大数据技术在体育经济与管理专业教学中的应用①

车冰清 杜艳

(南京体育学院体育发展与规划研究院 江苏南京 210014)

随着“体育强国”“健康中国”和“全民健身”等国家战略的贯彻实施，体育经济成为国家高质量发展的重要内容，对体育经济与管理复合型人才的需求大幅提升。特别是在以大数据为典型特征的新时代，对体育经济与管理专业的教学内容、教学方法和教学模式提出了新要求。存储和网络技术的不断进步，促使各领域产生了海量的多源时空数据，挖掘和分析相关大数据能够精准揭示体育经济发展问题，能够实现体育事业精细化管理，从而助推体育事业的健康发展。掌握大数据的获取、分析和应用技能，是体育经济与管理专业教学的必然趋势。体育经济与管理专业培养学生对体育产业、体育场馆设施及体育赛事具有精细化和智能化的管理手段，采用虚拟现实的方法与手段反映体育事业的现状与发展趋势，更加彰显“多源大数据”在体育经济与管理教学中的地位与作用。

1 体育经济与管理专业教学中存在的问题

体育经济与管理专业是研究体育经济问题的交叉性新兴学科。该专业培养熟悉体育学、经济学的基本理论，掌握经济分析的基本方法，从事体育市场经济分析、体育事业规划、体育经济管理及体育科研的专业人才。随着体育经济问题成为社会发展的热点问题，体育经济与管理专业也实现了快速发展，但在课程设置和实践教学方面还存在诸多短板，未来要注重内涵建设、创新教学模式[2]。实际应用是该专业突出特色。随着网络技术和经济社会的不断发展，社会实际需求产生了变化，其中体育产业业态发生了较大改变，网络（线上）经济占比越来越大，网络技术和大数据挖掘分析应成为体育经济与管理的重要内容和手段。但是，目前在体育经济与管理专业教学中的网络技术特别是大数据挖掘分析涉及不多，造成培养人才技能与社会需求严重脱节。

大数据时代，要求体育经济与管理人才要能够在海量的体育大数据中找到关键，要能够利用大数据分析软件和方法解决体育经济发展、体育赛事管理事务和体育场馆运营遇到的问题。这就要求体育经济与管理专业教学应具备更广泛的专业知识和更优化的课程结构。体育大数据的分析能力需要在实际中不断实践，而目前大部分体育经济与管理专业教学未提供符合实际需求的实践平台，更谈不上对复杂问题的认识和处理，使得高校培养出来的人才不能适应社会发展需要。因此，需要充分认识到体育经济与管理专业教学存在的各种问题，并给予精准的解决。新时代体育经济与管理专业教学中应包涵以下大数据知识：一是掌握相关网络、大数据的理论知识；二是了解体育经济大数据的类型和结构；三是掌握体育经济大数据收集、处理方法和软件；四是能够通过大数据分析解决现实问题。

2 大数据在体育经济与管理专业教学中的作用

大数据是人工智能、数据决策的重要基础。2011年，“大数据”的概念首次被提出，随后构建了大数据的理论基础[3-4]。大数据强调对人类活动的全时空轨迹及接近全样本记录，本质上是多个信息系统产生的数据汇聚、融合。在提升国家治理能力和各领域精细化管理方面，大数据的价值和意义凸显。大数据时代将对体育学科教学和研究领域的数据收集与利用、分析方法与研究手段带来革命性的改变。多源大数据是客观认识体育系统并总结其发展规律的重要依据。大数据是精细尺度的个体活动数据为主，为了掌握体育事业的运营和管理规律，大数据能在不同的体育领域上进行分析与预测，构建大数据模型、定量模拟，进行实际问题决策指导。掌握体育大数据的获取和分析技术，有利于体育经济与管理专业教学的理论研究，有利于丰富学科体系，有利于拓展学科方向，有利于增强培养人才知识结构的应用性。掌握大数据的分析方法和技术是提高体育经济与管理专业教学的质量和实用性的有效途径。

大数据对体育经济与管理专业教学的作用，主要体现在提升体育经济与管理专业教学的有效性和实用性。理论方法与体育经济发展实践结合，使之成为学生知识结构的重要内容，并提高学生在大数据分析与量化体育经济研究方面的能力。具体解决以下3个方面的问题：一是方法方面，使体育经济与管理专业学生掌握基本的大数据获取、分析、可视化等操作。建立学生与数据之间“新”关系，重视“数据”意识，提升数据处理能力，实现抽样思想转变、数据测量思想转变和不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系的转变。二是思维方面，培养体育经济与管理专业学生利用新数据、量化研究方法和先锋技术手段认识体育经济发展规律的思维方式。通过创新教学手段、建立专业教学平台，促进专业教学平台向多元化趋势发展，将网络作为学生提高实践能力的平台，在实践中不断认识大数据下体育经济发展规律。三是研究方面，在数据获得、方法掌握和思维熟悉的基础上，提高体育经济与管理专业学生利用体育大数据的研究能力。

