eine zentrale Rolle bei der Spielvorbereitung der Deutschen Nationalteams für Tokio 2021. In diesem Projekt, welches vom Bundesinstitut für Sportwissenschaft (BISP) in den Jahren 2019/2020 gefördert wird, werden neue Verfahren zur Identifizierung von typischen Verhaltensmustern von Spielern auf Basis der Spieldatenbank des deutschen Volleyballverbandes implementiert. Hierbei werden insbesondere Methoden des Data Minings und der Künstlichen Intelligenz weiterentwickelt, auf die jeweiligen Problemstellungen adaptiert und in der Leistungsdiagnostik eingesetzt. Die verwendeten Ansätze basieren bspw. auf Warenkorbanalyse sowie Künstlichen Neuronale Netze und nutzen die Daten von mehr als 2000 Spielen der FIVB World Tour.

Publikationen in diesem Projekt:

Wenninger, S., Link, D., & Lames, M. (2020). Performance of machine learning models in application to beach volleyball data.  International journal of computer science in sport, 19(1), 24-36. doi: 10.2478/ijcss-2020-0002

Link, D., & Wenninger, S. (2019). Performance streaks in elite beach volleyball - does failure in one sideout affect attacking in the next? Frontiers in psychology, 10: 919. doi: 10.3389/fpsyg.2019.00919

Wenninger, S., Link, D., & Lames, M. (2019). Data Mining in Elite Beach Volleyball – Detecting Tactical Patterns Using Market Basket Analysis, International journal of computer science in sport, 18(2), 1-19. doi: 10.2478/ijcss-2019-0010

Videobeitrag zum Projekt (Spielanalyse WM Hamburg 2019):

https://www.youtube.com/watch?v=PcOdZCs-PRM

In Kooperation mit dem italienischen Hersteller GPEXE® wurde eine Validierungsstudie durchgeführt in dessen Rahmen die Messgenauigkeit eines GPS-Systems validiert wurde. Die Technologie GPS-basierter Positionserfassungssysteme hat sich im Laufe der letzten Jahren rapide weiterentwickelt. Aufgrund dieses Fortschritts haben sich teamfähige GPS-Systeme auch im professionellen Sportbereich zur Erfassung der physischen Leistung auf breiter Basis etabliert. Um zu prüfen in wie weit die am Markt befindlichen Systeme für die Erhebung der physischen Leistung eines Sportlers unter praxisnahen Bedingungen geeignet sind, werden in der Regel externe Validierungsstudien durchgeführt. Ein neuer Anbieter im Bereich von Teamsport-GPS-Systemen ist die italienische Firma GPEXE®, welche den Lehrstuhl für Trainingswissenschaft und Sportinformatik mit einer Validierungsstudie beauftragte. Dabei wurde die Genauigkeit des GPS-Systems mittels Laser- und Radarmessung validiert (LAVEG® & Local Position Measurement System LPM®). Untersuchungsleiter Daniel Linke führte die Studie im Rahmen seines Dissertationsprojekts ‘Positionsdatenbasierte Leistungsdiagnostik in Teamsportarten‘ durch.  

Im Rahmen des Promotionsvorhabens von Christine Hoffmann werden die Testergebnisse der Leistungsdiagnostik im Deutschen Schwimmverband untersucht. Zu ihnen zählen neben den Kraft- und Beweglichkeitstests an Land ein mehrstufiger Ausdauertest, eine Start- und Wendenanalyse und weiter sportartspezifische Tests im Wasser. Anhand des neu ins Leben gerufenen Perspektiv-Teams als Nachwuchskader des Deutschen Schwimmverbandes werden Zusammenhänge zwischen den Trainingsschwerpunkten, den Testresultaten und der Wettkampfleistung hergestellt. Erste Ergebnisse bestätigen eine reduzierte Grundlagenausdauer der heutigen Topschwimmer im Vergleich zu den letzten Dekaden und das, obwohl höhere Maximalgeschwindigkeiten und höhere Laktatwerte erreicht werden.

