Art 07 (Glazier).indd

PRACE PRZEGLĄDOWE
-
-
-
-
-
REVIEW PAPERS
NR 28
Teoria układów dynamicznych – użyteczna podstawa biomechanicznych badań czynności sportowych
AN TRO PO MO TO RY KA
2004
TEORIA UKŁADÓW DYNAMICZNYCH – UŻYTECZNA
PODSTAWA BIOMECHANICZNYCH BADAŃ CZYNNOŚCI
SPORTOWYCH 1
DYNAMICAL SYSTEMS THEORY: A RELEVANT
FRAMEWORK FOR PERFORMANCE-ORIENTED SPORTS
BIOMECHANICS RESEARCH 2
Paul S Glazier*, Keith Davids**, Roger M Bartlett***
* School of Sport, Physical Education and Recreation, University of Wales Institute Cardiff, Wales CF24 6XD, Zjednoczone Królestwo e-mail: Sportscience 7, sportsci.org/jour/03/psg.htm, 2003
** School of Physical Education, University of Otago, Dunedin 9001, Nowa Zelandia;
*** Centre for Sport and Exercise Science, Sheffield Hallam University, Sheffield S10 2BP, Zjednoczone Królestwo.
Key words: control, coordination, cricket, methodology, research design, synthesis
Słowa kluczowe: sterowanie, zborność, krykiet, metodyka, projekt badań, synteza
STRESZCZENIE • SUMMARY
Teoria układów dynamicznych okazała się użytecznym narzędziem do modelowania czynności sportowych,
gdyż szczególną uwagę poświęca się w niej procesom koordynacji i sterowania ruchami człowieka. W przedstawionej pracy dokonano przeglądu literatury omawiającej rozmaite aspekty silnych uderzeń w krykiecie jako
przykładu wykorzystania przez teoretyków układów dynamicznych narzędzi analizy ilościowej i jakościowej.
Należą do nich wykresy zmienna-zmienna, ciągła analiza zmienności faz, korelacja krzyżowa i odwzorowanie
wektorowe. Mogą one wzbogacić analizę oddziaływań cząstkowych w biomechanicznych badaniach wykonania
czynności sportowych. W pracy pokazano też, jak badania licznych pojedynczych osób – z wykorzystaniem
analizy charakteru zborności i samoorganizujących się sieci nerwowych – mogą pomóc w odkryciu istoty i roli
zmienności ruchu, często nie ujawniającej się w trakcie klasycznych badań dużych grup ludzi.
Dynamical systems theory has emerged as a viable framework for modeling athletic performance, owing to
its emphasis on processes of coordination and control in human movement systems. Here we review literature
on the performance aspects of fast bowling in cricket to exemplify how the qualitative and quantitative analysis
tools of dynamical systems theorists–variable-variable plots, continuous relative phase analysis, cross correlations,
and vector coding–can enrich the analysis of segmental interactions in performance-oriented sports biomechanics
research. We also indicate how multiple-individual designs combined with analysis tools such as coordination
profiling and self-organizing neural networks will help reveal the nature and role of movement variability that is
-
-
-
-
-
often obscured in conventional studies of groups of subjects.
1
Przekładu z angielskiego oryginału pt. „Dynamical Systems Theory: a Relevant Framework for Performance-Oriented
Sports Biomechanics Research” – za zgodą autorów – dokonał WACŁAW PETRYŃSKI, Górnośląska Szkoła Handlowa, ul.
Harcerzy Września 3, Katowice
2
Reviewers: Alan St Clair Gibson, National Institute of Neurological Disorders and Stroke, Bethesda, Maryland 20892-1428;
Simon J Bennett, Department of Optometry and Neuroscience, University of Manchester. Institute of Science and Technology,
Manchester M60 1QD, UK
– 85 –
Paul S. Glazier, Keith Davids, Roger M. Bartlett
Wstęp
-
-
-
-
-
W naukach o ruchach człowieka teoria układów
dynamicznych okazała się przydatnym narzędziem
do modelowania czynności sportowych. Układ ruchu człowieka jest według tej teorii wysoce złożoną
siecią wzajemnie od siebie zależnych podukładów
(np. oddechowego, krążenia, nerwowego, kostno-mięśniowego, postrzeżeniowego), utworzonych
z licznych oddziałujących na siebie składników (np.
komórki krwi, cząsteczki tlenu, tkanka mięśniowa,
enzymy, tkanka łączna i kości). Przyjęto w niej założenie, że wzorce ruchów powstają wskutek właściwych danemu gatunkowi procesów samoorganizacji, obserwowanych w układach fizycznych i biologicznych [1, rozdz. 7].
