基于CAJD 數據庫的我國體育大數據領域研究文獻計量分析

莊洪業，張保國，王小迪

大數據(Big data)首次出現于20 世紀80 年代，隨著各領域數據的迅猛增長，企業界、學術界的相關研究不斷深入，大數據漸成熱詞[1]。 隨著市場經濟的不斷完善，生活逐步趨于智能化、信息化、大眾化、現代化，這意味著大數據時代的到來[2]。 大數據與體育領域密不可分，并積極影響著體育領域的方方面面。 體育發展需要適應大數據時代的發展趨勢和要求，最大限度地發揮信息網絡技術和大數據技術的積極作用，故體育大數據研究具有積極的社會意義。 體育大數據研究雖已涉及體育的各個方面，但研究視角仍較局限、研究方法較單一、研究基礎較薄弱。 為此，本文引入文獻計量分析法，通過定量分析和可視化分析呈現研究熱點及未來趨勢[3]，使研究成果更加科學合理，具有一定的理論意義和學術價值，并期望為后續研究提供參考。

一、數據來源

以?中國學術期刊網絡出版總庫?(Chinese Academic Journal Network Publishing Database，CAJD)作為數據源，檢索時間為“不限—2021 年”，來源類別為“全部期刊”，檢索主題詞為“體育”并含“大數據”，匹配方式為“模糊匹配”。 檢索日期為2021 年11 月14 日，排除會議簡訊等非學術文獻外，共獲得有效文獻1077 篇。 利用中國知網自帶的文獻計量分析模塊和Excel 2010 對獲取數據進行統計。

二、我國體育大數據領域文獻基本情況

(一)發文年度分布特征

我國體育大數據領域研究始于2002 年，檢索出的2002—2021 年數據基本能夠反映21 世紀20年來我國體育大數據研究的最高水平。 由圖1 可知，研究大體可以分為三個階段:理論空窗階段(2002—2012 年)、快速增長階段(2013—2018 年)、基本穩定階段(2019—2021 年)。 2002 年有1 篇體育院系學籍管理系統開發設計方面[4]的文章發表，但2003—2012 年沒有體育大數據方面的文章發表，是該領域研究的空窗期；2013—2018 年為快速增長階段，從2013 年的7 篇到2018 年的191 篇。2019—2021 年為基本穩定階段，年發文量在200 篇上下浮動，其中2021 年達到頂峰(215 篇)，但因為檢索時間為2021 年11 月14 日，以及知網數據收入的滯后性，2021 年發文統計可能不全。

圖1 我國體育大數據領域發文年度分布統計

(二)發文學科分類及研究層次分布情況

由表1 可知，學科分布方面，發文量≥30 的學科有6 個，共發文994 篇，占發文總量的92.29%。 其中，發文數量最多的是體育學科，占比為61.65%，是該領域研究的主陣地；次之的是教育、新聞傳播、計算機等學科，研究成果相對較少，占比不超過10%；隨后是通訊經濟、旅游經濟等其他學科，占比均低于3%。

研究層次分布方面，發文量≥30 的共有4類，共發文999 篇，占發文總量的92.76%。 其中，社科類基礎研究占大多數(65.83%)，次之的是社科類行業指導(19.13%)，隨后的是自科類工程技術研究(4.83%)，最后是自科類基礎與應用基礎研究(2.97%)。

表1 我國體育大數據領域發文學科與研究層次(發文量≥30)分布統計

(三)發文作者分布特征

由表2 可知，1077 篇體育大數據論文由1820名作者完成(1.69 位/篇)。 第一作者發文量超過2 篇的作者共有32 位，除了董亞琦署名江西省共青城市中學和江西師范大學兩個單位外，其余31位學者來自高校，說明高校教師是該領域研究的主力軍。 發文數量排名首位的學者是沈克印(武漢體育學院)，發文7 篇；發文5 篇的有徐偉康(清華大學)、王相飛(武漢體育學院)、董亞琦(江西省共青城市中學、江西師范大學)、張文華(福州職業技術學院)4 位學者；發文4 篇的有高天(首都體育學院)、黃海燕(上海體育學院)、付曉靜(武漢體育學院)、傅鋼強(浙江農林大學)等4位學者；發文3 篇的有王丹等5 位學者，發文2 篇的有柏林等18 位學者。 這些學者是我國體育大數據領域研究的主力軍。

