Statistisches Verfahren Jülicher Forscher bringt es an den Tag: Nur in wenigen Sportarten gibt es echten Fortschritt
[31. Mai 2002]
Nur in wenigen sportlichen Disziplinen sind systematische Verbesserungen etwa bei den Trainingsmethoden dafür verantwortlich, dass Athleten immer wieder Weltrekorde oder nationale Bestleistungen brechen. Statt dessen lässt sich die Entwicklung der Rekorde meist auf eine Zufallsverteilung zurückführen. Zusammen mit zwei Kollegen aus London und Dortmund hat Dr. Daniel Gembris vom Institut für Medizin im Forschungszentrum Jülich eine Formel aufgestellt, die künftig auch in der Hirnforschung Anwendung finden soll. Veröffentlicht wurde sie jetzt in der aktuellen Ausgabe der renommierten Fachzeitschrift "Nature".
Dass es immer wieder neue sportliche Rekorde zu bejubeln gibt, gilt gemeinhin als Beleg für ständig steigendes Leistungsvermögen der Athleten oder für eine verbesserte Ausrüstung. Doch neue Rekorde können auch eine andere Ursache haben: Mit jeder Veranstaltung und jedem teilnehmenden Sportler erhöht sich die Zahl der Versuche, Bestleistungen zu erzielen - und nach den Gesetzen der Statistik steigt damit auch die Wahrscheinlichkeit, dass bei einem Wettkampf zufällig ein neuer Rekord gelaufen, geworfen oder gesprungen wird.
Dr. Gembris, Prof. John G. Taylor vom King`s College London - früher als Gastwissenschaftler in Jülich tätig - und Prof. Dieter Suter von der Universität Dortmund haben nun eine Methode entwickelt, mit der zwischen diesem statistischen Effekt und echtem sportlichen Fortschritt unterschieden werden kann. Mit ihr nahmen sie die Bestleistungen der Männer bei den Deutschen Meisterschaften in den Jahren 1973 bis 1996 genauer unter die Lupe. Das verblüffende Ergebnis: Offensichtlich gab es nur in vier von 22 Disziplinen - Diskuswerfen, 110-Meter-Hürdenlauf, 20 und 50 Kilometer Gehen - systematische Verbesserungen. Auf internationaler Ebene kamen die Athleten zusätzlich bei den Laufwettbewerben über die 5000 Meter, die 10 000 Meter und die Marathonstrecke wirklich voran, wie sich aus der Untersuchung der Weltjahresbestleistungen 1970 bis 1999 ergibt. Allerdings fiel der globale Fortschritt seit den 80er Jahrengeringer aus als zuvor. Weltweit vollzog sich damit eine Entwicklung, die in Deutschland schon früher eingesetzt hatte.
"Wir gingen bei unserer Analyse davon aus, dass die jährlichen Bestleistungen durch eine so genannte Gauss-Verteilung beschrieben werden können", erläutert Gembris. Diese Annahme überprüften die Forscher mit einem Test, der in der Statistik verbreitet ist. Dann setzten sie die Rekorde aus zehn bzw. zwölf aufeinander folgenden Jahren in die neue, von ihnen aufgestellte Näherungsformel ein. So berechneten sie den höchsten Wert - den weitesten Wurf oder Sprung, die schnellste Geschwindigkeit beim Lauf -, der statistisch gesehen in den Folgejahren erwartet werden konnte. Wurde er in diesen Folgejahren von Athleten übertroffen, sehen Gembris und seine Kollegen dies als Nachweis für echten sportlichen Fortschritt an.
Näherungsformel und Verfahren können beileibe nicht nur für die Analyse sportlicher Leistungen eingesetzt werden, sondern sind von weit reichender Bedeutung. Ein Beispiel für ein potenzielles Einsatzfeld ist die Hirnforschung, der Gembris eigentliches berufliches Interesse gilt. Wenn Wissenschaftler sich mittels funktioneller Kernspintomographie ein Bild vom Gehirn beim Denken machen, möchten sie unter anderem feststellen, zu welchem Zeitpunkt genau eine bestimmte Hirnregion aktiv wird. Erschwert wird ihre Aufgabe dadurch, dass das Gehirn auch in Ruhe noch Signale aussendet. "Nun liefert unser Verfahren ein Kriterium dafür, wann sich eine Aktivität aus den Fluktuationen des Ruhezustandes herausschält", sagt Gembris, der am Institut für Medizin in der Arbeitsgruppe von Prof. Andreas Engel tätig ist. Wie die sportlichen Rekorde lassen sich auch die Hirn-Fluktuationen durch eine Gauss-Verteilungdarstellen.
Künftig könnte die neue ordnungsstatistische Formel auch helfen, die Anfälle von Epilepsie-Patienten vorherzusagen. Dazu müsste man mit ihrer Hilfe die Daten von EEG-Sonden analysieren und würde so möglicherweise sehr früh erkennen, wann die Nervenzellen von gesundem "Durcheinander" auf krankhaften Gleichtakt umschalten. Das wäre von großem Wert für die Behandlung: So könnten zum Beispiel Medikamente nur nach Bedarf, also bei einem drohenden Anfall, injiziert werden.
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