Trek je jas aan want het gaat regenen… Hoe kon mijn moeder dat nu weten? Ik stond al op straat en verheugde mij erop dat ik nog met de schoolvriendjes zou kunnen voetballen voor de bel van het eerste lesuur ging. Hoe sneller ik op de speelplaats kon zijn hoe liever, want de term ‘hangjongere’ was niet aan mij besteed.
Meer dan veertig jaar geleden sprak men nog over het weer voorspellen, ondertussen is men al wat voorzichtiger geworden met die term en spreekt men van weersverwachtingen. Nu moet je niet meer kijken of de lucht ’s morgens rood kleurt, de mieren naar hun nest kruipen of de vogels laag vliegen… je smartphone geeft je precies aan dat de bui er over een vijftal minuten aankomt.
Het voorspellen van prestaties is momenteel de heilige graal in de sportwereld. Talent selecteren gebeurt op basis van het oog van de meester, maar de keuzes zijn niet altijd even objectief. We staan aan het begin van een nieuw tijdperk in de sportwetenschappen waar big data een invloed gaan hebben op het selectiegedrag van trainers. De methoden die ongetwijfeld voor een revolutie in de sport gaan zorgen zijn veel accurater dan de huidige. Ze zijn gebaseerd op de werking van ons brein en worden daarom ook als artificiële neurale netwerken benoemd. Gelukkig groeien de trainer en de wetenschap stilaan naar elkaar toe, maar het is een proces dat nog minstens enkele decennia zal moeten rijpen vooraleer de technologie voldoende slim is om de trainer te helpen met het herkennen en ontwikkelen van zijn of haar atleten.
Virtuele trainers daar moet je vooral niet in geloven, virtuele technieken om trainers te helpen zullen daarentegen winnen aan belang om de menselijke beslissingen te ondersteunen. De wetenschap zal zorgen voor een toegevoegde waarde. In 2012 werd aangetoond dat de trainers voor 50% konden voorspellen wie van de geselecteerde gymnasten nog steeds mee zouden draaien in het circuit twee jaar nadat ze geselecteerd werden. Het bepalen van de noodzakelijke talent karakteristieken voor de gymnastiek en het ontwikkelen van een testbatterij om talent te herkennen waren de eerste stappen in de goede richting. De trainer kijkt nu al met andere ogen naar talent. In een vervolgstudie werd aangetoond dat de testbatterij een beeld geeft, maar dat de statistische technieken noodzakelijk zijn om er de juiste patronen uit te halen.
De intuïtie van de trainer zal wel altijd een rol blijven spelen, maar ondertussen kunnen we toch al 80% van de talenten identificeren. We zijn nu in een fase beland waar we veel data verzamelen en modellen kunnen bouwen om beter te voorspellen. We gaan dus de weg op van de weersverwachtingen met onze talentverwachtingen. Daarom moeten we er alles aan doen om trainers bij het interpreteren van de data zo goed mogelijk te ondersteunen. De smartphone is daarbij van onmisbare waarde. Data en patronen voorzien de trainer van de toekomst van heel veel informatie. Maar uiteindelijk heeft hij/zij het laatste woord. Net als mijn moeder, die bijna helemaal niets meer ziet, maar aan haar knoken kan voelen of ik mijn jas moet aantrekken.
Geef een antwoord