Simulation

Gestützt auf die rasche technologische Entwicklung im Bereich der Computerhardware haben die Simulationstechniken eine bedeutende Rolle unter den wissenschaftlichen Methoden erobern können. In vielen Bereichen werden sie erfolgreich eingesetzt, um beispielsweise Systemverhalten in Zuständen zu erforschen, welche nicht ohne weiteres hergestellt werden können (z.B. Urknall). Weiters kann die Gültigkeit von zugrundeliegenden Modellen erforscht werden. Simulation ermöglicht auch ein Verhaltenstraining in komplexen Situationen (Flugsimulator).

Merkmale von Simulationstechniken

Ein erstes Charakteristikum ist die enge Verknüpfung mit einem Modell. Eine Simulation operiert immer auf einem Modell des Originals. Die Qualität der Erkenntnisse, die durch Simulationen gewonnen werden, hängt also unmittelbar von der Qualität der zugrundeliegenden Modellbildung ab. Gleichzeitig wird deutlich gemacht, daß Simulationen sowohl zur Prüfung der Modellbildung als auch zur Modellanwendung beitragen können, indem sie einmal zur Prüfung des Erklärungsgehaltes des eingesetzten Modells dienen und im anderen Fall Aussagen über das Original in neuen Zusammenhängen erlauben.

Das zweite Charakteristikum von Simulationen besteht darin, daß man in der Lage ist, im Modell gewisse Zustände systematisch und kontrolliert herbeizuführen. Man könnte dies den "dynamischen Aspekt" der Simulation nennen. In diesem Zusammenhang wird die besondere Bedeutung deutlich, welche mathematische Modelle für die Simulation haben. Mathematische Modelle beschreiben in der Regel das Systemverhalten als Funktion einer Reihe von Parametern. Um Modellzustände systematisch und kontrolliert herbeizuführen, ist eine Manipulation der Modellparameter und eine Berechnung des Systemverhaltens mit diesen neuen Parametern notwendig. Durch die Fortschritte in der Computertechnologie gestaltet sich dieser Vorgang inzwischen relativ problemlos.

Ein grundlegendes Problem ist die Abgrenzung eines Teilsystems aus seinem natürlichen Systemkontext bei der Modellbildung. Der Einfluß des Systemkontextes muß, obwohl nicht extra modelliert, in seiner Wirkung auf das modellierte Teilsystem durch Simulation berücksichtigt werden. Zum Beispiel berücksichtigt das technisch-taktische Modell eines Sportspieles in der Regel nicht die psychische Situation der Spieler im Kontext des Spiels und deren Änderung durch Spielverlauf und Spielerinteraktionen. Durch diese Diskrepanz zwischen Modell und System kommt es daher zu Fehlern bei der Diagnose und Prognose. Es muß daher immer geprüft werden, ob ein Kontext-Modell entwickelt werden soll.

Gründe für den Einsatz der Simulation im Sport

Für den Bereich des sportlichen Trainings liegen klassische Indikationen zur Anwendung von Simulationen vor:

• Veränderungen im Original (Trainingsanpassungen des Sportlers) sind oft nur langfristig und aufwendig zu erzielen.
• Deren exakte quantitative Wirkung auf die komplexe sportliche Leistung ist weitgehend unbekannt.
• Mehrere Leistungsvoraussetzungen konkurrieren um das Zeitbudget im Training des Sportlers

Statt also ein Trainingsprogramm über mehrere Wochen und Monate mit unsicherem Ausgang durchzuführen, wäre es für einen Trainer äußerst attraktiv, dessen Auswirkungen auf die Wettkampfleistung im voraus simulativ abschätzen zu können. Mehrere Varianten könnten durchgespielt und nur die beste Lösung umgesetzt werden. Damit solche Simulationen aber überhaupt möglich sind, müssen gewisse Voraussetzungen erfüllt sein:

• Im Bereich der Modellbildung müssen gültige Modelle für den Zusammenhang von Leistungsvoraussetzungen und Wettkampfleistung entwickelt werden.
• Die Wirksamkeit von Trainingsmaßnahmen in Abhängigkeit von Belastungsparametern des Trainings muß beschrieben werden.
• Die relative Bedeutung einzelner Verhaltensweisen im Wettkampf für den Gesamterfolg muß erfaßt werden.