
Oppure: quando una traccia GPX solleva dubbi...
Il concorso les-cols-de-zurich.ch è attualmente in corso con oltre 700 partecipanti - e purtroppo abbiamo dovuto eliminare un ciclista dalla classifica.
Si è trattato di doping digitale? Non nel senso classico del termine, ma dalla nostra analisi emergono chiare indicazioni sul fatto che molto probabilmente si trattava di una corsa in e-bike presentata come attività regolare.
Abbiamo fatto questa tappa nelle edizioni precedenti e abbiamo un solido set di dati di riferimento, tra cui la registrazione di un ex professionista le cui prestazioni e i cui dati GPS sono impeccabili.
Improvvisamente, un pilota precedentemente sconosciuto appare e balza in cima alla classifica di tutti i tempi con un tempo eccezionale. Un motivo sufficiente per i nostri algoritmi per dare un'occhiata più da vicino.
Non si tratta del classico "doping digitale", nel senso di una deliberata falsificazione dei dati, ma ovviamente di una falsa indicazione dell'attrezzatura utilizzata, che distorce i risultati e rende la competizione sleale.
Questo caso dimostra quanto siano importanti un 'analisi trasparente dei dati e regole chiare per le competizioni basate sul GPS. Anche se non possiamo fornire una certezza assoluta, le prove suggeriscono fortemente che la corsa è stata completata con una e-bike.
Dopo aver contattato il pilota, l'attività è stata cancellata. Questo è deplorevole, ma allo stesso tempo è un segno di quanto sia delicato il tema dell'integrità nello sport digitale.




La correttezza è alla base di qualsiasi competizione, sia su strada che digitale.
Questo incidente sottolinea perché l'analisi chiara dei dati, la trasparenza e l'onestà dei rapporti sulle apparecchiature sono così importanti.
Continueremo a fare tutto il possibile per garantire che le classifiche di LaceUp e Les Cols de Zurich riflettano le prestazioni che sono davvero nelle gambe, e non nella batteria.
Kevin KoschNikolaus RathBenedikt Soja, Matthias Aichinger-Rosenberger, Nico Schefer, Sebastian de Castelberg, Tobias W.