# Datenerfassung

- Quelle: [Schwimmlexikon](https://schwimmlexikon.de/)
- Adresse: https://schwimmlexikon.de/datenerfassung/
- Englisch: data input
- Schlagwörter: Leistungsdiagnostik, Trainingssteuerung, Wissenschaft
- Autor: Klaus Rudolph
- Überarbeitet am: 2022-06-13
- Sprache: de

Datenerfassung (data input), Aufnahme von Daten aus [Training](https://schwimmlexikon.de/training/), [Wettkampf](https://schwimmlexikon.de/wettkampf/) und [Leistungsdiagnostik](https://schwimmlexikon.de/leistungsdiagnostik/) zur weiteren statistischen Bearbeitung als unverzichtbare Grundlage eines wissenschaftlichen Trainings. Die Genauigkeit der Daten ist neben der exakten Erfassung ([Zeitmessung](https://schwimmlexikon.de/zeitmessung/), Gerätetechnik usw.) an eindeutige terminologische Abgrenzungen der einzelnen [Trainingsbereiche](https://schwimmlexikon.de/trainingsbereich/) und Messstrecken gebunden. Zudem erfordert sie in der Zusammenarbeit mit [Biomechanikern](https://schwimmlexikon.de/3680-2/), [Sportmedizinern](https://schwimmlexikon.de/sportmediziner/) und [Psychologen](https://schwimmlexikon.de/psychologe/), die unterschiedlichsten Techniken der Datenerfassung miteinander zu verkoppeln. Eine wesentliche Aufgabe in vielen gesellschaftlichen Bereichen (z.B. Medizin, Verbrechensbekämpfung, Klima usw.) ist die weltweite Vernetzung (nützlicher) Daten. Auch in der Sportwissenschaft sind zunächst hypothesengesteuerte Forschungsfragen zu entwickeln und klinische und biomechanische Daten zu kombinieren, um sinnvolle und anwendbare Ergebnisse zu erhalten. Dieses Ziel des Extrahierens und Analysierens von Big Data mittels Hochleistungsrechnen ist nur durch eine kollaborative und internationale Gemeinschaft möglich (Ferber 2014). In der Iinformatik spricht man von Data Mining, Verfahren, die aus Big Data bislang unbekannte, neuartige, nützliche und wichtige Informationen „aufspüren“ und zu neuem Wissen generieren. Bei der Optimierung des Trainingssystems zeigte der Einsatz von Deep Learning und Data Mining Technologie einen sehr signifikanten Effekt auf die Leistungssteigerung von Schwimmern (Liu & Sun, 2022).→[Belastungszonen](https://schwimmlexikon.de/belastungszone/), →[Trainingsdokumentation](https://schwimmlexikon.de/trainingsdokumentation/)

Besonders im [Hochleistungstraining](https://schwimmlexikon.de/hochleistungstraining-hlt/) wird der [Trainer](https://schwimmlexikon.de/trainer/) mit einer Flut an Daten konfrontiert und ist veranlasst, sich auf wesentliche Daten zu konzentrieren. Dabei ist es wichtig, bestimmte [Standards](https://schwimmlexikon.de/standard/) ([Tests](https://schwimmlexikon.de/test/), [Messplatztraining](https://schwimmlexikon.de/messplatztraining/)) regelmäßig zu wiederholen, da die Daten erst in ihrer Entwicklung ([Längsschnittvergleich](https://schwimmlexikon.de/laengsschnittvergleich/)) besonders aussagekräftig sind. Erfassung und Beherrschung der Datenflut entscheiden immer mehr über die Effeltivität der Leistungsdiagnostik. Neue Möglichkeiten eröffnet die vollautomatische, quantitative[Video](https://schwimmlexikon.de/videotechnik/) analyse mit dem Ziel, zyklische Strukturen zu erfassen und daraus [kinematische](https://schwimmlexikon.de/kinematografie/) Parameter abzuleiten (Lienhardt et al. 2015). Da dreidimensionale [Technikanalysen](https://schwimmlexikon.de/technikanalyse/) auf Videobasis zeit- und arbeitsaufwendig sind, eignen sie sich nicht als [Feedback](https://schwimmlexikon.de/feedback/)-Methode während des Trainings. Deshalb setzt man immer mehr auf kleine Beschleunigungssensoren und Mikrocomputer. Damit konnten Ohgi & Ichikawa (2003) am Nachlassen der Handgelenksbeschleunigung den Grad der Ermüdung des Schwimmers ermitteln. Hermann & Ungerechts (2016) haben numerische Daten akkustisch (klanglich) umgesetzt (→[Sonifikation](https://schwimmlexikon.de/sonifikation/)). Durch die klangliche Wahrnehmung des Strömungsdrucks beim Schwimmen, kann der Athlet sein [Wasserbewegungsgefühl](https://schwimmlexikon.de/wassergefuehl/) verbessern.

