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ケーススタディ:ハルシティAFC

2017年9月4日

スティーブバレットはハル大学に9年間在籍しており、以前は学部生であり、非常勤の修士課程の学生でした。スティーブは現在、大学と共同でパートタイムの博士号プロジェクトを終えています。サッカーでの彼の最初のフルタイムの仕事は、彼がアカデミーのコーチ/スポーツ科学者/パフォーマンスアナリスト/スカウトであったスカンソープユナイテッドFCでした。スティーブはクラブでの典型的な一日をどのように説明しますか?

「基本的に、クラブですべてのアスリートモニタリングプラクティスを設定します。私の目的はデータに積極的に取り組むことです。そのため、私はコーチと話をして、期間区分モデルに合うようにトレーニングの実践を計画するのを手伝おうとしています。次に、MEMSデバイスを使用してプレーヤーをリアルタイムで監視し、トレーニング中/トレーニング後にプレーヤーとの追加のセッション/特定のドリルを行います。セッション後私はトレーニングデータ分析と縦断的報告を行い、その後、セッションのフィードバックについて医療スタッフとコーチと話します。

「あなたが抱えている問題は、まず第一に、コーチと選手の両方の信頼を得ることです。その信頼と尊敬を築くために、情報で人々を圧倒しない場合かもしれません。私にとって重要なことは、単にプレーヤーをデータとして見るのではなく、あなたが彼らの感情を気にかけ、理解していることを示すことです。」

「プレイヤーと通常の会話をすることは、多くの場合、彼らの幸福についての賛同と質問を生み出すための最良のアプローチです。

「機器は現在、日常のキットの一部にすぎません。トレーニング中にMEMSデバイスを着用するのを忘れた場合、実際にはお互いに罰金が科せられます。これは、自分たちで生成したものです。スタッフとは何の関係もありません!」

スティーブはいつカタパルトについて知りましたか?

「カタパルトに初めて触れたのは、リック・ラベル博士が英国で最初のシステムの1つを持っていた2007年のことです。私たちは、ティーズサイド大学とミドルスブラと共同で、試合とサッカーのトレーニングの需要を定量化する研究プロジェクトに参加しました(そこから研究論文を発表しました)。

「カタパルトシステムを8年間使用しています。それ以前は、大学内で古い1 HzGPSportsデバイスを使用した経験がありました。

「私たちはクラブでカタパルトを使用しています。カタパルトは、査読付きのジャーナルを通じて一貫して示されている、入手可能な最も検証された信頼性の高い製品だからです。コーチや選手にデータを報告する際の重要なことの1つは、フィードバックしている数値に自信があることです。データの品質(HDOP、衛星数、信号強度など)をチェックできることは、品質管理チェックとして重要です。科学者として、私たちは常に取得したデータに挑戦する必要があります。 Catapultからのデータに異議を唱えるたびに、それは前向きな結果です。

「これはクラブでの私の仕事の最大の部分の1つであり、私たちが提供しているメッセージに自信を持てるように客観的なデータを提供してくれます。これは、私たちのトレーニング方法を理解し、特定のトレーニングドリルを規定して、クラブとしての私たちの目的と目的の範囲内で結びつくセッションのトレーニング負荷が確実に行われるようにするのに役立ちます。また、コーチとプレーヤーの両方にとって教育ツールとしても機能し、使用するドリルによって特定のパラメーターが異なる理由を理解し始めています。プレーヤー/コーチスタッフは、彼らがどれほど懸命に働いているかを反映していないのに、なぜ20 x 20のエリアでのドリルの高速ランニングを見る必要があるのですか?」

スティーブの最も重要な指標は、個人の要求と位置の要求の両方に依存します。

「サッカートレーニングでは、小さな側面のゲームに多くの焦点が当てられていますが、トレーニングセッションは、プレーヤーが経験する物理的負荷と同じくらい重要な戦術ドリルなどの他のコンポーネントで構成されています。私たちにとって便利なパラメータは、PlayerLoadで、プレーヤーの動き全体と個々の軸のそれぞれを確認することです。また、PlayerLoadや総距離などのさまざまなパラメーター間の比率を調べて、プレーヤーの自発運動効率を評価します。すべてのレポートは、個人の最大値(3つの最大値の平均)を対象としているため、データは各個人に関連しています。」

「リハビリ中にプレーヤーでカタパルトデバイスを使用して、手足の不均衡を理解するという興味深い事例がありました。これらの不均衡を理解するために肩甲骨の位置から収集されたデータを使用しようとしている開業医がいます。ただし、調査(IJSPPで公開)を行ったところ、デバイスからのノイズを低減するために、重心がユニットを配置するのにはるかに適した位置であることがわかりました。次に、左右両方の脚を通過するPlayerLoadを確認し、ビデオを使用してトレッドミルの実行中にデータと同期します。これは、リハビリ中のプレーヤーの不均衡評価をより明確にするのに役立ちました。これは直線的なトレッドミルの実行中のみであることを強調する必要があります。」