KI-gestützte Forschung zeigt, was Menschen zum Sport motiviert

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – In einer wegweisenden Studie der Universität von Mississippi haben Forscher mithilfe von maschinellem Lernen die entscheidenden Faktoren identifiziert, die Menschen dazu bewegen, regelmäßig Sport zu treiben.

Die Universität von Mississippi hat eine bedeutende Studie veröffentlicht, die sich mit den Faktoren beschäftigt, die Menschen dazu motivieren, regelmäßig Sport zu treiben. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen konnten Forscher die wichtigsten Prädiktoren für die Einhaltung von körperlichen Aktivitätsrichtlinien identifizieren. Diese Erkenntnisse könnten dazu beitragen, personalisierte Fitnesspläne zu entwickeln und die öffentliche Gesundheitsstrategie zu verbessern.

Die Studie analysierte Daten von fast 12.000 Personen und fand heraus, dass die Zeit, die im Sitzen verbracht wird, das Geschlecht und der Bildungsstand die stärksten Indikatoren dafür sind, ob jemand die wöchentlichen Bewegungsempfehlungen erfüllt. Diese Faktoren wurden in allen leistungsstarken Modellen, die das Bewegungsverhalten vorhersagen, konsistent hervorgehoben.

Die Forscher, darunter Seungbak Lee und Ju-Pil Choe, beide Doktoranden in Sportpädagogik, sowie Minsoo Kang, Professor für Sportanalytik, nutzten maschinelles Lernen, um Muster in den Lebensstil-, Demografie- und Gesundheitsdaten der Teilnehmer zu erkennen. Diese Methode bietet mehr Flexibilität als traditionelle Ansätze und ermöglicht es, komplexe Zusammenhänge besser zu verstehen.

Die Ergebnisse der Studie, die in der renommierten Zeitschrift Scientific Reports veröffentlicht wurden, könnten weitreichende Auswirkungen auf die Gestaltung von Gesundheitsrichtlinien haben. Insbesondere die Erkenntnis, dass der Bildungsstand ein so starker Prädiktor ist, war überraschend und könnte neue Ansätze für die Förderung körperlicher Aktivität eröffnen.

Ein wesentlicher Vorteil des maschinellen Lernens in dieser Forschung ist die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu analysieren und dabei auch subtile Muster zu erkennen, die mit herkömmlichen Methoden möglicherweise übersehen würden. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für die Entwicklung von Interventionen, die auf die individuellen Bedürfnisse der Menschen zugeschnitten sind.

Die Forscher betonen jedoch, dass die Studie auf subjektiven Daten basiert, da die Teilnehmer ihre körperliche Aktivität selbst berichteten. Dies könnte zu einer Überschätzung der tatsächlichen Aktivität führen. Zukünftige Forschungen könnten daher von objektiveren Datenquellen profitieren, um die Zuverlässigkeit der Ergebnisse weiter zu erhöhen.

Insgesamt zeigt die Studie, wie maschinelles Lernen dazu beitragen kann, die Einhaltung von Bewegungsempfehlungen besser zu verstehen und zu fördern. Dies könnte nicht nur die individuelle Gesundheit verbessern, sondern auch die gesellschaftlichen Gesundheitskosten senken, indem es präventive Maßnahmen unterstützt.

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