根據普賴斯定律[5]，如果某領域有核心研究人員，那么核心研究人數應為總人數的平方根，且這些人撰寫總論文數的一半。 我國體育大數據研究領域第一作者為1006 人，其平方根為32。 但排名前32 位作者發文量僅占總量的8.73%，說明我國體育大數據研究領域沒有形成核心研究人員。

表2 我國體育大數據領域發文作者(第一作者發文量≥2)分布統計

(四)發文機構分布特征

由表3 可知，按發文量進行排序，體育大數據領域發文量≥10 的機構有11 所，共發文200 篇，占比為18.57%。 其中，北京體育大學和武漢體育學院以40 篇文獻位居首位。 綜合來看，11 所發文機構中有體育類高校9 所(179 篇)、師范類高校2 所(21 篇)，說明體育類高校是該領域研究的領軍機構。

表3 我國體育大數據領域發文機構(發文量≥10)分布統計

(五)載文期刊分布情況

由表4 可知，載文量超過10 篇的期刊共有17 種(其中核心期刊7 種)，說明體育大數據領域研究總體水平不高。 17 種發文量≥10 的載文期刊共發表文獻356 篇，占發文總量的33.05%，說明我國體育大數據領域研究的載文期刊比較分散。 其中，?當代體育科技?雜志以90 篇載文量位居首位，發文量占比為8.36%，貢獻最為突出；次之的是?體育文化導刊?，發文量占比為3.90%；并列第3 位的期刊是?運動??體育科技文獻通報?，發文量占比2.60%；而?體育科技?等期刊發文量均在2%以內。

表4 我國體育大數據領域發文期刊(發文量≥10)分布統計

(六)發文基金資助分布情況

1077 篇文獻中，共有227 篇體育大數據領域論文受到各級基金資助297 項(平均1.31 項/篇)，占發文總量的21.08%；資助發文數量超過5 篇的有15 類基金項目，見表5。 其中，排在首位的資助基金是國家社會科學基金，發表論文93 篇，占發文總量的8.64%、資助項目的31.53%；排名第2 位的資助基金是教育部人文社會科學研究項目，發表論文20 篇，占發文總量的1.86%、資助項目的6.78%；排名第3 位的資助基金是國家自然科學基金，發表論文11 篇，占發文總量的1.02%、資助項目的3.73%；江蘇省教育廳高等學校哲學社會科學研究項目等12 類項目資助發文量均在5 至9 篇范圍內，共占發文總量的7.13%、資助項目的26.10%。總體來看，我國體育大數據領域研究的基金資助度達到21.08%，說明相關部門對該領域研究的重視程度相對較好，建議學者們開拓思路、深入研究，各級立項單位進一步增強支持力度。

表5 我國體育大數據領域發文基金資助(發文量≥5)分布統計

三、我國體育大數據領域研究熱點

(一)論文高頻主題詞分析

關鍵詞是文獻主題的表達[6]，而主題詞是關鍵詞概念化和規范化的表達。 由表6 可知，經同義詞合并(如大數據時代、大數據背景合并為大數據時代，“互聯網＋”與互聯網＋合并為互聯網＋等)，排名前列(頻次≥20)的高頻主題詞有21個，說明體育大數據研究已經滲透體育的方方面面，包括體育教學、全民健身、競技體育及體育產業中的體育傳播、體育新聞、體育賽事、體育場館等方面。 通過突增年度和最高頻年度的趨勢分析，發現大數據在體育領域的應用基本遵循了“助力競技體育—繁榮體育產業—服務全民健身—助力體育教學”的發展思路，即大數據技術研發以后，先是應用于高水平運動員群體的訓練指導，以及體育賽事轉播、體育新聞傳播、體育經濟等體育產業方面，隨著全民大眾普及后應用于學校體育教學。 此演變趨勢與其他科學技術在體育領域的應用規律相似。

