Sportwissenschaft an der Grenze der sportlichen Höchstleistung

#### Dr. Adam Kiefer unterstreicht die Bedeutung des physiologischen, emotionalen und wahrnehmungs-kognitiven Verhaltens beim Leistungstraining im Spitzensport.

**Dr. Adam Kiefer** ist Assistenzprofessor für Bewegungs- und Sportwissenschaften an der University of North Carolina in Chapel Hill, USA, und Co-Direktor des Simulation, Training, Analytics and Rehabilitation (STAR) Heel Performance Laboratory. Seine Forschung verfolgt einen komplexen Systemansatz zur Leistungssteigerung und Verletzungsprävention im Sport, indem er tragbare Technologien mit künstlicher Intelligenz (KI) integriert, um das Training und die klinischen Ergebnisse zu verbessern.

## Was ist die übergeordnete Vision Ihrer Forschung? Ich bin Co-Leiterin des Labors für Simulation, Training, Analytik und Rehabilitation (STAR) Heel Performance. Unsere Aufgabe ist es, an der Schnittstelle von Verhaltens- und Bewegungswissenschaften, immersiven Technologien und künstlicher Intelligenz zu forschen und innovative Anwendungen zu entwickeln, um Gesundheits- und Leistungsergebnisse zu verbessern. #### *Die übergreifende Vision unserer Forschung ist die digitale Transformation des Sporttrainings, um datengestützte Erkenntnisse darüber zu gewinnen, was Sportler während ihrer Leistung sehen und denken. Letztendlich wollen wir diese Erkenntnisse für Trainer und Athleten nutzbar machen, um personalisierte Trainingsmaßnahmen zu entwickeln, die eine maximale Leistungssteigerung für jeden Athleten ermöglichen.* Unsere anfängliche Forschung konzentriert sich auf die Integration von mobilem Eye Tracking mit hochauflösenden Standard-Videokameras, um eine digitale Vision-in-Action-Lösung zu entwickeln. Damit untersuchen wir die Frage, wie physischer und mentaler Stress die visuelle Aufmerksamkeit und die motorische Leistung bei dynamischen, sportartspezifischen Aufgaben beeinflusst. ## Was hat Sie dazu inspiriert, sich auf diese Reise zu begeben, und was motiviert Sie zum Weitermachen? Erstens werden mit der zunehmenden Entwicklung und Professionalisierung des Sports und des Sporttrainings die körperlichen Fähigkeiten der Athleten als Unterscheidungsmerkmal immer unwichtiger. #### *Die Entwicklung von Fachwissen im Sport erfordert, dass man sich nicht mehr nur auf die physischen Bereiche wie Kraft, Stärke und Ausdauer konzentriert, sondern dass man sich auf eine neue Art der Leistungssteigerung konzentriert, die sich auf psychologische, emotionale und wahrnehmungs-kognitive Verhaltensweisen konzentriert. Im Gegensatz zu den physischen Bereichen, die sich relativ leicht messen und auf objektive Trainingsanwendungen anwenden lassen, sind diese anderen Verhaltensbereiche jedoch nicht so leicht zu verstehen oder zu übersetzen. Daher besteht die Notwendigkeit, neue Verhaltensmarker zu identifizieren, die veränderbare psychologische und wahrnehmungskognitive Prozesse indizieren und als Grundlage für die Gestaltung und Umsetzung von Trainingsmaßnahmen dienen können. Zweitens ist es mit mobiler Eye Tracking Hardware zwar einfacher denn je, Daten im sportlichen Trainingskontext zu erfassen, doch gibt es derzeit keine Lösungen, um die Datenverarbeitung zu beschleunigen oder die Daten in Bezug auf bedeutsame Veranstaltungen während einer bestimmten Trainingseinheit zu kontextualisieren. Dies hat zu einem Engpass bei der Datenverarbeitung geführt, der wiederum die Nutzung von Eye Tracking in Forschung und Training stark eingeschränkt hat. Die Lösung dieses Problems wird die Anwendungen in der Forschung in diesen Bereichen beschleunigen und gleichzeitig Eye Tracking-Daten für mehr Menschen zugänglich machen, indem die technischen Hürden bei der Datenkodierung und Nachbearbeitung gesenkt werden.

