Möglichkeiten und Grenzen der Modellierung menschlicher Bewegungen mit Perspektive auf den Sport - Seyfarth, A. (Sportinformatik trifft Sporttechnologie. 8. Symposium der dvs-Sektion Sportinformatik in Kooperation mit der Deutschen Interdisziplinären Vereinigung für Sporttechnologie vom 15.-17. Dezember 2010 in Darmstadt, 2011)
Modelle spielen eine grolle Rolle in vielen Gebieten der Wissenschaft, aber auch in der Gesellschaft im Allgemeinen. So möchten wir z. B. wissen, wie sich das Wetter in den nächsten Tagen entwickelt oder ob eine Investition am Ende finanzierbar bleibt und den erwarteten Erfolg bringt. Übertragen auf den Sport geht es zum Beispiel um die Frage, ob ein gezieltes Training zu den Leistungssteigerungen führen kann, welche schließlich für ein gutes Abschneiden im Wettkampf erforderlich sind. Dabei erschweren zwei grundlegende Probleme die Entwicklung von Modellen. Zunächst stellt sich die Frage, wie viele und welche Informationen in das Modell mit einfließen sollen, um eine aussagekräftige Abbildung der Realität zu ermöglichen. Hier liegt die Vermutung nahe, dass Modelle mit vielen Eingabeparametern die Entwicklung am besten beschreiben können. Allerdings sind meist nicht alle erforderlichen Parameter verfügbar oder messbar und müssen daher abgeschätzt werden. Aber auch wenn diese Parameter verfügbar wären, gilt zu prüfen, ob deren Einfiuss im Einzelnen tatsächlich entscheidend auf das vorhergesagte Ergebnis ist. Ein zweites, mindestens ebenso wichtiges Problem ist, dass die Eigenschaften eines komplexen Systems wie dem Menschen nicht als konstant angenommen werden können. Somit sind auch die Modellvorhersagen nur so wahrscheinlich, wie gut die angenommenen Eigenschaften und Eingabeparameter tatsächlich zutreffen. Zusatzlich zu der natürlichen Variabilität im System kommen noch Ungenauigkeiten in der Erfassung der Messgrößen. Wir haben es somit nicht nur mit einem komplexen System zu tun, sondern gleichzeitig auch mit nicht unerheblichen Unsicherheiten bei der Abbildung der grundlegenden Eigenschaften und Zuständen im Modell. Nehmen wir ein konkretes Beispiel für ein Modell aus dem Sport, um zu sehen, was ein Modell zu leisten vermag. Der südafrikanische Ausnahmeathlet Oscar Pistorius wurde im Alter von elf Monaten beidseitig unterhalb des Knies amputiert. Mithilfe von speziellen Laufprothesen mit Karbonfaserfedern konnte er mehrfach bei Paralympischen Spielen Gold gewinnen und hält den Weltrekord über 100 m und 200 m (10.91 s bzw. 21.58s). Die Funktion des menschlichen Unterschenkels und des Fußes wird dabei in der Prothese im Sinne eines Modells des fehlenden Teils des Beins allerdings nur stark vereinfacht wiedergegeben. Dennoch wurde befürchtet dass er damit Vorteile sogar gegenüber gesunden Sportlern haben könnte, und er somit nicht bei den Olympischen Spielen 2008 in Peking starten dürfe. Diese Entscheidung des Weltleichtathletikverbandes wurde jedoch vom Internationaler Sportgerichtshof CAS wieder aufgehoben mit dem Hinweis, dass durch die Prothese auch Nachteile beim Laufen begründet sind. Mit der Weiterentwicklung des Beinmodells in Form von neuen Prothesen könnte sich also eines Tages ein Sportler mit solchen Beinprothesen auch im Vergleich zu nichtamputierten Kontrahenten durchsetzen. Hierzu könnten z. B. verbesserte mechanische Eigenschaften der Prothese oder eine Integration sensorischer bzw. aktuatorischer Komponenten beitragen.