基于Cite Space的國內(nèi)體育大數(shù)據(jù)研究熱點嬗變及主題分析

高 蕾，林劍峰，宋 亮

(廈門理工學(xué)院，福建 廈門 361024)

大數(shù)據(jù)(Big Data)首次出現(xiàn)于20世紀80年代，隨著各領(lǐng)域數(shù)據(jù)的迅猛增長，企業(yè)界、學(xué)術(shù)界的相關(guān)研究不斷深入，大數(shù)據(jù)逐漸成為一個熱詞，并納入了國家發(fā)展規(guī)劃[1]。隨著市場經(jīng)濟的不斷完善，生活逐步趨于智能化、信息化、大眾化、現(xiàn)代化，這意味著大數(shù)據(jù)時代的到來。大數(shù)據(jù)初期是指信息時代數(shù)據(jù)量的爆炸，但隨著處理數(shù)據(jù)工具的進步發(fā)展，大數(shù)據(jù)成為信息時代數(shù)據(jù)的爆炸及與之相關(guān)技術(shù)工具的總稱[2]。大數(shù)據(jù)對社會生產(chǎn)和生活的影響在許多領(lǐng)域都非常明顯。體育大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的一個子集，特指體育領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，根據(jù)現(xiàn)有研究總結(jié)出體育大數(shù)據(jù)是整個體育活動過程中產(chǎn)生的及需要采集到的，一切用于體育領(lǐng)域的發(fā)展并可創(chuàng)造巨大潛在價值的數(shù)據(jù)集合?；诖髷?shù)據(jù)的決策已成為現(xiàn)代社會各行業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)。體育領(lǐng)域更是與大數(shù)據(jù)密不可分，數(shù)據(jù)獲取、儲存、挖掘、運用和分析的持續(xù)進步正在積極影響著體育領(lǐng)域的方方面面。體育發(fā)展需要適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展趨勢和要求，最大限度地發(fā)揮信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的積極作用，因此研究體育大數(shù)據(jù)具有積極的社會意義。

Cite Space是陳超美團隊基于科學(xué)計量學(xué)和數(shù)據(jù)可視化研發(fā)的一款可視化分析軟件，它能將科學(xué)知識的發(fā)展規(guī)律、結(jié)構(gòu)及分布情況以可視化手段呈現(xiàn)出來，也被稱為科學(xué)知識圖譜[3]。知識圖譜既能顯示成可視化知識圖形，也能反映出序列化知識譜系[4]，目前已被廣泛應(yīng)用?；贑ite Space可視化工具，采用文獻計量學(xué)方法和知識圖譜繪制方法，對國內(nèi)體育領(lǐng)域大數(shù)據(jù)研究的相關(guān)文獻進行梳理，對體育大數(shù)據(jù)的發(fā)文量、作者分布、研究機構(gòu)、熱點主題等進行深入分析，以期找出有關(guān)體育大數(shù)據(jù)主題的研究熱點與趨勢，為大數(shù)據(jù)在體育領(lǐng)域的實踐探索與發(fā)展推進提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

對中國知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫平臺進行檢索，在高級檢索類型中選擇中文學(xué)術(shù)期刊，來源類別不限，主題為“體育”&“大數(shù)據(jù)”，檢索時間范圍不限。檢索時間2021年3月6號，共檢索出相關(guān)索引文獻824篇，其中北大核心228篇，CSSCI文獻155篇，其他文獻441篇。將檢索結(jié)保存為download_txt格式并導(dǎo)入Cite Space5.7.R2分析工具，進行格式轉(zhuǎn)換，并進行研究分析。

2 研究方法

對作者、機構(gòu)、關(guān)鍵詞分別進行聚類分析呈現(xiàn)，通過Cite Space.V.5.7.R2內(nèi)置功能，將從中國知網(wǎng)上導(dǎo)出的Refworks格式文獻進行格式轉(zhuǎn)化后導(dǎo)入Cite Space.V.5.7.R2。參數(shù)設(shè)置中，時間跨度從2002年1月-2021年3月，每1年為一個時間切片，每個切片閾值Top N設(shè)為50，每個切片閾值(c,cc,ccv)選擇默認值，圖譜修剪方式選擇不修剪。使用Excel，對發(fā)文量、作者、機構(gòu)關(guān)鍵詞的相關(guān)數(shù)據(jù)進行數(shù)理統(tǒng)計。

