Големите данни разкриват нови подходи за обучение на маратон

За достъп до цялото ни покритие за тренировки, екипировка и състезание, плюс ексклузивни планове за обучение, снимки на FinisherPix, отстъпки за събития и GPS приложения,>","name":"in-content-cta","type":"link "}}'>Регистрирайте се за Outside+.

Новите големи математически изследвания на GPS данни за първи път допринесоха значително за нашето разбиране за ефективното обучение. Въпреки че остава много да се научи, подходът на големите данни разкри неразпознати досега връзки между плановете за обучение и представянето на маратона. Това е особено вярно за midpack и по-бавните бегачи.

Исторически погледнато, бегачите са имали възможност да четат за обучението на Елиуд Кипчоге и за това на други елити. Обучението на олимпийците често се отразява и възхвалява в медийни съобщения. Но как помага това, ако имате нужда от под-3:35, за да се класирате за Бостън?

Тази информация всъщност съществува в големи дигитални бази данни, поддържани от компании като Strava, но не е лесно за достъп или интерпретация. Именно там се намесват хората с големи данни. Те анализират тренировъчните дневници на хиляди маратонци, за да търсят успешни модели.

Миналата седмица моят приятел Рик Ловет написа PodiumRunner статия, която се фокусира най-вече върху „предсказуемата“ сила на новите уравнения за големи данни, публикувана вNature Communications, високо оценено списание. Водих кореспонденция с автора на този документ, базираният в Париж Торстен Емиг, относно последствията от обучението от работата му.

Друга група, водена от Бари Смит от университета в Дъблин, следва подобен път през последните години. Смит често работи със „препоръчителни системи“ като тази, която Netflix използва, за да предскаже кои филми може да ви харесат или какво работи за вас. При бягането друго име за това е „треньор“. Тази група е отключила някои модели на обучение =успех, които никога не съм виждал преди. Съмнявам се и ти.

Emig е работил с обобщени данни от Polar, а Smyth с данни от Strava.

Ще пропусна математиката (има много) и просто ще ви дам най-полезните констатации, първо от статията на Емиг, след това от скорошната работа на Смит. Emig стига до четири ключови заключения, които могат да помогнат за насочването на вашето маратоно натрупване. Смит има едно важно нещо.

1) Ако тренирате повече, дори с бавно темпо, може да ви направи по-бързи

Това е универсално признат резултат от обучението, макар и рядко подкрепен с твърди данни от вида, който Емиг разкри. Това обяснява защо тичането на повече, в рамките на разумното, обикновено се отплаща.

2) Бързата тренировка изгражда вашата издръжливост по-ефективно от бавната тренировка

Ето защо почти всеки прави известно количество бърза работа. Ако можете да повишите представянето си на къси разстояния, можете да поддържате относително по-бързо темпо на по-дългите разстояния, изисквани от състезанията за издръжливост. Постигането на правилния баланс между 1) и 2) е целта на обучението. Освен това имайте предвид, че бързата работа крие повече рискове от бавното бягане.

3) Елитните бегачи като цяло не натискат толкова силно в тренировките, колкото бегачите в средата и по-бавните бегачи

Когато елитни атлети изминават 100 мили седмично, те нямат друг избор, освен да пробягат повечето от тези мили малко бавно. Когато бягате от 20 до 40 мили седмично, можете да бягате тези мили по-трудно спрямо способностите си.

4) Има ограничение за това колко далеч и усилено можете да тренирате

Отвъд тази граница усилията ви се насочват на юг. Ставате претренирани, уморени и по-бавни. Emig откри ограничение от 27 000 TRIMPS („тренировъчни импулси“) по време на тренировка за маратон. Това число няма да ви помогне много, защото не е лесно да се приравни към собственото си обучение. Но е по-добре да разберете, че има ограничение:повече не винаги е по-добро.

5) Приемете нов модел за тренировъчните си седмици

В скорошната си работа Смит (заедно с Яким Берндсен и Аонхаус Лоуър) е разгледал как да състави програма за маратонско обучение. Техният съвет, значително опростен:

1) Съсредоточете се върху тренировъчните седмици не индивидуални тренировки, и

2) Редувайте седмиците си по този месечен начин:трудно-трудно-лесно-умерено. В седмиците преди деня на състезанието намалете по следния начин:трудно-лесно-лесно.

Ето какво имат предвид ирландските изследователи под трудно или лесно:

• Тежка седмица е тази, която включва по-бързи тренировки от нормалното. Например, може да включва тренировка за темпо и/или тренировка, при която бягате толкова бързо, колкото темпото на 5K състезанието. Ще получите сериозен тренировъчен стимул от този вид седмица, но и ще натрупате умора.

• Лесна седмица е тази, в която правите 50 до 67% по-малко тренировки отколкото тежка седмица, но със същото темпо като някои от тренировките ви от предишната седмица. Ще се възстановите и ще консолидирате постиженията си във фитнес.

• Умерената седмица е нещо между трудно и лесно. Не ставате нито по-приготвени, нито по-уморени.

Важните констатации тук са повтарящият се хард-твърд модел и степента на съкращаване през една лесна седмица. Повечето текущи тренировъчни програми за маратон включват съкращаване на седмици, но малко, ако изобщо има такива, намаляват толкова дълбоко от 50 до 67%, като същевременно се набляга на темпото на тези бягания.

Въпреки че повечето планове не изискват такъв модел, според анализа на Смит, около 40% от бегачите на маратон се доближават достатъчно до предложеното от него очертание, че всяка промяна е малко вероятно да доведе до по-бързо време на маратона. От друга страна, 47% са недостатъчно трениращи и 14% са претренирани. Тези 60% от трениращите по маратон могат да се подобрят, като следват неговите предложения.

Никой от експертите по големи данни не вярва, че е намерил всички отговори. Остават много въпроси. Smyth et al използват глагола „budge“, за да опишат подходящото използване на техните резултати. Ако можете да насочите обучението си в правилната посока, това може да изплати големи дивиденти.