Oratie over het commercialiseringsproces op sportgebied, uitgesproken op 18 oktober 2006 bij de openbare aanvaarding van het ambt van bijzonder hoogleraar op het vakgebied van de Sportontwikkeling aan de Universiteit Utrecht in de faculteit Rechtsgeleerdheid, Economie, Bestuur en Organisatie, departement Bestuurs- en organisatiewetenschappen.
Het project “Sporttoerisme - Sportas Amsterdam” draait om de vraag: welke kansen biedt sporttoerisme voor Sportas? De aanleiding voor het project is het bredere programma rond het gebiedsconcept Sportas Amsterdam. Dit programma behelst de ambitie van de gemeente Amsterdam, gemeente Amstelveen en partners om één ruimtelijk geheel te maken van het gebied en de sportfaciliteiten die in zuidwest Amsterdam zijn gelegen, grofweg van het Olympische Stadion tot en met de sportfaciliteiten in het Amsterdamse Bos. Het programma draagt bij aan city branding (regio Amsterdam), lokale bedrijfsontwikkeling (o.a. horeca, retail, dienstverlening), ondersteunen lokaal verenigingsleven en sportfaciliteiten (vitaliteit kantines en accommodatie), veiligheid (ruimtelijke eenheid, levendig) en leefbaarheid (toegankelijke en aantrekkelijke openbare ruimte). Bovenal kan de Sportas bijdragen aan het aantrekken en binden van de relatief hoogopgeleide en weinig plaatsgebonden leeftijdsgroep van 18-35 jaar. Dit sluit aan bij de ideeën van auteurs als Richard Florida (“The rise of the creative class”) en Charles Landry (“The art of city making”) over het aantrekken en vasthouden van de creatieve klasse en de kenniswerker. Het idee van de Sportas veronderstelt een transitie, van een versnipperd sportgebied naar geïntegreerd vrijetijdslandschap. Het gebied is momenteel al interessant voor sporttoerisme (topsport, breedtesport) en kan door deze transitie een impuls krijgen. Tegelijkertijd is de ontwikkeling van sporttoerisme een schakel in deze transitie. Er is echter nog te weinig bekend over de omvang van sporttoerisme en de potenties van de Sportas op dit vlak.
Blessures zijn één van de grootste problemen in de paralympische sport. Niet alleen is het aantal blessures hoog, maar ook de impact in het dagelijks leven is groot. In gesprekken met de beroepspraktijk (sporters, coaches, Embedded Scientist) komt de urgentie van dit probleem met name naar voren bij rolstoelsporters. In dit geval kan een blessure namelijk een acute bedreiging vormen voor de zelfredzaamheid, omdat zij in het dagelijks leven ook afhankelijk zijn van de rolstoel. Helaas is het voorkomen van blessures op dit moment moeilijk door de verscheidenheid aan blessures en onduidelijkheid over wat de oorzaken van deze blessures zijn. Hierbij speelt de complexiteit van het probleem een grote rol omdat allerlei factoren belangrijk kunnen zijn, zoals onder andere de belasting in het dagelijks leven, mentale aspecten en de slaapkwaliteit van de atleten. In dit project willen we de eerste stappen zetten om te achterhalen wat de risicofactoren zijn voor het oplopen van een overbelastingsblessure in rolstoelsporten. Om dit bereiken stellen we een integrale en data gedreven aanpak voor, waar Artificiële Intelligentie en Data Science een essentiële rol spelen. Op deze manier willen we de invloed van alle aspecten tegelijk bekijken en ook de mogelijke wisselwerkingen tussen de potentiële risicofactoren. In samenwerking met praktijkpartners, kennisinstellingen en bedrijven willen we verkennen wat noodzakelijk is voor onze integrale aanpak van blessurepreventie in rolstoelsporten. De opbrengst van dit project is een ingediende vervolgaanvraag met een goed afgebakende onderzoeksvraag en een sterk consortium. Ook zal een data-infrastructuur worden ontwikkeld, die gebruiksvriendelijk is voor de rolstoelsporter en de data gedreven aanpak naar blessurepreventie mogelijk maakt.
De prestatie in rolstoelsporten wordt voor een groot deel bepaald door de ‘Wheelchair Mobility Performance’ (WMP), de prestatiemaat voor de atleet-rolstoel combinatie. Binnen het project ‘de perfecte sportrolstoel’ is een methode ontwikkeld ‘de Wheelchair Mobility Performance Monitor’ (WMPM) om mobility performance te meten en uit te drukken in een aantal objectief goed te kwantificeren uitkomstmaten zoals snelheid, versnelling en wendbaarheid. Deze maten geven inzicht in de relatie tussen atleet, rolstoel en sport. Door middel van de WMPM is het mogelijk inzicht te verkrijgen in de fysieke eisen die in rolstoelsport gesteld worden, feedback te geven aan atleten en coaches, het evalueren van training en wedstrijden en het kan rolstoelexperts ondersteunen in het optimaliseren van de rolstoel. Binnen het RAAK-project is de WMPM ontwikkeld en ingezet als onderzoekstool bij verschillende rolstoelsporten. De WMPM biedt echter ook goede kansen voor het gebruik door coaches in de beroepspraktijk. Echter, de WMPM is nog niet eenvoudig toepasbaar voor zelfstandig gebruik door coaches en atleten voor het continue monitoren van prestaties. Met deze aanvraag willen we de implementatie van de WMPM in de beroepspraktijk faciliteren, door het verder ontwikkelen van het systeem naar een praktijkapplicatie en door NL-team coaches en embedded scientists in de rolstoelsporten tennis en basketbal op weg te helpen in het gebruik. Daarbij zal er zowel aandacht zijn voor de technische vervolmaking, maar vooral ook voor de implementatie van het systeem in de sportpraktijk. Samen met coaches, atleten en onderzoekers zal een live feedback tool naar een voor de praktijk toegankelijk platform worden omgezet, zodat deze direct inzetbaar is in de voorbereiding op de Paralympische spelen van 2020 en verder. Hierbij zullen onderzoekers en studenten van meerdere opleidingen als ICT en media en mechatronica betrokken worden.
Open Source Load Monitor heeft als doel om de resultaten van het Raak-Publiek project ‘Big data technologie voor detectie overbelasting sporters’ beschikbaar te maken voor een groter publiek. Tijdens het project is er een softwareprototype ontwikkeld van een monitor die de belasting van sporters in kaart brengt. Deze tool helpt trainers en sporters om snel inzicht te krijgen in mogelijke over- en onder-belasting van de sporters om zo een optimaal trainingsprogramma op te stellen waarmee de kans op blessures wordt geminimaliseerd en de fitheid wordt gemaximaliseerd. Hierbij wordt gebruik gemaakt van machine learning om voorspellingsmodellen te maken op basis van de aangeleverde data van de respectievelijke consortiumpartners. Omdat de sportclubs verschillende sensoren gebruiken voor de bewegingsdata en verschillende vragenlijsten gebruiken voor well-being en trainingszwaarte moeten de modellen geschikt gemaakt worden voor elke club apart. De Top-Up subsidie zal gebruikt worden om een opensource omgeving te creëren waarbij belangstellenden het algemene deel (de gebruikersinterface en de methodiek voor machine learning) kunnen gebruiken, waarbij ze voor het datadeel een aanpassing kunnen maken voor hun eigen organisatie. Op deze manier willen we de in het project opgedane kennis verder verspreiden en de mogelijkheid bieden om dit door te ontwikkelen.
