Dokumentation Team Wirth, Walther

Team: Wirth, Walther

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IDEE und ZIEL

Motion Bank – Ballet vs. Fußball? 
Wir wollten die beiden Sportarten miteinander vergleichen und untersuchen. Könnte man sich z.B. Bewegungsabläufe abschauen bzw. einen Nutzen daraus ziehen? Wir möchten in unserem Vergleich darstellen wie sich Ballett und Fußball ähneln bzw. wie Ballett Einfluss auf den Fußballspieler haben könnte in Bezug auf Sprungkraft, Agilität, Kalorienverbrauch, zurückgelegte Distanzen usw.  Und inwiefern es möglicherweise Vorteile für einen Fußballer geben könnte.

Zum Vergleich nutzten wir die Motion Bank Daten und selbst gewonnene Daten über die App „My Tracks“ bei einem Aufwärmen vor einem Fußballspiel. Generell gibt es auch Firmen, die ein Tracking und Systeme dazu für den Fußball (Bundesliga usw.) anbieten. Wir standen in Kontakt mit dem Fraunhofer IIS und Impire (trackt Bundesligaspiele). Aus Zeitgründen entschieden wir uns nur mit den eigenen Daten der App zu arbeiten.
Wir wollten damit Heatmaps oder einfache Grafiken erzeugen, die die Bewegungsabläufe und gewonnenen Daten schildern.

GESTALTUNGSPROZESS

Es ergeben sich einerseits viele Abhängigkeiten und Probleme beim Ermitteln des Kalorienverbrauchs: Körpergröße, -gewicht, Fitnesszustand… Diese Daten sind schwer von Motion Bank zu bekommen. Andererseits sollten sich die Punkte Distanzen, Geschwindigkeit, Dauer, Sprünge und Agilität über die Motion Bank Daten ausgelesen lassen. „Höhe“ der Tänzer kann z.B. abgelesen werden. Die Geschwindigkeit und Distanzen können aus den Daten errechnet werden.
Die Daten zum Fußball erhoben wir eigenständig über die „Meine Tracks App“. Im Ganzen wollen wir die Daten, die die App ausgibt auch aus dem Sketch auslesen.
Zunächst beschäftigten wir uns damit die Information von Metern und Geschwindigkeit der Tänzerin in Processing ausgeben zu lassen. Dazu wurden die Sketche genutzt, die die Tänzerinnen von oben zeigt. So können wir einen guten Überblick über die Einnahme des Tanzfläche bekommen und die Bewegungsrichtungen sowie -abläufe gut erkennen. Man erkennt die ersten Ansätze für Visualisierungen, im Detail mit Heatmaps. Hierbei wird die Bewegung durch einen kleinen Kreis und und einer großen Outline visualisiert. Der kleine Kreis bietet hier die Möglichkeit, den Laufweg nachzuvollziehen. Die Outline visualisiert hier Überschneidungen der Laufwege. Desweiteren wird eine Linie mit Transparenz gezeichnet um ggf. Laufrichtung zu bestimmen.

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Als nächstes arbeiteten wir mit den Daten von der App weiter. Wir entschieden uns aus Zeitgründen dagegen die Daten von Fraunhofer auszuwerten und beschränkten uns darauf die Daten aus dem Laienbereich zu verwenden. Lukas trug während eines Trainingsspiels das Handy bei sich und zeichnete so seine persönlichen Daten für unser Projekt auf. Diese Daten haben wir als CSV Datei ausgeben lassen, um sie so in Processing verwenden zu können. Um die Fußballdaten mit den Motion Bank-Bewegungsdaten gegenüberzustellen mussten die Datensätze angepasst werden. Die Problematik, die sich daraus ergab war, dass die App bloß ca. 20 Minuten Bewegungszeit und somit nur 300 Bewegungskoordinaten lieferte. D.h. viel weniger Daten als Motionbank, dass über 30 Minuten und ca. 80.000 Bewegungskoordinaten liefert. So musste das Problem bewältigt werden den Datensatz von Motionbank auch auf ungefähr 300 Koordinaten zu reduzieren. Mit diesen reduzierten Datensätzen haben wir fünf verschiedene Sketche erstellt.
Außerdem arbeiteten wir an den Gegenüberstellungen der beiden und Visualisierungen, so entstanden einige Variationen aus den Sketchen. Siehe Screenshoots

