“智能+”时代体育数据治理...辑理路、现实问题及主要举措_鲁志琴.pdf

56 2023.32023年第3期逻辑理路、现实问题及主要举措随着人工智能等相关智能技术的迅速发展，人类社会已经正式从“互联网+”时代迈进了“智能+”时代，突破了传统信息技术的束缚，这深刻影响和改变着社会生活方式。信息技术的发展体现出一定的阶段性，从传统信息技术阶段过渡到人工智能等智能技术新阶段，每一阶段的信息技术都有着鲜明的时代特征。治理本身含有“依理而治”的寓意，既体现出多元主体参与和民主决策管理，也强调治理主体按照相关规约对客体进行有效治理。1随着数据作为一种新型生产要素在各领域的重要作用日渐凸显，数据治理问题受到了各国的广泛关注。2由于数据治理本身与信息技术应用联系极为密切，基于技术更迭时代视角审视体育数据治理的演变历程具有一定的研究意义。纵观整个技术发展的时代变迁过程，从建立在个人计算机等基础上的信息鲁志琴1刘黎黎1李祥21.盐城师范学院体育学院，江苏，盐城，224002；2.盐城师范学院教务处，江苏，盐城，224051摘要：随着“智能+”时代的来临，数据资源的战略地位逐渐凸显，这对体育数据治理也提出了新的要求。文章阐释了“智能+”时代体育数据治理的逻辑理路，分析了体育数据治理的现实问题，即体育数据管理中多方协同管理不足，体育数据治理中数据质量标准尚未统一，体育数据决策中权责划分与全局规划相对缺乏，体育数据服务中潜能挖掘不足阻碍了数据价值发挥。在此基础上，文章从 4 个方面提出促进“智能+”时代体育数据治理的主要举措：构建体育数据齐抓共管的智能化管理模式，制定体育数据深度挖掘与开放共享的质量标准，构建责权明确的智能化体育数据决策分析体系，建立以价值释放为导向的智能体育数据信息服务体系。关键词：“智能+”时代；体育数据；数据治理；数据质量；数据服务中图分类号：G80 文献标识码：A DOI：10.19881/ki.1006-3676.2023.03.07基金项目：本文系江苏省社科基金重点项目“体育产业成为江苏经济支柱产业的机制与路径研究”（项目编号：22TYA001）、江苏省高校哲学社会科学研究基金项目“江苏省体育产业营商环境优化策略研究”（项目编号：2022SJYB2046）、江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目“江苏体育旅游发展现状与对策以智慧体育公园为例”（项目编号：202210324032Z）研究成果。作者简介：鲁志琴，男，1979 年生，博士，副教授，研究方向：体育人文社会学。刘黎黎，女，1986年生，博士研究生，助理研究员，研究方向：体育管理。李祥，男，1982年生，博士，副教授，研究方向：体育创新创业教育。“智能+”时代体育数据治理的公共治理与安全57 2023.3时代，到建立在大数据等核心技术基础上的数字时代，再到建立在人工智能等前沿技术基础上的“智能+”时代，体育数据治理的重要内涵也存在明显差异。“智能+”时代为体育带来重大的发展机遇。2018 年 12 月，国务院办公厅发布的国务院办公厅关于加快发展体育竞赛表演产业的指导意见指出：“鼓励以移动互联网、大数据、云计算技术为支撑，提升赛事报名、赛事转播、媒体报道、交流互动、赛事参与等综合服务水平。”2019 年 9 月，国务院办公厅发布的体育强国建设纲要指出，“加快推动互联网、大数据、人工智能与体育实体经济深度融合”。在“智能+”时代，体育数据挖掘价值巨大，智能技术要发挥其“类人”特性很大程度上还要依赖于“数据智能”的深度激发3。如何应对和治理海量体育数据，消解体育数据的应用风险，凸显体育数据的内在价值，成为“智能+”时代体育数据治理亟须解决的棘手问题。笔者尝试探究智能技术赋能体育数据治理的逻辑理路，分析“智能+”时代体育数据治理面临的现实问题，找寻“智能+”时代体育数据治理的主要举措，从而为“智能+”时代高效推动体育数据治理提供借鉴。