3 研究結(jié)果與分析

借助 Cite Space.V.5.7.R2 可視化分析工具來探測體育大數(shù)據(jù)研究的主題、熱點及趨勢等，分別從年發(fā)文量、作者共現(xiàn)研究、機構(gòu)共現(xiàn)研究、關(guān)鍵詞的共現(xiàn)、突現(xiàn)研究、主題聚類研究5個維度進行分析。

3.1 體育大數(shù)據(jù)研究的年發(fā)文量

發(fā)文量及發(fā)表時間是判斷某研究領(lǐng)域受到關(guān)注度的依據(jù)之一[5]。圖1顯示，體育大數(shù)據(jù)研究最早出現(xiàn)在2002年，且僅有1篇，2003-2012年沒有該領(lǐng)域的文獻出現(xiàn)，直到2013年體育大數(shù)據(jù)研究突現(xiàn)8篇，原因可能是2013年被譽為大數(shù)據(jù)元年[6]，往后的每年連續(xù)相繼出現(xiàn)大量的文獻，到2020年已達204篇，增長近25倍，發(fā)文量呈現(xiàn)波浪式向上遞進的趨勢，說明隨著時間的增長，體育大數(shù)據(jù)的研究越來越受到該領(lǐng)域?qū)W者的關(guān)注和重視。

3.2 體育大數(shù)據(jù)研究作者共現(xiàn)分析

挖掘國內(nèi)體育大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中研究學(xué)者的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，以共現(xiàn)的形式變?yōu)榭梢暬垲惙治隹芍庇^反映出該領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物[7]。

應(yīng)用Cite Space.V.5.7.R2軟件對824篇體育大數(shù)據(jù)文獻作者進行可視化共現(xiàn)分析，結(jié)果如圖2所示，其中節(jié)點數(shù)308個，連線數(shù)189條，網(wǎng)絡(luò)密度0.004，顯示體育大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域的作者整體比較分散，并未形成廣泛聯(lián)系的作者合作網(wǎng)絡(luò)。獨立的節(jié)點顯示的是獨立作者，≥13個的2個或3個節(jié)點顯示兩兩合作或三人合作。在現(xiàn)有的研究者中，呈現(xiàn)合作關(guān)系的有何申杰、劉泳慶、孫奕、陳騏、苑廷剛、肖書明、甄慶凱、胡齊，發(fā)文量均在12篇以上。

圖1 本研究2002-2020年體育大數(shù)據(jù)研究年發(fā)文量柱狀圖Fig.1 Histogram of quantity of sports big data research domain in the research from 2002 to 2020

圖2 體育大數(shù)據(jù)研究的作者共現(xiàn)圖Fig.2 Author co-occurrence of sports big data research

表1 體育大數(shù)據(jù)研究高產(chǎn)作者列表Tab.1 List of high yield authors of sports big data research

3.3 體育大數(shù)據(jù)研究機構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析

科研機構(gòu)在提升科研創(chuàng)新性方面具有至關(guān)重要的作用，通過對不同科研機構(gòu)所發(fā)表的論文進行分析，可以了解體育大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域中研究力量的分布情況。應(yīng)用Cite Space.V.5.7.R2軟件對824篇體育大數(shù)據(jù)研究中出現(xiàn)的機構(gòu)進行可視化共現(xiàn)分析，結(jié)果如圖3所示，其中節(jié)點數(shù)264個，連線數(shù)81條，網(wǎng)絡(luò)密度0.023，顯示從事體育大數(shù)據(jù)研究的機構(gòu)非常多，但研究機構(gòu)之間并沒有形成有廣度、有深度的合作關(guān)系。從體育大數(shù)據(jù)研究機構(gòu)共現(xiàn)圖(圖3)看出，已經(jīng)形成比較明顯的機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)只有3個，分別是網(wǎng)絡(luò)1：國家體育總局體育科學(xué)研究所、北京體育大學(xué)、沈陽體育學(xué)院、武漢體育學(xué)院、山東體育學(xué)院、沈陽五人足球發(fā)展研究中心、北京師范大學(xué)珠海分校。網(wǎng)絡(luò)2：武漢體育學(xué)院經(jīng)濟與管理學(xué)院、武漢體育學(xué)院體育社會科學(xué)研究中心、武漢體育學(xué)院研究生院、河南大學(xué)體育學(xué)院、武漢體育學(xué)院期刊社、華中師范大學(xué)體育學(xué)院。網(wǎng)絡(luò)3：桂林電子科技大學(xué)廣西高校云計算與復(fù)雜系統(tǒng)重點實驗室、貴州大學(xué)體育學(xué)院、貴州大學(xué)管理學(xué)院。

