Buz Hokeyi Otomatik Vites Değiştirme Algılama: Buz Hokeyi İş Yüklerini Karşılaştırmanın Daha Net Bir Yolu
Patrick Love, Catapult Sports’ta Kıdemli Müşteri Başarı Uzmanı (Performans ve Sağlık)
Önemli Noktalar:
- Otomatik Vardiya Algılama özelliği, personele iş yükünü daha net bir şekilde değerlendirebilecekleri bir zaman aralığı sunar.
- Aktif pozisyon değişikliklerini otomatik olarak tespit ederek, manuel etiketleme yükünü azaltır ve antrenman ile maç gerekliliklerini karşılaştırmak için daha tutarlı bir temel oluşturur.
- Koçlar, video ekibi ve performans ekibi için bu, oyuncuların ne yaptıkları, bunun ne kadar zorlu olduğu ve arkasındaki bağlam konusunda herkese ortak bir referans noktası sağlar.
Buz hokeyi antrenörleri bunu tecrübelerinden bilirler: Kağıt üzerinde birbirine benzeyen iki antrenman, uygulamada tamamen farklı hissettirebilir. Birinde uzun seriler ve antrenörün verdiği molalar yer alabilir. Diğerinde ise dinlenme süresi çok az olan kısa ve yoğun seanslar tekrarlanabilir. Her ikisi de tek bir rakamla özetlenirse, aralarındaki önemli fark gözden kaçar.
Toplam Player Load PL), teknik ekibe bir oyuncunun ne kadar iş yükü biriktirdiğini gösterir. Ancak bu iş yükünün nasıl biriktiğini ya da aktif bölümlerin ne kadar zorlu olduğunu göstermez. Bu ayrım önemlidir, çünkü dakika başına PL (PL/dk) buz hokeyinde her zaman aynı anlama gelmemiştir.
Nightingale ve ark. (2026), buz hokeyinde dış yük ölçütlerini seçmeye yönelik çerçeve çalışmalarında bu hususa dikkat çekmektedir. Yazarlar, yayınlanmış hokey araştırmalarında PL/dk değerinin paydası olarak hem toplam maç süresi hem de buzda kalma süresinin kullanıldığını belirtmektedir. Douglas ve ark. (2022) ve Neeld ve ark. (2021) dahil olmak üzere toplam maç süresini kullanan çalışmalar 2,1–2,3 PL/dk değerleri elde ederken; Byrkjedal ve ark. (2022) ve Perez ve ark. (2022) dahil olmak üzere buzda kalma süresini kullanan çalışmalar ise 6,3 PL/dk civarında değerler elde etmiştir.
Farklı Windows Sürümleri, Farklı İş Yükleri
İşte bu noktada antrenmanları ve maçları karşılaştırmak zorlaşıyor. Maçlarda, video koçları genellikle oyuncuların tüm devrelerini etiketler. Antrenmanlarda ise, seanslar kaydedilse bile, bir oyuncunun her tekrarını etiketlemek nadirdir; tüm kadroyu etiketlemek ise hiç söz konusu bile değildir. Maç devrelerini etiketlemek zaten oldukça zahmetli bir iştir. Antrenman tekrarlarını etiketlemek ise neredeyse imkansızdır.
Ancak antrenman ve maçın gerekliliklerini karşılaştırmak istersek, oyunculara özgü bu zaman aralıkları önem kazanır. Bunlar olmadan, payda tutarsız kalır. Bir oyuncu benzer miktarda PL biriktirebilir, ancak yoğunluk, bunu tüm seans, alıştırma, tüm vardiya boyunca mı yoksa sadece aktif anlar üzerinden mi hesapladığımıza bağlıdır.
Oturum düzeyindeki zamanlayıcıdan aktif kayma zamanlayıcısına geçmek, yedek kulübesinde geçirilen süreyi ve düdük aralarında yapılan kayma hareketlerini ortadan kaldırır. Toplam PL değeri düştü çünkü bu hareketlerin bir kısmı hesaba katılıyordu. PL/dk değeri genellikle yükselir çünkü payda, ölçülen yükten daha hızlı azalır. Aynı antrenman, aynı oyuncu ve aynı veri dosyası, antrenör ekibinin hangi zamanlayıcıyı kullandığına bağlı olarak çok farklı hacim ve yoğunluk rakamları verebilir. İşte bu nedenle zaman aralığı seçimi önemlidir ve aktif devre zaman aralığı dört seçenek arasında en net olanıdır. Bu aralık, yalnızca oyuncunun fiilen oyuna katıldığı anları sayar. Hacim değeri, oyuncunun yaptığı işi yansıtır. Yoğunluk değeri ise bu işin yapıldığı sırada ne kadar zorlu olduğunu gösterir. Antrenmanlar ve maçlar, işte bu zaman aralığı içinde karşılaştırılabilir.
Maalesef, yine başlangıç noktasına döndük. Peki, satış temsilcilerini manuel olarak etiketleme sorununu pratikte nasıl çözebiliriz?
