過去のパフォーマンスデータから自分のIZOFをマッピングする

自分の最高と最悪のパフォーマンスの前にあった不安と感情状態を特定し、個人的なゾーンを見つける。

Why it works

ハニンの方法は、最高と最悪のパフォーマンスからの試合前の感情状態を回想的に思い出すことを含みます。IZOFは理論的に処方されたものではなく、最高のアウトプットと相関する感情的な帯域として実証的に特定されます。これは、あなたのゾーンが教科書的な最適と一致すると仮定する誤りを回避します:あるアスリートの最高のパフォーマンスは高い不安の中で起こり、別のアスリートは非常に低い不安の中で起こります。特定されたゾーンは、普遍的なテンプレートではなく目標になります。

How to do it

1. 最近の重要なパフォーマンス10件をリストアップし、それぞれについて試合前の不安を評価する(0=完全に落ち着いている、10=これまでで最大の不安)。
2. 評価をパフォーマンスの質の順にプロットまたはリストする:どの不安評価が最高、平均、最悪のパフォーマンスの前にあったか?
3. 最高のパフォーマンスに一貫して先行する範囲——通常2〜3ポイントの帯域——を特定する。
4. その範囲が暫定的なIZOFであり、今後数ヶ月にわたる新しい試合で検証する。

エビデンス

ハニンのIZOFモデルには複数のスポーツにわたって実質的な観察的裏付けがあります:研究は一貫して、ゾーンの幅と最適な不安レベルがアスリートによって異なること、そしてゾーンの外でパフォーマンスすることがパフォーマンスの低下と相関することを示しています。 (observational)

IZOFは回想的な自己報告によって特定され、想起バイアスと再構成の影響を受けます。有効なIZOFを確立するには、単一のマッピング演習ではなく、時間をかけた複数のデータポイントが必要です。

出典

• Hanin (1995), a Russian model of emotion in sport, in European Perspectives on Exercise and Sport Psychology (Biddle, Ed.)
• Hanin (2000), Individual zones of optimal functioning (IZOF) model, in Emotions in Sport (Hanin, Ed.)

よくある間違い

たった一つか二つのパフォーマンスからIZOFをマッピングしてしまうこと——ゾーンは複数のイベントにわたる統計的なパターンだ。単一イベントのマッピングは信頼性が低く、準備の変更を導くべきではありません。