圖3 體育大數(shù)據(jù)研究機構(gòu)共現(xiàn)圖Fig.3 Co-occurrence of sports big data research institutions

對體育大數(shù)據(jù)研究機構(gòu)情況進一步挖掘，列出體育大數(shù)據(jù)研究高產(chǎn)機構(gòu)如表2所示，發(fā)表文獻數(shù)量前十名的機構(gòu)發(fā)文量均≥5篇，其中發(fā)文量最大的機構(gòu)是國家體育總局體育科學(xué)研究所，共發(fā)表20篇，其次是北京體育大學(xué)19篇，之后依次為廣州體育學(xué)院、成都體育學(xué)院、武漢體育學(xué)院研究生院、武漢體育學(xué)院新聞傳播學(xué)院等。

進一步對體育大數(shù)據(jù)研究機構(gòu)突現(xiàn)進行分析，結(jié)果如圖4所示，可以清晰地看出，2002年首次進行體育大數(shù)據(jù)研究的是國家體育總局體育科學(xué)研究所，研究持續(xù)到2013年，突現(xiàn)強度8.07。武漢體育學(xué)院新聞傳播學(xué)院緊隨其后，首次出現(xiàn)在2015年，但到2016年就不再是主要研究機構(gòu)，2016年出現(xiàn)了兩個主要的研究機構(gòu)，分別是成都體育學(xué)院和廣州體育學(xué)院。

表2 體育大數(shù)據(jù)研究高產(chǎn)機構(gòu)Tab.2 List of high yield institutions of sports big data research

3.4 體育大數(shù)據(jù)研究的關(guān)鍵詞共現(xiàn)、聚類、突現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞是一篇文章內(nèi)容的提煉，如果將某一時間段內(nèi)所有文獻的關(guān)鍵詞都提取出來，這些關(guān)鍵詞將代表該研究領(lǐng)域的重點研究方向[9]。

3.4.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析

應(yīng)用Cite Space.V.5.7.R2軟件對體育大數(shù)據(jù)研究的關(guān)鍵詞進行可視化共現(xiàn)分析。結(jié)果如圖5所示，其中節(jié)點數(shù)366個，連線數(shù)735條，網(wǎng)絡(luò)密度0.011，聚類模塊值(Q值)為0.61，一般認為Q值>0.3說明聚類結(jié)構(gòu)顯著，聚類平均輪廓值(S值)為0.8609，一般認為S值>0.7說明聚類結(jié)果令人信服。聚類排名前十的關(guān)鍵詞有：大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)時代、互聯(lián)網(wǎng)+、體育產(chǎn)業(yè)、體育賽事、數(shù)據(jù)可視化、支持向量機、培養(yǎng)模式、云平臺、ceo。

圖4 體育大數(shù)據(jù)研究機構(gòu)突現(xiàn)圖Fig.4 Institutions with the strongest citation bursts of sports big data

圖5 體育大數(shù)據(jù)研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖Fig.5 Research on keywords co-occurrence network of sports big data

關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次和中心性是判斷該領(lǐng)域研究熱點的重要指標，也是判斷學(xué)者關(guān)注焦點的重要依據(jù)[10]。應(yīng)用Cite Space.V.5.7.R2軟件得出頻次≥15的關(guān)鍵詞有11個(見表3)。其中大數(shù)據(jù)出現(xiàn)頻次最高為266次；其次是體育產(chǎn)業(yè)，頻次為68次；之后是大數(shù)據(jù)時代，頻次為50。除此之外的關(guān)鍵詞分別集中在體育教學(xué)、全民健身、體育新聞中的研究。

表3 體育大數(shù)據(jù)研究高頻關(guān)鍵詞(頻次≥15)Tab.3 High frequency keywords of sports big data research (frequency≥15)

3.4.2 關(guān)鍵詞聚類分析

對體育大數(shù)據(jù)關(guān)鍵詞在共現(xiàn)的基礎(chǔ)上進行關(guān)鍵詞聚類，可以進一步分析體育大數(shù)據(jù)的研究情況。

