Eén van de belangrijkste thema’s in de sportmarketing van de laatste jaren is fan engagement. Voor een sportorganisatie zijn veel fans en een hoge mate van fan engagement van groot belang: ze zorgen voor volle stadions, veel verkeer op de online platforms van de club, meer sponsorinkomsten en hogere mediagelden. Dit jaar is er in Luik een tentoonstelling over voetbal en religie. Het betreft een expositie die voor sportmarketeers relevant is omdat in beeld wordt gebracht wat voetbal betekent in het leven van fans met veel engagement.
Ook betaald voetbalclubs hebben een maatschappelijke verantwoordelijkheid. Ze kunnen daar onder andere vorm aan geven middels projecten in het kader van community development. De stichting 'Voetbal heeft meer dan twee doelen' helpt BVO's bij het realiseren van deze verantwoordelijkheid.
Wie heeft er nou geen hekel aan wachten? Wij in ieder geval wel. Regelmatig als wij een voetbalwedstrijd bezoeken of een ander groot evenement komt het weer voor: ellenlange wachtrijen en doodgeslagen bier. Dat moet en kan beter in onze ogen. De oplossing? Het plaatsen van onze biermachine, de Bierport. Een innovatief apparaat dat een concrete oplossing biedt voor organisatoren van festivals, uitbaters van stadionbars of andere grootschalige evenementen. In nog geen halve minuut een kant en klaar traytje met jouw bier. Dit wordt de nieuwe standaard.
Big data spelen een steeds grotere rol in de (semi)professionele sport. De hoeveelheid gegevens die opgeslagen wordt, groeit exponentieel. Sportbegeleiders (coaches, inspanningsfysiologen, sportfysiotherapeuten en sportartsen) maken steeds vaker gebruik van sensoren om sporters te monitoren. Tijdens trainingen en wedstrijden worden de hartslagen, afgelegde afstanden, snelheden en versnellingen van sporters gemeten. Het analyseren van deze data vormt een grote uitdaging voor het begeleidingsteam van de sporters. Sportbegeleiders willen big data graag inzetten om meer grip te krijgen op sportblessures. Blessures kunnen namelijk desastreuze gevolgen hebben voor teamprestaties en de carrière van (semi)professionele sporters. In totaal stopt maar liefst 33% van de topsporters door blessures met hun sportloopbaan. Daarnaast is uitval door blessures een belangrijke oorzaak van stagnatie van talentontwikkeling. Het lectoraat Sportzorg van de Hogeschool van Amsterdam heeft veel expertise op het gebied van blessurepreventie in de sport. Sportbegeleiders hebben het lectoraat Sportzorg benaderd om antwoord te krijgen op de onderzoeksvraag: Wat zijn op data gebaseerde indicatoren om sportblessures te voorspellen? Deze onderzoeksvraagstelling is opgesplitst in de volgende deelvragen: 1. Hoe kan met sensoren relevante data van sporters verzameld worden om de sportbelasting in kaart te brengen? 2. Welke parameters kunnen blessures voorspellen? 3. Hoe kunnen deze parameters op betekenisvolle en eenvoudige wijze naar sportbegeleiders en sporters teruggekoppeld worden? Het project resulteert in de volgende projectresultaten: - Een overzicht van nauwkeurige en gebruiksvriendelijke sensoren om sportbelasting in kaart te brengen - Een overzicht van relevante parameters die blessures kunnen voorspellen - Een online tool dat per sporter aangeeft of de sporter wel of niet training- of wedstrijdfit is Bij dit project zijn de volgende organisaties betrokken: Hogeschool van Amsterdam, Universiteit Leiden, VUmc, Rijksuniversiteit Groningen (RuG), Amsterdam Institute of Sport Science (AISS), Johan Sports, Centrum voor Topsport en Onderwijs (CTO) Amsterdam, Koninklijke Nederlandse Voetbalbond (KNVB), de Nederlandse Vereniging voor Fysiotherapie in de Sport (NVFS), VV Noordwijk (voetbalclub) en Black Eagles (basketbalclub).
Er ontstaan in Nederland veel blessures als gevolg van overbelasting in alle lagen van de sport. Hoe kunnen deze blessures worden voorkomen? Insteek van dit project is het gebruik van (sensor)technologie en big data analyse voor het vroegtijdig detecteren van signalen van overbelasting en daarmee het voorkomen van blessures. Een grote hoeveelheid technologie wordt momenteel al gebruikt voor het meten aan sporters (quantified self). Professionele sportclubs investeren in dure systemen. Diepte-interviews tonen echter aan dat er twee grote problemen zijn: ten eerste de grote hoeveelheid data en ten tweede de kennis voor een juiste interpretatie van de data benodigd voor een omzetting naar een trainingsadvies. Computermodellen opgebouwd uit systematische data-analyse van de enorme hoeveelheden trainingsdata en aangevuld met domeinkennis kunnen deze problemen oplossen. Er is behoefte aan een systeem waarin informatie uit verschillende bronnen in één systeem wordt opgeslagen en toegankelijk gemaakt om vervolgens geïntegreerd geanalyseerd te kunnen worden. Individuele profielen moeten gebouwd worden uit de data voor een snelle, automatische interpretatie. Hiermee kan grensbewaking voor overbelasting plaatsvinden en kunnen trainingsaanpassingen gedaan worden waar nodig. Vanuit deze behoefte richt het project zich op de praktijkvraag “Hoe kunnen we een praktisch toepasbaar gereedschap ontwikkelen dat valide de externe en interne trainingsbelasting kan meten, de (para)medische staf en/of fysiek trainer helpt bij het detecteren van (potentiële) overbelasting en daarmee helpt bij het plegen van de juiste interventies voor het voorkomen van blessures?”. Het principe van een dergelijke ‘belastingmonitor’ is al aangetoond. Voor een volwaardig prototype zal echter zowel het computermodel als de gebruikersapplicatie technisch gezien moeten worden doorontwikkeld, geoptimaliseerd, uitgebreid en vooral getest. Daar richten de onderzoeksvragen van dit project zich op. De focus ligt in eerste instantie op het (betaalde) voetbal, maar kan ook naar andere teamsporten en de breedtesport vertaald worden.