Probleme die sicScreenshot_Daten2-300x500h bei der Entwicklung der Sketche ergaben, waren zum einen das Norden des Platzes, da hier die Daten bzw. manche Werte verändert werden mussten bzw. multipliziert, Hilfe holten wir uns bei der kniffligen Aufgabe von dem Tutor Andreas Zapf. Ebenso stellte das reduzieren der Motionbankdaten auf 300 eine Herausforderung dar, die aber mit dessen Hilfe bewältigt wurde. Die fünf resultierenden Sketche visualisierten zum einen die Laufwege miteinander aber auch die einfache Verteilung des Spielers / der Tänzerin. Jetzt muss die Darstellung für die Heatmaps festgelegt werden. Desweiteren überlegten wir einen Tastenbefehl oder mit welchem wir die Daten noch einmal kenntlich machen wollten. Wir entschieden uns dafür Typo einzusetzen, die kurz eingeblendet wird. So erhält man eine kurze Orientierung, welche Punkte zum Tänzer oder zum Fußballer gehören. Außerdem beschränkten wir uns auf die bloße Darstellung der Wege, die die Tänzerin und der Fußballer ablaufen. Für uns erschien das zunächst am interessantesten, anstatt bloße Daten zu vergleichen (Kalorien usw.).

ERGEBNIS

Wir entschlossen uns mit den vorher betrachteten Kritierien wie gelaufene Meter, Geschwindigkeit usw. nicht weiter zu beschäftigten, sondern legten den Fokus lieber auf die visuelle Gegenüberstellung der Bewegungsabläufe. Denn zum Vergleich legten wir beide Datensätze in einem Sketch übereinander. Dabei ergab sich eine spannende Visualisierung. Die zwei Laufwege (Fußball – Ballett) ähneln sich in gewissen Strecken sehr. Ganz unbewusst kam das zum Vorschein. Auf diesem Wissen basierend haben wir verschiedene, reduzierte Visualisierungen im Processing erstellt, um so die beiden Ähnlichkeiten herauszustellen.

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AUSBLICK

Wir haben mit unseren Sketches nun gezeigt das ein Ballett-Stück und ein Fußball-Aufwärmen sich ziemlich ähneln und Parallelen aufweisen. Eine Möglichkeit wäre es Ausblick zu geben inwiefern ein Fußballspiel mit Ballett vereinbar wäre oder ob Ballett nur Anwendung zum Aufwärmen oder als Trainingsmethode diente. Daten eines Fußballspiels könnten wir erheben mittels der adidas miCoach X_cell, die sich im Fußballschuh eines Spielers platzieren lässt. Damit könnte man vom Amateur- bis zum Profibereich untersuchen ob Ballett als Trainings- oder Aufwärmprogramm geeignet wäre. Folgende Daten könnte man damit erheben:

  • Geschwindigkeit, Reaktionsschnelligkeit, Spielintensität, Sprunghöhe und Herzfrequenz
  • Die Trainingsoptionen im Überblick: Cardio-Pläne (mit Herzfrequenzmessung) zur Steigerung deiner Ausdauer und Schnelligkeit; Kraft- und Flexibilitätspläne zur Stärkung von Ober- und Unterkörper; Drill-Übungen zur Verbesserung deiner Sprunghöhe

So könnte man zusätzlich nützliche Daten gewinnen. Hierzu müsste man außerdem ein weiteres mal Tänzerinnen das Stück „No Time To Fly“ aufführen zu lassen, um Köperdaten der Tänzerinnen zu gewinnen, die man anschließend wieder vergleichen könnte.