إن استخدام التعلم الآلي للتعرف على العداء التنافسي الجاد ومن لا يستطيع أن يعلمنا شيئًا مفيدًا حول تجنب الإصابات
واحدة من أكثر الهواجس ديمومة للوحات الرسائل Letsrun.com المشهورة هي كيف وأين ترسم الخط الفاصل بين العدائين المتنافسين الجادين وهواة الهواة فقط. عادةً ما تتلخص الإجابة في شيء على غرار "أي شخص أسرع مني هو عملاق رياضي موهوب ومجتهد يسيطر على العالم ، وأي شخص أبطأ مني هو هاوٍ مثير للشفقة ولا ينبغي السماح له بشراء أحذية للجري".
هذا النوع من التعريف لا ينجح بطريقة ما في تسوية الجدل ، لذلك أنا متحمس للإبلاغ عن قيام العلماء بإنشاء آلة يمكنها مشاهدتك وهي تركض وتصنفك على الفور إما على أنك عداء "تنافسي" أو "ترفيهي". هذا ليس سخيفًا أو نخبويًا كما يبدو - في الواقع ، لديه القدرة على المساعدة في تقديم نهج أكثر دقة لتقييم مخاطر الإصابة بناءً على التفاصيل الدقيقة في نموذج الجري الخاص بك. يأتي البحث من مجموعة الميكانيكا الحيوية المرموقة في جامعة كالجاري برئاسة ريد فيربير ، مدير عيادة تشغيل الإصابات بالجامعة ، وتم نشره في مجلة العلوم الرياضية.
كان الهدف الأساسي من الدراسة هو لصق مقياس تسارع يمكن ارتداؤه في الجزء السفلي الخلفي لـ 41 عداءًا (استخدموا مقياس تسارع يسمى Shimmer3) ومعرفة ما إذا كان بإمكانه استنتاج أي من العدائين كان منافسًا مقابل الترفيه باستخدام التعلم الآلي. لقد حددوا التنافس على أنه أي شخص لديه أداء سباق حديثًا بين 5 كيلومترات وماراثون تجاوز 60 في المائة من الرقم القياسي العالمي المصنف حسب العمر لتلك المسافة استنادًا إلى جداول أداء التصنيف العمري لرابطة العالم للماجستير ، وهو حد يعرفه المسار والميدان بالولايات المتحدة الأمريكية بأنه "محلي" صف دراسي." وفقًا لهذا التعريف ، تم اعتبار 17 من العدائين منافسين ، بينما اعتبر 24 من المتسابقين ترفيهيًا.
أنتجت بيانات الخطوات ثلاثية الأبعاد التي تم جمعها بواسطة مقياس التسارع 24 خاصية مميزة لخطوة كل عداء. لم تكن هذه الأشياء المعتادة مثل الإيقاع وطول الخطوة ، نظرًا لأن هذه العوامل تتأثر بشدة بمدى سرعتك في الجري - والتي ، كما يعلم أي متسابق متمرس ، ليست دائمًا مقياسًا جيدًا لمدى قدرتك على المنافسة. بدلاً من ذلك ، كان التركيز على ميزات أكثر دقة تتعلق بتنوع الخطوة (على سبيل المثال ، ما مدى تغير طول خطوتك من خطوة إلى أخرى؟) والانتظام (على سبيل المثال ، ما مدى تشابه تسارع جسمك اللحظي في كل من الأبعاد الثلاثة خلال الخطوات المتتالية).
الاختلافات بين مجموعتي العدائين أقل وضوحًا للعين المجردة مما قد تتخيله. إذا التزمت بمعايير الخطوات التقليدية ، فلن ترى أي شيء على الإطلاق: المتسابقات المتنافسات ، على سبيل المثال ، لديهن متوسط إيقاع يبلغ 168.2 ؛ كان لدى نظرائهم الترفيهيون متوسط متطابق تقريبًا يبلغ 169.1. حتى مع الإجراءات الأكثر تعقيدًا لاتساق الخطوات ، فإن الاختلافات ليست واضحة. لذلك قام الباحثون بتغذية جميع البيانات في نظام التعلم الآلي يسمى آلة ناقلات الدعم ، والسماح للكمبيوتر بتحديد العوامل التي تميز المتسابقين التنافسيين والترفيهيين. الأهم من ذلك ، قاموا بتحليل العدائين من الذكور والإناث بشكل منفصل ، لأن السمات المميزة للخطوة "التنافسية" قد تكون مختلفة في المجموعتين.
