Abstract des Autors

Die sportwissenschaftliche Forschung, als deren zentraler Gegenstand das Phänomen der menschlichen Leistung angesehen werden kann, hat sich in den letzten 35 Jahren deutlich ausdifferenziert und so in ihrem Binnenverhältnis die Voraussetzungen für eine notwendige multi- und interdisziplinäre Forschung geschaffen. Diese zu realisieren, erfordert konsolidierte Datenerfassungs-, Speicherungs-, Bewertungs- und Austauschsysteme, die trotz vorhandener, leistungsstarker IT-Infrastruktur häufig fehlen. Deshalb erfolgt der Datenaustausch immer noch oft über den kleinsten gemeinsamen Nenner der vorhandenen Software (d.h. Office-Lösungen), was die Durchführbarkeit komplexer multidisziplinärer Projekte sehr erschwert. Zur Unterstützung komplexer multidisziplinärer Forschung an der Deutschen Sporthochschule Köln (DSHS) wurde im Rahmen dieser Arbeit, basierend auf einer umfassenden Anforderungsanalyse, ein Systemkonzept erstellt und umgesetzt. Sowohl das Konzept als auch der implementierte Prototyp sind das Ergebnis einer iterativen Vorgehensweise, die in der Arbeit ausführlich dokumentiert wird.
Betrachtet man die vor Projektbeginn definierten Ziele, wie die Erweiter- und Anpassbarkeit des Systems ohne Programmierkenntnisse, die Schaffung einer dynamischen selbstlernenden Suchmöglichkeit durch alle forschungsrelevanten Daten, eine hohe Systemsicherheit oder die Integration der Lösung in die bestehende IT-Infrastruktur der DSHS, so sind aus konzeptioneller Sicht diese Ziele erreicht worden. Dies wurde durch den Einsatz neuester Technologien, wie z.B. xml-basierter Formulare, einer hybriden Datenbank und einer flexiblen Portalanwendung, ermöglicht. Der implementierte Prototyp stellt jedoch erst einen Teil der konzeptionell erarbeiteten Funktionen zur Verfügung. Es wurde bereits eine Datenbasis von ca. 330 X 2150 Attributen aufgebaut (Stand 31.01.2009), die stetig erweitert wird. Suchergebnisse können zur weiteren Auswertung in speziellen Statistikanwendungen exportiert werden. Die leistungsstarke Suchmaschine bietet die Möglichkeit beliebiger Attribut- Verknüpfungen und schafft auf diese Weise einen empirischen Zugang, der in dieser Breite und Tiefe bisher nicht möglich war. So können konventionelle, deskriptive und inferenzstatistische Verfahren mit unkonventionellen Ansätzen der Massendatenanalyse (Mustererkennung, Data Mining) problemlos kombiniert werden. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass durch die Entwicklung dieses Systems Forschungskooperationen in einer Weise möglich geworden sind, die völlig neue Einsichten in komplexe Datenstrukturen erlauben.

Abstract des Autors

Sport science research, with the phenomenon of human performance as its central topic, has been considerably refined within the past 35 years. Thus, internally it has established conditions for essential multi- and interdisciplinary research. The implementation of this approach requires consolidated systems of data collection, storage, evaluation and exchange, which are lacking in many cases, although high-performance IT infrastructure would be available. As a consequence, data exchange is frequently carried out by using the least common denominator of software available (i.e. office solutions), which highly complicates the realisation of complex multi-disciplinary projects. In order to support complex multi-disciplinary research at the German Sport University Cologne (GSU), a system concept based on a comprehensive requirement analysis has been developed and implemented within this thesis. Both, the concept and the implemented prototype result from an iterative approach, which the thesis documents in detail. From a conceptional point of view, all objectives defined for the project have been achieved, including expandability and adaptability of the system without programming skills, a dynamic and auto-adaptive search function for all relevant data as well as high system security and integration into the existent IT infrastructure of the GSU. This was possible by using most recent technologies, such as xml-based forms, a hybrid database and a flexible portal application. However, the implemented prototype provides only part of the conceptually developed functions. A database of about 330 x 2150 attributes has already been established (date 31.01.2009) and is continuously being expanded. Search results can be exported into special statistical applications for further evaluation. The high-performance search engine offers the possibility to link attributes in any required way, thus allowing an empirical access, which to this extent has been unavailable before. In this way, conventional, descriptive and inferential statistical procedures can be easily combined with unconventional approaches of mass data analysis (pattern recognition, data mining). To summarize, through the development of this system, it is now possible to allow research cooperations brand new insights into complex data structures.