Beachvolleyballer trainieren mit Analysetools
Mit TUM-Software zur Olympia-Medaille
Die Software für die Gegneranalyse kann anhand einer Vielzahl von Daten Besonderheiten im Spielerverhalten finden, beispielsweise, wenn ein Athlet nach Fehlern zu einem bestimmten Verhalten neigt. „Oder wir analysieren, ob eine bestimmte Ausgangsposition der gegnerischen Abwehr die Richtung des Blocks beeinflusst“, erklärt Lehrstuhlinhaber Prof. Daniel Link. Mit dieser Hilfe konnten schon Julius Brink und Jonas Reckermann 2012 in London sowie Laura Ludwig und Kira Walkenhorst 2016 in Rio de Janeiro Olympiasiege holen.
Für das Training für die Olympischen Spiele in Paris haben die Forschenden eine weitere Software entwickelt. Mit 3D-Brillen und Eye-Tracking untersuchten sie die Beobachtungs- und Entscheidungsqualität der Abwehrspielerinnen und Abwehrspieler. Diese konnten damit trainieren, viele Spielsituationen noch besser zu antizipieren. „Im Beachvolleyball ist es für Abwehrspielerinnen und -spieler entscheidend, möglichst früh zu erkennen, in welche Richtung ein Angriffsschlag gespielt wird und entsprechend zu reagieren“, erklärt Fabian Tobias, der als Bundestrainer Wissenschaft beim Deutschen Volleyball-Verband (DVV) tätig ist und am Lehrstuhl für Trainingswissenschaft und Sportinformatik zu diesem Thema promoviert.
Wissenschaftliche Kooperationen zwischen dem Lehrstuhl und den deutschen Spitzensportverbänden bestehen nicht nur im Volleyball, sondern auch mit dem Deutschen Badminton Verband (DBV), dem Deutschen Leichtathletik-Verband (DLV) sowie in zahlriechen anderen Sportarten, vielfach gefördert durch das Bundesinstitut für Sportwissenschaft (BISp) innerhalb des Wissenschaftlichen Verbundsystem Leistungssport (WVL). „Wir suchen ständig nach Innovationen, die einen Beitrag zur Verbesserung des Sports liefern können“, sagt Daniel Link. „Neben dem wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn möchten wir damit auch einen Beitrag zum Erhalt der Konkurrenzfähigkeit des Spitzensportstandortes Deutschland leisten – wie jetzt in Paris“.
Link, D., & Raab, M. (2022). Experts use base rates in real-world sequential decisions. Psychonomic bulletin & review, 29 (2), 660–667. doi: 10.3758/s13423-021-02024-6
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. (2014). A toolset for beach volleyball game analysis based on object tracking. International journal of computer science in sport, 13(1), 24-35.
Kontakte zum Artikel:
Prof. Dr. Daniel Link
Technische Universität München
Lehrstuhl für Trainingswissenschaft und Sportinformatik
+49 89 289 24500
daniel.link @tum.de