VERSLAG RONDE TAFEL CONFERENTIE “TOPSPORT EN DE KRACHT VAN DATA” Datum:
1 april 2014
Locatie:
De Almeerse, Hockeyclub
Deelnemers:
Anatoliy Babic, Koen Böcker, Annette Boersen, Arjen Boonstoppel, Koen Breedveld, Giels Brouwer, Martijn Carol, Nico Delleman, Peter van Dort, Ruud van Elk, Mirjam Gosen, Arno den Hartog, Elisabeth van den Hoogen (dagvoorzitter), Barbara Huijgen, Sydney de Jong, Laura Jonker, Wim Keizer, Oscar de Kuijer, Henk Kraaijenhof, Herman Kruis, John van de Laar, Bo de Lange, Marlies Smulders, Arun Swamipersaud, Cees Vervoorn, Alex Verga, Gerda van Wees, Sjaak van Werkhoven
PRESENTATIES: ATIA, Bo de Lange Na een welkom begint de dag met een presentatie van Bo de Lange, algemeen directeur ATIA. In deze presentatie worden de unieke mogelijkheden voor geavanceerde data-analyse door ATIA genoemd vanuit de overtuiging dat ieder mens uniek is en dus ook een unieke weg naar zijn/haar top heeft. De geavanceerde data-analyse van ATIA maakt het mogelijk om verbanden en voorspellers uit data te halen, welke met andere analyse technieken niet gevonden worden. ATIA werkt aan adviesmodules voor talentherkenning, talent ontwikkeling en ontwikkeling van de coaches.
SciSports, Giels Brouwer Na een moment waarbij 2 stellingen over het gebruik van data analyse besproken worden, is er de presentatie van Giels Brouwer. SciSports verzamelt informatie over voetballers uit open sources, analyseert deze en kan vervolgens clubs adviseren welke spelers aan te trekken op basis van een functieprofiel. Besproken wordt hierbij hoe creativiteit gemeten wordt, of er ook informatie verzameld wordt over stress hantering (bv prestatie bij achterstand), welke assessments er op een speler gedaan worden en bepaling van de mentaliteit van een speler (bv aan de hand van de reden voor een gele kaart). Vital, Martijn Carol Vital gebruikt diverse testsystemen voor inspanning en herstel, en werkt voor zowel breedtesport als topsport en voor diverse sport disciplines. Er wordt realtime feedback gegeven obv parameters van het menselijk lichaam (biomechanische modellen, metabole modellen). Er wordt op individueel gemodelleerd. Het business model van Vital bestaat uit de verkoop van modellen en door de inbreng van investeerders.
INTERACTIEF VOORSTEL RONDJE: Tijdens het interactieve voorstel rondje geven de deelnemers op basis van prikkelende vragen hun input op het belang van data-analyse en big data in de topsport. Genoemde kansen, uitdagingen en aandachtspunten die hierbij genoemd worden zijn:
Geavanceerde data analyse is van belang bij het inschatten van prestatie potentieel, bv het berekenen van de invloed van weersomstandingheden op prestaties op de roeibaan; Het belang van analyse van bewegingspatronen bij teamsporten en bewegingsanalyses; Nieuw talent vergelijken met referentiewaarden. Wat moet je weten om een succesvol talent te identificeren; Houdt rekening met een juiste dosering van analyseren, te veel nadenken haalt iemand uit zijn flow; In US wordt veel meer data analyse gedaan (met name bv op honkbalgebied) omdat daar meer financiële middelen zijn; Het wordt soms lastig gevonden om de belangrijke data uit de grote hoop te filteren; De kansen voor big data in de sport zitten in het opbouwen vanuit de diverse brokken informatie. Belangrijk is om te kijken hoe de coach hierbij geholpen kan worden; Kansberekening op succes en de voorspelbaarheid van talentherkenning; Psychische meetinstrumenten zijn nog niet voldoende ontwikkeld; Belang van het testen van talenten op verschillende gebieden; Verzamelen van psychologische data is beperkt doordat de psycholoog gebonden is aan geheimhouding; Afstemmen trainingsschema pupil & relatie met psyche en prestatie op stress momenten; Diversiteit leiderschapsteams; Mentale aspect teamsport; Afstemming tussen sporters / samenwerking tussen sporters is lastig te kwantificeren; Spoeling is in bepaalde sporten dun dus talent moet worden gekoesterd.