根據(jù)圖 6 中關(guān)鍵詞節(jié)點的分布特征，可將 2000-2021 年的體育大數(shù)據(jù)研究熱點演化進程分成 3 個階段：第1 階段，初始期(2002-2015 年)。該階段體育大數(shù)據(jù)的研究主體不突出，文獻量少，研究熱點分散。第 2 階段，發(fā)展期(2016-2018 年)。該階段體育大數(shù)據(jù)的研究開始與體育領(lǐng)域各個系統(tǒng)相結(jié)合，各個主題的研究廣度和深度得到極大提升，出現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)+、體育產(chǎn)業(yè)、體育賽事、數(shù)據(jù)可視化、體育旅游的熱點研究。第 3 階段，趨穩(wěn)期(2019-2021 年)。這一時期的研究熱點在上個階段的基礎(chǔ)上更加深入，以時代大數(shù)據(jù)大事件為背景，互聯(lián)網(wǎng)+、體育產(chǎn)業(yè)、培養(yǎng)模式的大數(shù)據(jù)研究是該階段的研究熱點?？傊?，近20年體育大數(shù)據(jù)的研究熱點不斷拓展和深入，緊跟時代發(fā)展。

圖6 關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類時間趨勢圖 (Timeline)——演化路徑Fig.6 Timeline of keyword co-occurrence clustering—evolution path說明：圖譜的時間范圍為2012～2021年，以1年為時間切片，閾值為Top50。圖中的節(jié)點對應(yīng)關(guān)鍵詞，且表示其第一次出現(xiàn)時間；節(jié)點間的連線表示關(guān)鍵詞間的共線關(guān)系，連接線的粗細與共現(xiàn)強度成正比；節(jié)點大小與關(guān)鍵詞頻次成正比，即節(jié)點越大，關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻數(shù)越高；右側(cè)(“數(shù)字”形式)列示的為Cite Space自動聚類的結(jié)果。

表4 體育大數(shù)據(jù)研究關(guān)鍵詞聚類情況Tab.4 Keywords clustering of sports big data research

聚類號文獻量輪廓值平均時間研究主題5220.8972017群眾體育;精準治理;農(nóng)村體育;治理模式;戶外體育;生態(tài)體育公園;山地戶外運動;線上線下;體育產(chǎn)業(yè);體育實體6200.9842013大數(shù)據(jù);體育產(chǎn)業(yè);體育教學(xué);互聯(lián)網(wǎng)+;大學(xué)生;體質(zhì)健康;大數(shù)據(jù)時代;智慧體育;人工智能;高校;體育賽事7130.9542018體育素養(yǎng);發(fā)展路徑;培養(yǎng)模式;保障體系;國外青少年;教學(xué)管理;體育課程8110.9462016信息傳播;決策咨詢;高校體育智庫;云計算環(huán)境;審計數(shù)據(jù);聯(lián)網(wǎng)審計;聯(lián)網(wǎng)審計系統(tǒng);智慧體育項目;花樣滑冰9100.9922016大健康;健身人群;全民運動;ceo10100.9552018體育旅游;旅游目的地;旅游方式;品牌運營;公司化運營;決策信息;旅游攻略;戰(zhàn)略升級

在體育大數(shù)據(jù)關(guān)鍵詞聚類列表的基礎(chǔ)上，進一步梳理相關(guān)文獻，總結(jié)體育大數(shù)據(jù)研究主要呈現(xiàn)的五大核心主題即：其一，大數(shù)據(jù)與體育產(chǎn)業(yè)；其二，大數(shù)據(jù)與學(xué)校體育；其三，大數(shù)據(jù)與社會體育；其四，大數(shù)據(jù)與競技體育；其五，大數(shù)據(jù)在其他體育領(lǐng)域的應(yīng)用。

