Bayes-Integration zur Unsicherheitsreduktion

Grafik eines Tennisplatzes mit zwei Spielern. Ein Spieler serviert den Ball, der andere steht zum Rückschlag bereit. Auf dem Feld sind farbige Markierungen mit den Begriffen „prior“, „likelihood“ und „posterior“ eingezeichnet, die Wahrscheinlichkeitsverteilungen im Spiel illustrieren. Graphic of a tennis court with two players. One player is serving the ball, the other is ready to return. Coloured markings with the terms "prior", "likelihood" and "posterior" are drawn on the court to illustrate probability distributions in the game.
© ISPW-Abteilung Bewegungs-/Trainingswissenschaft

Aufgrund von verrauschten Signalen im sensomotorischen System ist unsere Wahrnehmung stets mit Unsicherheit behaftet. Dies wird insbesondere in dynamischen Situationen wie etwa beim Retournieren eines Tennisaufschlages deutlich. In der grundlagenorientierten Motorikforschung wurde gezeigt, dass durch die streuungsgewichtete Integration von mehreren Informationsquellen – z.B. von Vorwissen und verschiedenen sensorischen Informationen – Unsicherheit im Sinne der Bayesschen Entscheidungstheorie reduziert wird (Körding & Wolpert, 2006). Jedoch bleibt die Frage offen, ob dieser Mechanismus Verhalten in komplexen Aufgaben, mit denen wir im Sport konfrontiert sind, erklären kann (Beck et al., 2023). Um den Mechanismus im komplexen Bewegungszusammenhang zu untersuchen, haben wir eine immersive virtuelle Tennisaufgabe entwickelt (siehe Video). Mit diesem Settup konnten wir zeigen wie Vorwissen in Wahrnehmungs- und
Handlungsprozesse im Sport integriert wird und dadurch sensomotorische Unsicherheiten reduziert und komplexe Bewegungsaufgaben bewältigt werden können.

Ausgewählte Publikation

Beck, D., Hossner, E. J., & Zahno, S. (2023). Mechanisms for handling uncertainty in sensorimotor control in sports: a scoping review. International Review of Sport and Exercise Psychology, 1–35. https://doi.org/10.1080/1750984X.2023.2280899

Beck, D.*, Zahno, S.*, Kredel, R. & Hossner, E.-J. (2025). From simple lab tasks to the virtual court: Bayesian integration in tennis. Journal of Neurophysiology, 134(1), 303–313. https://doi.org/10.1152/jn.00434.2024

Zahno, S.*, Beck, D.*, Hossner, E.-J. & Körding, K. (2025). Humans can learn bimodal priors in complex sensorimotor behaviour [Preprint]. bioRxiv. https://doi.org/10.1101/2025.02.12.637788

Beck, D., Hossner, E.-J. & Zahno, S. (2025). Exploiting prior knowledge in continuous decision-making under uncertainty: The case of tennis experts [Preprint]. Research Square. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-7154501/v1

*geteilte Erstautorenschaft

Literatur

Körding, K. P., & Wolpert, D. M. (2006). Bayesian decision theory in sensorimotor control. Trends in Cognitive Sciences, 10(7), 319–326. https://doi.org/10.1016/j.tics.2006.05.003