Teoretycy układów dynamicznych uważają, że
znaczna liczba stopni swobody układu ruchu gwałtownie maleje wskutek rozwoju struktur zbornościowych lub krótkotrwałych powiązań mięśni w grupy
[2]. Zmniejszona wymiarowość3, czyli złożoność
układu ruchu ułatwia rozwój pożądanych czynnościowo stanów zborności (stanów atraktorowych),
sprzyjających czynnościom celowym. W każdym
obszarze atraktorowym (w sąsiedztwie atraktora) dynamika układu jest wysoce uporządkowana
i stabilna, co prowadzi do utworzenia spójnych
wzorców ruchowych odpowiednich dla swoistych
zadań. Jednakże zmienność wynikająca z dużej
liczby atraktorów umożliwia zarazem giętkie, dostosowawcze zachowanie układu ruchu, sprzyjające
swobodnemu badaniu przez każdą osobę okoliczności4, w jakich wykonywana jest dana czynność.
Paradoksalny związek stabilności i zmienności wyjaśnia, dlaczego w trakcie wykonywania czynności
sportowych sprawni sportowcy są zdolni zarówno
do stałych, jak i zmiennych ruchów. Faktycznie,
zmienność w zachowaniu ruchowym umożliwia
wykonawcy badanie zarówno zadania, jak i więzów
środowiskowych w celu opracowania stabilnego
rozwiązania ruchowego oraz doskonalenia procesu
uczenia się ruchów. Handford i in. [3] przedstawiają
bardziej szczegółowe wyjaśnienia paradoksu stałości i zmienności w nabywaniu nawyków5.
3
Użyte tu określenie „wymiarowość” wywodzi się z matematyki i odnosi się do liczby zmiennych niezależnych niezbędnych do opisu danego zjawiska. Jeżeli np. jest ich pięć,
to zjawisko to należałoby odwzorować w abstrakcyjnej przestrzeni pięciowymiarowej, ale jeżeli ich liczbę da się obniżyć
do dwóch, to wtedy można będzie owo zjawisko odwzorować
w przestrzeni dwuwymiarowej, czyli na płaszczyźnie (przyp.
tłum. WP.)
4
Okolicznościami tymi są przede wszystkim więzy środowiskowe, możliwości czuciowo-ruchowe wykonawcy oraz
jego cechy psychiczne (przyp. tłum.)
W niniejszej pracy omawiamy wybrane aspekty
wpływu teorii układów dynamicznych na sportowe
badania biomechaniczne. Wielu wybitnych uczonych głosi pogląd, że w badaniach biomechanicznych, zwłaszcza w dziedzinie sportu, należy przejść
już od etapu opisywania do etapu analiz [4, 5, 6, 7].
Również Bartlett [8] wyraził opinię, że w większości biomechanicznych badań sportowych brakuje
zdrowych podstaw intelektualnych i rzadko odnoszą się one do teorii sterowania ruchami, uniwersalnych zasad biomechanicznych czy też rządzących
biomechniką podstawowych praw fizycznych. Uważamy, że teoria układów dynamicznych może stanowić odpowiednią podstawę teoretyczną dla biomechanicznych badań wyczynów sportowych, gdyż
stanowi interdyscyplinarne ujęcie procesu koordynowania i sterowania w układzie ruchu człowieka
[9]. W niniejszej pracy, jako przykład przydatności
tego interdyscyplinarnego ujęcia dla uczonych zajmujących się sportem, wykorzystujemy uderzenie
pałką w krykiecie.
W ostatnim dziesięcioleciu uderzenie pałką
w krykiecie skupiło na sobie uwagę wielu badaczy.
W licznych pozycjach literatury analizowano czynniki przyczyniające się do kontuzji pleców, niewiele
było jednak badań nad skutecznością tego uderzenia. Dobra technika uderzenia pałką umożliwia
silnemu graczowi wykonanie tej czynności szybko
i przy niewielkim ryzyku kontuzji pleców [10]. Obecnie ustalono bez wątpienia, że stosowanie techniki
„mieszanej”, cechującej się obrotem osi ramion
w przeciwną stronę niż oś bioder podczas uderzenia
pałką, ma silny związek z kontuzjami dolnej części
pleców. Niemniej nie ma zgody co do względnych
wpływów czynników biomechanicznych, fizjologicznych, fizycznych i antropometrycznych na początkową prędkość lotu piłki.
Podstawową konstrukcją teoretyczną – w pełni
wykorzystywaną do badań uderzenia w krykiecie,
ale przydatną również do analiz rzucania, kopania
i uderzania – jest łańcuch kinetyczny [11,12, 13].