A.大數(shù)據(jù)與體育產(chǎn)業(yè)。

體育產(chǎn)業(yè)作為綠色產(chǎn)業(yè)、朝陽產(chǎn)業(yè)，對國民經(jīng)濟的增長和社會的發(fā)展具有重要的促進作用。大數(shù)據(jù)與體育產(chǎn)業(yè)這一主題主要圍繞著大數(shù)據(jù)背景下推進體育產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展展開研究，主要包含大數(shù)據(jù)背景下促進體育產(chǎn)業(yè)發(fā)展的路徑、體育產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的動能及大數(shù)據(jù)對體育產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生的影響等三個方面。大數(shù)據(jù)促進體育產(chǎn)業(yè)發(fā)展的路徑是通過加快體育產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、完善相關(guān)法律法規(guī)、提升數(shù)據(jù)處理能力等方面，來加快體育產(chǎn)業(yè)發(fā)展。王戩勛等人研究[11]認為，應(yīng)通過加速體育產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加速形成體育產(chǎn)業(yè)全領(lǐng)域的數(shù)字鏈條，建立專項數(shù)字經(jīng)濟政策法規(guī)等來實現(xiàn)我國體育產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展；殷文明研究[12]認為，通過完善金融法等相關(guān)法律法規(guī)，堅持以金融市場安全和最小損害為原則，推動體育產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展；王雪莉等人研究[13]認為，通過深化體育與科技的融合，促進我國體育產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。大數(shù)據(jù)背景下，體育產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的動能研究主要集中在區(qū)塊鏈技術(shù)、5G技術(shù)和“互聯(lián)網(wǎng)+”、人工智能(AI)。楊麟等人研究[14]認為，應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)可以為體育產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供新動能；朱夢雨等人的研究[15]發(fā)現(xiàn)，體育場館智慧化轉(zhuǎn)型升級離不開5G技術(shù)；陳脈等人研究[16]認為，“互聯(lián)網(wǎng)+”使體育產(chǎn)業(yè)的思維模式、經(jīng)營模式、技術(shù)模式發(fā)生了重構(gòu)。大數(shù)據(jù)對體育產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生的影響方面，研究主要體現(xiàn)在體育消費、產(chǎn)品營銷、市場拓展等方面。劉佳昊研究[17]認為，擴大網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字技術(shù)是推動體育產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、體育消費增長的重要途徑；楊品臣等人研究[18]認為，大數(shù)據(jù)形勢下，體育產(chǎn)品供給過程、生產(chǎn)端及供給職責(zé)分配之間需構(gòu)建數(shù)據(jù)平臺，以更好地進行產(chǎn)品營銷；段明會研究[19]發(fā)現(xiàn)，利用大數(shù)據(jù)開拓體育場館市場，不僅比傳統(tǒng)的拓展方式更有創(chuàng)新性，還能充分挖掘場館服務(wù)項目。

大數(shù)據(jù)背景下，無論是區(qū)塊鏈技術(shù)、5G技術(shù)，還是“互聯(lián)網(wǎng)+”都為體育產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了動能。隨著時間的推移，大數(shù)據(jù)背景下體育產(chǎn)業(yè)的持續(xù)性高質(zhì)量發(fā)展擁有了更多的時代特點，因此仍需要進行深入研究。

B.大數(shù)據(jù)與學(xué)校體育。

體育強則中國強，發(fā)展好學(xué)校體育是體育強國建設(shè)的重要力量之一。大數(shù)據(jù)與學(xué)校體育這一主題包含了高校體育教學(xué)、中小學(xué)體育教學(xué)、青少年、教學(xué)管理、體育課程、慕課、培養(yǎng)模式、教學(xué)管理、高校體育智庫、公共體育教學(xué)等。具體包括以下五個方面，即大數(shù)據(jù)在體育課程、體育教學(xué)管理、教學(xué)模式和方法、教學(xué)評價、體質(zhì)健康測試中的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)對體育課程的影響包括對中小學(xué)體育課程和高校體育課程的影響兩部分，楊伊[20]從我國中小學(xué)體育課程改革的四個階段出發(fā)，認為人工智能和教育現(xiàn)代化將全面推動學(xué)校體育課程改革，并對教學(xué)影響進行了多方面分析。在體育教學(xué)管理應(yīng)用大數(shù)據(jù)的研究方面，彭李明[21]開發(fā)出了一套適用于體育院系學(xué)籍管理需求的、簡便易用的管理信息系統(tǒng)；高天運用大數(shù)據(jù)思維提出體育課程教學(xué)案例庫建設(shè)的策略[22]。教學(xué)模式和方法應(yīng)用大數(shù)據(jù)的研究方面，集中在慕課上的研究較多，劉東等人研究[23]認為，MOOC為大學(xué)生提供了更為自由化的學(xué)習(xí)空間，在一定程度上促進了教學(xué)資源的合理配置；韓杭康[24]研究認為，大數(shù)據(jù)時代不能過分追求慕課體育教學(xué)帶來的優(yōu)勢，也不能一成不變地采用傳統(tǒng)教學(xué)方法，建議將兩者融合發(fā)展。大數(shù)據(jù)在教學(xué)評價上的應(yīng)用包含了教師的教學(xué)評價、學(xué)生的評教，周玉慶研究[25]認為，大數(shù)據(jù)時代背景下，應(yīng)完善高校的體育教學(xué)評價體系；楊安康的研究[26]認為，學(xué)生評教的可信度不僅取決于原始數(shù)據(jù)，更取決于數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