表6 我國體育大數據領域論文主題詞(頻次≥20)分布統計

(二)論文關鍵詞共現網絡分析

學科領域研究熱點可通過對高頻關鍵詞共現研究呈現[6]。 利用中國知網的關鍵詞共現網絡分析模塊，將節點過濾的出現頻次設置為2；關系分析設置為臨近節點，勾選“顯示頻次”；聚類分析設置為3，勾選“顯示中心點”，生成關鍵詞共現網絡分析圖，見圖2。 由圖2 可知，我國體育大數據領域的關鍵詞共現網絡中，體育教學與大數據的共現頻次最高(23)，次之的是體育產業與大數據(22)，隨后的是體育與大數據(15)、互聯網與體育產業(10)、應用與大數據(10)、發展與大數據(9)、可視化與大數據(9)、體質健康與大數據(9)、高校與大數據(8)、人工智能與大數據(8)、智慧體育服務與大數據(8)、高校與大數據(8)、體育新聞與大數據(8)等。

圖2 我國體育大數據領域的關鍵詞共現分析圖

總結來看，我國體育大數據研究尚處于發展階段，后續研究應關注新技術、新產業，并結合計算機科學、經濟學、教育學等相關學科探尋新的熱點。

(三)論文關鍵詞年度交叉分析

通過中國知網自帶的年度交叉分析模塊，可以分析關鍵詞熱度(文獻數量)隨年度變化趨勢，從而窺探研究熱點，預測研究趨勢，見表7。 在2019—2021 年，大數據、體育產業兩關鍵詞一直保持較高熱度，前者文獻數量維持在50 篇左右，后者文獻數維持在20 篇左右；除2019 年外，體育教學出現頻次也較高，文獻數量在10 篇左右。 此外，2020 年的智慧體育(10篇)，2021 年的智慧體育服務(14 篇)和人工智能(10 篇)成為關鍵熱詞。 這說明借助計算機科學的新技術，從人工智能、智慧體育服務等方向開展體育大數據研究是后續重要的研究趨勢。

表7 我國體育大數據領域的關鍵詞年度交叉分析表

四、我國體育大數據領域論文高被引文獻

從表8 可知，被引頻次超過50 的文獻有9篇，由9 位第一作者撰寫，主要關注三方面:一是大數據與體育產業方面[7－9](文獻2、文獻4、文獻5)，其中，既有體育發展的宏觀思考[10－11](文獻6、文獻7)，又有體育小鎮構建的微觀分析[12](文獻1)；二是大數據與體育傳播方面[13－14](文獻3、文獻9)；三是數字化體能訓練方面[15](文獻8)。

h 指數是評價研究人員的學術成果水平與數量的混合量化指標[16]，h 代表“高引用次數”(high citations)，一名科研人員的h 指數是指他至少有h 篇第一作者論文分別被引用了至少h 次。從表7 可知，王相飛h 指數最高(15)，學術影響力最大；其后依次是張江南(11)、謝經良(7)、王奇(7)、萬炳軍(7)；而其他幾位學者的學術影響力下降，h 指數均低于5。

五、結語

我國體育大數據領域研究始于2002 年，大體可以分為理論空窗階段(2002—2012 年)、快速增長階段(2013—2018 年)、基本穩定階段(2019—2021 年)三個階段。 從研究基本情況來看，在1077 篇我國體育大數據領域研究文獻中，體育學科和社科類基礎研究是研究的主要學科和層次，而研究機構、研究人員、載文期刊、基金資助方面比較分散。

表8 我國體育大數據領域高被引文獻(頻次≥50)分布統計

從研究熱點來看，體育大數據研究已滲透體育的各個領域，基本遵循了“助力競技體育—繁榮體育產業—服務全民健身—助力體育教學”的演變路徑；但大數據與軍事體育、大數據與民族民俗體育、大數據與農村體育等方面的研究相對薄弱，后續應加強此方面的研究，以全面推進大數據在體育領域中的應用。

從新興熱點及發展趨勢來看，大數據與體育產業研究一直保持較高熱度，人工智能和智慧體育是近兩年的新興熱點；借助計算機科學的新技術，從人工智能、智慧體育服務等方向開展體育大數據研究是后續重要方向。