Fouten op het circuit: data-gedreven studie van de error-response bij Formule 1 coureurs
Fouten maken is menselijk. Volgens velen is het zelfs noodzakelijk en onvermijdelijk om fouten te maken. Wat echter belangrijker is dan de fout zelf, is hoe je je aanpast en herpakt. Zoals Max McKeown in zijn boek ‘Adaptability: The Art of Winning In An Age of Uncertainty’ aanhaalt: “Elke mislukking is een onvermogen om zich aan te passen, elk succes is een succesvolle aanpassing.”
Ons aanpassingsvermogen is van onschatbare waarde. We leren dit al heel vroeg in ons leven. Zonder vallen en opstaan zou niemand van ons kunnen fietsen. Maar wat gebeurt er als we topprestaties willen neerzetten? Alhoewel velen intuïtief denken dat fouten nefast zijn voor topprestaties, geven sommige onderzoeken bij basketbal atleten aan dat de atleten net beter presteren na een gemiste worp, dan na een succesvolle worp.
Een beter begrip van prestatie- en foutmonitoring van atleten en adaptatie na fouten kan informatie opleveren over hoe prestaties kunnen worden verbeterd, atleten kunnen worden getraind of atleten kunnen worden geselecteerd. Het maatschappelijk belang gaat echter veel verder dan topsport. Het is ook belangrijk vanuit een ontwikkelingsperspectief. Bij heel wat kinderen hebben de ervaringen in sportclubs een grote impact heeft op hun ontwikkeling.
Met het huidige onderzoek wilden we het inzicht in adaptatie na fouten in een bredere context bestuderen dan enkel bij basketbal. We wilden in een data-gedreven studie de effecten in een andere sport onderzoeken. Bovendien wilden we focussen op individuele topsporters. Zo kwamen we uit bij Formule 1, een sport met sterke focus op individuele topprestaties waarbij bovendien veel data beschikbaar zijn.
Aan de hand van online publiek beschikbare data hebben we onderzocht hoe Formule 1 coureurs zich aanpassen na een fout, en of dit samenhangt met prestaties. Uiteindelijk legde dit onderzoek een intrigerende correlatie bloot tussen prestaties en de consistentie van de adaptatie. De data gaven aan dat de coureurs die meer consistent afweken van hun vorige ronde beter presteerden. Hieronder volgt het verhaal van deze data-gedreven zoektocht.
Zoeken naar de naald in de hooiberg van Formule 1 race-data
Om de adaptatie na een fout te kunnen onderzoeken, is het belangrijk om eerst af te lijnen wat nu eigenlijk als fout beschouwd wordt. De nood aan een duidelijke definitie werd in deze thesis versterkt door het gebruik van een uitgebreide online dataset. Aan de ene kant bood deze dataset veel mogelijkheden, maar aan de andere kant moest de definitie van fouten op één van de beschikbare variabelen toegepast worden. Een fout wordt algemeen gedefinieerd als een mismatch tussen de verwachte uitkomst en de werkelijke uitkomst van je acties. Op basis van deze definitie beschouwden we fouten als ronden met een tragere rondetijd dan de voorgaande ronde, waarbij de voorgaande ronde dus als verwachting dient voor de volgende ronde.
We moesten natuurlijk ook rekening houden met enkele karakteristieke eigenschappen van Formule 1 races. Ten eerste, zijn er veel oncontroleerbare factoren die de rondetijd kunnen beïnvloeden, zoals mechanische problemen, ongevallen en regenbuien. Om deze reden werden 10 races geselecteerd zonder grote incidenten. Een volgend obstakel was de grote verschillen tussen de circuits. Om dit aan te pakken hebben we eerst de geselecteerde races apart geanalyseerd, en vervolgens een meta-analyse uitgevoerd.
Error-response van Formule 1 coureurs
In eerste instantie hebben we dus onderzocht of coureurs versnellen, vertragen of dezelfde snelheid blijven rijden na een fout (een tragere ronde dan verwacht) of een succes (een snellere ronde dan verwacht). Voor elke ronde hebben we dus berekend of deze sneller (succes) of trager (fout) was dan de voorgaande ronde. Vervolgens gingen we na of de coureur in de volgende ronde dan weer versnelde of vertraagde.
We vonden een significante reactie op een fout (een zogenaamde error-response). Over het algemeen rijden Formule 1 coureurs na een fout, systematisch weer sneller in de volgende ronde. Er werd echter geen aanpassing geobserveerd bij succes. Na een snellere ronde dan verwacht rijden ze niet systematisch trager in de volgende ronde. Deze observaties zouden kunnen wijzen op ‘post-error roekeloosheid’, waarbij de coureurs meer risico’s nemen na een fout om zo de tragere rondetijd onmiddellijk te compenseren.
