Promotion

 

Nachdem ich (Christian) im Sommer 2016 meinen Master of Science in Sportwissenschaften (offiziell Sports Science) abgeschlossen hatte, bekam ich das Angebot meine Interessen in einer Promotion (PhD) an der Universität Konstanz in Kooperation mit der Northern Michigan University fortzusetzen. Da meine Forschungsvorhaben für die Stiftung der deutschen Wirtschaft (SDW) als förderwürdig erachtet wurde, erhielt ich für ein Promotionsstipendium über einen maximalen Zeitraum von bis zu drei Jahren, in welchen die Arbeit zum Abschluss gebracht werden soll. Die Betreuung übernahmen Prof. Dr. Manfred Vieten an der Universität Konstanz und Prof. Dr. Randall Jensen in der Northern Michigan University (Marquette, USA).

 

Thematik

Körperliche Aktivität, speziell zyklische Sportarten, wie Laufen oder Radfahren, scheinen hinsichtlich ihrer Bewegungskinematik sehr einfach zu sein. Dennoch ergeben sich viele Fragen: Wie individuell bewegen wir uns; gibt es eine Art Fingerabdruck der Fortbewegung (gaitprint)? Beginnt eine Belastung mit einem Einlauf- oder Übergangsvorgang, also eine temporäre Abweichung vom individuell optimalen Laufstil (Transient effect)? Was unterscheidet eine effiziente von einer weniger guten Technik und können wir dies zeit- und kostenökonomisch analysieren? Nicht zuletzt, welche kinematischen Variablen beschreiben die menschliche Bewegung?
Die Beantwortung dieser Fragen dient nicht nur dem besseren Verständnis unserer Fortbewegungen, sondern liefert ebenso Informationen, die direkt in der Praxis vom Trainer oder Sportwissenschaftler zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit von Athleten genutzt werden können. Als Basis hierfür dient die sogenannte Attraktor Methode (Attractor Method), welche 2013 von unserer Arbeitsgruppe an der Universität Konstanz in Kooperation mit der Northern Michigan University in Marquette (USA) entwickelt wurde (Vieten, Sehle, Jensen, 2013). Attraktor (von lat. ad trahere = zu sich hin ziehen) stammt aus der Theorie dynamischer Systeme und beschreibt diverse Zustände im Phasenraum, zu welchen sich ein dynamisches System im zeitlichen Verlauf hinbewegen, um im weiteren Verlauf diese nicht mehr zu verlassen. Diese Zustände beschreiben einen bestimmten Wert, eine Kurve oder eine Region im n-dimensionalen Raum. Die Struktur eines Attraktors ist klar erkennbar (in der Abbildung blau, als Repräsentant aller Laufzyklen in rot) und wird im Rahmen zyklischer Bewegungen als Grenz-Zyklus-Attraktor bezeichnet. Einfach gesagt repräsentiert ein Attraktor im Rahmen zyklischer Bewegungen ein individuelles Bewegungsmuster der jeweiligen Bewegung, z.B. beim Gehen oder Laufen eine Art Fußabdruck im Sinne eines Fingerabdrucks zur Identifikation einer Person.

 
 
 
 

 

Aktuelle Arbeiten (nicht veröffentlicht!)

The kinematics of cyclic human movement (Vieten, M. & Weich, C.)

The Attractor Method – A novel tool to highlight subtle differences in cross-country ski skating techniques V1 vs. V2 (Weich, Jensen, Moore, Torchia & Fjeldheim)

Influence of Torso Movement Deviation on Metabolic Economy During V1 and V2 Skate Techniques (Moore, S., Weich, C. & Jensen, R.)

The gaitprint: Recognition of the individual way of walking and running (Weich, C., Vieten, M. & Jensen, R.)

Transient oscillations in human running (Weich, C., Vieten, M. & Jensen, R.)

 

Konferenzen

Veröffentlichungen

Triathlon transition study: quantifying differences in running movement pattern and precision after bike-run transition (Sports Biomechanics, 2017)
Various publications discuss the discrepancies of running in triathlons and stand-alone runs. However, those methods, such as analysing step-characteristics or ground-contact time, lack the ability to quantitatively discriminate between subtle running differences. The attractor method can be applied to overcome those shortcomings. The purpose was to detect differences in athletes‘ running patterns (δM) and movement precision (δD) by comparing a 5,000 m run after a prior cycling session (TRun) with an isolated run over the same distance (IRun). Participants completed the conditions on a track and a stationary trainer, allowing the use of their personal bike to simulate an Olympic triathlon. During each run, three-dimensional acceleration data, using sensors attached to the ankles, were collected. Results showed that both conditions lead to elevated attractor parameters (δM and δD) over the initial five minutes before the athletes found their rhythm. This generates a new perspective because independent of running after a bike session or without preload, an athlete needs certain time to adjust to the running movement. Coaches must consider this factor as another tool to fine-tune pacing and performance. Moreover, the attractor method is a novel approach to gain deeper insight into human cyclic motions in athletic contexts.