In Forschungsschwerpunkt „Talent“ geht es um theoretisch fundierte Konzepte für Talentfördersysteme, Talentdiagnostik und –entwicklung. Von besonderem Interesse sind dabei der Relativalterseffekt, die Expertiseforschung anhand von Karrieremustern erfolgreicher Fußballspieler, sowie Kaderstrukturen der Nachwuchsleistungszentren und Jugendnationalmannschaften. Ziel des Bereichs “Talentforschung” ist das Erarbeiten theoretisch fundierter Konzepte für Talentfördersysteme, Talentdiagnostik und –entwicklung sowie die Erstellung von Methoden des Kadercontrollings. Von besonderem Interesse ist die Analyse des Relative Age Effects, der dadurch entsteht, dass relativ früh Geborene in Nachwuchsauswahlmannschaften häufig sehr stark vertreten sind. Sehr aussichtsreich wird außerdem der Ansatz der Expertise-Forschung angesehen, der auf vielen Domänen (Schach, Mathematik, Musik) bereits untersucht hat, was Spitzenleister hier auszeichnet, wie sie sich diesen Status erkämpft haben und ob sie in frühen Jahren bereits Auffälligkeiten zeigten. Ein weiterer Schwerpunkt liegt in der Erforschung der Möglichkeiten eines Controllings der Kaderstrukturen durch die Verbände.

Von der Epidemiologie zu Mechanismen und darüber hinaus.

Obwohl die Bundeliga eine der besten Ligen im Profi-Fußball ist, sind Einsichten in die Charakteristik von Verletzungen mit nur zwei bis heute veröffentlichten Studien zu diesem Thema, rar.  Das Ziel des ersten Teils meiner wissenschaftlichen Arbeit ist es, das Verständnis von Epidemiologie und Verletzungsschwere bei Fußballspielern der ersten Bundesliga zu verbessern. Konkret sollen auf Grundlage von Informationen aus Medienberichten zusätzlich zu traditionellen Variablen, welche das Verletzungsrisiko beispielsweise anhand der Häufigkeit einer Verletzung quantifizieren, neue abhängige Variablen implementiert werden. Neue Variablen wie Spielausfall auf Grund der Verletzung und Verletzungslast, die in das Regressionsmodell implementiert werden, sollen dabei helfen Spielpositionen mit erhöhtem Verletzungsrisiko und saisonale Unterschiede des Verletzungsrisikos während der Spielsaison zu identifizieren.  

Der zweite Teil meines wissenschaftlichen Projekts befasst sich mit der empirischen Erhebung im Rahmen einer vor kurzem veröffentlichten Entscheidungstheorie, die sich mit der Erforschung von inter-personellen Interaktionen zwischen Gegenspielern und dem Ball befasst, welche zu Kontaktverletzungen oder Hoch-Risiko Situationen im Fußball führen. Konkret werden Parameter aus dem Ansatz der dynamischen Systemtheorie, wie beispielsweise inter-personelle Distanz, Geschwindigkeit und Winkelverschiebung verifiziert, um entscheidende Schwellenwertvariablen zu identifizieren, durch die Spieler dazu ausgebildet werden können Situationen mit hohem Verletzungsrisiko zu vermeiden.  

Zusätzlich habe ich, mit meiner Ausbildung als Physiotherapeut, ernste Bedenken in Bezug auf das mechanische Vorgehen das derzeit die Beurteilung und Behandlung von Verletzungen des Bewegungsapparats in der klinischen Anwendung dominiert. Dies begründet sich hauptsächlich aus der Trennung von Patient und Umwelt. Bezugnehmend darauf, arbeite ich derzeit an einem Thesenpapier, welches diese Bedenken herausarbeitet und vorschlägt mit Hilfe eines Ansatzes der ökologischen Dynamik das Verständnis der Patientenunterstützung in der klinischen Anwendung.

Insgesamt ist dieses vom Bundesinstitut für Sportwissenschaften (BISp) geförderte Projekt in drei Bereiche aufgeteilt. Im Bereich der theoretischen Wettkampfdiagnostik werden vorhandene mathematische und stochastische Modelle geprüft und weiterentwickelt, ggf. neu definiert. Ziel ist es unter anderem, Normen für erfolgreiches Wettkampfhandeln zu entwickeln. In der praktischen Leistungsdiagnostik werden Verfahren entwickelt und prototypisch implementiert, die mit wettkampfdiagnostischen Aussagen Wettkampfvor-, und –nachbereitung effizient unterstützen sollen. Im Bereich Methodologie der Wettkampfdiagnostik geht es darum, eine maßgeschneiderte technologische Lösung für die wettkampfdiagnostischen Aufgabenstellungen zu konzipieren und zu realisieren, die auf die Informationsbedarfe und die Einsatzbedingungen im Tischtennis zugeschnitten ist. Da diese technologische Lösung auch die beiden anderen Teilbereiche positiv unterstützt, liegt zu Beginn des Projekts der Fokus auf der Entwicklung einer Software zur Wettkampfanalyse (per Videoanalyse) und deren Implementierung in der Praxis. Um nach Fertigstellung des Analysesystems ausreichend Material zur Verfügung zu haben, wird in Abstimmung mit dem deutschen Tischtennisverband (DTTB) zusätzlich der Aufbau einer Spieldatenbank forciert.  

