Das Wissen, das Du jetzt brauchst!
Die neue Version 18 bietet völlig neue Möglichkeiten für Schachtraining und Analyse: Stilanalyse von Spielern, Suche nach strategischen Themen, Zugriff auf 6 Mrd. LiChess-Partien, Download von chess.com mit eingebauter API, Spielervorbereitung durch Abgleich mit LiChess-Partien, eingebaute Cloud-Engine u.v.m..
Als die Pandemie im Frühjahr losging, begann Christian Seel, öfter online zu spielen. Rasch stellte sich das Gefühl ein, dass er am Computerschirm mehr Fehler machte als am Brett. Ob das auch anderen so ging? Als im April die Magnus-Carlsen-Chess-Tour begann und Seel die Partien der Weltklassespieler sah, wusste er, dass er auf etwas gestoßen ist.
Wir kennen ihn aus der Schachbundesliga, in der er für den Aachener SK am ersten Brett spielt. Seel ist aber auch Professor für Mikroökonomie an der Universität Maastricht. An seiner Fakultät ist er nicht der einzige, der sich für Schach interessiert. Da gibt es auch noch den Arbeitsmarktforscher Stefan Künn. Der hatte erst kürzlich aufgezeigt, dass beim Schach die Fehlerquote steigt, wenn mehr Feinstaub in der Luft ist. In einem Callcenter oder einer Bank ist es teuer bis unmöglich die Qualität der Arbeit verlässlich zu messen. Aber Schachpartien kann man sehr effizient von Engines analysieren lassen.
Seel und Künn banden in ihre Überlegungen einen weiteren schachinteressierten Kollegen von der Rotterdam School of Management ein, Dainis Zegners. Der saß gerade an einer anderen Studie, in der Schachdaten Verwendung fanden. Sie steht im Zusammenhang damit, dass Arbeit kognitiv zunehmend anspruchsvoller wird. Aber wie entwickelt sich eigentlich unsere kognitive Leistungsfähigkeit über den Lebensverlauf und im Vergleich zwischen Generationen? Auch bei dieser Frage konnte Zegner Schach als Indikator nutzen, weil sich Fehlerquoten von Partien leicht auswerten lassen.
Das taten die drei auch mit den Partien des Magnus Carlsen Invitational und zogen zum Vergleich Partien der gleichen Spieler aus den Schnellschachweltmeisterschaften zwischen 2015 und 2019 heran. Das war möglich, weil beide Wettbewerbe mit der gleichen Bedenkzeit ausgetragen wurden:
15 Minuten Grundzeit plus 10 Sekunden pro Zug. Aus ökonomischer Sicht auch wichtig: Die Anreize der Spieler, also die Preisgelder lagen zumindest auf vergleichbarem Niveau. Damit standen 27 000 Züge zur Analyse bereit, die Stockfish bei einer Suchtiefe von 25 Halbzügen übernahm.
Seels persönliche Erfahrung wurde bestätigt. Auch die Weltklasse patzte online öfter als im Turniersaal. Der Befund traf auf jeden einzelnen Spieler zu, für den Daten vorlagen: Magnus Carlsen, Ding Liren, Anish Giri, Alireza Firouzja, Hikaru Nakamura, Ian Nepomniachtchi und Maxime Vachier-Lagrave.
Mindestens Carlsen dürfte das gleiche fühlen. Obwohl er bisher fast jedes Onlineturnier gewinnt, äußert er sich auch immer wieder kritisch über die Qualität seines Spiels. Für ein Turnier mietete sein Sekundant Peter Heine Nielsen ein Ferienhaus, damit Carlsen aus dem Zuhausemodus mehr in seinen Turniermodus kam.
Natürlich sei es plausibel, dass sich die Spieler erst einmal auf die neue Situation einstellen müssen, räumt Seel ein. Ob und inwieweit sich die Leistungen angleichen, will das Autorenteam vielleicht in einer weiteren Studie erheben. Aber erst einmal schrieben Künn, Seel und Zegners einen Aufsatz über die kognitive Leistung im Home Office. Da während der Pandemie viel mehr von zuhause gearbeitet wird, trafen sie damit natürlich einen Nerv. In der niederländischen Presse wurde ihre Auswertung gerne aufgegriffen.
Christian Seel und Dainis Zegners werden ihre Schachstudien übrigens am kommenden Sonntag bei der Onlinekonferenz ChessTech 2020 diskutieren. Eingeleitet wird ihre Session von einem gemeinsamen Überblicksvortrag von Fernand Gobet und Andrea Brancaccio "Using chess databases to answer psychological questions: A survey".
Links:
Christian Seel: Don’t expect too much from home office!
Cognitive Performance in the Home Office - Evidence from Professional Chess
Indoor air quality and cognitive performance
Life cycle patterns of cognitive performance over the long run
Onlinekonferenz ChessTech 2020
