Adam Petway, Kraft- und Konditionstrainer der University of Louisville, nutzt seine Ausbildung am MIT Professional Education, um die Leistung seiner Spieler auch außerhalb des Platzes zu verbessern.
Wenn man in den 1990er Jahren behauptete, dass der Dreipunktwurf aus der Ecke der beste Wurf im Basketball sei, wurde man vielleicht aus der Halle gelacht.
Das Spiel wurde immer noch weitgehend von einer Flotte von zwei Meter großen Centern dominiert, von denen die meisten nicht mehr als ein paar Meter vom Korb entfernt werfen konnten. Selbst der beste Spieler des Spiels, Michael Jordan, war ein Mitteldistanzspezialist, der in seiner Karriere im Durchschnitt weniger als zwei Dreipunktversuche pro Spiel unternahm.
Heute kommen die besten Spieler im Durchschnitt auf rund ein Dutzend Distanzwürfe pro Spiel, wobei sie in der Regel Schüsse aus der Ecke bevorzugen.
Was hat sich geändert? Die Analytik.
"Als ich vor 10 bis 12 Jahren in diesem Beruf anfing, gab es in den Trainingsräumen so gut wie keine Datenanalyse", sagt Adam Petway, Leiter der Abteilung für Kraft- und Konditionstraining im Männerbasketball an der University of Louisville. "Heute haben wir eine Kraftplattformtechnologie, wir haben geschwindigkeitsbasiertes Training, wir haben GPS-Tracking während der Spiele und im Training, um eine objektivere Analyse zu erhalten, die unseren Sportlern hilft. Es ist also exponentiell gewachsen."
Petway, der zuvor in den Trainerstäben der Philadelphia 76ers und der Washington Wizards in der NBA gearbeitet hat, verfügt über einen Bachelor-Abschluss in Sportwissenschaften, einen MBA mit Schwerpunkt Sportmanagement und einen Doktortitel in Sportwissenschaften. Vor kurzem hat er seine Ausbildung durch das Applied Data Science Program (ADSP) des MIT Professional Education erweitert.
"Der Anstoß, sich für das ADSP-Programm anzumelden, war in erster Linie die Neugierde am Lernen und der Wunsch, besser zu werden", sagt Petway. "In meiner Zeit im Profi- und College-Sport gab es ganze Abteilungen, die sich mit Datenwissenschaft beschäftigten, daher weiß ich, dass ich diese Fähigkeiten in Zukunft brauchen werde."
Anwendung neuer Fähigkeiten
Petway belegte die Kurse in einem Live-Online-Format. Obwohl er der einzige Kraft- und Konditionstrainer in seiner Gruppe war - er lernte neben Anwälten, Professoren und Führungskräften aus der Wirtschaft - sagt er, dass der Fokus auf Daten allen seinen Klassenkameraden eine Art gemeinsame Sprache gab.
"In den Köpfen vieler Menschen kreuzen sich die Welten der Datenwissenschaft und des NCAA-Kraft- und Konditionstrainings nicht unbedingt. Wir stellen fest, dass es viele andere Berufs- und Industriezweige gibt, die von Datenwissenschaft und Analytik profitieren können, was erklärt, warum sich immer mehr Fachleute aus der ganzen Welt für unser Applied Data Science Program anmelden", sagt Bhaskar Pant, Executive Director von MIT Professional Education. "Es ist spannend zu hören, wie Changemaker wie Adam das im Programm erworbene Wissen nutzen, um ihre dringendsten Herausforderungen mit Hilfe von Data-Science-Tools anzugehen."
"Ich fand es sehr, sehr hilfreich, Zugang zu solch hochrangigen Praktikern aus der Datenwissenschaft zu haben", sagt Petway. "Die Möglichkeit, mit meinen Klassenkameraden zu interagieren und in kleinen Gruppen mit den Fachleuten und den Professoren zu arbeiten, war unglaublich. Wenn man Code in Python schreibt, kann es passieren, dass man ein Semikolon und ein Komma verwechselt und nach 200 Zeichen merkt, dass es nicht funktioniert. Die Möglichkeit, innezuhalten und Fragen zu stellen und sich mit einer Gruppe von Kollegen aus verschiedenen Branchen wirklich in die Materie einzuarbeiten, war also wirklich hilfreich."
Petway verweist auf seine neu gewonnenen Fähigkeiten, in Python zu programmieren und Daten durch Programme für künstliche Intelligenz zu leiten, die unüberwachte Lerntechniken verwenden. Sportteams produzieren eine Fülle von Daten, aber die Trainer müssen in der Lage sein, diese Informationen so zu verarbeiten, dass sie zu verwertbaren Erkenntnissen führen.
"Jetzt bin ich in der Lage, Entscheidungsbäume zu erstellen, Daten zu visualisieren und eine Hauptkomponentenanalyse durchzuführen", sagt Petway. "Anstatt mich auf Drittanbieter zu verlassen, die mir sagen, was ich tun soll, kann ich all diese Daten nehmen und die Ergebnisse selbst verbreiten, was mir nicht nur Zeit, sondern auch eine Menge Geld spart."
