Big Data revela novas abordagens de treinamento de maratona

Uma nova pesquisa de grande matemática sobre dados de GPS tem, pela primeira vez, fez contribuições significativas para a nossa compreensão do treinamento eficiente. Embora ainda haja muito a ser aprendido, a abordagem de big data revelou ligações anteriormente não reconhecidas entre os planos de treinamento e o desempenho da maratona. Isso é especialmente verdadeiro para intermediários e corredores mais lentos.

Historicamente, corredores puderam ler sobre o treinamento de Eliud Kipchoge, e de outras elites. O treinamento de atletas olímpicos é frequentemente coberto e glorificado em reportagens da mídia. Mas como isso ajuda se você precisa de um sub-3:35 para se qualificar para Boston?

Essas informações realmente existem em grandes bancos de dados digitais mantidos por empresas como a Strava, mas não foi fácil de acessar ou interpretar. É aí que o pessoal do big data está entrando em ação. Eles têm analisado os registros de treinamento de milhares de corredores de maratona em busca de padrões de sucesso.

Na semana passada, meu amigo Rick Lovett escreveu um artigo do PodiumRunner que se concentrava principalmente no poder "preditivo" das novas equações de big data publicadas em Nature Communications, um jornal muito conceituado. Tenho me correspondido com o autor desse artigo, Thorsten Emig, com sede em Paris, sobre a implicações de treinamento de seu trabalho.

Outro grupo, liderado por Barry Smyth da Universidade de Dublin, vem seguindo um caminho semelhante nos últimos anos. Smyth geralmente trabalha com “sistemas de recomendação” como o que o Netflix usa para prever quais filmes você pode gostar - ou o que funciona para você. Em execução, outro nome para isso é “treinador”. Este grupo desbloqueou alguns padrões de treinamento =sucesso que eu nunca vi antes. Eu duvido que você tenha, qualquer.

Emig trabalhou com dados agregados da Polar, e Smyth com dados Strava.

Vou deixar de fora a matemática (há muito dela), e apenas fornecer as descobertas mais úteis, primeiro do artigo de Emig, em seguida, do trabalho recente de Smyth. Emig chega a quatro conclusões principais que podem ajudar a orientar a sua maratona. Smyth tem um take-away significativo.

1) Treinar mais, mesmo em um ritmo lento, pode torná-lo mais rápido.

Este é um resultado de treinamento universalmente reconhecido, embora raramente seja compatível com dados físicos do tipo que a Emig descobriu. Isso explica por que correr mais, dentro do razoável, normalmente compensa.

2) O treinamento rápido aumenta sua resistência com mais eficácia do que o treinamento lento.

É por isso que quase todo mundo faz algum trabalho de velocidade. Se você pode aumentar seu desempenho em curtas distâncias, você pode manter um ritmo relativamente mais rápido nas distâncias mais longas exigidas pelas corridas de resistência. Alcançar o equilíbrio certo entre 1) e 2) é o objetivo do treinamento. Também, reconheça que o trabalho rápido acarreta mais riscos do que a corrida lenta.

3) Os corredores de elite geralmente não pressionam tanto no treinamento quanto os corredores intermediários e mais lentos.

Quando os atletas de elite cobrem 160 quilômetros por semana, eles não têm escolha a não ser correr a maior parte dessas milhas um tanto devagar. Quando você corre de 20 a 40 milhas por semana, você pode correr essas milhas com mais dificuldade em relação à sua habilidade.

4) Há um limite para a distância e a intensidade com que você pode treinar.

Além desse limite, seus esforços se voltam para o sul. Você se torna super treinado, cansado, e mais lento. Emig encontrou um limite de 27, 000 TRIMPS (“impulsos de treinamento”) durante o treinamento da maratona. Este número não vai te ajudar muito, porque não é fácil equiparar ao seu próprio treinamento. Mas é melhor você entender que há um limite:mais nem sempre é melhor.

5) Adote um novo padrão para suas semanas de treinamento

Em seu trabalho recente, Smyth (junto com Jakim Berndsen e Aonghous Lawlor) estudou como montar um programa de treinamento para a maratona. Seu conselho, muito simplificado:

1) Foco no treinamento semanas, não exercícios individuais, e

2) Alterne suas semanas desta maneira que dura um mês:difícil-difícil-fácil-moderado. Nas semanas anteriores ao dia da corrida, afunilar desta maneira:difícil-fácil-fácil.

Aqui está o que os pesquisadores irlandeses querem dizer com difícil ou fácil:

• Uma semana difícil é aquela que inclui um treinamento mais rápido do que o normal. Por exemplo, pode incluir um treino de ritmo e / ou um treino em que você corre tão rápido quanto o seu ritmo de corrida de 5 km. Você receberá um estímulo de treinamento substancial a partir deste tipo de semana, mas também cria fadiga.

• Uma semana fácil é aquela em que você faz 50 a 67 por cento menos treinamento do que uma semana difícil, mas no mesmo ritmo de alguns treinamentos da semana anterior. Você vai se recuperar, e consolidar seus ganhos de condicionamento físico.

• Uma semana moderada é algo entre difícil e fácil. Você não fica mais em forma ou mais cansado.

As descobertas importantes aqui são o padrão duro-duro repetido, e o grau de redução durante uma semana fácil. A maioria dos programas de treinamento de maratona atuais inclui semanas de redução, mas poucos ou nenhum corte tão profundo quanto 50 a 67 por cento, enquanto enfatiza o ritmo dessas corridas.

Mesmo que a maioria dos planos não exija tal padrão, de acordo com a análise de Smyth, cerca de 40 por cento dos corredores de maratona chegam perto o suficiente de seu esboço proposto que qualquer mudança dificilmente produzirá um tempo mais rápido para a maratona. Por outro lado, 47 por cento estão subtreinando e 14 por cento estão supertreinando. Esses 60 por cento dos treinadores de maratona podem melhorar seguindo suas sugestões.

Nenhum dos especialistas em big data acredita ter encontrado todas as respostas. Muitas questões permanecem. Smyth et al empregam o verbo “nudge” para descrever um uso apropriado de seus resultados. Se você puder direcionar seu treinamento na direção certa, pode render grandes dividendos.