大数据下体育科学研究思维变革分析.pdf
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1、大数据时代的到来,不仅使体育科研工作在技术水平上发生了改变,而且使人们的思想方法发生了翻天覆地的、深远的改变。纵观历史上伴随着科技变革而产生的运动学科革新,中国的运动科研完全是一个“学习”过程。在以云技术和信息技术为代表的大数据环境下,中国处于与全球最接近的位置,并且在某些技术方面具备了引领和突破的潜力。这对于中国的体育科研事业来说,是一次难得的机遇,可以说是一次弥合与国际的距离,甚至是一次赶超的难得机遇。大数据环境的到来,给体育科研工作带来了新的机遇。关键词:大数据 变革 体育科学中图分类号:G80 文献标识码:A 文章编号:1006-8902-(2023)-09-139-3-ZQ前言在信息
2、化的今天,我国的体育科研工作者要与时俱进,积极应对新形势,改变自己的科研思路。在做问卷时,我们应该用一般的思想来代替传统的随机抽样调查,对于一般的结构性资料,我们应该以非结构性的观点来对待,而且要有足够的抗干扰力。另外,在大量的运动实践中,要善于发现新的有价值的课题,主动寻求产生这种现象的原因。在“大数据”时代背景下,将“大数据”相融合,这将会对我们国家的体育事业起到很大的推动作用。1、大数据时代的起源及在体育领域的发展“大数据”这一术语是从 2012 年开始被人们所关注的,它源于互联网上海量数据的爆发,伴随着与之有关的技术创新,随着大数据的发展,数据无处不在,从某种意义上说,运动只是一个数字
3、的集合。从科研角度看,运动是一个比较好的选择,同时,也是最适宜的实验项目。自 1994 年以来,IBM 一直致力于将大数据的运用与运动的研究相结合。利用数据分析和人工智能技术,可以从实际的运动中获取海量的运动数据,并发掘出新的运动模式和运动规律。中国科学院院士李国杰认为,虽然大数据的重要作用得到了广泛认可,但其学术意义却没有得到足够重视。事实上,当我们转变对大数据的研究思维时,我们将逐步加深对大数据的理解,在此基础上,更好地利用大数据进行科学研究。2、大数据环境下的体育科研新范式随着大数据时代的到来,我国体育科学的科学研究思路发生了重大变化,表现为基于新课题的科学研究方法的创新。传统的“体育学
4、”从现实生活中的问题入手,探讨其与被研究的客体之间的联系和整体表达。由于数据的匮乏,在做这些研究的时候,很多时候也只能用到一些理论性的方式。在此基础上,为研究人员选择相关的研究对象,以及收集相关的资料,对它们之间的联系进行分析,并对有关的问题进行论证,如果不一致,就反复实验,直到最后得到一个结果。这种设计模式会造成研究的速度比较慢,而且还会被一些偏颇的因素所左右,从而很可能会产生一些失误。然而,在“大数据”背景下,新的运动科研模式却是建作者简介:李洋(1973-),男,汉族,黑龙江人,硕士,副教授,研究方向:体育教育。大数据下体育科学研究思维变革分析李洋(黑龙江职业学院 黑龙江 哈尔滨 150
5、100)立在现有关联和前因后果基础上的,在大数据中,对其进行相关性的研究是其关键所在,也是其发展趋势的预测。在“关联性”中寻找新问题,在“大数据”背景下,各学科间的关联性被挖掘出来,为相关问题的解决提供了新的机会和新的挑战。这些关系的发现,给研究者带来了新的探索思路,由于各个学科中的知识是互相联系的,所以,需要一个更完整的知识系统。2.1、小数据时代体育科学研究的范式基于研究假设的因果研究在“小资料”时代,我国的体育科研往往是从实际问题入手,来寻求与之有关的课题,对因果性问题的探讨,以假设为出发点是有其历史渊源的。在大数据时代之前,因为数据稀缺,因此,能够搜集到的资料很少,一般情况下,人们会使
