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    國外海洋體育產(chǎn)業(yè)對中國水上休閑項(xiàng)目發(fā)展的啟示

    2022-08-08 07:41:46姜亞含
    黑龍江科學(xué) 2022年14期
    關(guān)鍵詞:日照市體育產(chǎn)業(yè)鏈路

    姜亞含

    (廣東理工學(xué)院,廣東 肇慶 526000)

    體育產(chǎn)業(yè)的發(fā)展已有100多年的歷史,消費(fèi)者對體育休閑運(yùn)動(dòng)的需求在迅速增長,體育功能除了健身、娛樂等又增加了其經(jīng)濟(jì)功能。海洋體育產(chǎn)業(yè)是體育產(chǎn)業(yè)的一個(gè)分支,通過研究國內(nèi)外體育產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,總結(jié)其發(fā)展經(jīng)驗(yàn),來進(jìn)一步促進(jìn)我國海洋體育產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

    1 研究對象和方法

    根據(jù)研究需要制作了問卷,通過與休閑運(yùn)動(dòng)有關(guān)專家和參與者的訪談,調(diào)查了問卷的信度和效度。分發(fā)了600份問卷,具信度、效度分析顯示,當(dāng)樣本數(shù)為600時(shí),偏差度為4%,信度可以達(dá)到95%。使用重復(fù)調(diào)查方法,計(jì)算問卷的信度和效度。

    1.1 層次聚類方法

    層次聚類方法用于對海洋體育行業(yè)中水上休閑項(xiàng)目的分類。分層聚類的結(jié)果以樹圖形式呈現(xiàn),通過在所需級別上切割樹圖可以獲得相關(guān)級別的集群,這些簇是不相交的。聚合級算法是最常用的分層算法,如圖1和圖2所示。兩個(gè)圖顯示,Complete-Link方法中的聚類比Single-Link方法更緊湊,并且當(dāng)出現(xiàn)以下情況時(shí),Single-Link產(chǎn)生的聚類更加細(xì)長和鏈狀。數(shù)據(jù)集具有當(dāng)“*”表示噪聲數(shù)據(jù)時(shí),此數(shù)據(jù)可能被單鏈路群集視為一種數(shù)據(jù)類型,但使用Single-Link進(jìn)行群集更為普遍。例如,單鏈接可以提取同心群集,但無法使用完整鏈接來完成。

    圖1 單鏈接方法濃縮了分層聚類結(jié)果Fig.1 Concentration of hierarchical clustering results through single link method

    圖2 Complete-Link方法濃縮了分層聚類結(jié)果Fig.2 Concentration of hierarchical clustering results through Complete-Link method

    分層聚類算法更加靈活。例如,單鏈接層次聚類算法在非各向同性(非均勻聚類包括分隔良好,鏈接和同心的聚類)非球形聚類中表現(xiàn)良好,連接規(guī)則主要包括單連接聚合規(guī)則-最短距離:

    d(oi,ok)=minx∈oiy∈ok‖x-y‖

    (1)

    完全聯(lián)接聚合規(guī)則-最長距離:

    d(oi,ok)=maxx∈oiy∈ok‖x-y‖

    (2)

    集群間平均鏈路聚合-集群之間的平均鏈路:

    (3)

    群集內(nèi)的平均鏈路聚合-群集內(nèi)的平均鏈路:

    (4)

    Wardfa-偏差平方和:

    d(oi,ok)=(1/C(ni+nk,2))∑x,y∈(oi,ok)(∑y∈ok‖x-y‖)

    (5)

    分區(qū)聚類算法僅獲得一個(gè)數(shù)據(jù)集的分區(qū),而不是分層聚類中形狀像樹狀圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。分區(qū)算法通常在需要進(jìn)行大量計(jì)算的大型數(shù)據(jù)集中得到了更廣泛的應(yīng)用。劃分聚類通常按聚類標(biāo)準(zhǔn)劃分聚類,聚類標(biāo)準(zhǔn)可以是局部最優(yōu)的或全局最優(yōu)的,但無法通過選擇聚類標(biāo)準(zhǔn)來找到最佳解決方案。因此,通常在不同的初始狀態(tài)下運(yùn)行多次的聚類算法,選擇最佳結(jié)構(gòu)作為聚類結(jié)果輸出。分區(qū)聚類中最直觀、常見的聚類標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)是平方誤差函數(shù),此聚類標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)通常應(yīng)用于具有良好聚類和聚類之間較大分隔的數(shù)據(jù)集。平方誤差函數(shù)如下:

