Design of An Evaluation System for the Intervention Effect of Lower Limb Explosive Power Replenishment for Volleyball Players Based on A Random Forest Model
यह अध्ययन एक अनुकूलित रैंडम फ़ॉरेस्ट मॉडल पर आधारित एक डेटा-संचालित मूल्यांकन प्रणाली को डिज़ाइन और मान्य करता है जो वॉलीबॉल खिलाड़ियों के निचले अंगों की विस्फोटक शक्ति पर फ्लाईव्हील प्रशिक्षण और पोषण संबंधी पूरक (न्यूट्रिशनल सप्लीमेंट्स) के हस्तक्षेप प्रभावों का प्रभावी ढंग से आकलन करता है, जिससे उच्च भविष्यवाणी सटीकता प्राप्त होती है और व्यक्तिगत पूरकता रणनीतियों को सक्षम बनाया जाता है।
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पेशेवर वॉलीबॉल की उच्च-दांव वाली दुनिया में, एक चैंपियनशिप और एक छूटे हुए अवसर के बीच का अंतर अक्सर एक सेकंड के सौवें हिस्से और वर्टिकल लीप (ऊर्ध्वाधर उछाल) के कुछ इंचों पर निर्भर करता है। यह विस्फोटक शक्ति, जो पैरों से उत्पन्न होती है, हर स्पाइक, ब्लॉक और डाइव के पीछे का इंजन है। दशकों से, कोचों और वैज्ञानिकों ने प्रशिक्षण और पोषण के माध्यम से इस क्षमता को बढ़ाने की कोशिश की है, लेकिन यह प्रक्रिया अक्सर एक शिक्षित अनुमान का खेल रही है। पारंपरिक तरीके आमतौर पर अलग-थलग परीक्षणों पर निर्भर करते हैं, जो एक एकल कूद या एक विशिष्ट प्रशिक्षण पद्धति को शून्य में देखते हैं। यह दृष्टिकोण उन कारकों के जटिल जाल को समझने में संघर्ष करता है जो एक एथलीट के शरीर को प्रभावित करते हैं, जैसे कि उनका वजन कितना है, उनकी आयु क्या है, वे किस प्रकार का विशिष्ट प्रशिक्षण करते हैं, और हस्तक्षेप के विशिष्ट पैरामीटर क्या हैं। क्योंकि मानव शरीर इन इनपुट पर अलग-अलग तरह से प्रतिक्रिया करता है, इसलिए एक 'एक ही आकार सबके लिए उपयुक्त' (वन-साइज़-फिट्स-ऑल) रणनीति अक्सर पूरी तस्वीर को पकड़ने में विफल रहती है, जिससे एथलीट और कोचों के पास सुरक्षित और प्रभावी ढंग से सुधार करने के लिए एक स्पष्ट मानचित्र नहीं बचता।
इस पहेली को सुलझाने के लिए, बीजिंग स्पोर्ट्स यूनिवर्सिटी और नेशनल यूनिवर्सिटी ऑफ सिंगापुर के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक नए प्रकार की मूल्यांकन प्रणाली बनाई है। उन्होंने इस समस्या को न केवल एक खेल विज्ञान के प्रश्न के रूप में, बल्कि एक डेटा चुनौती के रूप में देखा। वे एक कंप्यूटर पद्धति की ओर मुड़े जिसे 'रैंडम फॉरेस्ट' (random forest) कहा जाता है, जो अनिवार्य रूप से एक डिजिटल निर्णय लेने वाला उपकरण है जो सबसे विश्वसनीय उत्तर खोजने के लिए डेटा से कई अलग-अलग "राय" बनाता है। इस प्रणाली को अभिजात वर्ग के एथलीटों से एकत्र की गई भारी मात्रा में जानकारी खिलाकर, उन्होंने एक क्लोज्ड-लूप प्रक्रिया बनाई जो डेटा एकत्र करती है, उसका विश्लेषण करती है, और तुरंत व्यक्तिगत फीडबैक प्रदान करती है। लक्ष्य केवल औसत से आगे बढ़ना और यह समझना था कि कैसे विभिन्न प्रशिक्षण विधियाँ और हस्तक्षेप पैरामीटर एक व्यक्तिगत एथलीट के अद्वितीय जीव विज्ञान के साथ परस्पर क्रिया करते हैं ताकि परिणाम प्राप्त किए जा सकें।
