Leistungsprognose
Leistungsprognose (performance prognosis), „wissenschaftlich begründete Aussage von möglichen sportlichen Leistungen zu einem bestimmten späteren Zeitpunkt“ (Schnabel & Thieß, 1993, S.541). →Prognose
Im Schwimmen werden auf der Grundlage der bisherigen Entwicklung mittels mathematischer Trendberechnungen (→Trend) die Zielzeiten für einen Olympiazyklus (→Olympiade) ermittelt. Oftmals bietet sich als optimale Lösung die lineare Regression an (Rudolph, 2001; Tillinger et al. 2005). Die Leistungsprognose ist die Grundlage der Vierjahresplanung und den davon abgeleiteten Leistungsvoraussetzungen und der Leistungsstruktur. Bei den Olympischen Spielen 2004 wurden die prognostizierten Zeiten, um sich für das Finale zu qualifizieren, von den Schwimmern zu 100,12 ± 0,48% und von den Schwimmerinnen zu 99,97 ± 0,30% erreicht. Jede Prognose kann nur so gut sein, wie die ihr zugrundeliegenden Daten. Außerdem zählt auch hier das dialektische Prinzip vom Sprung in eine neue Qualität nach quantitativen Anhäufungen, nur lässt sich der Zeitpunkt dieses Sprunges schlecht exakt voraussehen.
Am Beispiel der 200m Rückenschwimmen der Damen sind drei solcher regelbedingten „Bremsböcke“ zu berücksichtigen: 1957 der Ausschluss von Kurzbahnleistungen, 1991 die Begrenzung der Tauchphase auf 15m und 2010 das Verbot der Hightech-Anzüge („Dopingleistungen“ bleiben hierbei unberücksichtigt). Trotzdem gelang es nach einer kurzen Stagnation immer wieder den Weltrekord zu verbessern. Problematisch bleibt aber weiterhin die mathematische Berechnung über einen so langen Zeitraum, wie das Beispiel zeigt (s. Abb.). Nach der linearen und exponentiellen Trendlinie wären zu den OS 2020 Traumzeiten unter 2:00 min zu erwarten gewesen. Realistischer erscheint hier die polynomische Trendlinie, die eine geringe Verbesserung des WR von Missy Franklin knapp unter 2:03 min anzeigt. In der Praxis hat sich zur berechneten Prognose das „individuelle Korrektiv“ erfahrener Trainer (→Experte) bewährt.
Kurzfristige Leistungsprognosen lassen sich recht zuverlässig aus Stufentests ermitteln, weniger präzise über die Kritische Schwimmgeschwindigkeit bei jungen Schwimmern (Zacca & Castro, 2010). Kupper (1972) leitete aus anthropometrischen und Kraft-Parametern recht zuverlässige Leistungsprognosen für JEM-Teilnehmer ab. Komplizierter als die Vorhersage von messbaren Disziplinen wie im Schwimmen ist die Prognose sportlichen Talents, die immer wieder an der Komplexität sportlicher Leistungen scheitert (→Talenterkennung) und erst mit der Entschlüsselung der genetischen Anlagen (→Genanalyse) einen Qualitätssprung erfahren wird.
Exkurs: Der Hagener Trainer Joshua Neuloh hat mit einem Expertenteam über 40.000 Einzel-Rennen, 1600 Staffel-Rennen und über 600.000 Rechenschritte in Zusammenhang mit 1248 neuen Rennen von den Olympischen Spielen in London“ analysiert und daraus einen mathematischen Algorithmus abgeleitet, der zukünftige Olympia-Ergebnisse vorhersagt (s. „Swimnex™ Tabelle“). Die Vorhersage lag zu den Olympischen Spielen in Rio 2016 bei 69% der männlichen und 54% der weiblichen Olympiasieger deutlich daneben. Die Prognosen waren mit großem Aufwand berechnet, aber dummerweise haben sich die Sportler nicht daran gehalten. Es bleibt dabei, „valide Voraussagen der Leistungsentwicklung sind nur bedingt auf wissenschaftlich solider Basis zu erhalten“ (Krug in Schnabel et al. 2008, S.568). Russische Sportwissenschaftler haben zur Vorhersage der Wettkampfleistung junger Sportler auf der Grundlage der Technologie der künstlichen Intelligenz 34 Indikatoren einbezogen. Der Kontrolltest des erstellten Programms ergab eine Fehlerwahrscheinlichkeit von nur 11 % bei der Vorhersage der Wettkampfleistung. Bei unterstützendem Umfeld (Eltern,Trainer) stieg die Wahrscheinlichkeit auf 86% (Nagovitsyn et al. 2023). Busso & Chalencon (2023) untersuchten Gültigkeit und Genauigkeit von Impuls-Antwort-Modellen zur Modellierung und Vorhersage von Trainingseffekten auf die Leistung von Schwimmern. Die verwendeten Modelle lieferten zwar relevante Annäherungen an die Beziehung zwischen Training und Leistung, ihre Fähigkeit zur Vorhersage künftiger Leistungen aus vergangenen Daten für die individuelle Trainingsplanung war jedoch nicht zufriedenstellend.
Akzeptiere die Diagnose, aber nicht die Prognose. Ebo Rau (*1945), deutscher Mediziner
Mehr zum Thema: Krug, J. (2009). Prognosen der Wettkampfleistung. Leistungssport (39)2, 5-10