Zijn de fitness- en concurrerende zwemindustrieën data-geschikt voor AI? – Deel 1

Inleiding

Datagestuurde inzichten hebben veel sporten gerevolutioneerd, waardoor nauwkeurige trainingsplannen, verbeterde blessurepreventie en realtime feedback over prestaties mogelijk zijn. Toch blijven de kwaliteit en structuur van data in het domein van zwemmen, een sport waarbij milliseconden ertoe doen, aanzienlijke uitdagingen. Hoe kunnen AI en ML ons helpen betere resultaten te behalen en welke risico's ontstaan wanneer datakwaliteit wordt genegeerd?

Dit eerste deel van onze tweedelige serie biedt een literatuurgebaseerd overzicht van het voorbereiden van data voor AI in de sport, met referenties uit AI/ML-onderzoeksvelden en toegepast op zwemspecifieke scenario's. Ons doel is om de kloof te dichten tussen wat AI-systemen nodig hebben en hoe zwemmen dit kan bieden. We onderzoeken de basis van datakwaliteit, de gevaren van slecht databeheer en de belangrijkste pijlers die nodig zijn voor het bouwen van robuuste, AI-ready datasets. Aan het einde van dit overzicht begrijpt u waarom goed gestructureerde, hoogwaardige data essentieel zijn voor het bouwen van een basis voor geavanceerde analyses, waardoor betere besluitvorming en prestatieverbeteringen in het zwembad mogelijk worden.

Secties behandeld in Deel 1:

• Sectie 1: Waarom datakwaliteit essentieel is voor ML/AI We schetsen de belangrijkste redenen waarom hoogwaardige, goed beheerde data onmisbaar zijn voor AI- en ML-toepassingen, met name in prestatiekritische sporten zoals zwemmen.
• Sectie 2: De barrières, valkuilen en uitdagingen van data van slechte kwaliteit Deze sectie benadrukt de praktische gevolgen van slechte datapraktijken, waaronder bevooroordeelde modellen, gebrekkige trainingsstrategieën en verspilde middelen.
• Sectie 3: Kernfundamenten voor het garanderen van hoogwaardige data in AI/ML We presenteren de belangrijkste pijlers van betrouwbaar databeheer, van intrinsieke en contextuele datakwaliteit tot ethische naleving, die allemaal cruciaal zijn voor het creëren van betrouwbare AI-resultaten.

Sectie 1: Waarom datakwaliteit essentieel is voor ML/AI — "De motor van AI"

Stel je voor dat je een motor van brandstof voorziet: als de brandstof van lage kwaliteit of vervuild is, zul je nooit topprestaties leveren. Data werkt op dezelfde manier voor Machine Learning (ML) en Artificial Intelligence (AI). In de sportwereld, met name zwemmen, zijn nauwkeurige data de levensader van moderne analyses, prestatieregistratie en besluitvorming. Data van slechte kwaliteit of onvolledige data kunnen zelfs de meest geavanceerde AI-systemen misleiden, wat trainingsplannen en competitieve resultaten kan verstoren.

Hieronder staan de belangrijkste redenen waarom datakwaliteit essentieel is voor elke AI-gestuurde toepassing:

1. Modelnauwkeurigheid en betrouwbaarheid Hoogwaardige data zorgt ervoor dat AI-modellen nauwkeurige, betrouwbare voorspellingen leveren. Bij zwemmen stellen consistente en nauwkeurige data over statistieken zoals slagtellingen, baansplitsingen en hartslagvariabiliteit coaches en atleten in staat om AI-gegenereerde inzichten te vertrouwen. Aan de andere kant kunnen slechte gegevens leiden tot onbetrouwbare modellen en gebrekkige trainingsregimes (Priestley et al., 2023; Qayyum et al., 2020).
2. Vermijden van datacascades Datafouten kunnen zich door de ML-pijplijn verspreiden, waardoor een cascade-effect ontstaat waarbij kleine initiële fouten uitgroeien tot grotere problemen. Bijvoorbeeld, het consequent verkeerd registreren van rondetijden kan de tempo-analyse, vermoeidheidsvoorspellingen en racestrategieën verstoren, wat leidt tot kostbare inefficiënties (Sambasivan et al., 2021; Polyzotis et al., 2018).
3. Bias en eerlijkheid Biased of incomplete data, met name in competitieve sporten, kunnen leiden tot vertekende inzichten en oneerlijke uitkomsten. Bijvoorbeeld, trainingsgegevens die beperkt zijn tot bepaalde zwemmersdemografieën of -omstandigheden kunnen belangrijke factoren uitsluiten, waardoor modellen ontstaan die sommige atleten bevoordelen boven anderen. Zorgen voor diverse, representatieve data helpt bias te verminderen en generalisatie te verbeteren (Zhou et al., 2018; Qayyum et al., 2020).
4. Data opschonen en voorbereiden Effectieve data opschoning verwijdert ruis, corrigeert inconsistenties en pakt ontbrekende waarden aan. Zie het als het behouden van de waterkwaliteit van een zwembad: zonder goede reiniging lijden de prestaties van zwemmers en AI-inzichten eronder. Schone data zorgt ervoor dat modellen zich kunnen aanpassen aan nieuwe en veranderende omstandigheden (Polyzotis et al., 2018; Priestley et al., 2023).
5. Domeinspecifieke vereisten Elke sport heeft unieke statistieken en vereisten. Bij zwemmen is het monitoren van statistieken zoals slagfrequentie, rustintervallen en onderwaterfases essentieel. Door datakwaliteitscontroles af te stemmen op deze specifieke kenmerken, zorgt u ervoor dat AI-uitvoer voldoet aan de prestatiebehoeften in de echte wereld (Priestley et al., 2023; Ranjan, 2023).
6. Continue monitoring en beheer Het verzamelen van gegevens stopt niet nadat een model is getraind. De prestaties van zwemmers evolueren, nieuwe atleten sluiten zich aan bij programma's en sensoren kunnen in de loop van de tijd veranderen. Doorlopende monitoring van binnenkomende gegevens zorgt ervoor dat AI-tools nauwkeurig en relevant blijven (Bangari et al., 2024; Zhou et al., 2018).
7. Uitgebreid beheer van de gegevenskwaliteit Het beheren van grote volumes en variëteiten van trainingsgegevens, zoals rondetellingen, biometrische metingen en videoanalyses, vereist robuuste, schaalbare processen. Een duidelijke strategie voor gegevenskwaliteit richt zich op volume, variëteit en snelheid om consistentie te behouden in de hele ML-levenscyclus (Ranjan, 2023; Priestley et al., 2023).
8. Ethische en juridische overwegingen Het verzamelen van prestatie- en gezondheidsstatistieken roept ethische zorgen op, met name rond privacy en naleving. Hoge normen voor datakwaliteit, veilig beheer en naleving van ethische richtlijnen helpen organisaties om aan wettelijke verplichtingen te voldoen (Qayyum et al., 2020; Zhou et al., 2018).

Datakwaliteit is de basis van succesvolle ML/AI-systemen. Nauwkeurige, uitgebreide en goed beheerde data zorgen voor betrouwbaardere modellen, wat vertrouwen tussen coaches, atleten en belanghebbenden bevordert. Door data te behandelen als de "brandstof" van AI-toepassingen, worden eerlijkere resultaten gegarandeerd, of het nu gaat om trainingsfaciliteiten, onderzoekslaboratoria of wereldwijde competities.

Sectie 2: De barrières, valkuilen en uitdagingen van data van slechte kwaliteit

In sportanalyses is slechte datakwaliteit meer dan alleen een kleine tegenslag: het kan trainingsprogramma's laten ontsporen, waardevolle bronnen verspillen en het vertrouwen in AI-gestuurde inzichten ondermijnen. Van coaches die beurttijden bijhouden tot sportwetenschappers die grote sensordatasets analyseren, het begrijpen van deze belangrijke valkuilen is cruciaal om betrouwbare resultaten te garanderen.

