Daniel Westmattelmann ist Postdoktorand am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Organisation, Personal und Innovation. Der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät ist Daniel Westmattelmann seit seinem Bachelorstudium der Betriebswirtschaftslehre treu geblieben. Im Rahmen seiner Promotion innerhalb des Graduiertenkollegs „Vertrauen und Kommunikation in einer digitalisierten Welt“ beschäftigte sich Daniel Westmattelmann mit der Frage, wie sich die Effizienz von Anti-Doping-Maßnahmen im Sport analysieren lässt. Dabei entwickelte er eine computergestützte Simulation für unterschiedliche Maßnahmen und Sportarten. Neben seiner Arbeit am FB4 ist er selbst als Radprofi aktiv und seit 2008 geförderter Athlet im Rahmen der Spitzensportförderung der WWU. Im Juni stieg er bei der Deutschen Meisterschaft im Zeitfahren über 45 Kilometer in den Sattel und landete dabei unter den "Top 10". Wir haben ihm vier Fragen gestellt:

Lieber Herr Westmattelmann, Sie verfügen über einen Masterabschluss in Betriebswirtschaftslehre - wie sind Sie dazu gekommen, sich im Rahmen Ihrer Dissertation mit dem Thema „Doping“ auseinanderzusetzen?

Da ich seit mittlerweile rund 20 Jahren Leistungssport betreibe, habe ich mich schon früh für Fragestellungen im Bereich des Sportmanagements interessiert. Spätestens ab 2007, als ich meinen ersten Profivertrag unterschrieben habe, gehörten Dopingkontrollen zu meinem Alltag dazu. In den folgenden Jahren musste ich mit ansehen, wie die verschiedenen Dopingskandale dem Sport massiv geschadet haben. Das hat mich motiviert, einen Beitrag zum Anti-Doping Kampf zu leisten und mich auch wissenschaftlich mit dieser Problematik auseinanderzusetzen. Prof. Schewe und Prof. Strauß von der Sportpsychologie haben mir hierzu eine besondere Möglichkeit geboten und mich in meinem Promotionsvorhaben immer unterstützt.

Inwiefern kamen im Rahmen Ihrer Arbeit ökonomische Überlegungen zum Tragen?

Ökonomische Überlegungen haben mich erst dazu gebracht, ein Simulationsmodell zum Dopingverhalten zu entwickeln. Jährlich werden mehrere hundert Millionen US-Dollar in den Kampf gegen Doping investiert, ohne fundierte Kenntnisse über die Wirkung der verschiedenen Anti-Doping Maßnahmen zu haben. Daher haben wir auf Basis bestehender spieltheoretischer Modelle und empirischer Studien zum Dopingverhalten das agentenbasierte Simulationsmodell entwickelt, um erstmalig das Dopingverhalten von Spitzensportlern abbilden zu können. Anschließend war es möglich, durch die Durchführung von Sensitivitätsanalysen die Effektivität der Anti-Doping Maßnahmen zu quantifizieren. Diese Erkenntnisse können jetzt genutzt werden, um das Anti-Doping Budget optimal zu investieren.

Welche Anti-Doping-Maßnahmen sind Ihrer Ansicht nach besonders effizient und wovon hängt die Wahl einer geeigneten Maßnahme ab?

Vereinfacht lässt sich festhalten, dass lange Sperren ein sehr effektives Mittel sind, um Athleten abzuschrecken. Zudem ist es kostengünstig, diese in die Praxis umzusetzen. Eine erhöhte Kontrollhäufigkeit und verbesserte Tests durch präzisere Diagnostiken sind ebenfalls effektiv, erfordern jedoch einen hohen finanziellen Einsatz. Geldstrafen haben sich hingegen als kaum effektiv erwiesen.

Findet Ihr Modell bereits praktische Anwendung und kann es dazu beitragen, den Sport „gerechter“ zu machen?

Verschiedene nationale Anti-Doping Agenturen haben mittlerweile großes Interesse an einer Zusammenarbeit gezeigt, um die Erkenntnisse in die Praxis umzusetzen und das Modell weiterzuentwickeln. Vor einigen Wochen hatte ich die Möglichkeit, die Erkenntnisse meiner Dissertation in Bonn der deutschen Nationalen Anti-Doping Agentur (NADA) vorzustellen und zu diskutieren. Diese Art der Kooperation ist sehr wichtig, denn je mehr Daten uns zur Verfügung stehen, desto realitätsnähere Ergebnisse kann die Simulation liefern und desto effektiver kann der Kampf gegen Doping ausgetragen werden.