Šport si vyberá teba alebo ty šport?

Šport, biomechanická výhoda a provokačné problémové otázky (hypotézy)

• Prečo šport si vyberá teba a nie ty jeho?
• Ako genetika rozhoduje o tom, kto vo vybranom športe uspeje a kto nie?
• Aké nemenné telesné ukazovatele nám naznačujú, čo je biomechanická výhoda?
• Ako presvedčivo merať biomechanické páky na ľudskom tele?
• Čo ak doterajšia typológia postáv (ektomorf, mezomorf, endomorf) potrebuje po 50-tich rokov novú aktualizáciu?
• Prečo nám doterajšie typológie postáv neodpovedali na otázku, ktorý druh postavy uspeje vo vybraných športoch a ktorý nie?
• A čo ak odpoveď na otázku, kde je pohybový talent jednotlivca, vieme zodpovedať už pred 10-tym rokom života? 

V tomto článku predstavujeme vedecký projekt, na ktorom už pracujeme s prestávkami od roku 2017. Od roku 2021 intenzívne vyvíjame vlastnú skenovaciu technológiu, ktorá nám umožňuje realizovať digitálnu antropometriu podľa našich predstáv. Od roku 2024 sme spustili prvú fázu vedeckého výskumu zbierania dát. Vytvorili sme:

• špeciálnu skenovaciu bránu ktorá má osem 3 kamier,
• vlastný software pre digitálnu antropometriu,
• novú typológiu piatich postáv, ktorá je založená na 3D dátových modeloch, 
• a vlastný algoritmus, ktorý vyhodnocuje oskenovanú postavu a porovnáva ju s novou typológiou postáv

Unikátny pattern postavy, ktorý demaskuje biomechanickú výhodu

Keď už vieme zbierať a vyhodnocovať dáta (skenovanie postáv), dokážeme si vybrať veľké množstvo dát, ktoré nám umožňujú analyzovať vybrané ukazovatele. Slovo "pattern" predstavuje zoznam vybraných dát, ktoré sledujeme na škále od najdlhšieho po najkratší (alebo najmenší / najväčší) . Aby sme dokázali presvedčivo skúmať pattern vybraných športovcov alebo aj bežnej populácie, potrebujeme mnoho dát (veľa oskenovaných ľudí). Aj preto budeme najbližšie roky hodnotiaci algoritmus upravovať, pretože čím viac dát zozbierame, tým budeme presnejší aj presvedčivejší. Pozrite si zoznam nami sledovaných dát, ktoré považujeme za veľmi zaujímavé a spôsob, ako ich môžeme zobrazovať (radar chart):

Objemové: 

• objem hlavy voči celkovému objemu tela
• objem panvy voči celkovému objemu tela
• objem trupu voči celkovému objemu tela 

Dĺžkové:

• dĺžka hlavy 
• dĺžka krku voči ramenám
• dĺžka trupu 
• výška ťažiska od zeme
• dĺžka bicepsovej kosti
• dĺžka predlaktia
• dĺžka stehennej kosti
• dĺžka predkolenia
• dĺžka dlane
• dĺžka chodidla
• dĺžka rozpätia paží voči výške
• výška panvy

Šírkové: 

• šírka hlavy voči výške hlavy
• šírka ramien voči šírke bokov
• šírka bokov voči šírke panvy
• šírka panvy voči šírke ramien
• šírka horného okraja panvy voči šírke dolného okraja panvy (bedra)
• šírka ramien (absolútna)
• šírka bokov (absolútna)
• šírka panvy (absolútna)
• šírka lakťového kĺbu
• šírka kolenného kĺbu
• šírka členku

Obvodové:

• obvod hlavy tesne nad úrovňou očí
• obvod krku na najužšom mieste
• obvod hrudníka v najširšom mieste
• obvod bicepsu v strede medzi kĺbmi
• obvod lakťa v najširšom mieste
• obvod predlaktia v najširšom mieste
• obvod zápästia v najužšom mieste
• obvod pása v najužšom mieste
• obvod zadku v najširšom mieste
• obvod stehna v strede medzi kĺbmi
• obvod kolena v najužšom mieste
• obvod lýtka v najširšom mieste
• obvod členku v najužšom mieste

Inovatívny spôsob určovania typológie postáv, ktorý bude mať svetové prvenstvo?