Takim terminem określa się powiązanie od najbliższych do najdalszych części ciała, przez które energia
i pęd są przekazywane; od środka na zewnątrz, osiągając najwyższe natężenie w ostatnim członie [14].
Wprawdzie w kilku badaniach doświadczalnych
określono łańcuch kinetyczny w uderzeniu kijem do
5
W nauce nie ma miejsca na prawdziwe paradoksy, więc
paradoksalność „związku stabilności i zmienności” jest pozorna i użycie tego określenia jest w tym przypadku zabawą
słowną, nie zaś stwierdzeniem naukowym. Wynika ono z opisu
w kategoriach logiki zbiorów rozmytych i w istocie chodzi tu
nie o jedność, ale o wzajemne przenikanie się dwóch przeciwstawnych cech – stałości i zmienności
– 86 –
Teoria układów dynamicznych – użyteczna podstawa biomechanicznych badań czynności sportowych
gry [15, 16, 17], niemniej nadal nie jest jasne, jak
przebiega proces koordynacji poszczególnych części ciała w celu optymalizacji przekazywania energii
i pędu. Ten niewątpliwy brak wiedzy może być po
części skutkiem korzystania przez badaczy z tradycyjnych metod analizy dynamiki poszczególnych
części ciała. Na przykład w wyniku wcześniejszych
badań zdołano jedynie opisać łańcuch kinetyczny
w kategoriach maksymalnych prędkości ostatecznych [15] oraz największych prędkości poziomych
[17] skrajnych części kończyn górnych. Wprawdzie
badania te dostarczyły wyraźnych dowodów na
wzrost prędkości poszczególnych części ciała, od
bliższych do dalszych, ale w żadnej z prac nie opisano kolejnego pojawiania się szczytowych prędkości skrajnych punktów poszczególnych części ciała
w odniesieniu do chwili odbicia piłki. Nie dostarczają one zatem dostatecznie dokładnego opisu kolejnych zjawisk zachodzących podczas uderzenia pałką w krykiecie. Niemniej, nawet po wykorzystaniu
odpowiednich wykresów czasowych – na przykład
w pracach Stockilla i Bartletta [16] – okazuje się, że
takie same prędkości skrajnych punktów poszczególnych części ciała mogą być skutkiem zupełnie
różnych wzorców przyspieszeń, dostarczają zatem
niewielu informacji o współdziałaniu poszczególnych części ciała oraz o przepływie energii.
W celu lepszego zrozumienia zborności poszczególnych części ciała podczas uderzenia pałką w krykiecie, biomechanicy sportowi powinni wykorzystać
nie konwencjonalne szeregi czasowe, lecz dyskretne (nieciągłe) pomiary kinematyczne i ich rozkłady
w czasie. Tradycyjne metody badań nie umożliwiają
bowiem ujawnienia dynamicznej natury ruchu [16].
W zamian, jako wstęp do bardziej złożonych analiz
kinetycznych, oddziaływania poszczególnych części ciała można badać analizując dane z szeregów
czasowych dotyczących sąsiednich części ciała lub
stawów, a następnie wykorzystać następujące jakościowe i ilościowe techniki analityczne, powszechnie stosowane przez teoretyków układów dynamicznych w badaniach sterowania ruchami [por.: 19, 20,
21].
-
-
-
-
-
I. Wykres zmienna-zmienna [22, 23]
Wykres zmienna-zmienna jest powszechnie używany do analizy ruchów jednego stawu w odniesieniu do innego stawu (wykres kąt-kąt) oraz kąta
zgięcia określonego stawu w funkcji prędkości kątowej w tym stawie (wykres fazowo-płaszczyznowy).
Techniki te mogą być przydatne, na przykład, do
opisu sprzężeń między ramieniem uderzającym i nie
uderzającym, gdyż ten aspekt techniki uderzenia
uznano za ważny czynnik określający początkową
prędkość lotu piłki [24]. Wykresy zmienna-zmienna
zalicza się do narzędzi analiz jakościowych, gdyż
formalnie nie opisują zależności liczbowych. Proces
koordynacji można opisać ilościowo jedynie przez
zastosowanie następnie innych technik, na przykład
ciągłej analizy faz względnych, korelacji krzyżowych
lub odwzorowania wektorowego.
