Business analytics in sport talent acquisition: methods, experiences, and open research opportunities

Recruitment of young talented players is a critical activity for most professional teams in different sports such as football, soccer, basketball, baseball, cycling, etc. In the past, the selection of the most promising players was done just by relying on the experts' opinions but without systematic data support. Nowadays, the existence of large amounts of data and powerful analytical tools have raised the interest in making informed decisions based on data analysis and data-driven methods. Hence, most professional clubs are integrating data scientists to support managers with data-intensive methods and techniques that can identify the best candidates and predict their future evolution. This paper reviews existing work on the use of data analytics, artificial intelligence, and machine learning methods in talent acquisition. A numerical case study, based on real-life data, is also included to illustrate some of the potential applications of business analytics in sport talent acquisition. In addition, research trends, challenges, and open lines are also identified and discussed

Human Digital Twin: A Survey

Digital twin has recently attracted growing attention, leading to intensive research and applications. Along with this, a new research area, dubbed as "human digital twin" (HDT), has emerged. Similar to the conception of digital twin, HDT is referred to as the replica of a physical-world human in the digital world. Nevertheless, HDT is much more complicated and delicate compared to digital twins of any physical systems and processes, due to humans' dynamic and evolutionary nature, including physical, behavioral, social, physiological, psychological, cognitive, and biological dimensions. Studies on HDT are limited, and the research is still in its infancy. In this paper, we first examine the inception, development, and application of the digital twin concept, providing a context within which we formally define and characterize HDT based on the similarities and differences between digital twin and HDT. Then we conduct an extensive literature review on HDT research, analyzing underpinning technologies and establishing typical frameworks in which the core HDT functions or components are organized. Built upon the findings from the above work, we propose a generic architecture for the HDT system and describe the core function blocks and corresponding technologies. Following this, we present the state of the art of HDT technologies and applications in the healthcare, industry, and daily life domain. Finally, we discuss various issues related to the development of HDT and point out the trends and challenges of future HDT research and development

Prediction and structure of triathlon performance in recreational and elite triathletes