## Was würden Sie als das wichtigste Ergebnis Ihrer bisherigen Arbeit hervorheben? Wir haben das letzte Jahr damit verbracht, eine digitale Plattform zur Automatisierung der Datenerfassung, -analyse und -berichterstattung von Blick- und Bewegungsdaten zu entwickeln, um den menschlichen Arbeitsaufwand für die Nachbearbeitung und Analyse der Daten zu minimieren. Außerdem haben wir diese Plattform in der Cloud aufgebaut, was die Entwicklung und das Training von maschinellen Lernmodellen, die für die Automatisierung der Datenverarbeitung notwendig sind, beschleunigt hat. Unser wichtigstes Highlight ist die erfolgreiche Fertigstellung von Version 1.0 dieser Plattform und die Anmeldung eines Patents in Zusammenarbeit mit dem Büro für Technologie und Kommerzialisierung der University of North Carolina in Chapel Hill. In diesem Herbst haben wir die Lizenzierung dieses geistigen Eigentums an Elipsys LLC, ein von unserem Team mitbegründetes Start-up-Unternehmen für Sporttechnologie, abgeschlossen. Wir haben Teile dieser Plattform auch für Forschungszwecke im Basketball und Fußball eingesetzt, um zu untersuchen, wie die Eye Tracking-Variable Quiet Eye durch Leistungsstress, einschließlich Aufgabendruck und Ermüdung, beeinflusst wird. Quiet Eye ist ein Index für die Fähigkeit des Sportlers, sich während bestimmter Phasen der Aufgabenerfüllung ruhig zu konzentrieren, was anhand der Fixationsdaten des Blicks gemessen wird. Wichtig ist, dass es sich um ein echtes Leistungsmaß für das Sehen in Aktion handelt. Unsere Datenerhebung läuft noch, aber wir werden bald erste Profile dieser Messung bei Vereins- und Spitzensportlern im Basketball und Fußball vorlegen können. ## Wie hat Ihre Arbeit vom Einsatz des Eye Tracking in Ihren Experimenten profitiert? Eye Tracking ist ein wesentlicher Bestandteil unserer Forschung, und unser Team ist sehr optimistisch, dass diese Technologie zusammen mit einer unterstützenden digitalen Infrastruktur die nächsten Grenzen der Sportforschung und des Trainings freilegen wird. Die Benutzerfreundlichkeit der [Tobii Pro Glasses 3 ](/de/main/products/eye-trackers/wearables/tobii-pro-glasses-3)Eye Trackers-Hardware sowie die Zugänglichkeit der Datenströme für die Erstellung von benutzerdefinierten Datenpipelines und die Nachbearbeitung haben dazu beigetragen, dass wir unsere digitale Plattform erfolgreich prototypisieren und einsetzen konnten.

## Was würden Sie aus Ihrer heutigen Sicht und aufgrund Ihrer umfangreichen Erfahrung mit Eye Tracking denjenigen raten, die erwägen, es für ihre Forschung einzusetzen? Wenn man über mobiles Eye Tracking nachdenkt, ist es einfach, die gewünschten Daten zu sammeln. Diese Fähigkeit ist selten das Problem. Was die meisten jedoch übersehen, ist, wie einfach oder schwierig es sein wird, diese Daten in Bezug auf eine bestimmte Forschungsfrage zu kontextualisieren. Dieses Problem wird noch verschärft, wenn die Versuchsumgebung dynamischer ist. Daher ist es wichtig zu überlegen, wie die Daten zeitlich synchronisiert (wenn die Technologie mit anderen peripheren Hardware-Geräten verwendet wird) und ereigniskodiert werden können, um den Daten eine sinnvolle Struktur zu geben. Dies kann viel Zeit in Anspruch nehmen, selbst mit einem kleinen Team, das von Hand programmiert. Daher sind dies wichtige Überlegungen, die vor Beginn eines Experiments mit den entsprechenden Problemen, die gelöst werden müssen, besprochen werden müssen. ## Sind Sie in der Lage, Ihre zukünftigen Ambitionen mit Ihrer Arbeit zu teilen? Wir verfolgen im Rahmen unserer zukünftigen Arbeit mehrere spannende Wege. Im Zusammenhang mit der digitalen Transformation werden wir unsere digitale Plattform für die automatisierte Verarbeitung in mehr sportlichen und sportartspezifischen Kontexten weiterentwickeln. Wir erforschen auch Modelle zur Handlungserkennung, um die Blick- und Bewegungsdaten weiter zu kontextualisieren und gleichzeitig unsere Forschung auf komplexere Wettkampfumgebungen zu übertragen. Diese Entwicklung wird wiederum unser Forschungsprogramm beschleunigen, indem sie den Engpass bei der Datencodierung und Nachbearbeitung verringert, so dass wir schneller wichtige Forschungsfragen stellen und beantworten können, die für die Leistung von Sportlern relevant sind. ## Verwandte Informationen Um das Neueste aus Dr. Kiefers Labor zu erfahren, folgen Sie ihm auf [ResearchGate] (https://www.researchgate.net/profile/Adam-Kiefer) und dem [Twitter-Account] des Labors (https://twitter.com/StarHeel_unc).