Hangen error-response en prestatie samen?
Verassend genoeg werd er op het eerste zicht geen relatie gevonden tussen de error-response en prestatie. Er was geen correlatie tussen de mate van error-response en resultaten. Dit komt erop neer dat gemiddeld gezien alle coureurs, onafhankelijk van hun prestatie, een gelijkaardige error-response vertonen.
Echter, bij diepere analyse bleek dat de variatie van de fouten (d.w.z. de variatie van het verschil in rondetijd) correleerde met de prestatie. Specifiek vonden we dat de coureurs die meer consistent afweken van hun vorige ronde beter presteerden. Bovendien gaf deze diepere analyse aan dat de consistentie van de afwijking met de vorige ronde een indicator kan zijn voor toekomstige prestatie. Dit wijst mogelijks op het belang van een consistentie-factor in error-response bij topsporters.
Alhoewel deze diepere analyse exploratief in aard was, doet deze ietwat verrassende correlatie interessante nieuwe vragen rijzen. Ten eerste is het belangrijk om onderzoek te doen naar het oorzakelijk verband. Daarnaast moeten we onderzoeken of dit verband ook in andere sporten voorkomt. Tot slot is het interessant om na te gaan of deze consistentie-factor inderdaad een factor is die toekomstige prestaties op lange termijn voorspelt. Dit zou namelijk grote praktische implicaties kunnen hebben voor de sportwereld aangezien dit zou kunnen helpen bij het selecteren en trainen van atleten.
Besluit
Aan de hand van online beschikbare data over rondetijden in Formule 1, bleek dat coureurs na een vertraging (fout) systematisch weer versnellen. Omgekeerd, vertraagden ze echter niet na een versnelling (succes). Deze effecten hingen niet samen met de prestatie van de coureurs. Echter is er wel een indicatie dat de consistentie van de afwijking met de vorige ronde samenhangt met prestatie. Verder onderzoek in verschillende sporten is nodig om deze verbanden te bevestigen en de generaliseerbaarheid van deze resultaten na te gaan, met het doel de sportwereld te informeren om zo prestaties, training en selecties te verbeteren.
Bibliografie
Aversa, P., Furnari, S., & Haefliger, S. (2015). Business model configurations and performance: A qualitative comparative analysis in Formula One racing, 2005–2013. Industrial and Corporate Change, 24(3), 655-676. https://doi.org/10.1093/icc/dtv012
Axerio-Cilies, J. (2012). Predicting Formula 1 tire aerodynamics: sensitivities, uncertainties and optimization. Stanford University.
Azmi, A., Sapit, A., Mohammed, A., Razali, M., Sadikin, A., & Nordin, N. (2017). Study on airflow characteristics of rear wing of F1 car. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering,
Baur, H., Müller, S., Hirschmüller, A., Huber, G., & Mayer, F. (2006). Reactivity, stability, and strength performance capacity in motor sports. British journal of sports medicine, 40(11), 906-910; discussion 911. https://doi.org/10.1136/bjsm.2006.025783
Bell, A., Smith, J., Sabel, C. E., & Jones, K. (2016). Formula for success: Multilevel modelling of Formula One Driver and Constructor performance, 1950–2014. Journal of Quantitative Analysis in Sports, 12(2), 99-112. https://doi.org/doi:10.1515/jqas-2015- 0050
Bernardi, G., Cecchetti, L., Handjaras, G., Sani, L., Gaglianese, A., Ceccarelli, R., Franzoni, F., Galetta, F., Santoro, G., Goebel, R., Ricciardi, E., & Pietrini, P. (2014). It's not all in your car: functional and structural correlates of exceptional driving skills in professional racers. Frontiers in human neuroscience, 8, 888. https://doi.org/10.3389/fnhum.2014.00888
Bocskocsky, A., Ezekowitz, J., & Stein, C. (2014). The Hot Hand : A New Approach to an Old Fallacy.