無論是體育課程本身，體育教學(xué)模式方法、教學(xué)評價，還是教學(xué)相關(guān)的智慧信息庫的建立，都離不開大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)已經(jīng)使學(xué)校體育教育的傳統(tǒng)模式轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動模式。盡管如此，從研究結(jié)果來看，大數(shù)據(jù)背景下學(xué)校體育仍然面臨著諸如隱私保護、技術(shù)人才匱乏、觀念固化等問題[27]。

C.大數(shù)據(jù)與社會體育。

社會體育是體育主題的組成部分，是一個國家體育發(fā)展水平高低的重要標志之一，社會體育不僅是學(xué)校體育的必然延續(xù)，還與競技體育有著密切的聯(lián)系。大數(shù)據(jù)與社會體育這一主題圍繞著如何更好地服務(wù)全民健身展開研究，主要包括四個方面的內(nèi)容，即以大數(shù)據(jù)為背景的社會體育服務(wù)供給、資源配置、體育參與及公共服務(wù)信息建設(shè)的研究。在社會體育服務(wù)供給研究方面，集中在提供精準服務(wù)與提高服務(wù)效率。戴志鵬[28]研究建議，利用“大社會”格局和“賽博空間”，推進體養(yǎng)結(jié)合的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，以干預(yù)老年健康服務(wù)；王永平[29]研究認為，結(jié)合大數(shù)據(jù)進行體育公共服務(wù)的供給側(cè)改革，有利于解決供給主體單一、供給結(jié)構(gòu)失衡等供需錯位現(xiàn)象；魯麗[30]研究認為，大數(shù)據(jù)對社區(qū)體育的發(fā)展具有創(chuàng)新資源配置結(jié)構(gòu)、提高社區(qū)體育動態(tài)管理的精準服務(wù)與供給效率、推進社區(qū)體醫(yī)結(jié)合等積極作用。大數(shù)據(jù)與資源配置方面的研究，均以優(yōu)化資源配置為主，田學(xué)禮[31]在“互聯(lián)網(wǎng)+”思維和技術(shù)的指導(dǎo)下，對社區(qū)體育資源的配置進行了研究，提出了創(chuàng)新路徑；潘玄燁等[32]在2019年全國體育場地統(tǒng)計調(diào)查中，結(jié)合大數(shù)據(jù)發(fā)展，建立了全國體育場地大數(shù)據(jù)庫，建議利用大數(shù)據(jù)建立體育場地單位名錄庫，推動全民健身網(wǎng)絡(luò)信息平臺建設(shè)。大數(shù)據(jù)與體育參與方面的研究，目前文獻資料僅有一篇，即倪京帥[33]以上海市民為研究對象，運用數(shù)據(jù)挖掘法挖掘市民體育參與特征與優(yōu)化策略，提出優(yōu)化上海市民體育參與的策略。大數(shù)據(jù)與公共服務(wù)信息建設(shè)的研究，目前可以查閱的文獻顯示也僅有一篇，即王恒研究[34]認為，體育公共服務(wù)信息平臺的建設(shè)，能有效推進全民健身向科學(xué)化、智能化、掌上化發(fā)展。

大數(shù)據(jù)與社會體育的研究有一定的廣度，但每一方面的研究深度還有待加強，特別是大數(shù)據(jù)對資源配置、體育參與及公共服務(wù)信息建設(shè)的文獻資料，而這些方面正是目前大數(shù)據(jù)背景下，社會體育發(fā)展急需解決的問題。