Diese Fähigkeiten gaben ihm nicht nur neue Möglichkeiten in seiner Rolle als Trainer, sondern waren auch entscheidend für die Forschungsarbeit, die Petway und ein Team von mehreren anderen Autoren in diesem Jahr im International Journal of Strength and Conditioning veröffentlicht haben. "Die Daten stammen aus meinem Promotionsprogramm vor etwa fünf Jahren", so Petway. "Ich hatte die Daten bereits, aber ich konnte sie nicht richtig visualisieren und analysieren, bis ich den MIT Professional Education-Kurs belegte."
"Das Motto des MIT lautet 'mens et manus' ('Verstand und Hand'), was so viel bedeutet wie erfahrungsbasiertes Lernen. Daher wurde die Struktur des Applied-Data-Science-Programms gut durchdacht. Die Erwartung ist, dass jeder Teilnehmer nicht nur grundlegende Fähigkeiten erwirbt, sondern auch lernt, wie er dieses Wissen in realen Szenarien anwenden kann. Wir sind begeistert, dass die Erkenntnisse aus unserem Kurs im College-Basketball auf höchstem Niveau angewandt werden", sagt Munther Dahleh, Direktor des Institute for Data, Systems and Society, William A. Coolidge Professor of Electrical Engineering and Computer Science am MIT und einer der Dozenten des ADSP.
Die wachsende Rolle von Daten im Sport
Die Analytik bringt den Bereich Kraft und Konditionierung weit über die Zeiten hinaus, in denen die Trainer den Spielern einfach nur sagten, sie sollten eine bestimmte Anzahl von Wiederholungen im Kraftraum absolvieren, sagt Petway. Mit Hilfe von am Körper getragenen Geräten lässt sich verfolgen, wie viel Boden die Sportler während des Trainings zurücklegen und wie schnell sie durchschnittlich sind. Die Daten einer Kraftplattform helfen Petway, die Kraft zu analysieren, mit der Basketballspieler springen (und landen), und sogar zu bestimmen, wie viel Kraft ein Sportler mit jedem Bein erzeugt. Mit einem so genannten linearen Positionsgeber kann Petway messen, wie schnell die Sportler eine vorgegebene Last beim Gewichtheben bewegen.
"Anstatt jemandem zu sagen, er solle 90 Prozent seiner Höchstleistung in der Hocke erreichen, sagen wir ihm, er solle 200 Kilo in die Hocke gehen und sie mit einer Geschwindigkeit von über einem Meter pro Sekunde bewegen", sagt Petway. "Es geht also mehr um Kraft und Geschwindigkeit als beim traditionellen Krafttraining."
Ziel ist es nicht nur, die Leistung des Sportlers zu verbessern, sagt Petway, sondern auch Trainingsprogramme zu erstellen, die das Verletzungsrisiko minimieren. Manchmal bedeutet das, dass man von den altbekannten Sportklischees wie "110 Prozent geben" oder "alles auf dem Platz lassen" abweichen muss.
"Es gibt den Irrglauben, dass mehr zu tun immer besser ist", sagt Petway. "Einer meiner Mentoren hat immer gesagt: 'Manchmal muss man den Mut haben, weniger zu tun'. Das Wichtigste für unsere Athleten ist, dass sie für Wettkämpfe zur Verfügung stehen. Mit Hilfe der Datenanalyse können wir heute den frühen Beginn der Ermüdung vorhersagen. Wenn wir sehen, dass ihre Leistung im Kraftraum nachlässt, müssen wir vielleicht mit Pausen eingreifen, bevor es schlimmer wird. Es geht darum, Informationen zu nutzen, um objektivere Entscheidungen zu treffen.
Die Möglichkeit, aus den Daten visuelle Darstellungen zu erstellen, hat laut Petway seine Fähigkeit, mit Athleten und anderen Trainern über die Zahlen zu kommunizieren, erheblich verbessert. "Es ist ein wirklich mächtiges Werkzeug, eine Reihe von Datenpunkten zu nehmen und zu zeigen, dass die Dinge nach oben oder unten tendieren, zusammen mit den Maßnahmen, die wir auf der Grundlage der Daten ergreifen müssen", sagt er.
Letztendlich, so Petway, sind Trainer in erster Linie nur an einem einzigen Datenpunkt interessiert: Siege und Niederlagen. Aber je mehr Sportprofis erkennen, dass die Datenwissenschaft zu mehr Siegen führen kann, desto mehr wird die Analytik in der Branche Fuß fassen, meint er. "Wenn man zeigen kann, dass eine bestimmte Art der Vorbereitung die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass das Team gewinnt, spricht das die Sprache der Trainer", sagt er. "Sie wollen einfach Ergebnisse sehen. Und wenn die Datenwissenschaft dabei helfen kann, diese Ergebnisse zu liefern, werden sie sich dafür begeistern."