Chueh, T. Y., Huang, C. J., Hsieh, S. S., Chen, K. F., Chang, Y. K., & Hung, T. M. (2017). Sports training enhances visuo-spatial cognition regardless of open-closed typology. PeerJ, 5, e3336. https://doi.org/10.7717/peerj.3336
Damaso, K., Williams, P., & Heathcote, A. (2020). Evidence for different types of errors being associated with different types of post-error changes. Psychonomic bulletin & review, 27(3), 435-440. https://doi.org/10.3758/s13423-019-01675-w
Danielmeier, C., Eichele, T., Forstmann, B. U., Tittgemeyer, M., & Ullsperger, M. (2011). Posterior medial frontal cortex activity predicts post-error adaptations in task-related visual and motor areas. The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience, 31(5), 1780-1789. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.4299- 10.2011
Danielmeier, C., & Ullsperger, M. (2011). Post-Error Adjustments. Frontiers in Psychology, 2, 233. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2011.00233
30
Desmet, C., Imbo, I., De Brauwer, J., Brass, M., Fias, W., & Notebaert, W. (2012). Error adaptation in mental arithmetic. Quarterly journal of experimental psychology (2006), 65(6), 1059-1067. https://doi.org/10.1080/17470218.2011.648943
Eben, C., Vermeylen, L., Chen, Z., Notebaert, W., Ivanchei, I., & Verbruggen, F. (2023). When Response Selection Becomes Gambling: Post-error Slowing and Speeding in Self- paced Colour Discrimination Tasks. Collabra: Psychology, 9(1), 73052. https://doi.org/10.1525/collabra.73052
Eichenberger, R., & Stadelmann, D. (2009). Who Is The Best Formula 1 Driver? An Economic Approach to Evaluating Talent. Economic Analysis and Policy, 39(3), 389-406. https://doi.org/10.1016/S0313-5926(09)50035-5
Gay-Rees, J., Martin, P., & Todd, S. (2022, 11 March 2022). Gloves Are Iff (Season 4, Episode 9). Formula 1: Drive to Survive. Netflix.
Gilovich, T., Vallone, R., & Tversky, A. (1985). The hot hand in basketball: On the misperception of random sequences. Cognitive Psychology, 17(3), 295-314. https://doi.org/10.1016/0010-0285(85)90010-6
Guest, R., Tran, Y., Gopinath, B., Cameron, I. D., & Craig, A. (2016). Psychological distress following a motor vehicle crash: A systematic review of preventative interventions. Injury, 47(11), 2415-2423. https://doi.org/10.1016/j.injury.2016.09.006
Haggard, P. (2017). Sense of agency in the human brain. Nature Reviews Neuroscience, 18(4), 196-207. https://doi.org/10.1038/nrn.2017.14
Hajcak, G., & Simons, R. F. (2008). Oops!.. I did it again: An ERP and behavioral study of double-errors. Brain and cognition, 68(1), 15-21. https://doi.org/10.1016/j.bandc.2008.02.118
Henderson, J. C., Foo, K., Lim, H., & Yip, S. (2010). Sports events and tourism: The Singapore formula one grand prix. International Journal of Event and Festival Management.
Jenkins, M. (2010). Technological discontinuities and competitive advantage: A historical perspective on Formula 1 motor racing 1950–2006. Journal of Management Studies, 47(5), 884-910.
Jenkins, M., & Floyd, S. (2001). Trajectories in the evolution of technology: A multi-level study of competition in Formula 1 racing. Organization studies, 22(6), 945-969.
Klarica, A. J. (2001). Performance in motor sports. British journal of sports medicine, 35(5), 290- 291. https://doi.org/10.1136/bjsm.35.5.290
Larson, M. J., LeCheminant, J. D., Carbine, K., Hill, K. R., Christenson, E., Masterson, T., & LeCheminant, R. (2015). Slow walking on a treadmill desk does not negatively affect executive abilities: an examination of cognitive control, conflict adaptation, response inhibition, and post-error slowing. Frontiers in Psychology, 6. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2015.00723
31
Minoyama, O., & Tsuchida, H. (2004). Injuries in professional motor car racing drivers at a racing circuit between 1996 and 2000. British journal of sports medicine, 38(5), 613-616. https://doi.org/10.1136/bjsm.2003.007674
Moore, J. W. (2016). What Is the Sense of Agency and Why Does it Matter? [Review]. Frontiers in Psychology, 7. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.01272
Musco, M. A., Zazzera, E., Paulesu, E., & Sacheli, L. M. (2023). Error observation as a window on performance monitoring in social contexts? A systematic review. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 147, 105077. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2023.105077
Neiman, T., & Loewenstein, Y. (2011). Reinforcement learning in professional basketball players. Nature communications, 2, 569. https://doi.org/10.1038/ncomms1580
Notebaert, W., Houtman, F., Opstal, F. V., Gevers, W., Fias, W., & Verguts, T. (2009). Post- error slowing: an orienting account. Cognition, 111(2), 275-279. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2009.02.002
Notebaert, W., & Verguts, T. (2011). Conflict and error adaptation in the Simon task. Acta Psychologica, 136(2), 212-216. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2010.05.006
Patil, A., Kshirsagar, S., & Parge, T. (2014). Study of front wing of formula one car using computational fluid dynamics. International Journal of Mechanical Engineering and Robotics Research, 3(4), 282.