1. Degradatie van modelprestaties AI-modellen vertrouwen op nauwkeurige, volledige gegevens om te leren en voorspellingen te doen. Wanneer ze ontbrekende of onjuiste gegevens krijgen, zoals onnauwkeurige rondetijden of verkeerd geregistreerde slagtellingen, produceren modellen onbetrouwbare voorspellingen. Dit kan leiden tot suboptimale tempostrategieën of zelfs een verhoogd risico op blessures als atleten voorbij veilige grenzen worden geduwd (Priestley et al., 2023; Qayyum et al., 2020).
2. Gegevenscascades Kleine gegevensfouten aan het begin van de pijplijn kunnen een sneeuwbaleffect hebben op grotere problemen verderop. Een hartslagmeter die bijvoorbeeld frequente pieken onjuist registreert, kan 'valse alarmen' over de gezondheid van een atleet veroorzaken, wat leidt tot onnodige wijzigingen in trainingsplannen. Deze cascades verminderen het vertrouwen in AI-systemen en kunnen het welzijn van atleten in gevaar brengen (Sambasivan et al., 2021; Polyzotis et al., 2018).
3. Problemen met bias en eerlijkheid Slechte datakwaliteit is vaak het gevolg van onvolledige datasets die geen representatie vormen van diverse atletenpopulaties. Wanneer modellen worden getraind op beperkte data, zoals statistieken van alleen elitezwemmers, kunnen ze advies opleveren dat irrelevant of zelfs schadelijk is voor jeugd- of mastersporters. Inclusieve en representatieve dataverzameling is de sleutel tot het verminderen van bias (Zhou et al., 2018; Qayyum et al., 2020).
4. Gebrek aan gestandaardiseerde statistieken Zonder gestandaardiseerde methoden voor het vastleggen van belangrijke statistieken (bijv. slagfrequentie of rondetijden) wordt het moeilijk om data tussen teams of studies te vergelijken. Inconsistente definities kunnen verwarring veroorzaken bij het implementeren van AI-oplossingen, de voortgang vertragen en fouten in applicaties versterken (Priestley et al., 2023).
5. Datavergiftiging en beveiligingsrisico's Wanneer data slecht wordt beheerd, worden ze kwetsbaar voor manipulatie of kwaadaardige aanvallen. In de sport kunnen gewijzigde prestatiegegevens scouts misleiden, ranglijsten verdraaien of zelfs weddenschapsmarkten beïnvloeden. Het implementeren van robuuste validatie- en beveiligingsmaatregelen helpt dergelijke risico's op datavergiftiging te voorkomen (Qayyum et al., 2020).
6. Beperkte middelen en documentatieproblemen Teams met te weinig middelen en onduidelijke protocollen voor gegevensverzameling leiden vaak tot vermijdbare fouten. Slecht gedocumenteerde sensorkalibratieprocedures kunnen bijvoorbeeld leiden tot verkeerde etikettering van gegevens, wat later veel moeite kost om te corrigeren. Na verloop van tijd verergeren deze tekorten aan middelen inefficiënties (Sambasivan et al., 2021).
7. Ethische en juridische uitdagingen Het verwerken van gevoelige gegevens van atleten, waaronder biometrische of gezondheidsgerelateerde statistieken, vereist strikte naleving van privacyregels. Slordig gegevensbeheer kan leiden tot non-compliance, juridische problemen en schade aan het vertrouwen tussen atleten en personeel (Qayyum et al., 2020; Zhou et al., 2018).
8. Operationele inefficiënties Slechte datakwaliteit kan de voortgang aanzienlijk vertragen door constante opschoning en validatie te vereisen. Tijd die wordt besteed aan het 'blussen van brandjes' van slechte data kan beter worden gebruikt om geavanceerde trainingsstrategieën te ontwikkelen of extra experimenten uit te voeren (Priestley et al., 2023).
9. Training- en onderwijshiaten Veel sportorganisaties hebben geen goede training in het verzamelen, beheren en ethiek van data. Zonder deze fundamentele kennis kunnen teams onbedoeld fouten in datasets introduceren, wat verdere uitdagingen creëert bij het opschalen van AI-oplossingen (Zhou et al., 2018).
10. Generalisatie en representativiteit Modellen die zijn getraind op smalle datasets, hebben vaak moeite om te generaliseren over verschillende contexten. Een model dat uitsluitend is getraind op elitezwemmers, biedt bijvoorbeeld mogelijk weinig waarde voor jeugd- of masteratleten, wat dure dataverzameling en hertraining noodzakelijk maakt (Priestley et al., 2023; Ranjan, 2023).

