| 研究課題/領域番号 |
19K11457
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分59020:スポーツ科学関連
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| 研究機関 | 九州産業大学 |
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研究代表者 |
磯貝 浩久 九州産業大学, 人間科学部, 教授 (70223055)
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| 研究分担者 |
堀尾 恵一 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (70363413)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 心理的コンディション / 自己組織化マップ / スポーツ / パフォーマンス / コンディション / コンディショニング / ビックデータ / スポーツパフォーマンス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、スポーツ選手の心理的コンディショニングと身体的コンディショニング及びパフォーマンスの関係について、IT分野で活用される自己組織化マップを用いて明らかにすることを目的とした。
具体的には、1)選手の20万以上のコンディションデータを基に自己組織化マップにより解析し、その特徴を解明して可視化すること、2)パフォーマンスに影響するコンディション要因を全体的特徴と個人の特徴別に明らかにすること、3)個に応じた適切な心理的コンディショニングを解明・可視化して、アプリによりフィードバックする方法を開発しその効果を検証することである。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、心理的コンディションと身体的コンディション及びパフォーマンスの関係について、自己組織化マップを用いて全体的特徴及び個人の特徴を明らかにして、それを選手に即時的にフィードバックすることにより、コンディショニングに役立てることである。具体的な目的は以下のようになる。1)アプリを利用した心理的コンディションと身体的コンディション及びパフォーマンスとの関係性を自己組織化マップで解析して特徴を可視化する。2)可視化された特徴を基に、パフォーマンスに影響する心身のコンディション要因を全体特徴と個人の特徴毎に明らかにする。3)個に応じた適切な心理的コンディショニングを解明して、アプリにより即時的に可視化してフィードバックする方法を開発してその効果を検証する。
当該年度は昨年度に引き続き、「個に応じた適切な心理的コンディショニングとフィードバックの効果検証」を目的とした。具体的には、高校・大学のスポーツ選手を対象に、 6ヶ月間毎日アプリでコンディションを入力して、主たる大会でのパフォーマンスを多次元で評価して、心理的・身体的コンディションとパフォーマンスの関係性を分析する。そのデータを基にクラスタリングして、個人あるいは類似グループの心理的コンディショニングの特徴を抽出して、アプリでフィードバックするシステムを構築することであった。
代表選考会を対象とした検討からは、代表に選出された者の心理的コンディショニングの特徴が示されるなどの結果が得られた。しかしながら、コロナ感染拡大の影響で、多くの大会が中止・延期となり、研究は部分的にしか実施できなかった。そのため、研究期間を再度延長して引き続き研究を進めて行くこととした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
本年度の計画は昨年度に引き続き、スポーツ選手を対象にアプリでコンディションを入力して、主たる競技会でのパフォーマンスを評価して、心理的・身体的コンディションとパフォーマンスの関係性を分析することであった。更に、 競技成績とコンディショニングのデータを基にクラスタリングして、個人あるいは類似グループの心理的コンディショニングの特徴を抽出して、アプリでフィードバックするシステムを構築することを計画した。
しかしながら、コロナ感染拡大の影響で、多くの競技会が中止・延期となり、競技のパフォーマンスを評価することが困難となったことにより、研究の進捗が遅れてし まった。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は多くのスポーツ競技会が実施される見通しが示されている。そのため、部分的にしか検討できなかった研究内容に関して、検討を進める予定である。 具体的には、アプリでコンディションを入力して主たる大会でのパフォーマンスを多次元で評価して、心理的・身体的コンディションとパフォーマンスの関係性を分析することを進めたい。
競技パフォーマンスとコンディションの両データをクラスタリング分析して、個人あるいは類似グループの心理的コンディショニングの特徴を抽出して、アプリでフィードバックするシステムを構築することを目指していきたいと思う。
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