Otomatik Vites Algılama: Daha Tutarlı Bir Zaman Aralığı
Catapult’un Buz Hokeyi Otomatik Vardiya Algılama özelliği , aktif vardiyaları doğrudan giyilebilir cihazlardan tespit ederek bu sorunu çözmektedir . Takımlar, oyunculara özel aktif vardiya aralıklarını otomatik olarak elde eder. Bu, teknik ekibe her oyuncunun antrenmana aktif olarak katıldığı süreye ilişkin tutarlı bir bakış açısı sağlar. Ayrıca, bazı beklenmedik sonuçlar da ortaya çıkmıştır.
2026 yılına ait, henüz yayınlanmamış bir Catapult Sports analizine göre, bir AHL antrenmanı, seans düzeyinde maç hacminin yaklaşık %58’i kadar görünüyordu. Bu oran, aktif vardiyalar üzerinden hesaplandığında %51’e yaklaştı. Aynı antrenman, seans düzeyinde maçtan daha yoğun görünüyordu; maçın PL/dk değerinin yaklaşık %130'u kadardı. Her ikisi de aktif vardiya penceresi üzerinden değerlendirildiğinde, aynı antrenman, aktif vardiya maç yoğunluğunun yaklaşık %73'üne düştü.
Aktif vites değiştirme verileri, tam antrenman özetlerinin genellikle gizlediği bir boşluğu ortaya çıkarabilir. Çoğu antrenör, antrenmanların bir maçın toplam hacmine yetişmekte zorlandığını kabul eder. Birçoğu, antrenman seanslarının daha kısa, daha yapılandırılmış ve daha kontrollü olması nedeniyle antrenman yoğunluğunun maç yoğunluğunu aştığını varsaymıştır.
Bu bulgular söz konusu varsayımı sorgulamaktadır. Sporcuların fiilen aktif oldukları dönemleri ayrı olarak ele aldığımızda, antrenmanların hem hacim hem de yoğunluk açısından yetersiz kalabileceği görülmektedir.
Bu durum, dönemlendirme, antrenman tasarımı ve sahaya dönüş açısından önemlidir. Takımlar, antrenmanların oyuncuları aktif maç devrelerinin hacmi ve yoğunluğuna maruz bırakıp bırakmadığını bilmelidir. Ayrıca, bu hacmin nasıl biriktirildiğini de anlamaları gerekir. Daha uzun süreli sabit antrenman blokları, maçın ritmini yansıtan tekrarlanan yüksek yoğunluklu antrenman dönemlerinden farklıdır.
Metrik ile Anı Birleştirme: Video + Giyilebilir Cihaz Entegrasyonu
Daha fazla veri, otomatik olarak daha fazla netlik sağlamaz. Yararlı raporlar, ölçütü soruyla uyumlu hale getirmeli, gereksiz tekrarları azaltmalı ve ekiplerin daha iyi kararlar almasına yardımcı olmalıdır (Nightingale ve ark., 2026).
Otomatik Vardiya Algılama, seçilen metriklere daha iyi bir bağlam sunarak bu yaklaşımı destekler. Aktif vardiyalar Catapult’un Focus modülüne aktarıldığında, ekipler metrikten onu ortaya çıkaran ana geçebilirler. Koçlar için maç sonrası vardiyaları gözden geçirmek yeni bir şey değildir. Ancak, oyuncuya özgü antrenman tekrarlarını izlemek hiçbir zaman gerçekçi bir seçenek olmamıştı. Artık antrenman tekrarları da dahil olmak üzere aktif vardiyalar otomatik olarak tespit edilebildiğinden, koçlar video ekibinden her tekrarı manuel olarak etiketlemesini istemeden oyuncuya özgü antrenman çalışmalarını gözden geçirebilirler.
Bu, tüm personelin iş akışını değiştiriyor. Video koçu, ilgili oyuncu tekrarlarını daha hızlı bulabilir. Performans ekibi, iş yükünde neden bir artış yaşandığını gösterebilir. Koçlar, yoğun efor gerektiren anları taktiksel bir bağlamda inceleyebilir. Herkes aynı kaynaktan çalışır: aynı ölçümler, aynı zaman aralığı ve aynı video, hepsi tek bir yerde.
Pratik Öneri
Otomatik Vardiya Algılama özelliği, personele iş yükünü daha net bir şekilde değerlendirebilecekleri bir zaman aralığı sunar.
Aktif pozisyon değişikliklerini otomatik olarak tespit ederek, manuel etiketleme yükünü azaltır ve antrenman ile maç gerekliliklerini karşılaştırmak için daha tutarlı bir temel oluşturur.
Koçlar, video ekibi ve performans ekibi için bu, oyuncuların ne yaptıkları, bunun ne kadar zorlu olduğu ve arkasındaki bağlam konusunda herkese ortak bir referans noktası sağlar.