D.大數(shù)據(jù)與競技體育。

大數(shù)據(jù)時代為競技體育帶來了新的發(fā)展思路，在競技體育領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)對運動訓(xùn)練監(jiān)控、競賽特征分析等都產(chǎn)生了較高的價值。大數(shù)據(jù)與競技體育研究主要包括競技體育的訓(xùn)練與比賽、運動項目、運動員及競技體育管理與大數(shù)據(jù)結(jié)合四個方面。競技體育訓(xùn)練與比賽的大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究顯示，隨著創(chuàng)新發(fā)展也出現(xiàn)了諸多問題，肖漢生研究[35]認為，大數(shù)據(jù)幫助競技體育在運動訓(xùn)練、運動選材、運動損傷等方面實現(xiàn)了創(chuàng)新，但大數(shù)據(jù)技術(shù)也在數(shù)據(jù)安全、技術(shù)完善等方面存在問題。運動項目的大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究主要有：游泳、啦啦操、冰雪運動等與大數(shù)據(jù)相結(jié)合的研究，是契機但也存在困境。楊雨[36]根據(jù)中國游泳與大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合的現(xiàn)狀，論述了青少年游泳階段引入大數(shù)據(jù)技術(shù)的必要性，并對其引入困難做了分析；張慧婕[37]從大數(shù)據(jù)的視角出發(fā)，借助python爬蟲工具、盤古分詞軟件、ArcGIS等工具，對我國冰雪運動網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度進行了探究。運動員自身與大數(shù)據(jù)的結(jié)合方面，已有研究發(fā)現(xiàn)，利用大數(shù)據(jù)的挖掘技術(shù)，科學(xué)有效分析運動員的自身數(shù)據(jù)，能有效提高運動成績。競技體育管理與大數(shù)據(jù)的結(jié)合方面，已有研究[38]發(fā)現(xiàn)，建立競技體育大數(shù)據(jù)公共平臺，構(gòu)建競技體育大數(shù)據(jù)協(xié)同運行機制，培養(yǎng)競技體育大數(shù)據(jù)人才隊伍，能夠促進大數(shù)據(jù)時代競技體育系統(tǒng)的發(fā)展。

大數(shù)據(jù)在競技體育方面的研究取得了較高的價值，但存在數(shù)據(jù)安全和技術(shù)不完善的情況，競技體育與大數(shù)據(jù)的研究明顯少于體育產(chǎn)業(yè)和學(xué)校體育，究其原因，可能是因為競技體育屬于體育運動的高水平階段，參與人員相對少，特別是國家隊運動員的訓(xùn)練和比賽，部分數(shù)據(jù)也有其保密性特征，因此加強高校科研人員與競技體育單位的合作交流，是促進競技體育發(fā)展的主要路徑之一。

E.大數(shù)據(jù)在其他體育領(lǐng)域的應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)在其他體育領(lǐng)域的應(yīng)用，主要包括大數(shù)據(jù)與軍事體育的研究，大數(shù)據(jù)與民族民俗體育的研究。大數(shù)據(jù)與軍事體育的研究僅有2篇文獻，主要集中在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于軍事體育訓(xùn)練上；民族民俗體育與大數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以提高民族體育文化自信，利于民族民俗體育文化的傳承和發(fā)展。孫群群[39]認為，在大數(shù)據(jù)時代，對水族民俗體育文化特色資源進行數(shù)字化處理，有助于水族民俗體育文化特色資源的可持續(xù)傳承及水族民族體育文化自信；楊頻[40]以大數(shù)據(jù)為背景，探討了如何建設(shè)民族傳統(tǒng)體育文化遺產(chǎn)數(shù)字博物館。大數(shù)據(jù)與軍事體育、民族民俗體育的研究文獻較少，研究深度不足，這是此主題的一大特征，建議加強大數(shù)據(jù)與軍事體育、民族民俗體育的研究，以推進大數(shù)據(jù)在體育領(lǐng)域的全方位發(fā)展。

