ANALIZA I PREDYKCJA DYNAMIKI ZMIENNOŚCI NAJLEPSZYCH ŚWIATOWYCH WYNIKÓW W BIEGACH NA KRÓTKICH I ŚREDNICH DYSTANSACH W LATACH

Transkrypt

1 ANALIZA I PREDYKCJA DYNAMIKI ZMIENNOŚCI NAJLEPSZYCH ŚWIATOWYCH WYNIKÓW W BIEGACH NA KRÓTKICH I ŚREDNICH DYSTANSACH W LATACH Streszczenie Lekkoatletyka jest najdłużej znaną dyscypliną sportową. Uprawianie poszczególnych konkurencji lekkoatletycznych możliwe jest przy wykorzystaniu naturalnych zdolności ludzkiego organizmu i jego predyspozycji do chodu, biegu, skoku i rzutów. Jednak w miarę ewolucji naturalnych sprawności ruchowych w konkurencje sportowe i wraz z progresją rywalizacji osiągającej coraz wyższy poziom, można zaobserwować proces racjonalizacji i wyspecjalizowania form ruchu. Najwięcej naturalnych form czynności ruchowych zachowało się w konkurencjach biegowych, jednak nawet i w tym przypadku, techniki biegów rozwinęły się do takiego stopnia na korzyść specjalizacji, że bez szczegółowej analizy wszystkich zmiennych w sensie pomiarowym oraz interpretacji zmienności wyników i wyznaczania wartości predykcyjnych z przełożeniem na proces szkoleniowy, dalsza progresja wyniku sportowego staje się problematyczna. Dlatego też bez wątpienia można powiedzieć, że punktem wyjścia dla dalszego rozwoju osiągnięć sportowych jest informacja. Współczesny trening sportowy coraz częściej czerpie z technologii informacyjnej wykorzystując także narzędzia analityczno-predykcyjne. Z perspektywy nauki, standardowy arsenał środków poznawczych wydaje się raczej ograniczony. W procesie treningowym w dalszym ciągu często pomija się i lekceważy znaczenie analiz badających trendy w dynamice wyników w poszczególnych konkurencjach, a także analizy prognozujące wyniki sportowe. Wynika to zapewne z powodu zbyt małej wiedzy o nowoczesnych narzędziach informatycznych i możliwościach jakie oferują. Jednak takie podejście zostanie w najbliższej przyszłości zweryfikowane; już teraz można zaobserwować duże dysproporcje porównując wyniki czołowych lekkoatletów z poszczególnych krajów w odniesieniu do ośrodków w jakich trenują. Lekkoatletyka jest dyscypliną wymierną, a to oznacza, że osiągnięte wyniki sportowe, niezależnie od miejsca i czasu ich uzyskania, można porównywać, klasyfikować, a także przewidywać. Optymalną metodą do badań rozwoju wyników sportowych, mających na celu wykrycie zmian oraz określenie ich dynamiki w funkcji czasu, jest analiza tych wyników w odpowiednio długim okresie. Metodą umożliwiającą realizację tego zadania jest analiza matematyczna i modelowanie z użyciem nowoczesnych narzędzi. Prac dotyczących tego

