Am K\u00f6rper tragbare Sensoren, so genannte Wearables, werden im Sportbereich immer popul\u00e4rer. Wearables bieten Nutzern die M\u00f6glichkeit, R\u00fcckmeldung \u00fcber Technik und sportliche Leistung in Echtzeit zu erhalten, w\u00e4hrend sie Wissenschaftlern Einblicke in die Biomechanik und Physiologie von Sportlern au\u00dferhalb des Labors erm\u00f6glichen. Eine der ersten Sportarten, in welcher viele Athleten Wearables nutzten, war der Ausdauerlauf. Seit der Einf\u00fchrung von Smartphones und Smartwatches haben viele L\u00e4ufer begonnen, sich selbst zu tracken und ein digitales Trainingstagebuch zu f\u00fchren. Durch die gro\u00dfe Anzahl an Nutzern weltweit, die ihre Daten an Fitness Plattformen \u00fcbertragen haben, entstanden gro\u00dfe Datenbanken, die nun Big Data Analysen erm\u00f6glichen. Diese Art von Analysen bieten Wissenschaftlern die M\u00f6glichkeit, generische Schlussfolgerungen aus longitudinalen Studien basierend auf einer gr\u00f6\u00dferen Anzahl an Nutzern zu ziehen als jemals zuvor.<\/p>\n
Die in dieser Dissertation pr\u00e4sentierten Studien zeigen zum einen, wie Rohdaten von am K\u00f6rper tragbaren inertialen Messeinheiten im Ausdauerlaufen zu interpretierbaren Laufparametern verarbeitet werden und zum anderen, wie Big Data von Fitness Plattformen genutzt werden kann, um Erkenntnisse im Marathon Training zu erlangen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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