II. Ciągła analiza faz względnych [25, 26]
Ciągła analiza faz względnych daje obraz względnych faz kątowych (sprzężenia czasowego i przestrzennego) pary stawów w trakcie całego cyklu ruchu. Kąt ten można określić przez obliczenie wartości funkcji arcus tangens kąta fazowego (w zakresie
kąta pełnego) z wykresu fazowo-płaszczyznowego
dla każdego stawu [por. 20]. Po znormalizowaniu
rozkładu czasowego danych o przemieszczeniach
i prędkościach każdego stawu, można obliczyć ciągły wykres fazy względnej przez odjęcie kąta fazowego w jednym stawie od kąta w innym w odpowiednich przedziałach czasowych w ciągu całego
cyklu. Zakładając, że spełnione są przyjęte założenia
[por. 20, 27], ciągły wykres faz względnych może dostarczyć wskazówek o typie powiązań (w fazie lub
w przeciwfazie) między parą stawów oraz o względnym stopniu fazy i przeciwfazy.
III. Korelacje krzyżowe [28]
Korelacje krzyżowe, których podstawą jest założenie, że między dwoma zestawami danych z szeregów kinematycznych (np. dla pary stawów)
istnieje zależność liniowa, ale nie zakładają, że
zmienne te zmieniają się synchronicznie w trakcie ruchu [21]. Wskutek uwzględnienia przesunięć
czasowych między zestawami danych i obliczenia
odpowiednich współczynników korelacji, badacze
mogą uzyskać wskazówki o typie zależności między częściami ciała (w fazie lub w przeciwfazie),
stopniu powiązania między częściami ciała, a gdy
metodę tę stosuje się do badań kolejnych prób
[29] – również o stabilności wzorców ruchowych.
Podobne współczynniki korelacji krzyżowej mogą
wyniknąć z par szeregów czasowych mających
zupełnie różne powiązania, należałoby je więc
interpretować w powiązaniu z ich przesunięciami czasowymi oraz pomiarami jakościowymi, np.
wykresami kąt-kąt. Ponadto, ponieważ korelacja
krzyżowa mierzy liniowość między szeregami czasowymi, okazuje się nieprzydatna w określaniu
stopnia powiązania między częściami ciała, jeśli
powiązania te mają charakter nieliniowy [30].
– 87 –
Paul S. Glazier, Keith Davids, Roger M. Bartlett
W takich okolicznościach więcej wartościowych
informacji mogą dostarczyć inne techniki, na przykład odwzorowanie wektorowe.
-
-
-
-
-
IV. Odwzorowanie wektorowe [31, 32, 33, 34]
Odwzorowanie wektorowe opiera się na opracowanej przez Freemana [35] technice kodowania łańcuchowego. Polega ona na wykorzystaniu
rozmieszczonych według określonej siatki ramek
danych w celu przekształcenia krzywej danych
z wykresu kąt-kąt lub położenie-czas w łańcuch
składników cyfrowych (por. również: 31, 33]. Każdemu z cyfrowych składników łańcucha zostaje
przypisana waga, wynikająca z kierunku linii przeprowadzonej przez dwa kolejne punkty danych, leżących na umieszczonych w ustalonych odstępach
ramkach. Następnie łańcuch składników cyfrowych
można poddać korelacji krzyżowej z innym wykresem kąt-kąt lub położenie-czas w celu obliczenia
współczynnika rozpoznania (recognition coefficient),
odpowiadającego największej wartości funkcji korelacji krzyżowej. Współczynnik rozpoznania można
następnie interpretować podobnie jak współczynnik
korelacji krzyżowej opisany uprzednio. Poważnym
ograniczeniem techniki kodowania łańcuchowego
opracowanej przez Freemana [35] jest to, że punkty
odpowiadające wartościom danych muszą być rozmieszczone w równych odległościach [32]. Ponadto
technika ta przekształca skalę danych stosunkową
w skalę nominalną, co ogranicza możliwości zastosowania różnych technik statystycznych, wskutek
czego może nie wykryć ważnej informacji [33].
Jednakże wprowadzenie niedawno poprawionego
schematu odwzorowania w wektorowej skali stosunkowej w celu ilościowego ujęcia danych o ruchu
względnym [por. 33] może, jak się wydaje, stanowić
zadowalające rozwiązanie tych problemów.
Doświadczony gracz w krykieta musi osiągnąć
zarówno dużą dokładność uderzenia, jak i znaczną
prędkość początkową piłki. W jedynym opublikowanym artykule poświęconym dokładności uderzenia, Portus i in. [36] analizują zależności między
wybranymi zdolnościami fizycznymi, techniką, początkową prędkością lotu piłki oraz dokładnością
u czternastu graczy wysokiej klasy. Oparty na analizie obrazów opis układu ruchu został wykorzystany
do uzyskania danych kinematycznych opisujących
położenie tylnej stopy przy uderzeniu z oparciem
na tej stopie, usytuowanie osi barków podczas całego uderzenia oraz kąt zgięcia przedniego kolana
w okresie między uderzeniem z oparciem na przedniej stopie a odbiciem piłki. Aby uzyskać obiektywną miarę dokładności uderzenia, na drugim końcu
pola, po przeciwnej stronie pałkarza, zawieszono
tkaninę bawełnianą z wyrysowanymi na niej trzema prostokątnymi obszarami o różnych rozmiarach.
