Daniel Gembris vom Forschungszentrum Jülich, John Taylor vom King`s College London und Dieter Suter von der Universität Dortmund haben nun eine Methode entwickelt, mit der sich zwischen diesem statistischen Effekt und echtem sportlichen Fortschritt unterscheiden lässt. Mit ihr nahmen sie die Bestleistungen der Männer bei den Deutschen Leichtathlektik-Meisterschaften in den Jahren 1973 bis 1996 genauer unter die Lupe. Das verblüffende Ergebnis: Offensichtlich gab es nur in vier von 22 Disziplinen – Diskuswerfen, 110-Meter-Hürdenlauf, 20 und 50 Kilometer Gehen – systematische Verbesserungen. Auf internationaler Ebene kamen die Athleten zusätzlich bei den Laufwettbewerben über die 5000 Meter, die 10 000 Meter und die Marathonstrecke wirklich voran, wie sich aus der Untersuchung der Weltjahresbestleistungen 1970 bis 1999 ergibt. Allerdings fiel der globale Fortschritt seit den achtziger Jahren geringer aus als zuvor. Weltweit vollzog sich damit eine Entwicklung, die in Deutschland schon früher eingesetzt hatte.

"Wir gingen bei unserer Analyse davon aus, dass die jährlichen Bestleistungen durch eine so genannte Gauß-Verteilung beschrieben werden können", erläutert Gembris. Diese Annahme überprüften die Forscher mit einem Test, der in der Statistik verbreitet ist. Dann setzten sie die Rekorde aus zehn beziehungsweise zwölf aufeinander folgenden Jahren in die neue, von ihnen aufgestellte Näherungsformel ein. So berechneten sie den höchsten Wert – den weitesten Wurf oder Sprung, die schnellste Geschwindigkeit beim Lauf –, der statistisch gesehen in den Folgejahren erwartet werden konnte. Wurde er in diesen Folgejahren von Athleten übertroffen, sehen Gembris und seine Kollegen dies als Nachweis für echten sportlichen Fortschritt an.

Näherungsformel und Verfahren lassen sich beileibe nicht nur für die Analyse sportlicher Leistungen eingesetzen, sondern sind von weit reichender Bedeutung. Ein Beispiel für ein potenzielles Einsatzfeld ist die Hirnforschung, der Gembris eigentliches berufliches Interesse gilt: Wenn Wissenschaftler sich mittels funktioneller Kernspintomographie ein Bild vom Gehirn beim Denken machen, möchten sie unter anderem feststellen, zu welchem Zeitpunkt genau eine bestimmte Hirnregion aktiv wird. Erschwert wird ihre Aufgabe dadurch, dass das Gehirn auch in Ruhe noch Signale aussendet. "Nun liefert unser Verfahren ein Kriterium dafür, wann sich eine Aktivität aus den Fluktuationen des Ruhezustandes herausschält", sagt Gembris. Wie die sportlichen Rekorde lassen sich auch die Hirn-Fluktuationen durch eine Gauß-Verteilung darstellen.

Künftig könnte die neue statistische Formel auch helfen, die Anfälle von Epilepsie-Patienten vorherzusagen. Dazu müsste man mit ihrer Hilfe die Daten von EEG-Sonden analysieren und würde so möglicherweise sehr früh erkennen, wann die Nervenzellen von gesundem "Durcheinander" auf krankhaften Gleichtakt umschalten. Das wäre von großem Wert für die Behandlung: So könnten zum Beispiel Medikamente nur nach Bedarf, also bei einem drohenden Anfall, injiziert werden.