Dáta máme, je ich veľké množstvo, potrebujeme sa v nich zorientovať čo to znamená. Pre posúdenie širšieho kontextu bolo potrebné vytvoriť novú typológiu postáv [7], ktorá sa opiera o moje empirické pozorovania. Po dve dekády sledujem črty typológie postáv a mám v tom veľmi jasno. Je len otázka času, kedy sa nám podarí nazbierať toľko skenov, ktoré nám potvrdia existenciu a validáciu buď všetkých piatich typológií postáv ako som ich navrhol, alebo minimálne štyri. Pre každý typ postavy (aj mužsky aj ženský) existuje dátový set, čiže reálna digitálna bytosť (muži o výške 185cm a ženy 170cm), ktorá má svoju kostru, umiestnenie kĺbov a teda metriky, ktoré nám slúžia na zmeranie skenovaného subjektu (čiže teba). Pozrime sa na vizuálne zobrazenie toho, ako vyzerajú tieto digitálne bytosti, ich typológia a náš algoritmus, ktorý vyhodnocuje všetky namerané dáta a porovnáva ich s typológiou týchto postáv:

Tvorenie vesmíru postáv z existujúcich vrcholových športovcov 

Keď máme pattern pre jednu skenovanú postavu identifikovaný a vytvorený, máme veľmi zaujímavý set dát. Predstavte si, že v databáze jedného dňa budeme mať všetkých najlepších vrcholových a olympijských športovcov v atletických, silových, gymnastických a iných disciplínach z celého sveta. Dokonca aj tých, ktorí ukončili kariéru. Veľmi presvedčivo zistíme, aký pattern sa najčastejšie vyskytuje v danom športe a aké má špecifiká v objemových, dĺžkových, šírkových či obvodovych parametroch ľudského tela. Vytvoríme teda vesmír postáv z týchto pohybových disciplín, čo znamená iba jedno. Akonáhle máte aj vy svoj sken, viete na ktorú skupinu športovcov sa ponáša váš pattern postavy a teda jednoznačne viete, kde sú vaše možnosti pohybového potenciálu i dominancie (talent). Zobrazenie dát si predstavte nasledovne:

Vedomosti, ktoré v mladom veku môžu znamenať úspešnú vrcholovú kariéru? 

A teraz si predstavte, že tieto vedomosti, by ste ako rodičia mohli mať o svojich deťoch už od 5 alebo 10-teho roku života. Možno to neznamená, že ihneď musíte svoje dieťa dávať na vrcholový šport a dúfať, že bude zbierať medaile. Poznať svoju typológiu postavy a vedieť aký je váš pohybový potenciál (či vášho dieťaťa), patrí k procesu sebapoznávania. Existuje hypotéza, že rastový trend vášho dieťaťa je po celý čas jeho rastu rovnaký, čo v preklade znamená, že ak v 5 či 10-tom roku života je dĺžka trupu dieťaťa 45% z celkovej výšky, alebo rozpätie paží 105% z celkovej výšky, v dospelosti tomu nebude inak. O tom ale niekedy nabudúce. Zatiaľ nám v projekte chýba množstvo iných užitočných dát, no sem sa jedného dňa dostaneme tiež. K týmto a iným úvahám ma privádza moje fascinujúce a neutíchajúce pozorovanie populácie a možnosť venovať sa od roku 2004 veľkému množstvu cvičencov ale aj vrcholovým športovcov, u ktorých pozorujem určite zákonitosti. Podnetné sú v tomto smere aj mnohé odborné publikácie [1], [11].

V skratke sumár článku:  

• vytvorili sme novú typológiu postáv, ktorá inovuje 50 rokov staré poznatky Sheldona a Heath-Carter [4],
• vytvorili sme skenovaciu bránu s vlastným software, ktorá umožňuje digitálnu antropometriu (spolu s kolegom z Brna: Vaďura Jiří),
• skenujeme širokú populáciu ale aj športovcov z vybraných atletických, silových či gymnastických disciplín,
• začal som kvôli tomu študovať druhé PhD, výskum máme schválený etickou komisiou UKF v Nitre [5] aby sme priniesli nieco inovatívne, čo vo svete ešte nieje.

Pripájam aj širší pohľad na vedecko - výskumne ciele 

História mojich vedeckých ambícií v digitálnej antropometrii a vzniku novej typológie postáv je za uplynulé roky spracovaná vo viacerých odborných článkov u mňa na blogu [6], [7], [8], [9]. Publikovanú sú už aj prvé články v odbornom časopise Športový Edukator [10] na Univerzite UKF Nitra, kde aktuálne externe študujem druhé PhD. Vo všeobecnosti ambície sú nasledovné: 