Do pomiaru prędkości piłki wykorzystano radar.
Średnia dokładność uderzenia podczas 48 odbić
zmieniała się niewiele. Jednakże w grupie pięciu
pałkarzy, którzy stosowali technikę front-on (byli
zwróceni twarzą w kierunku uderzenia), obserwowano znaczny wzrost przeciwobrotu osi barków,
który wykazywał umiarkowaną odwrotną zależność
liniową od dokładności. Na podstawie tych wyników można przypuszczać, że w miarę upływu czasu
gry u silnych pałkarzy stosujących technikę front-on
dokładność obniża się, gdyż wraz z narastaniem
zmęczenia zwiększa się u nich skłonność do zwiększania przeciwobrotu osi barków.
Wprawdzie badania Portusa i in. [36] umożliwiły dokonanie cennego wglądu w problematykę
dokładności przy silnych uderzeniach pałką, ale
nie przyczyniły się w znaczącym stopniu do zrozumienia mechanizmów biomechanicznych i sterowania, które stanowią podstawę koordynacji
ruchów przy szybkich uderzeniach pałką. Głównym ograniczeniem tego projektu badań było to,
że analizie kinematycznej poddano jedynie ostatnie odbicie trzeciej, piątej i ósmej serii uderzeń
(w każdej serii było 6 uderzeń). Łącznie były to
więc jedynie trzy spośród 48 uderzeń. Teoretyczne uzasadnienie przyjęcia takiego schematu badań było podobne jak w przypadku podobnych
studiów Burnetta i in. [37], którzy badali wpływ
zmęczenia spowodowanego dwunastoma seriami
uderzeń (po 6 w każdej serii) na wybrane zmienne
fizjologiczne i biomechaniczne w grupie dziewięciu pałkarzy klasy mistrzowskiej. Autorzy ci nie
stwierdzili znaczących różnic między wybranymi
zmiennymi kinematycznymi piątego i szóstego
uderzenia w pierwszej, szóstej, dziesiątej i dwunastej serii. Przyjęli zatem, że można wykorzystać
pojedyncze uderzenie jako reprezentatywne dla
techniki w każdym z badanych okresów gry. Jednakże, analizując „ilość” zmienności w badaniach
dokładności przeprowadzonych przez Portusa i in.
[36] oraz hipotetyczną zależność przyczynową
między miarami techniki i dokładności, Burnett
i in.[37] nie zdołali wykryć ich skutków z powodu nieodpowiedniego próbkowania uderzeń i/lub
nieodpowiedniej objętości próbki.
Jak zauważono powyżej, w biomechanicznych
badaniach wyczynów sportowych powszechnie
uważa się pojedynczą próbę wykonania za reprezentatywną dla uogólnionego wykonania danej czynności. Cichym założeniem przyjmowanym przez
wielu biomechaników sportu jest to, że sprawna
– 88 –
Teoria układów dynamicznych – użyteczna podstawa biomechanicznych badań czynności sportowych
czynność sportowa cechuje się małą zmiennością
między poszczególnymi próbami. Prowadzi to do
ustalenia normatywnych wartości kluczowych dla
danej czynności zmiennych, charakteryzujących
hipotetyczny idealny szablon ruchu lub ogólny
wzorzec ruchowy, który można traktować jako kryterium dla wszystkich sportowców [38]6. Z drugiej
strony, teoretycy układów dynamicznych twierdzą,
że ze względu na wewnątrz- i międzyosobniczą
zmienność obserwowaną w wykonywanej przez
człowieka czynności ruchowej nie istnieje wspólny, optymalny wzorzec ruchów. Zmienność ruchu
tradycyjnie uważano za szkodliwą i postrzegano
jako przejaw szumów w ośrodkowym układzie nerwowym [39]. Jednakże teoretycy układów dynamicznych przypuszczają, że zmienność ruchu jest
wewnętrzną cechą sprawnej czynności ruchowej,
gdyż skutkiem zmienności jest giętkość, niezbędna
dla dostosowania do złożonych środowisk w sporcie [1]. Przyszłe badania dokładności szybkiego
uderzenia w krykiecie i innych sprawnych ruchów
powinny zatem obejmować analizy wielu pojedynczych osób, by lepiej opisać rolę wewnątrz- i międzyosobniczej zmienności ruchów w zestawieniu
z celem ruchu [40]. Dokładniejszą analizę mogą
zapewnić dwa nowe narzędzia:
-
-
V. Model zborności [48]
