BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine große Auswertung von Marathon-Laufzeiten zeigt: Das bekannte „Hitting the Wall“ tritt bei Männern deutlich häufiger auf als bei Frauen. In der Studie sinkt das Tempo in der zweiten Streckenhälfte um mindestens 20 Prozent, und die Häufigkeit liegt bei Männern fast doppelt so hoch. Besonders auffällig ist das Risiko bei sehr schnellen Läufern. Die Ergebnisse legen nahe, dass eine konservativere Pace-Strategie den Energieeinbruch spürbar abmildern kann.
Marathonläufe haben ein wiederkehrendes Muster: Viele starten zügig, doch in der zweiten Hälfte wird das Tempo plötzlich spürbar langsamer. Wie oft genau dieser Leistungseinbruch auftritt und ob sich darin geschlechtsspezifische Unterschiede zeigen, hat ein Forschungsteam um den Schweizer Beat Knechtle nun mit sehr großen Datensätzen untersucht. Die im Fachjournal Scientific Reports veröffentlichte Analyse operationalisiert „Hitting the Wall“ als Verringerung des Durchschnittstempos um mindestens 20 Prozent in der zweiten im Vergleich zur ersten Marathonteilstrecke. Auffällig ist dabei nicht nur die Existenz des Effekts, sondern dessen Häufigkeit: Männer berichten den plötzlichen Leistungsabfall deutlich öfter als Frauen.
Die Studie stützt sich auf Daten aus dem Berlin Marathon über einen langen Zeitraum von 1999 bis 2025. Insgesamt flossen mehr als 850.000 Laufzeiten für die 42-kilometer-distanz in die Auswertung ein; gleichzeitig wurden Mehrfachstarts einzelner Läufer über mehrere Jahre berücksichtigt, was den Datensatz statistisch reich macht, aber auch methodische Sorgfalt bei der Modellierung erfordert. Von den betrachteten Läufern waren 76 Prozent männlich, und mehr als die Hälfte lag in der Altersgruppe 35 bis 49 Jahre. Durchschnittlich finishen Männer schneller, etwa 4:02 Stunden gegenüber 4:29 Stunden bei Frauen. Entscheidend ist jedoch die Dynamik: Die zweite Hälfte zeigt bei Männern häufiger den „Wall“.
Quantitativ wird der Unterschied klar: Bei den Männern tritt der Leistungseinbruch bei knapp 18 Prozent auf, während es bei den Frauen unter 10 Prozent liegen. Besonders deutlich wird das Ergebnis in der Gruppe sehr schneller Läufer: Bei Männern, die unter drei Stunden für den Marathon benötigten, lag die Häufigkeit laut Bericht bei 1,42 Prozent gegenüber 0,23 Prozent bei den jeweiligen Frauen. Ein Co-Autor, Aldo Seffrin, betont dabei eine für viele überraschende Interpretation: Der Leistungseinbruch scheint kein reines Anfängerthema zu sein. Vielmehr taucht er bei sehr schnellen, offenbar bereits „fitten und erfahrenen“ Läufern besonders häufig auf, was den Blick von reiner Trainingsroutine auf die Pace-Strategie lenkt.
Technisch lässt sich das mit einem klassischen Mechanismus aus der Sportphysiologie verbinden: „Hitting the Wall“ wird häufig mit dem Verbrauch schnell verfügbarer Energiereserven erklärt. In der Studie wird dieser Gedanke über Glykogen greifbar: Glykogen ist die Speicherform von Glukose und dient als kurzfristiger Energiespeicher in der Muskulatur. Wenn das Tempo zu aggressiv gewählt wird, kann der Vorrat schneller erschöpft sein, während der Körper anschließend stärker auf langsamere Energiepfade umschaltet. Das Forschungsteam nennt als möglichen Erklärungsansatz geschlechtsspezifische Unterschiede im Stoffwechsel und im Anteil bestimmter Muskelfasern, die den Glykogenabbau verzögern oder beschleunigen könnten. Vergleichbar ist das mit der Praxis vieler Trainingspläne, die nicht nur „Tempo“ messen, sondern die Stabilität der Pace über Splits hinweg als Zielgröße nehmen.
Damit sind wir bei der Markt- und Branchenperspektive: Die Ergebnisse wirken weniger wie eine reine Sportstudie, sondern adressieren auch genau die Logik moderner Trainings-Ökosysteme. Viele Athleten nutzen heute Datenplattformen und Wearables, um Splits, Herzfrequenz und Bewegungsprofile zu verfolgen; Training ist dabei zunehmend datengetrieben. In diesem Umfeld wäre eine „Wall“-Vorhersage im Sinne von Frühwarnindikatoren plausibel, also ein Ansatz, der aus den ersten 10 bis 20 Kilometern ableitet, ob ein Läufer später in einen kritischen Leistungsbereich rutschen könnte. Der Vergleich mit etablierten Coaching-Tools zeigt eine typische Lücke: Oft wird Geschwindigkeit optimiert, während die Frage, wie aggressiv der Einstieg war und wie robust das Tempo in der zweiten Hälfte bleibt, erst nachträglich diskutiert wird. Genau hier setzen die Studienergebnisse an.
Der historische Kontext hilft, das Einordnen zu verstehen: Der Begriff „Hitting the Wall“ ist im Ausdauerbereich seit Jahren bekannt, und die Vorstellung, dass Reserven wie Glykogen eine Rolle spielen, gehört zu den gängigen Erklärungsmodellen. Allerdings war die Evidenz aus großen Kohorten bislang begrenzt. Frühere Arbeiten deuteten eher darauf hin, dass Männer im Verlauf längerer Läufe häufiger stärker abfallen, die neue Studie liefert nun aber einen belastbaren großskaligen Nachweis für das konkrete Timing-Muster im Marathon. Gleichzeitig bleiben offene Fragen: Das Team berichtet, dass es keine direkt erhobenen Daten zur Motivation oder Risikoneigung gibt. Dennoch wird als Hypothese angedeutet, dass Männer sich häufiger überschätzen und risikobereiter sein könnten, was zu einem höheren Anfangstempo führt. Für Unternehmen und Entwickler bedeutet das: Modelle sollten nicht nur physische Parameter, sondern auch Verhaltensmuster und Zielstrategien berücksichtigen.
Für die Praxis formuliert die Studie eine einfache, aber wirksame Empfehlung: Männer sollten langsamer starten und erst später beschleunigen, um das Risiko für den Leistungsabfall möglicherweise zu senken. Das ist keine neue Trainingsweisheit, aber die Zahlen geben ihr Gewicht. In einer Welt, in der zunehmend auf KI-gestützte Trainingssteuerung gesetzt wird, könnten solche Erkenntnisse in die nächste Generation von Pace-Empfehlungen einfließen, etwa als regelbasierte Heuristiken oder als Machine-Learning-Modelle, die Splits und Energie-Limits gemeinsam betrachten. Wichtig bleibt aber auch die Regulierung und der Datenschutz: Wenn wie hier große Mengen anonymisierter oder pseudonymisierter Sportdaten über Jahre zusammengeführt werden, müssen Analyseketten DSGVO-konform gestaltet sein, insbesondere bei Protokollierung, Zugriffen und Datenhaltung. Für Entwickler wäre außerdem entscheidend, dass Modellgüte und Fairness über Geschlechter und Leistungssegmente hinweg geprüft werden, statt Muster pauschal zu verallgemeinern.
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