Slechte datakwaliteit vormt aanzienlijke uitdagingen voor de adoptie van AI in de sport. Van gedegradeerde modelprestaties en ethische risico's tot operationele vertragingen, deze valkuilen onderstrepen de noodzaak van robuuste, goed gedocumenteerde en veilige datapijplijnen. Door deze uitdagingen aan te pakken, kunnen organisaties ervoor zorgen dat coaches, wetenschappers en ondersteunend personeel AI-inzichten kunnen vertrouwen, wat uiteindelijk leidt tot betere trainingsstrategieën en eerlijkere resultaten.

Sectie 3: Kernfundamenten voor het garanderen van hoogwaardige data in AI/ML

Het bereiken van hoogwaardige data is geen toeval: het vereist opzettelijke strategieën en nauwkeurige processen. In de sport, met name zwemmen, komen data uit verschillende bronnen, zoals rondetijden, slagtellingen en fysiologische statistieken. Om ervoor te zorgen dat AI-modellen betrouwbare inzichten leveren, moet elk datapunt nauwkeurig, relevant en contextueel betekenisvol zijn. Hieronder staan de belangrijkste pijlers die effectieve dataverzameling, -beheer en -gebruik ondersteunen.

1. Intrinsieke datakwaliteit Intrinsieke kwaliteit richt zich op het garanderen dat de data zelf nauwkeurig, consistent en volledig is. Bij zwemmen kan zelfs een kleine onnauwkeurigheid, zoals een verkeerd geregistreerde rondetijd, trainingsadviezen verstoren en de resultaten van atleten beïnvloeden. Om een hoge intrinsieke kwaliteit te bereiken, moeten sensoren zoals timing pads en draagbare apparaten regelmatig worden gekalibreerd. Periodieke steekproeven, zoals het vergelijken van geautomatiseerde gegevens met videobeoordelingen, helpen de nauwkeurigheid van belangrijke statistieken te valideren. Geautomatiseerde systemen die uitschieters markeren, zoals slagfrequenties die de fysieke limieten overschrijden, zijn ook cruciaal (Priestley et al., 2023; Ranjan, 2023). Deze gecombineerde maatregelen zorgen ervoor dat de gegevens betrouwbaar blijven voor AI-analyse.

2. Contextuele kwaliteit Contextuele kwaliteit zorgt ervoor dat gegevens relevant, actueel en geschikt zijn voor de beoogde AI-taak. Trainingsgegevens die zijn verzameld uit kortebaanbaden zijn bijvoorbeeld mogelijk niet van toepassing op openwaterzwemmen, waardoor segmentatie essentieel is. Om contextuele relevantie te behouden, moeten teams duidelijk doelstellingen voor gegevensverzameling definiëren, zoals het verbeteren van starts, keerpunten of algehele uithoudingsvermogen. Gegevens moeten worden geclassificeerd op basis van omstandigheden zoals de grootte of hoogte van het zwembad om contextueel zinvolle inzichten te bieden. Bovendien moeten dataverzamelingsprocessen evolueren naarmate trainingsbehoeften evolueren om ze in lijn te houden met de huidige doelen (Priestley et al., 2023; Zhou et al., 2018).

3. Representatieve kwaliteit Representatieve kwaliteit richt zich op consistente en interpreteerbare dataformaten in teams en systemen. Zonder standaardisatie kunnen prestatiegegevens verkeerd worden geïnterpreteerd, zoals wanneer verschillende teams een 50-meterronde labelen als "50 Free" of "FC_50". Het aannemen van gestandaardiseerde naamgevingsconventies en het onderhouden van een gedeeld dataschema tussen teams helpen deze problemen te verminderen. Teams moeten ook metagegevens gebruiken om details te documenteren over wanneer en hoe gegevens zijn verzameld (Priestley et al., 2023). Deze maatregelen voorkomen verwarring en verbeteren de samenwerking tussen interne en externe belanghebbenden.