Model zborności wykorzystuje indywidualne, dogłębne analizy zachowania ruchowego, w którym
dany wykonawca w sobie tylko właściwy sposób
uwzględnia swoiste więzy danego zadania w czasie
wykonywania czynności celowej. W przeciwieństwie do ujęcia tradycyjnego, w którym analizuje
się dane dotyczące całych grup lub popełnianych
błędów, by ustalić główną tendencję i rozproszenie,
modelowanie zborności wymaga niewielkiej liczby
badanych oraz wykonania licznych prób w trakcie
powtarzanych pomiarów. Wprowadzenie rozmaitych technik analizy wariancji do danych kinematycznych, uzyskanych od każdego badanego w trakcie wielokrotnie powtarzanych prób, może umożliwić ustalenie uogólnianej odpowiedzi każdego badanego, a tym samym rozpoznanie cech wspólnych
i różnic między badanymi. Wprawdzie metodologia
badań pojedynczych osób bywa krytykowana, gdyż
wyniki nie poddają się uogólnieniu [42, 43], jednakże teoretycy układów dynamicznych twierdzą, że są
one odpowiednie do badania jedynych w swoim rodzaju sposobów uwzględniania swoistych więzów
określonego zadania przez daną osobę zgodnie
z wewnętrzną dynamiką jej układu ruchu. Modelowanie zborności stanowi zadowalający kompromis
między tymi sprzecznymi wymogami.
VI.
Samoorganizujące się sieci nerwowe [44].
Teoria samoregulujacych się sieci nerwowych pojawiła się w naukach o sterowaniu ruchami, jako metoda analizowania ogólnych cech wzorców ruchowych. Wykorzystując serie nieliniowych, ważonych
wektorów, sieci Kohonena [44] skutecznie obniżają
wymiarowość zestawów danych wejściowych, na
przykład odwzorowują trójwymiarowe dane kinematyczne na poziomie neuronów umieszczonych
na niskowymiarowej, samoorganizującej się „mapie”
topologicznej. Zamiast mierzyć „odległość” między
wykonaniami w wysokowymiarowej przestrzeni danych wejściowych, właściwość zachowania sąsiedztwa7 w samoorganizujących się mapach umożliwia
badaczowi znacznie skuteczniejszy pomiar odległości między wykonaniami w niskowymiarowej przestrzeni wynikowej. Następnie można wykorzystać algorytm analizy skupienia w celu podziału czynności
w kategoriach topologii, co można ustalić na podstawie odległości między próbami, przy czym mniejsza odległość odpowiada większemu podobieństwu
(stabilności), a zatem mniejszej zmienności. Sieci Kohonena zostały już z powodzeniem zastosowane do
analiz rzutu oszczepem [45] oraz rzutu dyskiem [46].
Wykorzystywano je również do analizy chodu w celu
oceny wzorców chodzenia [47, 48, 49].
Podsumowanie
Podsumowując, uważamy, że w dziedzinie sterowania ruchami teoria układów dynamicznych stanowi
dobrą podstawę do biomechanicznych badań wyczynu sportowego. Uważamy też, że teoria układów
dynamicznych daje niezwykłą okazję wspólnej pracy
teoretyków sterowania ruchami i biomechaników
w celu badania rozmaitych układów doświadczeń
i technik analitycznych, co w znacznym stopniu
pozwala lepiej zrozumieć procesy koordynacji i sterowania w układzie ruchu człowieka, umożliwiając
w ten sposób doskonalenie czynności ruchowej.
Wreszcie, przeanalizowaliśmy potencjalnie użyteczne techniki analityczne, by wykazać przydatność
takiego interdyscyplinarnego ujęcia do badania
procesów koordynacji i sterowania czynnościami
dynamicznymi w sporcie.
-
-
-
7
6
Czyli tzw. model mistrza – przyp. tłum.
tłum.
– 89 –
Czyli podobieństwa wykonania danej czynności – przyp.
Paul S. Glazier, Keith Davids, Roger M. Bartlett
-
-
-
-
-
PIŚMIENNICTWO • LITERATURE
[1] Williams AM, Davids K, Williams JG: Visual Perception and Action in Sport. London, Taylor and Francis,
1999.
[2] Turvey MT: Coordination. American Psychologist,
1990; 45: 938-953.
[3] Handford C, Davids K, Bennett S, Button C: Skill
acquisition in sport: some implications of an evolving
practice ecology. Journal of Sports Sciences, 1997;
15: 621-640.