Die Sportart Triathlon kombiniert die drei Ausdauersportarten Schwimmen, Radfahren und Laufen, die nacheinander ohne Pause ausgeführt werden und in eine Gesamtwettkampfzeit münden. Die Olympische Distanz über 1.5 km Schwimmen, 40 km Radfahren und 10 km Laufen stellt die am meisten verbreitete Wettkampfdistanz dar, sowohl im Amateur- als auch im Profi-Bereich. Als Ausdauer determinierte Sportart erfordert Triathlon, wie auch die drei Einzeldisziplinen, spezifische physiologische Anforderungen. Zahlreiche weitere Bereiche wie die Anthropometrie der Athletinnen und Athleten, psychologische Voraussetzungen und vieles mehr können ebenfalls leistungsdeterminierend sein. Es ist davon auszugehen, dass selbst die einzelnen Streckenlängen im Triathlon – neben der Olympischen Distanz existieren noch die kürzere Sprint- sowie die längere Halb- und Langdistanz – jeweils spezifische Charakteristika mit sich bringen, die durch eine angepasste Vorbereitung und Trainingsgestaltung vorbereitet werden können. Die Bestimmung solch leistungsrelevanter Parameter einer Sportart oder einer sportlichen Leistung werden im Bereich der Trainingswissenschaft als Struktur der sportlichen Leistung zusammengefasst und bilden die Grundlage für wissenschaftlich fundierte Aussagen zur Trainingsgestaltung, Talentauswahl und vielem mehr. Eng damit verbunden ist die Prognose sportlicher Leistung, die auf Basis der identifizierten Parameter und deren Quantifizierung mittels einer aktuellen leistungsdiagnostischen Untersuchung eine Prognose der tatsächlichen Wettkampfleistung bspw. in Form einer Gesamtwettkampfzeit ermöglichen kann. Die Verknüpfung dieser beiden Aspekte – die Prognose und die Struktur der sportlichen Leistung in der Sportart Triathlon – bilden den Kern der vorliegenden Dissertation, wobei sowohl Amateur- als auch Profi-Sportler in den Fokus genommen wurden. Die Dissertation umfasst acht Kapitel. Nach einem kurzen Vorwort und einer allgemeinen Einführung in die Thematik (Kapitel 1) liefert Kapitel 2 den theoretischen und methodischen Hintergrund. Insbesondere werden die Besonderheiten, Rahmenbedingungen und Voraussetzungen der Sportart Triathlon, der aktuelle Forschungsstand in den Bereichen der Prognose und Struktur sportlicher Leistung sowie die in dieser Thesis verwendeten methodischen Ansätze näher beleuchtet. Da der Einsatz unterschiedlicher Methoden ein wichtiger Bestandteil dieser Arbeit darstellt wird deren Einsatz in den drei Studien (Kapitel 4 bis 6) ausführlicher vorbereitet: die explorative Faktorenanalyse und der Dominanz-Paar-Vergleich als Verfahren zur Vorselektion leistungsrelevanter Parameter, die multiple lineare Regression und künstliche neuronale Netze zur Prognose der individuellen Gesamtwettkampfzeit sowie die Strukturgleichungsanalyse als Verfahren zur Berechnung eines Strukturgleichungsmodells der sportlichen Leistung im Triathlon. Nach der Ableitung der Fragestellungen und der Darstellung der Ziele der vorliegenden Thesis (Kapitel 3), liefern die Forschungsarbeiten in den drei darauffolgenden Kapiteln Erklärungsansätze hierzu. Die Studie in Kapitel 4 liefert erste Erkenntnisse und weist Leistungsparameter nach, die zur Prognose der individuellen Wettkampfleistung von Amateur-Triathleten über die Sprintdistanz dienen. Hierbei wurden anthropometrische, physiologische und trainingsbezogene Parameter im Rahmen einer Leistungsdiagnostik unter Laborbedingungen unmittelbar vor einem Triathlon Wettkampf erfasst und statistische Zusammenhänge zur erbrachten Wettkampfleistung hergestellt. Drei Modelle zur Prognose der Wettkampfleistung konnten mittels linearer Regression berechnet und dabei leistungsrelevante Parameter identifiziert werden. Das auf dem physiologischen Parameter Blutlaktatkonzentration nach 18 min bei 200 W auf einem Fahrradergometer aufbauende Prognosemodel liefert die höchste Varianzaufklärung (R² = 0.71), gefolgt von den Modellen basierend auf den anthropometrischen Parametern Beinlänge und Armspannweite (R² = 0.67) und dem trainingsbezogenen Parameter Trainingsumfang im Schwimmen (R² = 0.41). Nachgewiesen werden konnte, dass dies selbst bei kleinen Stichproben möglich ist und Hinweise zur Trainingsgestaltung und zur Wettkampfeinteilung liefern kann, insbesondere im Amateur-Bereich jedoch mit einer stark eingeschränkten Generalisierbarkeit verbunden sein dürfte. Eine Herausforderung bei größeren Studien dürfte daher die vergleichbare Erfassung der Gesamtwettkampfzeit als abhängige Variable darstellen. Die Studie in Kapitel 5 untersucht auf Basis der vorangegangenen Erfahrungen die Prognose der Gesamtwettkampfzeit von Profi-Triathleten über die olympische Distanz. Hierbei wurden die routinemäßig durchgeführten leistungsdiagnostischen Untersuchungen von Triathleten, die in der Vorbereitung auf die olympischen Sommerspiele im Jahr 2012 durch das Institut für Angewandte Trainingswissenschaft in Leipzig getestet wurden, analysiert und für die Berechnungen der Prognosemodelle verwendet. Dem hohen Maß an Standardisierung der Testungen mit einer großen Anzahl an erfassten Parametern stand die Notwendigkeit der Normalisierung der Gesamtwettkampfzeiten gegenüber. Dies war notwendig, da die Profi-Triathleten an unterschiedlichen Wettkämpfen teilgenommen hatten, zwar überwiegend über dieselbe Streckenlänge jedoch mit unterschiedlichsten Streckenprofilen, Teilnehmerfeldern, klimatischen Bedingungen, etc. Im Vergleich zur bisherigen Literatur konnten mit zwei unterschiedlichen Ansätzen – multiple Regressionen für lineare und künstliche neuronale Netze für nichtlineare Zusammenhänge zwischen Parametern und Gesamtwettkampfzeit – gute Ergebnisse für Prognosemodelle auf Basis anthropometrischer und physiologischer Parameter erzielt werden. Beide Ansätze lieferten je zwei Prognosemodelle. Die lineare Regression führt zu R² = 0.41 auf Basis anthropometrischer Parameter (prädiktiv: Beckenbreite und Schulterbreite) und zu R² = 0.67 auf Basis physiologischer Parameter (prädiktiv: maximale Atemfrequenz, Laufgeschwindigkeit bei 3-mmol·L-1 Blutlaktatkonzentration und maximale Blutlaktatkonzentration). Basierend auf den jeweils fünf relevantesten Parametern einer Vorselektion führen künstliche neuronale Netze zu R² = 0.43 auf Basis anthropometrischer Parameter und R² = 0.86 auf Basis physiologischer Parameter. Der Vorteil neuronaler Netze gegenüber der linearen Regression liegt dabei in der Möglichkeit nichtlineare Zusammenhänge abzubilden. Im Gegensatz zur durchgeführten Studie mit Amateur-Triathleten stellen die Profi-Triathleten eine sehr homogene Stichprobe dar, die der Grundgesamtheit des deutschen Nationalkaders sehr nahekommt, weshalb die Ergebnisse und insbesondere die identifizierten Leistungsparameter eine höhere Generalisierbarkeit aufweisen, wenn auch für einen sehr kleinen Kreis an Athleten. Insbesondere zur Ableitung von wichtigen Merkmalen für Athletinnen und Athleten in Nachwuchskadern liefern die Ergebnisse wertvolle Hinweise auf potentiell relevante anthropometrische Voraussetzungen sowie auf leistungsrelevante und durch Training beeinflussbare physiologische Parameter. Die dritte Studie (Kapitel 6) nutzt die Ergebnisse der erstellten Prognosemodelle aus Kapitel 5, um trotz des Vorhandenseins einer kleinen Stichprobe ein Strukturmodell der sportlichen Leistung im Triathlon über die olympische Distanz zu entwickeln. Hierbei konnten schlussendlich drei gültige Modelle erstellt werden, die einen ersten wichtigen Schritt zur wissenschaftlich fundierten Aufklärung der Leistungsstruktur im olympischen Triathlon liefern. Insbesondere das Modell, das die Erfahrung von professionellen Trainern in der Vorauswahl an Parametern nutzt, liefert als gut einzustufende Modellparameter, die im Einklang zu den Erkenntnissen der zuvor erstellten Prognosemodelle und des Strukturmodels basierend auf theoretischen Überlegungen und einschlägiger Literatur stehen. Als relevant einzustufende Parameter sind hier sowohl anthropometrische (Körpergewicht, BMI, fettfreie Körpermasse) als auch physiologische (relative maximale Sauerstoffaufnahme, Laufgeschwindigkeit bei 3-mmol/l Blutlaktatkonzentration, maximale Laufgeschwindigkeit in einem spezifischen Mobilisationstest) Kenngrößen zu nennen. Als Limitation ist der Einsatz einer kleinen Stichprobe zu nennen, da dies bei der Berechnung von Strukturmodellen von Nachteil sein kann, bei der Verwendung von Daten von Profi-Athleten jedoch unvermeidbar ist. Die entwickelten Modelle sind aus mathematisch-statistischer Sicht eindeutig bestimmt, müssen jedoch durch weitere Datensätze ergänzt werden, um umfassendere Modelle zu ermöglichen. Kapitel 7 liefert schließlich eine allgemeine Diskussion der Forschungsergebnisse und einen Ausblick auf zukünftige Studien. Die Befunde der drei durchgeführten Studien werden zusammengeführt und mit dem bisherigen Wissensstand abgeglichen, um eine umfassendere Betrachtung leistungsrelevanter Parameter der Sportart Triathlon sowie der eingesetzten methodischen Ansätze der multiplen Regression, künstlicher neuronaler Netze sowie der Strukturanalyse vorzunehmen. Die vorliegende Dissertation liefert im Wesentlichen sowohl in der Fachliteratur bereits als leistungsrelevant identifizierte Parameter aber auch bisher weniger betrachtete jedoch als potentiell relevant einzustufende Leistungsparameter. Als wesentliches Ergebnis der Dissertation muss der Einsatz der angewendeten Methoden im Kontext der trainingswissenschaftlichen Leistungsdiagnostik gesehen werden, da dies bisher wenig verbreitet ist. Wissend um die Einschränkung kleiner Stichproben, welche im Profi-Bereich unvermeidbar sind, werden die möglichen Potentiale für zukünftige Studien deutlich und zeigen somit ein spannendes und bedeutsames zukünftiges Forschungsfeld und Implikationen für sich anschließende Studien auf. Die Dissertation schließt mit einer allgemeinen Zusammenfassung (Kapitel 8) der vorliegenden Arbeit