4. Toegankelijkheid Toegankelijkheid zorgt ervoor dat gegevens beschikbaar zijn voor geautoriseerde gebruikers, terwijl de privacy wordt beschermd. Coaches, sportwetenschappers en atleten hebben vaak realtime toegang tot prestatiegegevens nodig om de training aan te passen. Veilige cloudgebaseerde systemen met rolgebaseerde toegangscontrole kunnen toegang bieden zonder de beveiliging in gevaar te brengen. Bovendien zorgen gebruiksvriendelijke dashboards die zijn ontworpen voor niet-technische gebruikers voor bredere toegankelijkheid. Voor gevoelige atleetgegevens moet encryptie worden afgedwongen om te voldoen aan privacyregelgeving (Zhou et al., 2018). Deze maatregelen helpen de beschikbaarheid van gegevens en privacy in evenwicht te brengen en ondersteunen tegelijkertijd effectieve besluitvorming.

5. Data Lifecycle Management Data Lifecycle Management houdt toezicht op gegevens van verzameling tot verwerking, opslag, analyse en uiteindelijke archivering of verwijdering. Traceerbaarheid is essentieel: zonder traceerbaarheid kunnen fouten onopgemerkt in de AI-pijplijn worden geïntroduceerd. Het bijhouden van grondige documentatie, inclusief details zoals verzameldata en sensorkalibratielogboeken, helpt de integriteit van gegevens te behouden. Periodieke beoordelingen zijn essentieel om verouderde of irrelevante gegevens te verwijderen, terwijl de focus op kwaliteitsdatasets blijft (Ranjan, 2023; Priestley et al., 2023). Back-up- en noodherstelstrategieën zorgen verder voor betrouwbaarheid van gegevens op de lange termijn.

6. Ethische en wettelijke naleving Ethische en wettelijke naleving is cruciaal bij het verwerken van gevoelige gegevens, met name in sporten waarbij biometrische en gezondheidsgegevens betrokken zijn. Atleten vertrouwen erop dat hun persoonlijke gegevens worden beschermd en verantwoord worden gebruikt. Om dit vertrouwen te behouden, moeten teams atleetgegevens waar mogelijk anonimiseren en ervoor zorgen dat het gebruik van gegevens voldoet aan de relevante wetten, zoals de AVG. Het verkrijgen van geïnformeerde toestemming van atleten voordat hun gegevens worden verzameld en gebruikt, is ook essentieel (Qayyum et al., 2020; Zhou et al., 2018). Het niet naleven van deze richtlijnen brengt juridische gevolgen en reputatieschade met zich mee.

7. Continue monitoring en verbetering Continue monitoring zorgt ervoor dat de gegevenskwaliteit in de loop van de tijd behouden blijft naarmate de prestatiegegevens evolueren. Zwemprogramma's introduceren vaak nieuwe statistieken en technologieën, waardoor voortdurende validatie belangrijk is. Geautomatiseerde validatiescripts kunnen afwijkingen detecteren, zoals ongewoon korte of lange rondetijden, voordat ze analyses beïnvloeden. Periodieke audits helpen om volledigheid en integriteit te behouden, terwijl feedbackloops met coaches en atleten zorgen voor de snelle oplossing van discrepanties (Bangari et al., 2024; Zhou et al., 2018). Deze proactieve aanpak helpt om een dynamische en betrouwbare datapijplijn te behouden.

8. Integratie van domeinkennis Integratie van domeinkennis maakt gebruik van de expertise van coaches, sportwetenschappers en atleten om data effectief te interpreteren en valideren. Afwijkingen, zoals een plotselinge piek in de hartslag, kunnen eenvoudige verklaringen hebben zoals sensorstoringen of omgevingsomstandigheden. Domeinexperts kunnen onderscheid maken tussen echte problemen en apparatuurfouten, waardoor onnodige modelaanpassingen worden voorkomen. Samenwerken met coaches aan dataverzamelingsprotocollen en het valideren van AI-gestuurde aanbevelingen tegen ervaringen in de echte wereld verbetert de betrouwbaarheid van de gegenereerde inzichten (Ranjan, 2023). Dit iteratieve proces zorgt ervoor dat datagestuurde beslissingen aansluiten bij praktische ervaring.

