ケーススタディ: ハルシティ AFC
Steve Barrett はハル大学に 9 年間在籍しており、以前は学部生およびパートタイムの修士課程の学生でした。スティーブは現在、大学と連携したパートタイムの博士号プロジェクトを終えています。彼のフットボールにおける最初のフルタイムの仕事はスカンソープ・ユナイテッドFCであり、そこで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、スカウトを務めた。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?
「基本的には、クラブですべてのアスリートのモニタリングの実践をセットアップすることです。私の目標は、データを積極的に活用することなので、ピリオダイゼーション モデルに合わせてトレーニングの実践を計画できるよう、時間をかけてコーチと話し合っています。次に、MEMS デバイスを使用して選手をリアルタイムで監視し、トレーニング中またはトレーニング後に全員で追加のセッションや特定の訓練を選手と行います。セッション後、トレーニングデータの分析と長期的なレポートを実施してから、セッションのフィードバックについて医療スタッフやコーチと話し合います。
「あなたが抱えている課題は、まず第一にコーチと選手の両方からの信頼を獲得することです。信頼と尊敬を築くためには、情報で人々を圧倒しないことかもしれません。私にとって最も重要なことは、選手を単なるデータとして見るのではなく、彼らの感情を気遣い、理解していることを示すことです。」
「選手たちと普通に会話することが、選手たちの健康についての賛同や質問を生み出すための最良のアプローチであることがよくあります。
「これらの機器は現在、彼らの毎日のキットの一部にすぎません。実際、トレーニング中に MEMS デバイスの装着を忘れた場合、彼らはお互いに罰金を課していますが、これは自らが生み出したものです。スタッフとは一切関係ありません！」
スティーブはいつカタパルトのことを知りましたか?
「私が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 つを所有していた 2007 年でした。私たちは、ティーサイド大学およびミドルズブラと共同で、フットボールの試合とトレーニングの要求を定量化する研究プロジェクトに参加しました (それに関する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-Hz GPSports デバイスを使用した経験がありました。
「私たちがクラブでカタパルトを使用しているのは、これが査読済みのジャーナルを通じて一貫して証明されている、入手可能な製品の中で最も検証され信頼性の高い製品だからです。データをコーチや選手に報告する際に重要なことの 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、衛星の数、信号強度など) を確認できるという事実は、品質管理のチェックとして大きな意味を持ちます。科学者として、私たちは得たデータに対して常に挑戦する必要があります。 Catapult からのデータに挑戦するたびに、前向きな結果が得られます。
「これはクラブでの私の仕事の最も大きな部分の一つであり、私たちが発信するメッセージに自信を与えるための客観的なデータを提供してくれる。これは、私たちのトレーニング方法論を理解し、クラブとしての目的と目標に沿ったセッションでトレーニング負荷が確実に行われるように、特定のトレーニングドリルを処方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ます。選手やコーチングスタッフは、彼らの努力を反映しないのに、なぜ 20 × 20 のエリアでの練習のために高速ランニングに注目する必要があるのでしょうか?」
スティーブの最も重要な指標は、個人と立場の両方の要求によって異なります。
「サッカーのトレーニングではスモールサイドゲームに重点が置かれていますが、トレーニングセッションは、選手が経験する身体的負荷にとって同様に重要な戦術ドリルなどの他の要素で構成されています。私たちにとって便利なパラメーターは、プレイヤーの全体的な動きと各軸の動きを確認するための PlayerLoad 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、プレーヤーの運動効率を評価します。私たちの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。」
「四肢の不均衡を理解するために、リハビリ中に選手にカタパルト デバイスを使用した興味深い事例がありました。肩甲骨の位置から収集したデータを使用して、これらの不均衡を理解しようとしている実践者がいます。しかし、私たちが調査 (IJSPP で発表) を実施したところ、デバイスからのノイズを低減するには、重心をユニットの配置に適した位置に配置することが判明しました。次に、左右の脚の両方を通過する PlayerLoad を調べ、トレッドミルの実行中にビデオを使用してデータを同期します。これは、リハビリ中にプレーヤーの不均衡をより明確に評価するのに役立ちました。これはトレッドミルの直線走行中のみであることを強調しなければなりません。」