    (6)

    其中,表示一個(gè)簇并顯示其中一個(gè)數(shù)據(jù),表示第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于第J個(gè)簇。K-Means算法的時(shí)間復(fù)雜度非常小。但是,K-means算法對初始值非常敏感,因此很容易陷入局部最優(yōu)解。例如,如圖3所示,有7個(gè)二維數(shù)據(jù),如果選擇數(shù)據(jù)A,B,C作為初始聚類中心,則輸出聚類結(jié)果如圖中的“橢圓”形所示:{{ A},{B,C},{D,E,F(xiàn),G}},但是,可以看到最佳聚類結(jié)果就像一個(gè)“正方形”。如圖所示:{{A,B,C},{D,E},{F,G}},并且如果為ADF選擇初始值,則最佳結(jié)果集的平方誤差函數(shù)的值將全局最小。產(chǎn)生聚類結(jié)果,如正方形圓圈{{A,B,C},{D,E},{F,G}}。

    圖3 改進(jìn)的層次聚類算法在體育比賽壓力數(shù)據(jù)中的分布圖Fig.3 Distribution of improved hierarchical clustering algorithm in athletic contest pressure data

    1.2 數(shù)據(jù)收集與組織

    根據(jù)體育和休閑活動(dòng)的類型,對問卷進(jìn)行統(tǒng)計(jì),不同的分類方法有不同的分類內(nèi)容。根據(jù)它們的位置,可以分為海上、海下、水下和水上的海灘。例如,在海灘上享受日光浴,沙灘上開展足排球、跑步、拔河和滑沙等;在海上沖浪、劃船、帆板、航行、救生、海上釣魚、海上游泳和機(jī)動(dòng)船;海水項(xiàng)目包括浮潛、游泳、休閑潛水和救生。海上和空中項(xiàng)目包括拖傘、海上降落傘、滑行飛機(jī)和高空滑翔傘。根據(jù)海上活動(dòng)的不同方式,活動(dòng)可分為4種類型:沙灘游戲、沿海游泳、乘船和飛行。沙灘比賽課程,如沙灘排球、沙灘跑步和沙灘足球;海邊游泳課如游泳、潛水和穿越;攀登懸崖,潛水;小船,如漁船、帆板、劃艇、游艇、龍舟、摩托艇、沖浪;有空中飛行的物品,如滑翔傘,懸掛式滑翔傘等。由于人們參與海洋休閑運(yùn)動(dòng)的方式不同,因此海洋休閑運(yùn)動(dòng)的場所也有所不同。通過調(diào)查可知,日照市曲阜市目前主要的海洋休閑體育活動(dòng)開展場所是海上、沙灘和輪船。其中,從事海上休閑運(yùn)動(dòng)的人數(shù)最多,這表明日照市居民更喜歡在海上享受體育娛樂、游戲和鍛煉。

    2 結(jié)果分析與討論

    測試了聚類方法并獲得了以下內(nèi)容結(jié)果,使用該算法生成以下圖片。從圖中可以看出,第一類因素占最大,第三類最少。第一類別和第二類別之間的總體相似性相對較大,某些屬性有所不同,而第三類別的賬戶總數(shù)較小,幾乎沒有,但與第一/第二類別有顯著差異。

    從圖3和圖4可以看出,提出的改進(jìn)算法具有良好的數(shù)據(jù)分析性能,可用于休閑水上運(yùn)動(dòng)的分類分析。對于活動(dòng)的分類結(jié)果,以參加體育活動(dòng)的方式、參與了什么活動(dòng)及如何參加這些活動(dòng)為準(zhǔn)。人們的參與動(dòng)機(jī)不同,因此選擇了不同的參與方式,由此提出了不同形式的活動(dòng)。圖中顯示了日照市城市居民參加海上休閑運(yùn)動(dòng)的情況。