Door te focussen op deze kernfundamenten - intrinsieke en contextuele kwaliteit, representatieve consistentie, toegankelijkheid, levenscyclusbeheer, naleving, continue monitoring en domeinexpertise - kunnen organisaties betrouwbare datapijplijnen opzetten. Voor zwemprofessionals vertaalt dit zich in betere trainingsregimes, nauwkeurige feedback van atleten, meer betrokkenheid, minder blessures en superieure competitieve prestaties.

Samenvatting

In dit eerste deel hebben we de kernprincipes van datakwaliteit onderzocht en laten zien hoe slechte data zelfs de meest geavanceerde AI-projecten kunnen laten ontsporen. Slordige of onvolledige records blokkeren niet alleen innovatie, ze kunnen coaches, atleten en analisten ook actief misleiden. Maar hoe zijn deze concepten van toepassing op het huidige datalandschap van zwemmen?

In de volgende aflevering duiken we in de praktische realiteit van het beheren van trainingssessiegegevens voor zwemmen, waarbij we de gebieden benadrukken waar de industrie uitblinkt en waar verbeteringen nodig zijn. We bespreken ook de mogelijkheid voor een uniform raamwerk dat is ontworpen om databeheer op alle niveaus van de sport te verbeteren. Tot slot beantwoorden we de belangrijkste vraag: Zijn de zwemfitness- en concurrerende industriedata geschikt voor AI? Blijf op de hoogte voor een nadere blik op hoe we AI kunnen inzetten om betere resultaten te behalen voor zwemmers op elk niveau.

Referenties:

Priestley, Maria & O’Donnell, Fionntán & Simperl, Elena. (2023). A Survey of Data Quality Requirements That Matter in ML Development Pipelines. Journal of Data and Information Quality. 15. 10.1145/3592616.

Bangad, Nikhil & Jayaram, Vivekananda & Sughaturu Krishnappa, Manjunatha & Banarse, Amey & Bidkar, Darshan & Nagpal, Akshay & Parlapalli, Vidyasagar. (2024). A Theoretical Framework For Ai-Driven Data Quality Monitoring In High-Volume Data Environments. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ENGINEERING & TECHNOLOGY. 15. 618-636. 10.5281/zenodo.13878755.

Zhou, Yuhan & Tu, Fengjiao & Sha, Kewei & Ding, Junhua & Chen, Haihua. (2024). A Survey on Data Quality Dimensions and Tools for Machine Learning Invited Paper. 120-131. 10.1109/AITest62860.2024.00023.

Polyzotis, Neoklis & Roy, Sudip & Whang, Steven & Zinkevich, Martin. (2018). Data Lifecycle Challenges in Production Machine Learning: A Survey. ACM SIGMOD Record. 47. 17-28. 10.1145/3299887.3299891.

Qayyum, Adnan & Qadir, Junaid & Bilal, Muhammad & Al-Fuqaha, Ala. (2020). Secure and Robust Machine Learning for Healthcare: A Survey. IEEE Reviews in Biomedical Engineering. PP. 1-1. 10.1109/RBME.2020.3013489.

Neutatz, Felix & Chen, Binger & Abedjan, Ziawasch & Wu, Eugene. (2021). From Cleaning before ML to Cleaning for ML.

Sambasivan, Nithya & Kapania, Shivani & Highfill, Hannah & Akrong, Diana & Paritosh, Praveen & Aroyo, Lora. (2021). “Everyone wants to do the model work, not the data work”: Data Cascades in High-Stakes AI. 1-15. 10.1145/3411764.3445518.

Roh, Yuji & Heo, Geon & Whang, Steven. (2019). A Survey on Data Collection for Machine Learning: A Big Data - AI Integration Perspective. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. PP. 1-1. 10.1109/TKDE.2019.2946162.

Whang, Steven & Roh, Yuji & Song, Hwanjun & Lee, Jae-Gil. (2023). Data collection and quality challenges in deep learning: a data-centric AI perspective. The VLDB Journal. 32. 10.1007/s00778-022-00775-9.

Rangineni, Sandeep. (2023). An Analysis of Data Quality Requirements for Machine Learning Development Pipelines Frameworks. International Journal of Computer Trends and Technology. 71. 16-27. 10.14445/22312803/IJCTT-V71I8P103.