一、智能技术赋能体育数据治理的逻辑理路目前，学界在智能技术与体育数据治理领域的研究成果比较少见，现有成果主要集中在冰雪体育服务供给4-5、群众体育智慧治理6-8、体育教学改革9-11及体育旅游发展12-14等方面，且都未能对智能技术赋能体育数据治理的逻辑理路进行研究。基于此，笔者立足于治理要素视角，剖析体育数据治理的内在逻辑，将体育数据管理、体育数据质量、体育数据服务、体育数据决策四大内容视为“智能+”时代体育数据治理的关键要素，并尝试梳理智能技术赋能体育数据治理的逻辑理路。体育数据管理是技术基础，体育数据质量是关键环节，体育数据决策是主要手段，体育数据服务是最终目标，通过前面三大环节从而提供更加优质的体育数据服务效果。（一）智能技术为实现体育数据管理智能转型提供技术基础在体育发展实践领域，无论是在学校体育、群众体育领域还是竞技体育领域，均会产生海量的数据流，体育数据治理的前提就是要保障各类数据流的交聚和提取井然有序，如何推动体育数据管理的逐步优化意义重大。体育数据管理通常涉及各类体育活动数据的采集、存储、交换、共享等多个环节，智能技术通过对各环节的管控进而有助于体育数据更加方便快捷地提取与使用，能在技术层面支撑体育数据治理的有效进行。在“智能+”时代，人脸识别技术、图像识别传感技术、智能传感应用技术等智能技术的普及，使以往不易采集的体育竞赛、体育运动、体育产业等关键数据能够被收集、整理和归类，从而保证竞技体育赛事数据、大众运动状态智能大数据、学生体育运动数据及智能运动产业数据等的智能监测变为现实。智能技术推动了体育领域数据管理的智能化转型，但需要注意的是，智能技术在同数据管理逐步融合的过程中不仅改变了数据采集与分析的手段，也会带来数据安全保护和数据资源共享等方面的冲击，如何对高速流动的海量体育数据实行有效“管控”成为体育数据管理的棘手问题。传统体育数据管理方式注重于对相关数据的分类存储，而对体育数据资产的内在价值挖掘和激发缺乏关注。智能技术能助力体育数据管理职能的优化，兼顾体育数据的开放共享和隐私保护，利用大数据为体育改革创新和高质量发展提供必要的证据支持，并智能化监测与保障体育数据的自动生成与有序流动，从而使体育数据资产价值达到最大化程度释放。（二）智能技术为实现体育数据质量精准提升提供关键要素数据质量能在很大程度上影响数据治理的成效，鲁志琴，刘黎黎，李祥.“智能+”时代体育数据治理的逻辑理路、现实问题及主要举措58 2023.32023年第3期其是数据治理的一大关键性因素15，体育数据质量同样影响体育数据治理成效。智能技术同体育数据挖掘的关系尤为密切，借助机器学习算法、智能感知系统等智能技术可以达到精准提升体育数据质量的目的。如何保障在“智能+”时代实现体育数据质量的精准提升，可被视为智能技术赋能体育数据治理的根本要求。目前，我国体育诸多领域在体育数据价值的激发力度上还相对欠缺，不同体育部门之间存在体育数据的“孤岛割裂”现象。面对智能技术与体育深度融合的时代背景，体育数据挖掘的质量提升面临新的契机。机器学习算法、智能感知系统等智能技术能帮助相关部门从互联网抓取学生、运动员、体育消费者等的关键数据（如体育运动体征数据、在线体育用品销量信息），这对于深度挖掘和智能监测体育数据，提升体育数据质量有着十分重要的意义。总体而言，利用智能技术能够实现对庞大体育数据进行精准挖掘和系统分析，厘清当今海量体育数据背后所隐藏的实然状态和内在规律，并提出诸多与常规研究未能涉及的对策建议，最终保障体育数据质量能够得到有针对性提升。（三）智能技术为构建体育数据精准决策体系提供必要手段体育数据决策主要解决如何利用体育数据实现体育治理的计划、方案与行动等方面的优化问题，体育治理的优化与体育数据决策成效密切相关，体育数据决策已经成为体育数据治理的主要手段。近年来，我国对智能技术在体育决策领域运用的关注度日益提升，一系列研究体育政策和体育战略的智库机构（如国家体育总局科研所）与政府体育行政管理机构均在不断加强有关智能数据挖掘同体育公共决策进行深度融合的研究。