[4] Baumann W: Biomechanics of sports – current problems; in Bergmann G, Kolbel R, Rohlmann (red.): Biomechanics. Basic and Applied Research. Lancaster,
Academic Publishers, 1987: 51-58.
[5] Norman RW: A barrier to understanding human motion
mechanisms: a commentary; in Skinner JS, Corbin
CB, Landers DM, Martin PE, Wells CL (red.): Future
Directions in Exercise and Sport Science Research,
Champaign, Ill, Human Kinetics, 1989: 151-161.
[6] Nigg BM: Sports science in the twenty-first century.
Journal of Sports Sciences, 1993; 11: 343-347.
[7] Elliott BC: Biomechanics: an integral part of sport
science and sport medicine. Journal of Science and
Medicine in Sport , 1999; 2: 299-310.
[8] Bartlett RM: Current issues in the mechanics of
athletic activities: a position paper. Journal of Biomechanics, 1997; 30: 477-486.
[9] Glazier PS, Davids K, Bartlett RM; Grip force dynamics
in cricket batting; in Davids K, Savelsbergh G, Bennett SJ, Van der Kamp J (red.): Interceptive Actions
in Sport: Information and Movement. London, Taylor
and Francis, 2002:311-325.
[10] Bartlett RM, Stockill NP, Elliott BC, Burnett AF: The biomechanics of fast bowling in men’s cricket: A review.
Journal of Sports Sciences, 1996; 14: 403-424.
[11] Atwater AE: Biomechanics of overarm throwing movements and of throwing injuries. Exercise and Sport
Sciences Reviews, 1979; 7: 43-85.
[12] Bartlett RM: Principles of throwing; in Zatsiorsky VM
(ed): IOC Encyclopedia of Sports Medicine. Biomechanics in Sport, Oxford, Blackwell Science, 2000, 6:
365-380.
[13] Elliott BC: Hitting and kicking; in Zatsiorsky VM (red.):
IOC Encyclopedia of Sports Medicine: Biomechanics in
Sport, Oxford, Blackwell Science, 2000; 6: 487-504.
[14] Fleisig GS, Barrentine SW, Escamilla RF, Andrews JR:
Biomechanics of overhand throwing with implications
for injuries. Sports Medicine, 1996; 21: 421-437.
[15] Elliott BC, Foster DH, Gray S: Biomechanical and
physical factors influencing fast bowling. Australian
Journal of Science and Medicine in Sport, 1986; 18:
16-21.
[16] Stockill NP, Bartlett RM: An investigation into the
important determinants of ball release speed in junior
and senior international cricket bowlers. Journal of
Sports Sciences, 1994; 12: 177-178.
[17] Glazier PS, Paradisis GP, Cooper SM: Anthropometric
and kinematic influences on release speed in men’s
[18]
[19]
[20]
[21]
[22]
[23]
[24]
[25]
[26]
[27]
[28]
[29]
[30]
[31]
[32]
[33]
– 90 –
fast-medium bowling. Journal of Sports Sciences,
2000; 18: 1013-1021.
Baumann W: Perspectives in methodology in biomechanics of sport; in R. Rodano, G. Ferrigno and G.
Santambrogio (red.): Proceedings of the Xth Symposium of the International Society of Biomechanics in
Sports, Milan, Edi Ermes, 1992: 97-104.
Sparrow WA: Measuring changes in coordination and
control; in Summers, JJ (red.): Approaches to the
Study of Motor Control and Learning, North Holland,
Elsevier Science Publishers, 1992: 147-162.
Hamill J, Haddad JM, McDermott WJ: Issues in
quantifying variability from a dynamical systems perspective. Journal of Applied Biomechanics, 2000; 16:
407-418.
Mullineaux DR, Bartlett RM, Bennett S: Research design and statistics in biomechanics and motor control.
Journal of Sports Sciences, 2001; 19: 739-760.
Grieve DW: Gait patterns and the speed of walking.
Biomedical Engineering, 1968; 3, 119-122.
Schmidt RA, Lee DA: Motor Control and Learning:
a Behavioral Emphasis. Champaign, Ill, Human Kinetics, 1999.
Davis K, Blanksby B: A cinematographical analysis of
fast bowling in cricket. Australian Journal of for Health,
Physical Education and Recreation, 1976; 71 (suppl.):
9-15.
Kelso JAS; Dynamic Patterns: The Self-Organization
of Brain and Behavior. Cambridge, MA, MIT Press,
1995.
Hamill J, van Emmerik REA, Heiderscheit BC, Li L:
A dynamical systems approach to lower extremity
running injuries. Clinical Biomechanics, 1999; 14:
297-308.