2 zagadnienia jest stosunkowo niewiele (Einmahl i Magnus, 2008; Mleczko, 2008; Nowak, 2007), a jeśli się już pojawiają to często traktują zjawisko wybiórczo, zazwyczaj w odniesieniu jedynie do kobiet lub mężczyzn (Przednówek i wsp., 2016). Dotyczą również różnych dyscyplin sportowych, głównie pływania (Allen i wsp., 2015; Edelmann-Nusser i wsp., 2002; Maszczyk i wsp., 2012; Silva i wsp., 2007), piłki ręcznej (Akl i Hassan, 2017; Hassan, 2015), gimnastyki (Pion i wsp., 2016) lub chodu sportowego (Wiktorowicz i wsp., 2015). Dlatego też perspektywiczna analiza zjawiska wyniku sportowego w biegach krótkich i średnich z uwzględnieniem kobiet i mężczyzn wydaje się wysoce zasadna. Tym bardziej, że w badaniach wykorzystano również modelowanie regresyjne, szeregów czasowych oraz neuronowe. Stąd też sformułowano cel niniejszej pracy. Z założenia praca posiadała dwa równorzędne etapy odnoszące się do każdej z omawianych konkurencji biegowych. Pierwszy etap stanowiły analizy najlepszych światowych wyników sportowych uzyskanych w poszczególnych konkurencjach biegowych w funkcji czasu obejmującej okres od 1976 do 2015 roku. Natomiast drugi etap pracy odnosił się do weryfikacji zbudowanych modeli oraz modelowania predykcyjnego wyników sportowych. Przed sporządzeniem modeli predykcyjnych przeprowadzona została weryfikacja dopasowania modeli do danych empirycznych, poprzez analizę porównawczą średnich wartości prognozowanych na rok 2016 do średnich wartości rzeczywistych uzyskanych w tym roku. Dodatkowo przeprowadzono analogiczną weryfikację modeli w oparciu o przewidywane i rzeczywiste wartości uzyskane w 2017 roku. W związku z tym, celem nadrzędnym pierwszego etapu analizy było określenie siły i kierunku dynamiki zmienności wyników osiąganych w omawianym okresie (oddzielnie dla kobiet i mężczyzn). Dodatkowo utworzone zbiory danych zostały przeanalizowane pod kątem występowania ewentualnych różnic ze względu na płeć. Celem drugiego etapu analizy była weryfikacja i budowa modeli predykcyjnych, w oparciu o które przeprowadzony został proces prognozowania wyników sportowych dla poszczególnych konkurencji biegowych z uwzględnieniem płci na cztery kolejne lata ( ). Należy jednak podkreślić, że celem pracy nie było określenie przyczyn zmienności osiąganych wyników (czego nie można przeprowadzić bez analizy wszystkich predyktorów każdej z konkurencji), tylko przedstawienie dynamiki zmian rezultatów sportowych w danym okresie oraz wyznaczenie wartości predykcyjnych na podstawie uzyskanych wyników. Materiał badawczy niniejszej pracy stanowiły bazy danych obejmujące konkurencje biegowe na krótkich i średnich dystansach pozyskane ze strony Międzynarodowego Stowarzyszenia Federacji Lekkoatletycznych (IAAF). Z tego zbioru do dalszych analiz

3 wyodrębniono najlepsze światowe wyniki 10-ciu zawodników i 10-ciu zawodniczek w analizowanym okresie. Ze względu na fakt, że udostępnione na stronie internetowej dane obejmowały okres dopiero od 1990 roku, wcześniejsze listy rankingowe uzyskano dzięki informacjom zawartym w sieci oraz publikacjom statystyków lekkoatletycznych (wykorzystano dane pochodzące z roczników ATFS Stowarzyszenia Statystyków Lekkiej Atletyki - redagowanych od 1985 r. przez Petera Matthewsa; International Athletic Annual ). Dodatkową bazę danych uzyskano bezpośrednio od redakcji specjalistycznego lekkoatletycznego czasopisma Track and Field ze Stanów Zjednoczonych (T&FN; 2570 W El Camino Real, Suite 480, Mountain View, CA 94040); dane zostały przesłane w formie elektronicznej, w postaci arkusza kalkulacyjnego. W celu uniknięcia pomyłek lub rozbieżności, obydwie bazy danych zostały porównane ze sobą i zweryfikowane. Dla całkowitej pewności, przygotowany materiał został powtórnie sprawdzony poprzez porównanie uzyskanej bazy z danymi udostępnionymi przez The-sports.org Company z Kanady. Materiał ten został przesłany elektronicznie w postaci raportu (rekordy bazy danych w postaci tablicowej) oraz pliku arkusza kalkulacyjnego. Większość danych dostępnych jest dla porównań na stronie internetowej: Biorąc pod uwagę wyniki przeprowadzonych analiz oraz pytania badawcze i hipotezy sformułowane w niniejszej dysertacji, można stwierdzić, że: 1. w zależności od analizowanej konkurencji biegowej, wyznaczone trendy zmian średnich najlepszych światowych wyników kobiet i mężczyzn w biegach na krótkich i średnich dystansach przybierały w większości wartości ujemne. Wyjątkiem był bieg na dystansie 800 metrów kobiet, w którym analiza wyników wykazała wartości dodatnie trendu (pogorszenie wyniku); 2. kształtowanie się wartości indeksacyjnych w analizowanym okresie uzależnione było od czynników wpływających bezpośrednio na rozwój dynamiki zmienności wyniku sportowego (fenomen zawodnika, kwestia dopingu sportowego, rozwój technologiczny, itp.), dlatego też w zależności od konkurencji najwyższe i najniższe wartości występowały w różnych okresach. Przeprowadzone analizy umożliwiły zatem wyznaczenie specyficznych momentów w odniesieniu do funkcji czasu oraz określenie trendów wzrostowych lub spadkowych opisujących zmienność średnich najlepszych światowych wyników kobiet i mężczyzn uzyskanych w biegach na krótkim i średnim dystansie w okresie