在体育实践领域，体育决策内容涉及竞技体育决策、群众体育决策、体育产业决策等诸多方面，其中体育智慧化发展状况在某种程度上已经成为衡量体育信息化改革成效的一项重要指标。通过智能技术构建和完善体育数据精准决策体系日益成为体育领域改革关注的重点内容，这同时也是智能技术赋能体育数据治理的必要手段。基于现代智能技术，各类体育部门可在整合编辑与量化分析体育数据的过程中实现智慧化转型，动态抓取运动员、教练员、学生等的实际需求，并对体育数据信息进行智能化的归纳整理与分类存储，从体育竞赛管理、运动安全防护、体育教学监测、体育消费服务等具体情况出发，提供基于证据的体育舆情监测与决策咨询等方面的信息化服务，最终构建智慧化的体育决策服务体系。以智能技术为支撑的智慧决策并没有否定“人类智慧”，以智能技术为表征的“人工智慧”与体育决策者的“人类智慧”之间是相互补充与相互配合的关系，智能技术与数据治理的有机融合本质上属于一种新型决策手段，其有利于体育治理机构精准研判体育服务供给方存在的问题与优化路径，从而为体育参与者提供更加优质的体育服务。（四）智能技术为供给个性化体育数据服务提供根本保障体育数据服务是体育数据治理的最终目标，智能技术赋能体育数据服务一般包括体育训练服务、体育竞赛服务、体育教学服务、体育营销服务等内容，且智能技术助推体育数据服务满足用户个性化需求成为体育领域创新发展的重要支撑，这也是智能技术赋能体育数据治理的最终目标。在智能技术场域下，体育数据服务新潜能的激发不仅表现在竞技体育的“练”与“赛”、学校体育的“教”与“学”、群众体育的“康”与“娱”等方面，也适用于通过“数据智能”促进体育管理服务效能的全面提升的“体育管理服务”领域。例如，在学校体育“教”与“学”的服务方面，学校可通过智能识别筛选与自动推理技术，对各类不同来源的体育数据实行识别整理、归类分组及推理分析等操作，保障“教”与“学”过程中的数据能得到实时反馈，进而精准矫正体育教学服务中的盲点与缺陷。在学校体育“管理服务”方面，学校可通过专家公共治理与安全59 2023.3系统与机器学习等人工智能技术，加强对学生群体在体育学习中的需求变化与个体差异等内容的精准研判，并提出具体措施完善个性化管理服务，从而为调整体育教学管理战略提供借鉴与参考。二、“智能+”时代体育数据治理的现实问题依据智能技术赋能体育数据治理的逻辑理路，笔者从体育数据管理、体育数据质量、体育数据决策与体育数据服务 4 个方面分析“智能+”时代体育数据治理变革的现实问题。（一）体育数据管理中多方协同管理不足受传统管理方式的影响，体育数据治理中的参与主体多数为信息化管理者，其所执行的“数据治理”依然偏重于“信息化管理人员实行的数据管理”，这导致诸多体育利益相关者之间的多方协同管理出现一定程度偏差。因此，面对多元主体间的价值与利益博弈，需要将数据治理纳入治理现代化语境，注重多元互动与信息共享，保障数据领域发展秩序、行业创新以及法定权利间维持动态均衡16。智能技术的快速发展为体育领域利益相关者之间进行协同治理奠定了良好技术基础，体育数据治理亟须转向“多方共治”。在“智能+”时代，海量体育数据持续产生并不断聚集，同时与其他领域、行业的数据互相连通，达到一种数据高度融合的状态，这促使体育领域的多元利益主体在完全掌握体育信息的基础上主动参与体育决策17。首先，体育数据管理中通常凭借专门的数据管理者负责体育数据的收集、加工、存储、共享等必要的审查工作，而其他利益相关者进行参与治理的程度相对不足，这难以满足运动员、教练员、学生等利益相关群体在智能数据采集、储存、流转及应用方面的多元化与个性化需求。其次，体育数据采集与分析等管理过程较为繁琐，要更好地发挥智能化、个性化与定制化的数据传播服务等功能，亟须构建一个多方协同监管体系，仅依靠“信息化管理人员”进行“单一化管理”将难以充分实现数据管理能力的提升。最后，从政策层面来看，虽然 2020 年国家体育总局办公厅就推行了体育场馆信息化管理服务系统技术规范全民健身信息服务平台数据接口规范，其包含了对数据进行分类处理和协同共享等内容，但是在实践领域，无