Phillips, A. J. K. (2014). Uncovering Formula One driver performances from 1950 to 2013 by adjusting for team and competition effects. Journal of Quantitative Analysis in Sports, 10(2), 261-278. https://doi.org/10.1515/jqas-2013-0031
Potkanowicz, E. S., & Mendel, R. W. (2013). The case for driver science in motorsport: a review and recommendations. Sports medicine (Auckland, N.Z.), 43(7), 565-574. https://doi.org/10.1007/s40279-013-0040-2
Potter, J. M. (2011). Estimating the Offsetting Effects of Driver Behavior in Response to Safety Regulation: The Case of Formula One Racing. Journal of Quantitative Analysis in Sports, 7(3). https://doi.org/10.2202/1559-0410.1276
Prat, L. I. (2018). Study of the aerodynamics of the Formula 1 rear wheels Universitat Politècnica de Catalunya].
Rao, J. (2010). Experts' Perceptions of Autocorrelation: The Hot Hand Fallacy Among Professional Basketball Players.
Rind, E., & Hu, Z. W. (2007). Aerodynamics of F1 car side mirror.
Schmidt, R. A., & Wrisberg, C. A. (2008). Motor learning and performance: A situation-based
learning approach. Human kinetics.
Schroder, H., & Moser, J. (2014). Improving the study of error monitoring with consideration of
behavioral performance measures. Frontiers in human neuroscience, 8, 178. https://doi.org/10.3389/fnhum.2014.00178
32
Steinhauser, M., & Kiesel, A. (2011). Performance monitoring and the causal attribution of errors. Cognitive, affective & behavioral neuroscience, 11(3), 309-320. https://doi.org/10.3758/s13415-011-0033-2
Themanson, J. R., & Hillman, C. H. (2006). Cardiorespiratory fitness and acute aerobic exercise effects on neuroelectric and behavioral measures of action monitoring. Neuroscience, 141(2), 757-767. https://doi.org/10.1016/j.neuroscience.2006.04.004
Themanson, J. R., Pontifex, M. B., & Hillman, C. H. (2008). Fitness and action monitoring: evidence for improved cognitive flexibility in young adults. Neuroscience, 157(2), 319- 328. https://doi.org/10.1016/j.neuroscience.2008.09.014
UKGamblingSites. (2022, 10 march 2022). How Often Do F1 Drivers Crash? Retrieved 18 march 2022 from https://www.ukgamblingsites.com/sports-betting/f1/how-often-do-f1- drivers-crash/
Van der Borght, L., Desmet, C., & Notebaert, W. (2016). Strategy Changes After Errors Improve Performance [Original Research]. Frontiers in Psychology, 6. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2015.02051
van Leeuwen, P. M., de Groot, S., Happee, R., & de Winter, J. C. F. (2017). Differences between racing and non-racing drivers: A simulator study using eye-tracking. PloS one, 12(11), e0186871. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0186871
Verbruggen, F., Chambers, C. D., Lawrence, N. S., & McLaren, I. P. L. (2017). Winning and losing: Effects on impulsive action. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 43(1), 147-168. https://doi.org/10.1037/xhp0000284
Wang, C.-H., Chang, C.-C., Liang, Y.-M., Shih, C.-M., Chiu, W.-S., Tseng, P., Hung, D. L., Tzeng, O. J. L., Muggleton, N. G., & Juan, C.-H. (2013). Open vs. Closed Skill Sports and the Modulation of Inhibitory Control. PloS one, 8(2), e55773. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0055773
Wessel, J. R. (2018). An adaptive orienting theory of error processing. Psychophysiology, 55(3), e13041. https://doi.org/10.1111/psyp.13041
Wessel, J. R., Danielmeier, C., Morton, J. B., & Ullsperger, M. (2012). Surprise and Error: Common Neuronal Architecture for the Processing of Errors and Novelty. The Journal of Neuroscience, 32(22), 7528. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.6352-11.2012
Williams, P., Heathcote, A., Nesbitt, K., & Eidels, A. (2016). Post-error recklessness and the hot hand. Judgment and Decision Making, 11, 174-184.
Yıldırım-Yenier, Z., Vingilis, E., Wiesenthal, D. L., Mann, R. E., & Seeley, J. (2016). Relationships between thrill seeking, speeding attitudes, and driving violations among a sample of motorsports spectators and drivers. Accident Analysis & Prevention, 86, 16- 22. https://doi.org/10.1016/j.aap.2015.09.014
33
Yu, C. C., Muggleton, N. G., Chen, C. Y., Ko, C. H., & Liu, S. (2021). The comparisons of inhibitory control and post-error behaviors between different types of athletes and physically inactive adults. PloS one, 16(8), e0256272. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0256272
Zuckerman, M. (2015). Sensation Seeking: Behavioral Expressions and Biosocial Bases. In J. D. Wright (Ed.), International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences (Second Edition) (pp. 607-614). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-097086-8.25036-8
Zuckerman, M. S. (1979). Sensation Seeking : Beyond the Optimal Level of Arousal.
