Zusammenfassung
Ein genuines Problem sowohl in der Bewegungs- als auch in der Sportspielforschung bei der Modellbildung komplexer Interaktionsprozesse liegt in der Quantifizierung entsprechend komplexer Bewegungs- und Spielqualitäten. Im Bereich der Bewegungsanalyse zählen hierzu z.B. Bewegungsstile, Bewegungsmodi und Bewegungsklassen, im Bereich der (Mannschafts-)Sportspielqualitäten sind es primär Qualitäten der Taktik wie z.B. Angriffs- oder Abwehrtaktiken von Gruppen unterschiedlicher Größe. Neben simultanen und sequenziellen Ansätzen von multivariaten Verlaufsanalysen auf unterschiedlichen Zeitskalen werden lineare und nichtlineare Verfahren zur Datenreduktion bzw. Datenkomprimierung vorgestellt. Eine besondere Rolle kommt dabei der „Ähnlichkeit“ als einfachstem und allgemeinstem Maß für den Vergleich von zwei Substraten zu. Exemplarisch werden Anwendungen mit selbstorganisierenden neuronalen Netzen im Bereich der Sportspiel- und der Bewegungsforschung vorgestellt. Insgesamt können die vorgestellten verlaufsorientierten Ansätze als ergänzende Diagnosemethoden zu den traditionellen zustandsorientierten Ansätzen betrachtet werden, die zusätzlich eine sehr differenzierte Art der Betrachtung komplexer Spiel- und Bewegungsformen erlauben und in einer konsequenten Weiterführung Rückschlüsse auf das Lernverhalten von Athleten zulassen.
Abstract
A genuine problem in movement science and sport games research with modelling of complex processes of interactions can be seen in the quantification of complex qualities of movements and games. In the area of movement science the analysis of movement styles, modes of movements and classes of movements belong to these kind of qualities. In the field of team sports or sport games complex movement qualities are mainly related to tactical questions like offence or defence of groups with different sizes. Beside simultaneous and sequential approaches of multivariate time course analysis on different time scales, linear and nonlinear techniques for data reduction or data compression are introduced. In this context a particular role comes to “similarity” as the simpliest and most general measure for the comparison of two substrates. Specific applications of self organized neuronal nets in the field of movement and sports game sciences are demonstrated exemplarily. Overall the presented process oriented approaches can be considered as a supplementary approach for diagnoses by means of product oriented approaches. Furthermore, in a consequent continuation, very differentiated considerations of complex movement and sport game qualities are allowed and inferences on individual learning behavior of athletes can be drawn.
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