Spikee lernt Sie kennen

von Prof. Dr. Johannes Maucher Okt. 28, 2017 HRV , Trainingssteuerung , Recovery , Technik , Gesundheit

spikee lernt ein individuelles Modell, anhand dessen die HRV-Messungen eingeteilt werden. Über welchen Zeitraum das Kennenlernen läuft, kann flexibel eingestellt werden. Damit ist ein einfacher Vergleich der aktuellen Fitness mit beliebigen früheren Zeitabschnitten möglich.


Wer hat noch nie von einem vermeindlich gut Bekannten eine überraschende Bemerkung der Art "...das hätte ich dir ja nie zugemutet - von dieser Seite kenne ich dich gar nicht...." gehört? Eltern sind überrascht, wenn sie ihr Kind erstmalig im Kreise der Kindergartenfreunde beobachten.Kollegen wundern sich, wenn Sie ihren langjährigen Büronachbarn plötzlich im privaten Umfeld erleben. Wir kennen von unserem Umfeld nur die Seiten, die wir sehen.

spikee lernt jeden einzelnen Nutzer kennen - und zwar aus den bisher erstellten morgendlichen HRV-Mesungen. Anfangs, wenn noch wenig Messungen vorliegen, hat spikee nur ein vages Bild. Mit jeder neuen Messungen erfährt spikee mehr und kennt Sie schließlich von den unterschiedlichsten Seiten: erholt, belastet, krank, unter Stress, nach Party's usw. Je mehr spikee von Ihnen weiß, umso zuverlässiger werden Ihre neuen HRV-Messungen den 3 farblich getrennten Kategorien zugeteilt.

Wer sich spikee nur von einer bestimmten Seite zeigen will, kann das einfach konfigurieren, indem ein individueller Referenzzeitraum eingestellt wird. Mit Referenzzeitraum wird die Lernperiode bezeichnet. Das ist der Zeitraum, aus dessen HRV-Messungen spikee das individuelle Modell erlernt. Der Analysezeitbereich hingegen definiert die Zeitspanne der in der Fitnessmap angezeigten Messungen. Auch der Analysezeitraum kann flexibel eingestellt werden. Er umfasst aber typisch die letzten x Monate und endet am aktuellen Tag. 

Für die Einstellung der beiden Zeitbereiche muss in der Fitnessmap das Regler-Symbol oben rechts angeklickt werden (siehe rote Markierung im rechten Abschnitt der unten dargestellten Abbildung).

 

Daraufhin öffnet sich das in der obigen Abbildung links dargestellte Fenster. Im linken oberen Bereich kann der Referenzzeitraum, über den Sie spikee kennenlernt, eingestellt werden. Rechts daneben wird der Analysezeitbereich konfiguriert. Im unteren Abschnitt des Fensters werden vom Benutzer manuell gelöschte Messungen angezeigt. Manuell gelöscht werden sollten Messungen, die als fehlerhaft eingeschätzt werden, z.B. aufgrund Unruhe oder Messfehler. Sowohl Messfehler als auch Unruheperioden, lassen sich typisch in der Detailansicht der Messung erkennen. Für das manuelle Löschen muss diese in der Fitnessmap in den Papierkorb (unten rechts) gezogen werden. 

In der oben abgebildeten Einstellung sind Referenzzeitraum und Analysezeitraum gleich eingestellt. D.h. das Modell wurde aus den Messungen vom 28.07. bis 28.10.2017 erlernt und aus diesem Zeitbereich werden alle HRV-Morgenmessungen in der Fitnessmap angezeigt.  

Was passiert nun wenn wir den Lernzzeitraum auf die gleiche Periode aus dem Vorjahr einstellen, während der Analysezeitraum gleich bleibt?

Dann werden alle Messungen des Analysezeitraums, also wieder die Messungen vom 28.07. bis 28.10.2017 von einem Modell eingeteilt, das den Nutzer nur aus dem letzten Jahr kennt, das ihn nur vom 28.07. bis 28.10.2016 beobachtet hat. Das Ergebnis der neuen Klassifikation ist in der Fitnessmap unten dargestellt.  

 

 

Eindeutig zu erkennen ist, dass jetzt viel wengier Messungen als grün eingeteilt werden. Das bedeutet, dass das Modell aus dem letzten Jahr seinen Benutzer von einer besseren Seite kennt, als das Modell, das aus den aktuellen Messungen erstellt wurde. Das ältere Modell hat einen fitteren Benutzer kennengelernt und in Bezug dazu sind die aktuellen Messungen eher schlecht (eher gelb als grün). Damit kann also auf eine gegenüber dem Vorjahr reduzierte Fitness geschlossen werden. Entsprechend könnte auf eine Fitnessverbesserung geschlossen werden, wenn das ältere Modell mehr Messungen als grün anzeigen würde als das aktuelle Modell.

Die flexible Konfiguration des Lernzeitraums einerseits und des Analysezeitraums andererseits, ermöglicht eine einfache Beobachtung der Fitnessentwicklung über beliebige Zeitabschnitte hinweg.