3.4.3 關(guān)鍵詞的突現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞的突現(xiàn)分析有關(guān)鍵詞突現(xiàn)的強度、突現(xiàn)開始時間與結(jié)束時間，其中突現(xiàn)強度是表示一點時間內(nèi)引用量的大小，代表了該領(lǐng)域的研究熱點。由圖6可以看出，突現(xiàn)強度最大的三個詞也是最早出現(xiàn)的三個詞，即體育工程、研發(fā)、需求，最早出現(xiàn)在2002年，突現(xiàn)強度分別是7.79、7.43、7.43，分別于2014年、2012、2012年突現(xiàn)結(jié)束，突現(xiàn)結(jié)束說明不再是研究熱點。2013年，出現(xiàn)的研究熱點是體育賽事和新浪體育，又并分別于2014年和2015年結(jié)束。2014年的研究熱點是巴西世界杯和競技體育。2016-2017年的熱點是可視化研究、數(shù)據(jù)挖掘、互聯(lián)網(wǎng)。大數(shù)據(jù)與體育消費的研究是2019年至今的研究熱點。

圖7 體育大數(shù)據(jù)研究關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖Fig.7 Keywords with the strongest citation bursts of sports big data

4 研究結(jié)論

基于中國知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫平臺，借助Cite Space.V.5.7.R2功能，采用文獻分析與文獻計量法，對大數(shù)據(jù)在體育領(lǐng)域的研究進行全方位的審視與梳理，找出大數(shù)據(jù)在體育領(lǐng)域研究的主要作者、研究機構(gòu)、取得成果及研究熱點，為彌補研究不足與今后研究的趨勢指明了方向。

從大數(shù)據(jù)在體育領(lǐng)域研究的作者來看，并沒有形成廣泛聯(lián)系的作者合作網(wǎng)絡(luò)，也沒有核心作者的出現(xiàn)，現(xiàn)有的研究者中，呈現(xiàn)合作關(guān)系的僅有8人，發(fā)文量均在12篇以上，發(fā)文≥4篇的作者共15人。建議學(xué)者之間加強合作交流，建立學(xué)習(xí)團隊，促進大數(shù)據(jù)在體育領(lǐng)域的深度研究。從體育大數(shù)據(jù)研究機構(gòu)分析中得到了3個較明顯的機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)，以國家體育總局體育科學(xué)研究所和北京體育大學(xué)為首的網(wǎng)絡(luò)團隊之間合作較密切，合作單位數(shù)量最多，發(fā)文量也最多。建議不同研究機構(gòu)間應(yīng)加強合作學(xué)習(xí)，相互分享研究經(jīng)驗，促進大數(shù)據(jù)跨地區(qū)交流。從關(guān)鍵詞演化路徑來看，體育大數(shù)據(jù)研究熱點從互聯(lián)網(wǎng)+、體育產(chǎn)業(yè)、體育賽事、數(shù)據(jù)可視化、體育旅游，演化成互聯(lián)網(wǎng)+、體育產(chǎn)業(yè)、培養(yǎng)模式的大數(shù)據(jù)研究。從取得的成果來看，集中在大數(shù)據(jù)與體育產(chǎn)業(yè)、大數(shù)據(jù)與學(xué)校體育、大數(shù)據(jù)與社會體育、大數(shù)據(jù)與競技體育、大數(shù)據(jù)與軍事體育和民族民俗體育的研究，每個領(lǐng)域都有不同的研究深度和廣度，其中，大數(shù)據(jù)與競技體育領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)與軍事體育、民族民俗體育領(lǐng)域研究的文獻數(shù)量較少，應(yīng)成為未來研究的側(cè)重點。

近20年的體育大數(shù)據(jù)研究可以分為初始期、發(fā)展期、趨穩(wěn)期3個階段，研究議題不斷拓展，研究的精細化程度逐步提升。5G與人工智能實現(xiàn)了跨越發(fā)展，未來，體育大數(shù)據(jù)研究將會繼續(xù)關(guān)注大數(shù)據(jù)與“互聯(lián)網(wǎng)+”的結(jié)合，即智慧體育研究、大數(shù)據(jù)與體育消費的研究，以增加市場的主體活力，促進國民經(jīng)濟的穩(wěn)步增長。應(yīng)順應(yīng)時代發(fā)展要求，積極為建設(shè)體育強國、發(fā)展全民健身、增強體育文化自信、提供體育領(lǐng)域與大數(shù)據(jù)結(jié)合的方案和建議，通過大數(shù)據(jù)，促進體育領(lǐng)域的高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展，結(jié)合大數(shù)據(jù)的時代特征，加強大數(shù)據(jù)在不同領(lǐng)域中的運用，更好地為體育產(chǎn)業(yè)、全民健身、競技體育、軍事體育與民族民俗體育等領(lǐng)域提供服務(wù)。