Football analytics: a literature analysis from 2010 to 2020

Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Information Management, specialization in Knowledge Management and Business IntelligenceThe overall goal for the current study is to present a literature review of analytics, precisely machine learning (ML) reference authors in terms of methods and applicable scopes of study, in football where is a field that historically there are empirical decisions and the usage of analytics has been growing intensely. The research aims to list relevant academic contributions published between 2010 and 2020, performing a comparable picture per authors across the following subsets: player individual technical skills and team performance. Furthermore, the approach will provide a summary of studies for machine learning methods applied in football. Such outcomes of this study would contribute to the discussion about football analytics. Regarding that these summaries can drive researchers to have a deep dive into the fields of interest straight to references preview studied in the thesis. Results indicate that football analytics has broadly vast opportunities in terms of research, regarding machine learning methods and a high potential to have a deep exploration of team and player perspective. This study can leverage and pavement new further in-depth and targeted investigation toward football analytics

Information System for Young Football Athletes Customized Training

Over the last decades Information and Communication Technologies (ICTs) are increasingly being used in sports, especially in professional football, aiming to improve the athletes training and results. However, training systems for young and amateur athletes are not available. Most available systems, lack learning abilities in order to adapt, evolve and find new training recommendations, designed specifically for each athlete. In this paper we introduce the Smart Coach architecture and user adaptation model and present our information system to help young athletes evolve