3 体育经济与管理专业教学中的大数据应用

目前，普遍认为大数据技术在体育发展和体育教学中具有良好的应用前景[5-6]。但具体到体育的各个领域，还是理论研究较多、应用研究偏少[7-9]。由于大数据在相关关系研究中所具备的优势，由单一关系研究转向多变量耦合关系研究，如“体育经济—体育教学—体育科研”的联动机制研究等。大数据的应用将为体育教学带来新的内容和模式。体育大数据可分为以下几类：一是体育产业大数据，具体包括体育企业POI数据、个人的体育消费数据、健身APP记录、体育锻炼打卡数据。二是体育赛事大数据，具体包括参赛人员健康监测数据、即时数据、统计数据、赛事追踪数据、发展轨迹数据。三是体育场馆数据，具体包括POI位置数据、运营数据、利用效率数据、举办活动和赛事数据。具体来看，大数据技术在体育经济、体育赛事管理和体育场馆运营等课程教学中的应用具体如下。

3.1 测度体育产业发展差异

中国体育产业产出增加值逐年上升，已经形成上游资源生产、中游产业运营与传播和下游产品到达的完整产业链，同时融合新业态形成了新的经济效益增长极，但与发达国家体育产业经济发展差异较大，同时我国体育产业城乡之间、东西部之间尤其差异非常明显。其次，我国体育产业结构处于行业低端、市场化程度低。体育产业大数据从获取、分析等阶段具有过程性和空间性，通过海量体育产业大数据的系统分析，定性与定量的融合研究为地区乃至企业提供信息与前瞻性预测，从而实现区域间、区域内合力的资源要素流动。

3.2 刻画体育产业业态结构与关联网络

我国体育产业业态结构现状是体育用品行业发展快速，总占比70%左右，体育服务行业占据比值较小、整体体育经济资源分配低级化。而在互联网技术快速发展的大背景下，物联网、智能装备等逐渐融入到人们日常生活当中。随着“全民健身”的政策全面落实，加入互联网元素的“智慧体育”现已成为一种新趋势。5G增强型移动宽带应用场景为打造“智慧体育”提供了技术支持，“智慧体育”的应用场景前景广泛，将会给体育用品、体育竞技等多个细分领域带来变革。如竞技体育，已形成了场馆服务、竞赛表演、体育媒介相互融合的新业态，可视化技术、鹰眼技术使得体育比赛更加公正；健身休闲带来的“场馆服务+体育培训融合业态”及“体育+旅游”的资源复合型产业融合业态，如借助物联网传感器获取体育消费者的监测数据，能够为用户提供个性化的服务，未来必将发展为一种全域资源、全面布局、全境打造、全民参与的新兴业态。

3.3 识别体育企业的集聚与扩散

发达国家体育企业的集聚与扩散过程已经证实是推动体育产业发展的基本动力。对于体育企业的发展历程、集聚格局、扩散路径，以及对经济的拉动效应等问题需要进一步系统研究。大数据是对体育受众者精准监测的产物，使体育产品的生产、消费和市场等定位更加精准，建立体育企业、体育消费大数据共享系统实现不同机构、行业的协同发展，推进体育企业管理智能化、科技化。

3.4 揭示体育消费市场规模与类型

从中国体育产业发展看，不断增长和参加锻炼的人群促使体育消费市场规模稳步增长，传统意义上的实体体育消费随着体育产业业态更新和互联网技术的边界在不断突破，更多体育服务、体验乃至虚拟产品开始纳入体育消费范围，从而形成“上游——资源端”“中游——运营端”“下游——消费端”3个模块。体育消费大数据能够揭示体育供给和消费不平衡的区域和规模问题，优化供给和需求关系，满足人民多元化的体育需求。

3.5 精细体育场馆运营与管理

根据对我国居民健身休闲场所偏好的统计，户外公共场地、健身房及居家锻炼排在前三位，随着群众健康意识的提升及“非典”“新冠”疫情带来的警示，在专业的体育场馆参加锻炼健身的比重将逐步攀升。在大数据视角下，对体育场馆的空间配置、分布差异、运营效率及管理类型进行研究，将对体育场馆运营的认识更加直观具体。

3.6 评估体育赛事效应

除去足球、篮球等传统体育项目，跑步、电竞等项目的比重不断提升，使得体育赛事业务布局日趋多元化，随即带来的运营收入模式多样化。体育赛事大数据能够评估赛事举办对当地经济的推动效应、对当地文化的推广作用、对参赛者个体的健康影响，形成对体育赛事发展规律的全面认识。赛事大数据通过网络平台实现信息共享，通过人们的评论和转发来获取信息反馈。在全球范围内，用大数据分析体育赛事类型与分布、组织与管理、体育赛事评价与效应及体育赛事规模变化与参赛个体轨迹，都将是将来的必然趋势。

4 结语

综上所述，“体育强国”“全民健身”等体育发展战略的贯彻实施，以及大数据的时代背景，都给体育经济管理专业教学提出了更高要求。为了满足现实需求，高校体育经济与管理专业教学要重新定位，确定符合时代要求的人才培养目标，有针对性地优化课程体系，同时强化师资队伍建设，探索出适合我国现阶段发展需求的体育经济管理专业的建设方案。为此，不但需要高校积极探索，勇于创新，更需要高校教师将全新的知识、理念和方法融入到专业教学中，让学生接触到更具有时代特色的体育经济管理知识，促进学生成为全面的、符合时代发展需要的人才。