Big Data afslører nye marathontræningstilgange

For adgang til al vores trænings-, gear- og løbsdækning, plus eksklusive træningsplaner, FinisherPix-billeder, begivenhedsrabatter og GPS-apps,>","name":"in-content-cta","type":"link "}}'>tilmeld dig Outside+.

Ny stor matematisk forskning i GPS-data har for første gang ydet væsentlige bidrag til vores forståelse af effektiv træning. Selvom der stadig er meget at lære, har big-data-tilgangen afsløret hidtil ukendte forbindelser mellem træningsplaner og maratonpræstationer. Dette gælder især for midpack og langsommere løbere.

Historisk set har løbere kunnet læse om Eliud Kipchoges træning og andre elites. Træningen af ​​Olympians er ofte dækket og glorificeret i mediernes rapporter. Men hvordan hjælper dette, hvis du har brug for en sub-3:35 for at kvalificere dig til Boston?

Den information findes faktisk i store digitale databaser, der vedligeholdes af virksomheder som Strava, men det har ikke været nemt at få adgang til eller fortolke. Det er her, big-data-folkene træder ind. De har analyseret træningsloggene fra tusindvis af maratonløbere for at lede efter succesfulde mønstre.

I sidste uge skrev min ven Rick Lovett en PodiumRunner artikel, der hovedsageligt fokuserede på den "forudsigende" kraft af nye big-data-ligninger udgivet i Nature Communications, et højt anset tidsskrift. Jeg har korresponderet med forfatteren til det papir, Paris-baserede Thorsten Emig, om træningsimplikationer af hans arbejde.

En anden gruppe, ledet af University of Dublins Barry Smyth, har fulgt en lignende vej i de senere år. Smyth arbejder ofte med "anbefalingssystemer", som det Netflix bruger til at forudsige, hvilke film du kan nyde – eller hvad der virker for dig. I løb er et andet navn for dette "træner". Denne gruppe har låst op for noget træning =succesmønstre, jeg aldrig har set før. Det tvivler jeg heller på, at du har.

Emig har arbejdet med aggregerede data fra Polar og Smyth med Strava-data.

Jeg vil udelade matematikken (der er meget af den), og bare give dig de mest nyttige resultater, først fra Emigs papir, derefter fra Smyths seneste arbejde. Emig når frem til fire nøglekonklusioner, der kan hjælpe med at guide din maratonopbygning. Smyth har én væsentlig take-away.

1) At træne mere, selv i et langsomt tempo, kan gøre dig hurtigere

Dette er et universelt anerkendt resultat af træning, selvom det sjældent understøttes med hårde data af den slags Emig har afsløret. Det forklarer, hvorfor det med rimelighed kan betale sig at køre mere.

2) Hurtig træning opbygger din udholdenhed mere effektivt end langsom træning

Dette er grunden til, at næsten alle udfører en vis mængde speedwork. Hvis du kan booste din præstation på korte distancer, kan du holde et relativt hurtigere tempo over de længere distancer, som udholdenhedsløb kræver. At opnå den rette balance mellem 1) og 2) er, hvad træning handler om. Erkend også, at speedwork indebærer flere risici end langsomt løb.

3) Eliteløbere presser generelt ikke så hårdt i træningen som midpack-løbere og langsommere løbere

Når eliteatleter tilbagelægger 100 miles om ugen, har de intet andet valg end at løbe de fleste af disse miles lidt langsomt. Når du løber 20 til 40 miles om ugen, kan du løbe disse miles hårdere i forhold til din evne.

4) Der er en grænse for, hvor langt og hårdt du kan træne

Ud over den grænse vender din indsats mod syd. Du bliver overtrænet, træt og langsommere. Emig fandt en grænse på 27.000 TRIMPS ("træningsimpulser") under maratontræning. Dette tal vil ikke hjælpe dig meget, for det er ikke let at sidestille med din egen træning. Men du må hellere forstå, at der er en grænse:Mere er ikke altid bedre.

5) Adopter et nyt mønster for dine træningsuger

I sit seneste arbejde har Smyth (sammen med Jakim Berndsen og Aonghous Lawlor) set på, hvordan man sammensætter et maraton-træningsprogram. Deres råd, meget forenklet:

1) Fokus på træning uger, ikke individuelle træningspas, og

2) Skift dine uger på denne månedlange måde:hårdt-hårdt-let-moderat. I ugerne forud for løbsdagen skal du nedtrappe på denne måde:hard-easy-easy.

Her er, hvad de irske forskere mener med svært eller let:

• En hård uge er en, der inkluderer mere hurtig træning end normalt. Det kan for eksempel omfatte en tempotræning og/eller en træning, hvor du løber lige så hurtigt som dit 5K-løbstempo. Du vil få en betydelig træningsstimulans fra denne slags uge, men også opbygge træthed.

• En nem uge er en, hvor du træner 50 til 67 % mindre træning end en hård uge, men i samme tempo som noget af din forrige uges træning. Du kommer dig og konsoliderer dine konditionsgevinster.

• En moderat uge er alt mellem hård og nem. Du bliver hverken mere fit eller mere træt.

De vigtige resultater her er det gentagne hård-hårde mønster og graden af ​​nedskæring i en let uge. De fleste nuværende maratontræningsprogrammer inkluderer nedskæringsuger, men få, om overhovedet nogen, skærer så dybt som 50 til 67 %, mens de understreger tempoet i disse løbeture.

Selvom de fleste planer ikke kræver et sådant mønster, ifølge Smyths analyse, kommer omkring 40% af maratonløberne tæt nok på hans foreslåede skitse til, at enhver ændring næppe vil give en hurtigere maratontid. Til gengæld er 47 % undertrænende og 14 % overtræner. Disse 60 % af marathontrænerne kan blive bedre ved at følge hans forslag.

Ingen af ​​big-data-eksperterne mener, at de har fundet alle svarene. Der er mange spørgsmål tilbage. Smyth et al bruger verbet "nudge" til at beskrive en passende brug af deres resultater. Hvis du kan skubbe din træning i den rigtige retning, kan det give store udbytte.

[Big Data afslører nye marathontræningstilgange: https://da.sportsfitness.win/coaching/andre-Coaching/1003054295.html ]