Small-N und Big-N-Data in der Sportwissenschaft

Im Rahmen dieses essentials legen die Autoren das Augenmerk auf die Besonderheiten des Umgangs mit kleinen und großen Datenmengen in der Sportwissenschaft. Kurz und überblickartig wird dargestellt, welche Designs im Rahmen von Single-Case-Studies zum Einsatz gelangen können und wie solche Studien ausgewertet werden. Weiterhin wird erläutert, wie man die beste wissenschaftliche Evidenz in die (medizinische) Praxis integriert und wie im Rahmen von Forschungsprojekten die erhobenen Daten gesichert und öffentlich zugänglich gemacht werden. Darüber hinaus wird dargestellt, was alles unter dem Begriff Big Data subsumiert wird und welche Möglichkeiten und Grenzen für die Wissenschaft mit Big Data verbunden sind.

Autorentext

Carlo Dindorf, Eva Bartaguiz, Freya Gassmann und Michael Fröhlich lehren und forschen an der Rheinland-Pfälzischen Technischen Universität Kaiserslautern-Landau (RPTU) und bringen zu dem Themenbereich Künstliche Intelligenz in Sport und Sportwissenschaft ihre langjährige Expertise sowie praktischen Erfahrungen aus den Bereichen der Bewegungs- und Trainingswissenschaft und empirischen Sozialforschung ein, mit dem Ziel, die Inhalte den Leser:innen anschaulich und praxisnahe zu vermitteln.