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Analyse und Klassifikation der Effekte unterschiedlicher Emotionsinduktionsmethoden auf das menschliche Gangmuster sowie den Übergang zwischen Gehen und Laufen

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Es wurden quantitativ mittels Motion Capturing und Klassifikationswerkzeugen die Effekte von drei Emotionsinduktionsmethoden (Vorstellung, Musik, Bilder) und einer experimentellen Methode (farbiges Rauschen) auf kinemetrische Aspekte des menschlichen Gangmusters untersucht, sowie die Effekte zweier Emotionsinduktionen (Vorstellung, Musik) auf den Übergang zwischen Gehen und Laufen auf dem Laufband analysiert, was zum einen unter Berücksichtigung des Übergangszeitpunktes und zum anderen aus systemdynamischer Sicht erfolgte. Mit dem halbautomatischen Experiment wurden insgesamt 3588 Doppelschritte beim freien Gehen, 1948 Doppelschritte beim Gehen auf dem Laufband und 667 Übergangsgeschwindigkeiten von acht Probanden an jeweils vier Testtagen erhoben, in ein zweidimensionales Emotionsmodell eingeordnet und Erkennungsraten der induzierten Emotionen mittels Support Vector Machines sowie entsprechende Übergänge berechnet. Zum einen wurden je nach Art der Induktion Emotionserkennungsraten von ca. 60% - 80% gefunden, zum anderen legt die inferenzstatistische Auswertung der Klassifikationsraten, Ganggeschwindigkeiten, Herzraten, Übergangsgeschwindigkeiten, Hysteresen und Übergangsparameter nahe, dass die (ausgelösten) Emotionen als eine Kraft wirken, die die Dynamik des Systems moduliert, was sich besonders beim Übergang zwischen Gehen und Laufen zeigte, wo der Einfluss nicht nur den von der Art der Emotionsinduktion abhängigen Übergangszeitpunkt, sondern auch die Art der Hysterese betraf. Der sportpraktische Nutzen wird vor dem Hintergrund ausgewählter motorischer Lernmodelle diskutiert.

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2017

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