TERUGKOPPELING VANUIT DE WORKSHOPS: Workshop talent herkenning: Het is belangrijk te constateren dat big data en geavanceerde analyse geen talent maakt. Het talent moet wel aanwezig zijn om herkend te worden. Men moet oppassen geen data te verzamelen om het verzamelen. In de ideale wereld worden sporters jaren gevolgd en gegevens daarvan gemeten om geavanceerde analyses te doen. Op basis van hun gegevens en prestaties zou dan in kaart kunnen worden gebracht waar een talent aan zou moeten voldoen/te herkennen is, zodat hiermee nieuwe talenten geselecteerd kunnen worden.
Belangrijk bij het herkennen van talent zijn ook de mentale prestaties tijdens een wedstrijd. Welke potentie heeft iemand voor zelfregulatie en slimmer leren. Deze geavanceerde metingen worden niet of nauwelijks gebruikt en moeten in veel gevallen nog worden ontwikkeld.
Workshop talent ontwikkeling: Bij de inzet van data-analyse bij talent ontwikkeling moet uitgangspunt zijn dat deze ingepast is in een totaal ontwikkelingsconcept. Je moet een veilige omgeving creëren waarin het talent uitgedaagd wordt nieuwe mogelijkheden te ontdekken. In zo’n omgeving zullen steeds meer data verzameld worden dmv geautomatiseerde systemen. Daarbij moet een onderscheid gemaakt worden tussen analyse achteraf, om te komen tot nieuwe wetenschappelijke inzichten en onmiddellijk gebruik door de trainer/coach. De wetenschap zou daarbij idealiter, sneller dan nu, de interactie met de praktijk zoeken en de trainer/coach leveren wat deze nodig heeft. Ten eerste is dat data-visualisatie, als onmiddellijke gedetailleerde feedback voor trainer/coach waarin het makkelijk navigeren is en vergelijken tussen momenten en/of t.o.v. normen. Ten tweede is dat een behoefte aan vertaling van de actuele gegevens over de individuele pupil in automatisch gegenereerde training- en coaching adviezen, zoals dat meer en meer gebruikelijk is in de medische praktijk. Workshop ontwikkeling van coach competenties: Belangrijk voor coaching zijn: Maatwerk communicatie (inzicht in behoeften pupil) Groeipotentie kunnen definiëren (groeit iemand in zijn talent of in zijn zwakte) Talent herkenning en timing van talentherkenning Ken jezelf en durf te delegeren Synthetiseren: het ontwikkelen van een speler/strategie op basis van waarnemingen en data-analyse Uitwisselen van kennis (ook tussen disciplines) en breed willen denken. Waken voor een “self fulfilling prophecy” bij gebruik van big data Talent stimuleert elkaar, maak daar gebruik van. Evaluatie instrumenten die de coach gebruikt zijn: Concurrentie analyse Performance analyse Er is een duidelijk verschil in benadering tussen de top en de laag eronder. De subtop zal eerder de keus maken voor een assistent coach ten koste van een data-analist. Voor het optimaal functioneren van de coach is het van belang dat er kruisbestuiving tussen wetenschap en de coach is.
Het is ook belangrijk om economische dragers te zoeken en kruisbestuiving met bijvoorbeeld medische toepassingen. Naast de waarde van big data mag de waarde van small data niet onderschat worden. Inzicht in factoren die het resultaat beïnvloeden is cruciaal om gebruik van small data in te zetten. CONCLUSIES: Big data is een onderwerp waar veel over gesproken wordt. Het belang wordt door de aanwezigen onderschreven. Echter, een gefocuste aanpak ontbreekt en er is behoefte aan één platform waar dit besproken kan worden. Ook ontbreekt structurele financiering voor optimaal gebruik van big data waardoor het potentieel niet optimaal genut wordt. Tenslotte kan op het mentale / psychologische gebied de kracht van data nog verder uitgediept worden.