• veľký míľnik je docentúra, resp. formálny publikačný rámec, cez ktorý dokážem vytvoriť taký objem dôkazov, vedeckých štúdií a poznania, že sa potvrdí platnosť existencie novej typológie postáv
• mám záujem vedecky dokázať, že existuje priestor pre aktualizáciu Sheldona / Heath-Cartera 
• ektomorf, endomorf ci mezomorf sú 50 rokov staré poznatky, ktorým chýba aktualizácia
• priestor vidím v pomeroch dĺžky končatín, dĺžky trupu a mnohých iných patternoch, ktoré digitálne už vieme merať
• pre tento účel som vytvoril 5 nových typológií postáv (aj v digitálnej podobe), ktoré pozorujem v populácii a pravidelne sa opakujú [4]
• väčšina ľudí je kombináciou týchto typov postáv ale zhruba 3-5% populácie má veľmi hraničný typ postavy (podobnosť s A-B-C-D-E na 90+ percent)
• tieto hraničné typy postáv potrebujeme digitálne skúmať, analyzovať a podľa nich upravovať algoritmus > hláste sa preto na bezplatné skenovanie
• moja hypotéza je, že šport si nevyberáme my ale on nás na základe toho, aké máme biomechanické páky k dispozícii
• to je geneticky dané, čiže športovým tréningom danú páku vieme síce zlepšiť, no nevhodnú páku zlepšíme len do nevýznamnej výkonnosti v porovnaní s biomechanicky "talentovanou" pákou
• veľkou ambíciou je oskenovať stovky vrcholových / olympijských športovcov, najmä z atletiky či gymnastiky (nie skupinové / kolektívne športy, v ktorých faktor víťazstva je podmienený mnohými faktormi)
• títo športovci vytvoria akýsi "vesmír postáv", kde predpokladám, že pattern 100-vkárov (šprint) je iný ako pattern 400-vkárov, 800-vkárov, 1500-vkárov a tak ďalej...
• pattern je matematický ukazovateľ (napríklad radar chart), ktorý je zložený z viac ako 50 meraných parametrov
• v databáze budeme mať presne patternom definovaných vrcholových športovcov, ktorí už výkony dosahujú (vieme ich aj spätne pomerať, keď sú po kariére alebo v skorom dôchodku)
• vždy keď niekoho odmeriame, vieme mu povedať, na ktorú skupinu športovcov sa patternom najviac ponáša a kde je jeho talent a prirodzená pohybová dominancia
• tam kde niekto po 10.000 hodinách tréningu sa zlepšil hoci aj významne ale ma slabšie predispozície, tak niekto sa zdvihne z gauča po 5 rokoch nič nerobenia a podá obdobný, ak nie významnejší pohybový výkon ako ten, čo tvrdo trénuje roky ale nemá tento biomechanický talent
• nieje to fér, ale je to tak, preto odpoveďou je sebapoznanie
• ďalšia hypotéza je, že deti sa od 5 rokov svojim pattenrom už na 80-90% podobajú na finálnu verziu seba po dovŕšení svojho rastu (po 21 roku života)
• čize by sme dokázali už v tomto veku s vysokou presnosťou identifikovať, kam dieťa patrí s pohybovou dominanciou / talentom
• pzn: svoju dcérku meriam a v 5-tom aj 10-tom roku života vykazuje identicky pattern v % dĺžke trupu a dĺžky končatín
• ignorujem pri tom veľkosť hlavy, ktorá je u detí veľká a časom sa zmenšuje
• verím, že ponaučenia pre prax a do športovej trénerskej praxe, to bude mať veľmi mnoho prínosov

Ak sa vám projekt a celá ambícia páči, môžete ho podporiť veľmi jednoducho:

• registrovať svoj email na tomto webe
• prihlásiť sa na bezplatné skenovanie
• prísť a zavolať všetkých svojich priateľov a známych
• otvárať o tom diskusiu s kýmkoľvek, kto má podobný záujem o túto fascinujúcu tému

somaton.me

Literatúra:

• [1] GRASGRUBER, Pavel a Jan CACEK. Sportovní geny. Brno: Computer Press, 2008.
• ISBN 978-80-251-1873-3.
• [2] KTVŠ UKF PF Nitra
• [3] Školiteľ PhD. profesor Jaromír Šimonek
• [4] Prezentácia projektu Somaton / Somatometrics
• [5] Schválenie etickou komisiou UKF v Nitre (2024)
• [6] Článok o ideáloch krásy (2020)
• [7] Článok a o rôznych typológiách postáv (2020)
• [8] Článok o novej typológii postáv (2024)
• [9] Článok o digitálnej atropometrii (2024)
• [10] Športový edukátor, príspevok v časopise (str. 75)
• [11] Epstein Dávid, Športový gén

Photo by Braden Collum on Unsplash