Kurz MJ, Stergiou N: Effect of normalization and phase
angle calculations on continuous relative phase. Journal of Biomechanics, 2002; 35: 369-374.
Amblard B, Assaiante C, Lekhel H, Marchand AR:
A statistical approach to sensorimotor strategies: conjugate cross-correlations. Journal of Motor Behavior,
1994; 26: 103-112.
Temprado JJ, Della-Grast M, Farrell M, Laurent M.:
A novice-expert comparison of (intra-limb) coordination subserving the volleyball serve. Human Movement Science, 1997; 16: 653-676
Sidaway B, Heise G, Schoenfelder-Zohdi B: Quantifying the variability of angle-angle plots. Journal of
Human Movement Studies, 1995; 29: 181-197.
Whiting WC, Zernicke RF: Correlation of movement
patterns via pattern recognition. Journal of Motor
Behavior, 1982; 14: 135-142.
Sparrow WA, Donovan E, van Emmerik R, Barry EB:
Using relative motion plots to measure changes in
intra-limb and inter-limb coordination. Journal of Motor
Behavior, 1987; 19: 115-129.
Tepavac D, Field-Fote EC: Vector coding: a technique
for quantification of intersegmental coupling in mul-
Teoria układów dynamicznych – użyteczna podstawa biomechanicznych badań czynności sportowych
[41] Button C, Davids K: (). Interacting intrinsic dynamics
and intentionality requires coordination profiling. In
Thomson J, Grealey M (red.): Studies in Perception
and Action. Mahway, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 1999; 10: 314-318.
[42] Bates BT: Single-subject methodology: An alternative approach. Medicine and Science in Sports and
Exercise, 1996; 28: 631-638.
[43] Reboussin DM, Morgan TM: Statistical considerations
in the use and analysis of single-subject designs.
Medicine and Science in Sports and Exercise, 1996;
28: 639-644.
[44] Kohonen T : Self-Organizing Maps. Heidelberg,
Springer-Verlag, 1995.
[45] Bauer HU, Schöllhorn W: Self-organizing maps for
the analysis of complex movement patterns. Neural
Processing Letters, 1997; 5: 193-199.
[46] Schöllhorn W, Bauer SU: Identifying individual movement styles in high performance sports by means of
self-organizing kohonen maps; in Riehle H, Vieten M
(red.): Scientific Proceedings of the XVIth International
Symposium on Biomechanics in Sports, Germany,
University of Konstanz, 1998: 574-577.
[47] Barton G: Interpretation of gait data using Kohonen
neural networks. Gait and Posture, 1999; 10: 85-86.
[48] Barton G, Lisboa P, Lees A: Topological clustering of
patients using a self organizing neural map. Gait and
Posture, 2000; 11; 57.
[49] Schöllhorn W, Nigg BM, Stefanyshyn DJ, Liu W:
Identification of individual walking patterns using
time discrete and time continuous data sets. Gait and
Posture, 2002; 15: 180-186.
-
-
-
-
-
ticyclic behaviors. Journal of Applied Biomechanics,
2001; 17: 259-270.
[34] Heiderscheidt BC: Movement variability as a clinical
measure for locomotion. Journal of Applied Biomechanics, 2000; 16: 407-418.
[34a] Heiderscheidt BC, Hamill J, van Emmerik REA: Variability of stride characteristics and joint coordination
among individuals with unilateral patellofemoral pain.
Journal of Applied Biomechanics, 2002; 18: 110121.
[35] Freeman H: A technique for the classification and
recognition of geometric patterns, in Proceedings of
the 3rd International Congress on Cybernetics. Namur,
Belgium, 1961.
[36] Portus MR, Sinclair PJ, Burke ST, Moore DJA, Farhart
PJ: Cricket fast bowling performance and technique
and the influence of selected physical factors during
an 8-over spell. Journal of Sports Sciences, 2000; 18:
999-1011.
[37] Burnett AF, Elliott BC, Marshall RN: The effect of a 12over spell on fast bowling technique in cricket. Journal
of Sports Sciences,1995; 13: 329-341.
[38] Brisson TA, Alain C: Should common optimal movement patterns be identified as the criterion to be
achieved? Journal of Motor Behavior, 1996; 28:
211-223.
[39] Newell KM, Corcos DM: Variability and Motor Control.
Champaign, Ill, Human Kinetics, 1993.
[40] Newell KM, Slifkin AB: The nature of movement variability; in Piek JP (red.): Motor Behavior and Human
Skill: a Multidisciplinary Perspective. Champaign, Ill,
Human Kinetics, 1998: 143-160.
– 91 –