शोधकर्ताओं ने इस प्रणाली का परीक्षण चौबीस राष्ट्रीय स्तर के वॉलीबॉल खिलाड़ियों पर किया, जो अठारह से बाईस वर्ष की आयु के बीच के एलीट एथलीटों का एक समूह है। उन्होंने इन एथलीटों को तीन समूहों में विभाजित किया ताकि यह देखा जा सके कि विभिन्न प्रशिक्षण शैलियों ने आठ सप्ताह की अवधि में उनकी विस्फोटक शक्ति को कैसे प्रभावित किया। एक समूह ने 'यूनिलैटरल फ्लाईव्हील' (unilateral flywheel) विधि का उपयोग करके प्रशिक्षण लिया, जिसमें ताकत और संतुलन बनाने के लिए एक समय में एक पैर से पैडल चलाना शामिल है। दूसरे समूह ने 'बायलेटरल फ्लाईव्हील' (bilateral flywheel) विधि का उपयोग किया, जिसमें दोनों पैरों से एक साथ पैडल चलाना शामिल है। तीसरा समूह एक नियंत्रण (कंट्रोल) समूह के रूप में कार्य करता था, जो किसी भी विशेष विस्फोटक शक्ति प्रशिक्षण के बिना अपने नियमित वॉलीबॉल अभ्यास को जारी रखता था। प्रशिक्षण शुरू होने से पहले और आठ सप्ताह बाद, टीम ने वह सब कुछ मापा जो वे सोच सकते थे। उन्होंने जांघ की मांसपेशियों की मोटाई मापने के लिए अल्ट्रासाउंड का उपयोग किया, जमीन से कितनी जोर से एथलीट धक्का दे सकते हैं, यह रिकॉर्ड करने के लिए फोर्स प्लेटों का उपयोग किया, और पैरों की गति की गति को ट्रैक करने के लिए मोशन कैप्चर कैमरों का उपयोग किया। उन्होंने विशिष्ट प्रदर्शन मेट्रिक्स भी रिकॉर्ड किए, जैसे कि एथलीट गेंद को स्पाइक करने या प्रतिद्वंद्वी को ब्लॉक करने के लिए कितनी ऊँचाई तक कूद सकते हैं।
एकत्र किया गया डेटा अव्यवस्थित और जटिल था, जिसमें गायब संख्याएं और कभी-कभार त्रुटियां थीं, जो वास्तविक मानव विषयों के साथ काम करते समय सामान्य है। इससे पहले कि कंप्यूटर इस जानकारी से सीख सके, शोधकर्ताओं को इसे साफ करना पड़ा। उन्होंने असंभव आउटलेर्स (outliers) को हटाने, समान एथलीटों को देखकर गायब अंतराल को भरने और सभी विभिन्न मापों को निष्पक्ष रूप से तुलना करने योग्य बनाने के लिए उन्हें मानकीकृत करने के लिए एक व्यवस्थित प्रक्रिया का उपयोग किया। एक बार जब डेटा तैयार हो गया, तो उन्होंने सबसे महत्वपूर्ण कारकों को खोजने के लिए रैंडम फॉरेस्ट एल्गोरिदम का उपयोग किया। यह अनुमान लगाने के बजाय कि कौन से चर (variables) सबसे अधिक मायने रखते हैं, कंप्यूटर ने पूरे डेटासेट का विश्लेषण किया ताकि यह पहचाना जा सके कि कौन से विशिष्ट माप—जैसे मांसपेशी की मोटाई या कूद की ऊंचाई—सफलता के सबसे मजबूत भविष्यवक्ता थे। फिर उन्होंने कंप्यूटर की सेटिंग्स को सूक्ष्म रूप से ठीक किया ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि यह यथासंभव सटीक भविष्यवाणियां कर सके।