    圖4 不同算法的學(xué)習(xí)曲線Fig.4 Learning curves of different algorithms

    從圖5可以看到,以與朋友共同參與和僅個(gè)人參與的分別排在參加海洋休閑活動(dòng)方式的第一和第二位,與朋友共同參與的比例最高,這些人不僅僅是參與體育鍛煉和心理鍛煉,還能夠加深友誼。通過單位組織的參與者較少,被調(diào)查地區(qū)的大多數(shù)居民是自發(fā)參加海上休閑運(yùn)動(dòng),正式和有組織的海上休閑運(yùn)動(dòng)相對較少,但無論采用哪種參與方式,人們對休閑運(yùn)動(dòng)的認(rèn)識逐漸提高。海洋休閑運(yùn)動(dòng)既基于自身利益,也受諸如社會環(huán)境、經(jīng)濟(jì)條件、生理生活和區(qū)域環(huán)境等條件的影響,因此活動(dòng)的選擇和海洋休閑運(yùn)動(dòng)類型具有多樣性。

    圖5 日照市參加海洋休閑體育活動(dòng)的方式Fig.5 Ways of people’s participation in marine leisure sports activities in Rizhao City

    參與休閑活動(dòng)的時(shí)間長短能夠很好地反映出鍛煉效果和參與情況。圖6顯示了日照市居民參加海上休閑運(yùn)動(dòng)的時(shí)間。

    從圖6可以看出,日照市選擇時(shí)間區(qū)間在“0.5~1 h”和“ 1~1.5 h”。參加海上休閑運(yùn)動(dòng)的城市居民較多,大部分居民的活動(dòng)在1 h內(nèi),這表明居民參與積極性較高,對健身、娛樂和休閑運(yùn)動(dòng)減壓等功能的理解相對深刻。但是,由于基礎(chǔ)設(shè)施和相關(guān)系統(tǒng)不完善,人們在參加活動(dòng)時(shí)會遇到許多不便之處,因此可以借鑒國外經(jīng)驗(yàn),開展海上休閑體育活動(dòng)。

    圖6 日照市參加休閑體育活動(dòng)的時(shí)間Fig.6 Time of people’s participation in leisure sports activities in Rizhao City

    1999年,世界體育產(chǎn)業(yè)中最發(fā)達(dá)的美國體育產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值達(dá)2 130億美元,年增長率為6.3%,占國內(nèi)生產(chǎn)總值的2.4%,為國民提供465萬個(gè)就業(yè)機(jī)會。美國國民人均收入很高,因此更加注重參與體育活動(dòng)并通過參與體育活動(dòng)來提高生活質(zhì)量,這也使得參與休閑體育活動(dòng)成為美國居民生活中的重要組成部分。美國有2.7億人,每年通過媒體或現(xiàn)場觀看體育節(jié)目的人數(shù)達(dá)到3.6億。據(jù)統(tǒng)計(jì),僅運(yùn)動(dòng)器材、運(yùn)動(dòng)鞋、運(yùn)動(dòng)服和休閑運(yùn)動(dòng)這4個(gè)項(xiàng)目的銷售額在2000年就達(dá)到745.07億美元。日本政府也非常注重體育產(chǎn)業(yè)的長期規(guī)劃和可持續(xù)發(fā)展,成立了體育用品工業(yè)協(xié)會、休閑發(fā)展中心、體育產(chǎn)業(yè)研究所,更科學(xué)地探索大眾對體育用品的實(shí)際需求。

    3 結(jié)論

    總結(jié)了世界發(fā)達(dá)國家海洋體育產(chǎn)業(yè)的經(jīng)驗(yàn),分析了中國海洋體育產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀,包括水上休閑項(xiàng)目的類型、參與程度和反饋。對人們的參與情況進(jìn)行了調(diào)查,采用聚類算法對項(xiàng)目進(jìn)行分類。結(jié)果表明,盡管人們參與海洋娛樂活動(dòng)的比例相對較高,但由于基礎(chǔ)設(shè)施和法規(guī)不完善,影響著行業(yè)的長期發(fā)展。應(yīng)借鑒發(fā)達(dá)國家的經(jīng)驗(yàn),加強(qiáng)海洋休閑運(yùn)動(dòng)活動(dòng)的宣傳,增強(qiáng)人們參與的積極性,進(jìn)一步促進(jìn)海洋體育產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

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