Ein bescheidener Ansatz der Vereinheitlichung in der Datenerfassung für [Melde](https://schwimmlexikon.de/meldeliste/)- und Ergebnislisten sowie für die Erstellung der [Bestenlisten](https://schwimmlexikon.de/bestenliste/) ist im [DSV](https://schwimmlexikon.de/deutscher-schwimmverband-dsv/) ab dem 01. Januar 2023 der neue Standard DSV-7 ([https://www.dsv.de/fileadmin/dsv/documents/Amtliche_Mitteilungen/DSV_Standard07_rot_markiete_Aenderungen.pdf](https://www.dsv.de/fileadmin/dsv/documents/Amtliche_Mitteilungen/DSV_Standard07_rot_markiete_Aenderungen.pdf) - Zugriff 15.10.22)

Exkurs: Inzwischen ist die Messtechnik im Sport zur Massenware geworden. Mit in Mobiltelefone integrierten GPS-Systemen können die aktuelle Position und damit Laufgeschwindigkeit und -umfang und zusätzlich die [Herzfrequenz](https://schwimmlexikon.de/herzschlagfrequenz/) erfasst werden. So werden bereits Hobbysportler überwacht wie Patienten auf der Intensivstation. In spezielle Shirts werden auf Brusthöhe zwischen den Schultern Elektrochips installiert, deren Daten Aufschluss darüber geben, ob ein Sportler "richtig" trainiert hatte. An Systemen, die die Schweißproduktion und den Adrenalinausstoß erfassen, wird getüftelt (Spiegel, 12/2016, S.69). Der Datenfluss ist die eine Seite, die Interpretation die andere. →[Fachkompetenz](https://schwimmlexikon.de/fachkompetenz/), → [Activity tracker](https://schwimmlexikon.de/activity-tracker/), →[Datenschutz](https://schwimmlexikon.de/datenschutz/)

Videos: [https://www.tritonwear.com/](https://www.tritonwear.com/) (Zugriff am 7.01.2019) und Vortrag von Tristan Lehari "Advancing Swimming Through Big Data" zur FINA Golden Coaches Clinic 2016.:[https://www.youtube.com/watch?v=kAR_wAOa3KA](https://www.youtube.com/watch?v=kAR_wAOa3KA) (Zugriff am 7.01.2019)

## Quellen

- Ferber, R. (2014). Development of a worldwide network for the purpose of hypothesis-driven research through data mining. International Calgary Running Symposium, August 14-17, 2014, 44
- Hermann & Ungerechts (2016). Sonification in swimming. https://blogs.uni-bielefeld.de/blog/uninews/entry/boosting_swimming_performance_with_sound
- Liu & Sun (2022). Optimizing the training mode of swimmers based on deep learning and data mining technology. Wireless Communications and Mobile Computing, 1694833. Zugriff am 18.05.2022 unter https://doi.org/10.1155/2022/1694833. https://doi.org/10.1155/2022/1694833
- Ohgi & Ichikawa (2003). Fatigue evaluation by using microcomputer-based acceleration data logger for swimming research. Biomechanics and Medicine in Swimming IX, 463-468

## Verwandte Begriffe

- [Training](https://schwimmlexikon.de/training/)
- [Wettkampf](https://schwimmlexikon.de/wettkampf/)
- [Leistungsdiagnostik](https://schwimmlexikon.de/leistungsdiagnostik/)
- [Zeitmessung](https://schwimmlexikon.de/zeitmessung/)
- [Trainingsbereich](https://schwimmlexikon.de/trainingsbereich/)
- [Biomechanik](https://schwimmlexikon.de/3680-2/)
- [Sportmediziner](https://schwimmlexikon.de/sportmediziner/)
- [Psychologe](https://schwimmlexikon.de/psychologe/)
- [Datenschutz](https://schwimmlexikon.de/datenschutz/)
- [Diagnose](https://schwimmlexikon.de/diagnose/)
- [Dokumentation](https://schwimmlexikon.de/dokumentation/)
- [Einzelfallanalyse](https://schwimmlexikon.de/einzelfallanalyse/)

## Zitiervorschlag

Rudolph, K. (2022). Datenerfassung. In: Schwimmlexikon. https://schwimmlexikon.de/datenerfassung/ (abgerufen am 6. Oktober 2026).