परिणाम चौंकाने वाले थे। प्रणाली ने साबित किया कि सिंगल-लेग और डबल-लेग फ्लाईव्हील प्रशिक्षण विधियों दोनों ने नियंत्रण समूह की तुलना में एथलीटों की विस्फोटक शक्ति में महत्वपूर्ण सुधार किया। प्रशिक्षण समूहों के एथलीटों की मांसपेशियों की मोटाई बढ़ी और उनकी कूदने की क्षमता नाटकीय रूप से बढ़ गई। विशेष रूप से, एक समय में एक पैर से प्रशिक्षण लेने वाले समूह को थोड़ा लाभ हुआ, जिससे उनकी वर्टिकल जंप हाइट में तेईस सेंटीमीटर और ब्लॉक जंप हाइट में इक्कीस सेंटीमीटर का सुधार हुआ। दोनों पैरों से प्रशिक्षण लेने वाले समूह में भी सुधार हुआ, लेकिन थोड़े कम मार्जिन से। नियंत्रण समूह, जिसे विशेष प्रशिक्षण नहीं मिला था, ने उनके प्रदर्शन में लगभग कोई बदलाव नहीं देखा। कंप्यूटर मॉडल इन परिणामों की भविष्यवाणी करने में उल्लेखनीय सटीकता के साथ सक्षम था, जिसने नब्बे प्रतिशत मामलों में सही ढंग से वर्गीकृत किया कि एक एथलीट महत्वपूर्ण, मध्यम या कोई सुधार देखेगा। इसने भविष्य के प्रदर्शन के सटीक संख्यात्मक मान की भविष्यवाणी भी तीन प्रतिशत से कम की त्रुटि दर के साथ की।
केवल यह पुष्टि करने के अलावा कि प्रशिक्षण ने काम किया, इस प्रणाली ने वास्तविक दुनिया के डेटा की जटिलता को संभालने की अपनी क्षमता का प्रदर्शन किया। जानकारी एकत्र करने के लिए उपयोग किए गए हार्डवेयर, जिसमें अल्ट्रासाउंड मशीनें और मोशन कैमरे शामिल थे, अत्यधिक विश्वसनीय साबित हुए, जो हर बार उपयोग किए जाने पर सुसंगत परिणाम देते हैं। सॉफ्टवेयर ने डेटा को सेकंडों में संसाधित किया, एक ऐसा कार्य जिसे एक मानव विश्लेषक को पंद्रह मिनट से अधिक समय लगता और त्रुटि की उच्च संभावना होती। जब कोचों और शोधकर्ताओं ने प्रणाली का परीक्षण किया, तो उन्होंने इसकी सटीकता और उपयोग में आसानी के लिए इसे उच्च रेटिंग दी। अध्ययन से पता चलता है कि उन्नत कंप्यूटर लर्निंग के साथ कठोर शारीरिक परीक्षण को जोड़कर, अनुमान लगाने से हटकर एक ऐसे भविष्य की ओर बढ़ना संभव है जहाँ प्रत्येक एथलीट को विशेष रूप से उनके शरीर के अनुरूप प्रशिक्षण योजना प्राप्त हो। यह दृष्टिकोण कोचों को केवल यह नहीं बताता कि क्या हुआ; यह उन्हें यह समझने में भी मदद करता है कि क्यों हुआ और इसे कैसे दोहराया जाए, जो पेशेवर वॉलीबॉल की तेज़ गति वाली दुनिया में प्रदर्शन को अनुकूलित करने और चोट के जोखिम को कम करने का एक स्पष्ट मार्ग प्रदान करता है।
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