พื้นฐานของ Catapult: การประเมินคุณภาพของข้อมูลประสิทธิภาพ
โดยธรรมชาติแล้ว ข้อมูลในกีฬามีสัญญาณรบกวนในตัว เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาขึ้นและมีข้อมูลมากขึ้น สิ่งสำคัญคือเราต้องวัดขอบเขตของสัญญาณรบกวน (ความแปรปรวน) เมื่อกำหนดขอบเขตของสัญญาณรบกวนได้แล้ว เราจะมั่นใจมากขึ้นในการตัดสินใจเมื่อการสังเกตอยู่นอกขอบเขตเหล่านี้
โดยพื้นฐานแล้ว ความเชื่อมั่นที่เรามีต่อระบบและข้อมูลจะถูกกำหนดโดยความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของข้อมูล บทความนี้จะเจาะลึกถึงวิธีการบรรลุความเชื่อมั่นระดับสูงดังกล่าวในสภาพแวดล้อมการกีฬาที่นำไปประยุกต์ใช้
ความน่าเชื่อถือ
ความน่าเชื่อถือหมายถึงระดับที่เครื่องมือหรือเทคนิคสร้างผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอ โดยพื้นฐานแล้ว ความน่าเชื่อถือเกี่ยวข้องกับความสามารถในการทำซ้ำผลลัพธ์ ตัวอย่างเช่น หากดำเนินการศึกษาวิจัยเฉพาะหลายครั้ง ผลลัพธ์ที่ได้จะเหมือนกันทุกครั้งหรือไม่ หากได้ เราสามารถพูดได้ว่าข้อมูลหรือเครื่องมือที่สร้างข้อมูลนั้นเชื่อถือได้
ในกรณีเฉพาะของเทคโนโลยี GPS เราทราบว่าการวัดเชิงเส้นของการเคลื่อนที่ด้วยความเร็วต่ำมีความน่าเชื่อถือมากกว่าการวัดการเคลื่อนที่ด้วยความเร็วสูงแบบหลายทิศทาง เมื่อใช้งานระบบติดตามนักกีฬา สิ่งสำคัญคือต้องสร้างความน่าเชื่อถือของเทคโนโลยีและเมตริกต่างๆ ที่สร้างขึ้นก่อนที่คุณจะเริ่มตัดสินใจใดๆ โดยอิงตามข้อมูลที่ได้มาจากเทคโนโลยีดังกล่าว
ความถูกต้อง
ความถูกต้องเกี่ยวข้องกับขอบเขตที่อุปกรณ์วัดสิ่งที่อ้างว่าวัดได้ หากจะอธิบายให้ละเอียดขึ้นอีกเล็กน้อย ความถูกต้องมีอยู่ 2 ประเด็นพื้นฐาน:
ความถูกต้องภายใน: เทคโนโลยีและกระบวนการต่างๆ วัดสิ่งที่ตั้งใจจะวัดได้อย่างแม่นยำหรือไม่
ความถูกต้องภายนอก: ข้อมูลที่รวบรวมจากบริบท/สถานการณ์หนึ่งสามารถนำไปใช้ทั่วไปกับสถานการณ์/นักกีฬาอื่นๆ ได้หรือไม่
หากต้องการให้ข้อมูลของคุณถูกต้อง ข้อมูลนั้นจะต้องเชื่อถือได้เสียก่อน กล่าวอีกนัยหนึ่ง หากเทคโนโลยีไม่สามารถวัดสิ่งที่ตั้งใจจะวัดได้ ตามหลักนิยามแล้ว เทคโนโลยีจะไม่สามารถสร้างผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอและเชื่อถือได้
การประเมินความน่าเชื่อถือ/ความถูกต้องของระบบการติดตามนักกีฬา
เนื่องจากการใช้เทคโนโลยีการติดตามนักกีฬาแพร่หลายมากขึ้น ชุมชนวิชาการจึงให้ความสนใจอย่างมากในการตรวจสอบและวัดความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของข้อมูลที่สร้างขึ้น
ความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของข้อมูลอาจขึ้นอยู่กับสถานการณ์และสภาพแวดล้อม ดังนั้น จึงแนะนำให้ผู้ปฏิบัติงานทำการทดสอบภายในพื้นที่ทำงานของตนเอง (เช่น การทดสอบมาตรฐาน) เพื่อวัดความมั่นใจที่ตนมีต่อข้อมูลที่สร้างขึ้น การทดสอบเหล่านี้อาจไม่เข้มงวดเท่ากับการทดสอบที่จัดทำโดยสถาบันการศึกษา แต่สามารถให้มุมมองที่เป็นประโยชน์แก่คุณเกี่ยวกับระบบของคุณ และสามารถแจ้งขั้นตอนบางอย่างที่คุณนำมาใช้ได้
สนใจที่จะทราบว่า Catapult จะช่วยให้ทีมของคุณค้นพบความได้เปรียบทางการแข่งขันได้อย่างไรหรือ ไม่ คลิกที่นี่เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคโนโลยีการติดตามนักกีฬาของเรา