SAMENVATTING EVALUATIE Van de 22 deelnemers hebben 10 deelnemers de evaluatie ingevuld. Het grootste deel van respondenten is overwegend positief over de organisatie voorafgaand en tijdens de conferentie. Ook over de samenstelling van de groep is het grootste deel van de respondenten tevreden. Over de opbouw van de conferentie en de inleidende presentaties zijn de respondenten gematigd positief. De workshops scoren gemiddeld iets beter dan neutraal, en de afsluitende terugkoppeling van de workshops scoort iets minder dan neutraal. De beoordeling van het nut van de conferentie wisselt sterk, maar bijna alle respondenten geven aan dat er behoefte is aan een vervolg voor de conferentie. Tot slot gaven vrijwel alle respondenten aan geen duidelijk beeld van ATIA gekregen te hebben. Uit de toelichting bij de antwoorden blijkt dat er vooral verbetering te halen valt uit het vooraf duidelijk stellen van het doel van de bijeenkomst. Daarnaast is er door diverse respondenten input gegeven op mogelijke vervolg trajecten. Deze vervolgtrajecten (en de tijdens de conferentie benoemde vervolgtrajecten) worden op korte termijn verder uitgewerkt. Hieronder vind u een aantal veralgemeniseerde voorbeelden van dergelijke trajecten, met de rol van ATIA daarin verwerkt om zodoende de ondersteuning die ATIA u kan bieden bij de herkenning en ontwikkeling van talenten te verduidelijken.
TOEGEVOEGDE WAARDE ATIA Uit de evaluatie van de Ronde Tafel Conferentie is naar voren gekomen dat de meeste deelnemers geen erg duidelijk beeld van ATIA gekregen hebben. ATIA kan software ontwikkelen die sporters, coaches en trainers ondersteunt bij het herkennen en ontwikkelen van talenten op basis van de individuele kenmerken van die talenten, real-time en langs de lijn. Onderstaand zijn drie voorbeelden genoemd, die aansluiten bij de wensen welke tijdens de conferentie en in de evaluatie naar voren zijn gekomen: 1) Een sportbond zou graag een applicatie ontwikkelen die trainers/coaches/scouts/bestuurders ondersteunt bij hun selectie beslissingen. ATIA kan dit doen door verbanden te leggen tussen grote hoeveelheid gegevens van beginnende pupillen bij de desbetreffende sportbond (zoals de uitslagen van gestandaardiseerde speltechnische tests, fysieke en conditionele kenmerken) en (bijvoorbeeld) gegevens over het hoogste niveau dat zij in hun latere sportcarrière behaald hebben. Deze verbanden zijn te implementeren in een applicatie die kan aangeven welk niveau een sporter op basis van zijn huidige profiel zou kunnen bereiken. Bij teamsporten zou daar nog de meest geschikte positie/rol aan toegevoegd kunnen worden. 2) Binnen bepaalde sporten zijn instrumenten ontwikkeld om sterkte en zwakte van de individuele sporter in kaart te brengen die in de praktijk moeilijk bruikbaar blijken te zijn. ATIA kan de reeds verzamelde gegevens analyseren en een ‘light’ versie van zo’n instrument ontwikkelen, met alleen die onderdelen die nodig zijn voor een selectie- en/of ontwikkelingsadvies. Deze light versie kan dan bij grote groepen pupillen worden afgenomen. Slechts voor enkele sporters wordt het complete profiel opgesteld, bij twijfel en/of om ontwikkeladviezen te verfijnen. 3) Tenslotte worden fieldlabs ingericht waar nu of in de nabije toekomst grote hoeveelheden data verzameld worden. ATIA heeft de expertise om samen met inhoudelijke sportexperts die data om te zetten in kennis over eigenschappen van spelers. ATIA zet die kennis vervolgens om in adviezen over talentherkenning en ontwikkeling. Voor de exploitatie van zo’n fieldlab is het interessant een goedkopere, kortere, groepsgewijs afgenomen talentversie en een uitgebreidere, duurdere en individueel afgenomen full-prof versie te ontwikkelen voor de diverse sporten. ATIA selecteert voor u de meest voorspellende onderdelen van het fieldlab voor beide versies.
Almere, 25 april 2014