6、用一些基于理论的假定,来引导研究者选择合适的研究对象;其次,通过与之有关的数据进行相关性的研究来判断此项研究是否适用于此项研究。实在不行的话,就重新试验一遍,研究者们不断地测试着这个假说,并通过这个假说来证实。然而,这种方式很难促进科研的发展,而且,科学研究的结果也会受到个体或者小组的偏爱所影响,从而导致科学研究在构建假设、检验假设,以及选择研究对象等过程中出现偏差。2.2、大数据时代体育科学研究的新范式基于已知相关的因果研究在大数据研究中,其核心在于数据之间的关联性,对其进行预测,在实际运作中,它属于一种数据关系。只有将事情联系起来,才能找到事物内在的规律。此外,在实际中,单一化的运动现象已
7、不再存在,比如,运动的社会学、心理学。根据麻省理工学院关于美国职业棒球联赛 11896 场比赛的统计数据分析,在比赛中,“暂停”是没有任何用处的,还不如多看看天气情况,在对其进行的综合研究中,我们可以看出,两者间存在着一种非线文体用品与科技总第 522 期 2023 年 9 月(上)140SPORTS SCIENCE体育科学性的联系,这种联系并不只是呈线性,而是十分复杂的。在大数据环境下,新的分析方法、新的思维方式都会给体育科学的研究产生了一定的影响,并且因此产生了新的方向与思路,使得人们可以更好地认识到很多过去不能认识到的运动规律。3、大数据时代为体育科学研究提供了新场域3.1、大数据时代体
8、育科学研究对象的转变:随机到总体(1)随机抽样在小数据时代是体育科研的必由之路。由于“微资料”时代的限制,其记录、保存和分析手段都受到了限制,目前的研究大多局限于小量的研究,要想让实验更简便、更切实可行,就需要在实验中考虑如何选取合适的实验样本,所以采样成为科学实验中不可回避的问题。在各种采样方式中,以随机采样方式最好。随机采样是指每个单位都有一个已知且不为零的概率的采样方式。通常,采样数量越多,采样质量越低,这是由于当样本量增加到一定程度以后,新样本量所能表现出的特征就会逐渐减少,正如经济学中的边际效应逐渐减少那样。例如,在国家体育普查时,采取事先制定好的抽样调查方案,只从总体中抽取一部分样
9、本。虽然目前国际上采用的是随机取样法,但是它也有一个不容忽视的缺点,就是难以实现绝对的随机取样,抽样工作要公正,不能有丝毫的主观性。另外,在样品的情况比较复杂的情况下,要获得最优样品也比较困难,至于通过随机取样获得所有样本的特征,更是一种奢望,另外,对于多种情况下的调查,采用随机抽样法是行不通的。因为采样率出现了一个随机误差,所以可以通过更多的数据进行更多的分割来获得更好的效果。在对体育社会学的调查中,所收集到的资料往往是以问卷调查的方式,而所收集到的资料往往缺乏时空连续性。因此,他们的猜测推断,都受到了一定的局限。(2)“信息技术”与“国家大数据战略”的提出,为体育科研中的全面性研究提供了可
10、能性。在当下的社会里,随着科学技术的不断发展,我国对体育科研工作的认识已由“随意性”走向“全局性”。在小数据时代,对中国的体育科研工作进行了大量的调查和分析。受试验条件的制约,科研试验主要采取小样本、数据权衡和随机抽样等方式。尽管采用随机采样法,但其局限性较大,很难实现绝对的随机化,而且,当情况比较复杂时,要获得最优的样品是比较困难的。在大数据环境下,基于数据获取渠道的技术创新与大数据策略的执行,为我国体育科学研究的发展奠定了技术基础与制度保证。随着信息技术的飞速发展,各种新型的技术手段应运而生,例如,在 2013 年,“可穿戴”装置的出现,使人们能够更大范围地记录和分析人体的动作、位置以及生
11、理信息。随着新技术的不断进步,人们对舆论、社会心理等方面的研究也越来越关注。美国StatsLLC 公司于 2013 年 9 月完成了 2013-2014 年度 NBA 所有赛事的人体追踪,这个计划对 SporsVU 游戏跟踪技术进行了利用,不仅可以以此来追踪玩家的速度,还可以以此来追踪游戏玩家之间的距离。获取的信息全部来自游戏玩家的真实生活状况,没有“噪音”的影响,无需再去关注游戏玩家的主观偏好,与此同时,日益多样化的信息采集方式,促使“大数据”的产生和发展。美国在 2012 年 3 月公布了“大数据研究与开发项目”,并组建了相关的领导小组,将美国的大数据战略推向了一个新的高度。欧洲联盟于 2
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