Im Rahmen des Promotionsvorhabens von Sebastian Wenninger werden verschiedene aktuelle Methoden der Informatik in der Leistungsdiagnostik zur Anwendung gebracht. Ziel ist dabei, die immer größer werdenden Mengen an verfügbaren Spielinformationen (Stichwort Big Data) durch den Einsatz informatisch fundierter Modelle und Algorithmen automatisiert auszuwerten und somit den Prozess der theoretischen sowie praktischen Leistungsdiagnostik zu optimieren.

Im ersten Teil des Projektes wurde dazu ein neues Verfahren zur stochastischen Simulation taktischer Verhaltensweisen im Tischtennis realisiert. Über 200 als finite Markov-Ketten modellierte Tischtennis-Spiele wurden hierfür mit Hilfe numerischer Ableitungen automatisiert ausgewertet, um den Einfluss bestimmter taktischer Muster (z.B. riskante/fehlerlose Spielweise) auf die Erfolgswahrscheinlichkeit zu bestimmen.

In weiterführenden Studien sollen Methoden aus den rasant wachsenden Gebieten des Data Mining und Machine Learning Aufschluss über von menschlichen Beobachtern nur schwer erkennbare Muster in Spieldaten geben. So können Algorithmen aus dem Bereich der Warenkorbanalyse verwendet werden, um (sequenzielle) Muster innerhalb von Ballwechseln eines Beachvolleyballspiels zu identifizieren.

Sogenannte Long-Short-Term-Memory (LSTM) Netzwerke, eine besondere Form rekurrenter neuronaler Netzen, sollen anschließend den Zusammenhang zwischen einzelnen Merkmalen solcher Ballwechsel und dem resultierenden Erfolg herstellen.

Self-organizing maps are a type of artificial neural network useful for visualizing complex human movement coordination. The visualization of the network output can be enhanced by using colour or a third dimension to visualize data clusters, by adding a trajectory to highlight the time-series progression of coordination or by identifying which areas on the output map represent certain critical phases in the movement. There also exists an interesting opportunity to apply this technique to game analyses.

Das DFG-geförderte Projekt ASpoGAMo beschäftigt sich mit der Entwicklung einer neuen Klasse von Sportspielmodellen. Hierbei liegt der Schwerpunkt im Fußball. Mit Hilfe der Positionsdaten eines jeden Spielers, die aus den Bilddaten eines Spiels gewonnen werden können, werden individuelle Bewegungs- und Aktionsprofile sowie Beanspruchungsuntersuchungen durchgeführt. Auf der mannschaftstaktischen Ebene gehen die Auswertungen in den Bereich der Taktik. Hier werden die Aufstellung und das Verhalten in bestimmten Situationen automatisch analysiert. Kooperationspartner in diesem Projekt ist die Fakultät für Informatik in Garching, die für die Programmierung der Software zuständig ist.

Das BISp-geförderte Projekt beschäftigt sich im Kern mit der qualitativ evaluativen Begleitung der A-Jugend-Nationalmannschaft, Jahrgang 1990/91 unter den Trainern Petersen und Dr. Armbruster durch die Methode der Qualitativen Spielbeobachtung. Die wissenschaftlichen Innovationen bestehen im Generieren von Vermittlungsstrategien für das soziale System der Nationalmannschaft als auch das Führen eines triangulativen Wirksamkeitsnachweises der Methode. Somit kann die Kommunikation zwischen den beteiligten Stakeholdern optimiert werden. Als praktische Erfolge konnten mit dieser Mannschaft der Europameistertitel 2008 und mit den Junioren der Vizeweltmeistertitel 2007 errungen werden.

Studies of human movement coordination are complicated by the amount of data collected from modern biomechanical equipment. Self-organizing maps (SOMs) were used in this research to compress redundant information to a useful simpler projection of the data. Movement activities including treadmill running, basketball shooting, golf chipping and running with various orthotic inserts were analyzed using SOMs. From these analyses new characteristics in the data were revealed which provided further validation for the use of SOMs in such studies. New methods were also developed during this project which included various visualization techniques for the output map as well as a technique for training a second map on the output of the first SOM.