Referanslar
- Byrkjedal, P. T., Luteberget, L. S., Bjørnsen, T., Ivarsson, A. ve Spencer, M. (2022). Simüle Edilmiş Oyun Temelli Buz Hokeyi Maçı Tasarımı (Scrimmage), Resmi Maçlara Kıyasla Dış Yük Parametrelerinde Daha Yüksek Yoğunluk Ortaya Çıkarıyor. Frontiers in Sports and Active Living, 4, 822127. https://doi.org/10.3389/fspor.2022.822127
- Catapult Sports. (2026). Elit buz hokeyinde aktif vites değişimi ile dönem bazlı iş yükü karşılaştırması [Yayımlanmamış kurum içi analiz].
- Douglas, A. S., Rotondi, M. A., Baker, J., Jamnik, V. K. ve Macpherson, A. K. (2022). Alt elit ve elit kadın buz hokeyi oyuncuları arasında buz üstünde uygulanan dış yük ölçümlerinin karşılaştırılması. Journal of Strength and Conditioning Research, 36(7), 1978–1983. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000003771
- Neeld, K. L., Peterson, B. J., Dietz, C. C., Cappaert, T. A. ve Alvar, B. A. (2021). Üniversite Erkek Buz Hokeyinde Önceki Antrenman Yükünün Takım Performansına Etkisi. Journal of Strength and Conditioning Research, 35(8), 2272–2278. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000004076
- Nightingale, S., Hughes, J., De Ste Croix, M. ve Pfeifer, C. (2026). Buz Hokeyinde Dış Yük Ölçütlerinin Seçimi İçin Bir Çerçeve Kılavuzu. Uluslararası Güç ve Kondisyon Dergisi. https://doi.org/10.47206/ijsc.v6i1.526
- Perez, J., Brocherie, F., Couturier, A. ve Guilhem, G. (2022). Uluslararası maçlar, üst düzey kadın buz hokeyinde sabit bir mekanik iş yükü oluşturmaktadır. Biology of Sport, 39(4), 857–864. https://doi.org/10.5114/biolsport.2022.109455
Soru ve Cevaplar
Bir “shift” (oyun devresi), bir oyuncunun buz üzerine çıktığı andan yedek kulübesine geri döndüğü ana kadar geçen toplam zaman aralığını kapsar. Bu aralık genellikle düdükle durdurulan anlar, yüzleşme hazırlıkları veya TV molaları gibi “ölü zamanları” da içerir.
Aktif vardiya, hesaplamayı tamamen oyuncunun aktif olarak katıldığı ve hareket ettiği belirli anlarla sınırlar. Bu durma sürelerini ortadan kaldırarak, aktif vardiyalar gerçek fiziksel performansı çok daha net bir şekilde ortaya koyar. Hacim rakamları yapılan gerçek işi yansıtırken, yoğunluk rakamları (dakika Player Load gibi) bu işin gerçek zamanlı olarak ne kadar yoğun olduğunu doğru bir şekilde gösterir.
Her şey, kullandığınız payda (zaman ölçütü) ile ilgilidir. Geleneksel hokey araştırmaları, PL/dk değerini iki çok farklı zaman dilimini kullanarak hesaplamıştır: toplam maç süresi ve buzda kalma süresi.
Toplam maç süresini kullandığınızda, payda büyüktür çünkü yedek kulübesinde geçirilen tüm süreyi de içerir; bu da daha düşük yoğunluk değerlerine yol açar (genellikle 2,1–2,3 PL/dk civarında). Bir oyuncunun buzda geçirdiği gerçek süreye geçtiğinizde, payda önemli ölçüde azalır ve bu da yoğunluk rakamlarının 6,3 PL/dk civarına sıçramasına neden olur. Bu farklılık bir veri hatası değildir; hangi zaman aralığını ölçmek için seçtiğinizin bir yansımasıdır.
Tarihsel olarak, antrenman verilerini maç verileriyle karşılaştırmak son derece zordu; çünkü antrenman sırasında tüm kadro genelinde manuel olarak pozisyon değişikliklerini işaretlemek neredeyse imkânsızdı.
Catapult’un Otomatik Pozisyon Değişikliği Algılama özelliği, giyilebilir cihazlardan doğrudan aktif pozisyon değişiklik aralıklarını otomatik olarak belirleyerek bu sorunu çözüyor. Bu durum, antrenmanlarla ilgili yaygın varsayımları sorgulamaya açıyor. Örneğin, iç veriler, genel antrenman ortalamalarına bakıldığında bir antrenmanın maç yoğunluğunun %130’u gibi görünse de, her ikisi de aktif vardiya açısından hassas bir bakış açısıyla incelendiğinde, aslında maç yoğunluğunun sadece %73’üne düştüğünü gösterdi. Bu otomatik içgörü, antrenörlerin gerçek maç vardiyalarının yüksek yoğunluklu ritmini ve hacmini tam olarak taklit eden antrenmanlar tasarlamasına yardımcı oluyor.