من المؤكد أنه باستخدام البيانات المتعلقة باتساق الخطوات ، كان الكمبيوتر قادرًا على تصنيف العدائين الذكور بشكل صحيح على أنهم متنافسون أو ترفيهيون بنسبة 82.6 في المائة من الوقت ، والعدائين الإناث بنسبة 80.4 في المائة من الوقت. كانت العوامل المحددة الأكثر أهمية مختلفة في المجموعتين - وهذا ليس مفاجئًا ، كما أوضح المؤلف الرئيسي كريستيان كليرمونت في رسالة بريد إلكتروني ، لأن "الاختلافات الهيكلية في تشريح الذكور والإناث تؤثر بالتأكيد على الطريقة التي ندير بها." تضمن نموذج الرجال 12 ميزة مختلفة للخطوات ، في حين تضمن نموذج المرأة 10 ميزات مختلفة ، كلها مرتبطة بتنوع الخطوات وانتظامها.
تتمثل ميزة التعلم الآلي في أنه يمكن أن ينتقي أنماطًا دقيقة في عدد كبير من المتغيرات التي لن تجدها أبدًا بمجرد التحديق في البيانات. العيب هو أنه ليس من الواضح دائمًا ما تعنيه هذه الأنماط. لماذا ، على سبيل المثال ، أهم ميزة مميزة للرجال هي الارتباط خطوة بخطوة لتسريع مركز الكتلة على طول المحور الخلفي إلى الأمامي ، بينما بالنسبة للنساء هو متوسط الجذر التربيعي لذلك التسارع؟ ولكن إذا تراجعت عن التفاصيل ، يمكنك أن ترى النمط الأكبر: المتسابقون ذوو الخبرة يجرون باستمرار أكثر من العدائين الأقل خبرة ، مع كل خطوة تشبه تلك التي تسبقها وبعدها.
لماذا هذا مهم؟ على الرغم من أنني أكره الخوض في أحكام قيمية على غرار Letsrun ، إلا أن هناك أسبابًا للاعتقاد بأن مشية الجري التنافسي أفضل من المشي الترفيهي. لقد وجدت الدراسات بشكل عام أن العدائين عديمي الخبرة يتعرضون للإصابة أكثر بكثير من العدائين ذوي الخبرة على الرغم من الركض الأقل ، ويميلون إلى الإصابة في أماكن مختلفة. يميل المتسابقون الترفيهيون إلى الإصابة بمزيد من إصابات الركبة والورك ، ربما بسبب شكل الجري غير الأمثل ؛ يميل المتسابقون التنافسيون إلى الحصول على المزيد من إصابات القدم والساق ، ربما من الإفراط في الاستخدام المرتبط بأحمال التدريب الثقيلة. لذا فإن معرفة ما إذا كان نموذج الجري الخاص بك أصبح أكثر "تنافسية" أو "ترفيهيًا" أكثر قد يمنحك نظريًا بعض التلميحات حول ما إذا كان تدريبك يعمل وأين قد تكون أكثر عرضة للإصابة.
مقياس التسارع المستخدم في هذه الدراسة بالذات ليس مناسبًا للاستخدام الجاهز للمستهلك. ومع ذلك ، يقول كليرمونت ، هناك بعض المعلمات المفيدة التي يمكن حسابها من حيث المبدأ باستخدام أشياء مثل Garmin Running Dynamics Pod أو LumoRun (التي أفلست الشهر الماضي للأسف). حتى مع استخدام الساعات الذكية أو كبسولات القدم الأبسط ، يمكنك قياس المدة التي تستغرقها كل خطوة ، وبعد ذلك ، بشكل حاسم ، حساب معامل الاختلاف ، وهو مؤشر لمدى اختلاف ذلك الوقت من خطوة إلى أخرى. سيعطيك هذا فكرة عن مدى اتساق خطوتك ، وما إذا كانت أقل اتساقًا مع التعب ، وما إذا كانت تصبح أكثر اتساقًا بمرور الوقت. قد تمنحك مشاهدة الاتجاهات فكرة عما إذا كان تدريبك يساعدك أو يؤذيك. إذا طلب عدد كافٍ من الأشخاص ميزة من هذا القبيل ، فربما توفرها شركات مثل Garmin. (وربما يكون متاحًا بالفعل في مكان ما: عالم تكنولوجيا الجري القابل للارتداء مترامي الأطراف وسريع التطور بحيث يصعب تتبعه.) سأقترح اسمًا لهذه المعلمة: مؤشر Hobbyjogger.
