Achtergrondartikel

Met data-science hardlopers op maat bedienen

Pieter van der Meer

29-03-2017

Hoe kun je mensen stimuleren duurzaam en verantwoord te laten bewegen? Dat is de vraag waar Steven Vos zich als onderzoeker aan Fontys Sporthogeschool en TU Eindhoven (TU/e) mee bezighoudt. "De combinatie van Data science staat ons daarbij toe om patronen te ontdekken en algoritmes te ontwikkelen om nog beter op maat informatie te geven."

Binnen het lectoraat Move to Be van Fontys combineert Steven Vos een aantal disciplines zoals bewegingswetenschappen en gedragswetenschappen. Daarnaast is hij ook hoogleraar aan de faculteit Industrial Design aan de TU/e waardoor ook industrieel ontwerpen en data-science als disciplines betrokken worden. Binnen de TU/e richt hij zich op het ontwerpen van slimme systemen voor vitale mensen en recreatieve sporters. “Het gaat mij niet om prestatie, maar meer om het optimaliseren van de balans van je dagelijkse tijdsbesteding en sport en bewegen.”

Persoonlijk advies

Vos denkt daarbij aan sensorgedreven toepassingen die dicht op de persoon zitten, niet in een lab. De electronica en apps die nu op de markt zijn al goed in staat om de beweging van een sporter te monitoren, maar echt persoonlijk advies kunnen deze tools niet geven. Daar zit de meerwaarde van intelligent systemen, volgens Vos “Dat betekent dat je rekening houdt met hoe complex een persoon in elkaar zit en dat je daar de boodschap op aanpast op het moment dat je er iets mee kan. En dan het liefst ook rekening houdend met de agenda en mogelijkheden van een persoon, door op basis van data bepaalde patronen te ontdekken.”

Verzamelen van hardloopdata

Om een goed beeld van de hardloper te krijgen is Vos in 2013 al begonnen met het op grote schaal verzamelen van hardloopdata met behulp van enquêtes. Met de data van tienduizenden hardlopers is het team van Vos begonnen met het maken van hardloopprofielen. "Niet op basis van klassieke kenmerken als leeftijd en geslacht, maar hoe hij of zij die loopsport beleeft.” Deze profielen bouwen voort op onderzoekswerk dat hij sinds 2008 bij KU Leuven doet.

Als we technologie weten te verbinden met het bestaande aanbod, dan pas ga je iets sterks hebben. - Steven Vos

Inspirun-app

Met al die verzamelde data en achtergrond is het team van Vos samen met technologiebedrijf 2M Engineering een slimme app gaan ontwikkelen: Inspirun. Aan de voorkant lijkt het een app zoals iedere andere app, maar aan de achterkant zit allerlei slimme algoritmes. Dat slimme zit vooral in de set van regels die met het persoonlijk opgebouwde profiel het trainingsschema gaan bepalen. “Op basis van de data van de loper gaat de app bepalen wat hij moet doen met de volgende training. Moet het harder? Of korter? Hartslag wordt daarbij ook meegenomen. Omdat die waarde ook gevoelig is voor te weinig slaap of ziekte moet je daar ketens van maken en over een aantal sessies kijken wat er gebeurt.”

Verbinden met bestaand aanbod

Het is Vos niet zo zeer te doen een technologisch hoogstandje te ontwikkelen. Hij wil meer onderzoeken. Rond de app volgt nog een grotere studie rond de vraag: kun je door in te spelen op motivatie en trainingsopbouw op langere termijn voor minder uitval zorgen? Hij filosofeert daarom ook wel over de mogelijkheid om met de app door te verwijzen naar een club of trainer, zodat de kans wordt vergroot dat ze gemotiveerd blijven om te sporten. Daar gaat het hem meer om: mensen stimuleren en te motiveren om te sporten. "Mensen kunnen ook gaan denken dat ik een verdwaalde techneut ben die denkt dat technologie iets gaat oplossen. Mensen moeten verbonden zijn. Als we technologie weten te verbinden met het bestaande aanbod, dan pas ga je iets sterks hebben."

"Als het zo werkt dat voor veel hardlopers het weer een bepalende factor is om wel of niet te gaan, kunnen we dan niet een goede buienradar koppelen aan een coachingsapp?

Sociale structuren duurzamer

In een ander project koppelt Vos met zijn onderzoeksteam hardloopdata uit een aantal hotspots waar veel wordt hardgelopen aan weerdata. "Als het zo werkt dat voor veel hardlopers het weer een bepalende factor is om wel of niet te gaan, kunnen we dan niet een goede buienradar koppelen aan een coachingsapp? Dat kan met een suggestie dat je je geplande training verplaatst naar een betere dag. Of dat je app zegt: 'trek een regenjack aan: er is nu lekker veel zuurstof in de lucht'. Dat zijn slimme systemen die leren van patronen." Vos benadrukt dat technologie niet heilig is wat hem betreft en zeker niet op zichzelf staat. "Technologie heeft de neiging dat we het op den duur zat zijn. Sociale structuren zijn veel duurzamer. Je moet dit soort systemen daarom zien te verbinden met een wijk, een vereniging of een netwerk van mensen."

Beleidbepalen

Vos ziet ook mogelijkheden om vanuit hardloopdata uit bijvoorbeeld parken beleid over ruimtelijke ordening te gaan bepalen. "Met die data kunnen we tot een soort heatmaps komen van plekken waar veel wordt hardgelopen. Dan is het de vraag of je verschillen ziet in gebieden waar overdag of 's avonds meer of minder wordt gelopen. Je hebt gebieden waar die verschillen veel groter zijn. Ligt dat dan aan het ontbreken van kunstlicht of heeft dat met veiligheid te maken?"

Lantaarnpalen als haas

In Eindhoven wordt daar op meerdere terreinen al mee geëxperimenteerd. "We hebben ook een overeenkomst om de gemeente Eindhoven te adviseren op ruimtelijke verandering." Een goed voorbeeld daarvan werd onlangs gepresenteerd met het project 'Proeftuin Licht Eckhart', waarbij hardlopers in de wijk Eckhart zich door het ritme van het licht van lantaarnpalen kunnen laten leiden. Het licht werkt daarbij als een soort haas.

Ga voor meer informatie naar het lectoraat Move to Be

Gerelateerde Artikelen

GERELATEERDE ORGANISATIES

GERELATEERDE PPROJECTEN