4 3. Posłużenie się modelowaniem regresyjnym, szeregów czasowych oraz modelowaniem opartym na sztucznych sieciach neuronowych umożliwiło opracowanie wartości predykcyjnych wyników sportowych w oparciu o posiadane zmienne wejściowe do modeli. Możliwe zatem było zbudowanie modeli predykcyjnych wyników sportowych w poszczególnych analizowanych konkurencjach biegowych na kolejne lata. 4. Analizując uzyskane wyniki dopasowania poszczególnych modeli uwzględniające współczynniki zmienności i zbieżności, można było stwierdzić, iż w większości przypadków do danych wejściowych najlepiej dopasowują się modele oparte na sieciach neuronowych; wykazały one tym samym największe możliwości predykcyjne. W niektórych konkurencjach jednak również modele regresyjne (100 m ppł. kobiet, 110 m ppł. mężczyzn, 400 m ppł. kobiet) i szeregów czasowych (800 m mężczyzn, 1500 m kobiet, 400 m ppł. mężczyzn) uzyskały podobny, zbliżony do modeli neuronowych stopień dopasowania do danych wejściowych. 5. W oparciu o uzyskane wyniki analiz, można wnioskować, że w przyszłości nastąpi spowolnienie dynamiki zmienności wyników sportowych w konkurencjach biegowych przedstawionych w niniejszej dysertacji; będzie to widoczne w szczególności w odniesieniu do predykcyjnych wartości granicznych wyznaczonych dla każdej z nich. Analiza dynamiki zmienności oraz modelowanie predykcyjne w sporcie to nic innego jak przetwarzanie danych przeprowadzane w celu optymalizacji procesu treningowego. W XXI wieku, biorąc pod uwagę wszechobecny postęp, coraz większa jest świadomość, że dalszy progres wyniku sportowego możliwy będzie tylko dzięki szczegółowej i kompleksowej analizie informacji oraz wielotorowej interpretacji uzyskanych wyników. Liczby nie kłamią, jednak jakiekolwiek wnioskowanie w tym przypadku nie powinno być jednoznaczne, ani traktowane jako jedyne słuszne, lecz powinno stanowić raczej punkt wyjścia do dalszej dyskusji. Trudność predykcji wyników sportowych w lekkoatletyce związana jest z kilkoma podstawowymi kwestiami, które omówiono w niniejszej pracy. Rozwój technologiczny czy też zmiany w przepisach mają znaczący wpływ na kształtowanie się wyników sportowych. Jednak przede wszystkim należy wziąć pod uwagę okresowe pojawianie się wybitnych talentów, które poprawiają poprzednie rekordy w tempie skokowym, łamiąc kolejne bariery ludzkich możliwości, i doprowadzają jednocześnie do kilkunastoletniej lub nawet kilkudziesięcioletniej

5 stagnacji wyników w danej konkurencji. Takie zjawisko obserwowaliśmy w przypadku Roberta Beamona w skoku w dal, Serhija Bubki i Jeleny Isinbajewy w skoku o tyczce, czy też, w odniesieniu do konkurencji omawianych w niniejszej dysertacji, Michaela Johnsona w biegu na 200 i 400 m, Edwina Mosesa w biegu na dystansie 400 m ppł., Hichama El Guerrouja w biegu na 1500 m oraz Usaina Bolta, fenomenalnego sprintera. Kolejną kluczową kwestią jest doping w sporcie. Stosowanie niedozwolonych środków, które mają na celu zwiększenie wytrzymałości i siły zawodników, w znacznym stopniu zostało ograniczone dzięki zaostrzonym kontrolom antydopingowym i prowadzonej na światową skalę polityce antydopingowej. Jednak można odnieść wrażenie, że mamy tu do czynienia z pewnego rodzaju wyścigiem zbrojeń im wyższy poziom kontroli antydopingowej, tym nowsze, a tym samym często niewykrywalne przez znany arsenał testów, niedozwolone środki i metody mające na celu zwiększenie potencjału zawodników, przyszłych mistrzów. Współcześnie wydaje się, że największe zagrożenie, obok dopingu farmakologicznego i fizjologicznego, stanowi tu doping genowy, gdyż na chwilę obecną naukowcy nie dysponują środkami powalającymi na jego wykrycie. Podsumowując, przeprowadzone w niniejszej dysertacji analizy dynamiki zmienności i modelowanie predykcyjne pozwoliły na spojrzenie z szerszej perspektywy na analizowane konkurencje biegowe. Należy jednak pamiętać, że dopiero rejestrowanie zmienności rzeczywistych wyników w najbliższych latach zweryfikuje odmienność stanowisk i rezultatów predykcyjnych.