大数据时代竞技体育系统顺应的发展策略

刘奇 贺鑫森

摘 要：大数据时代的来临，为竞技体育系统如何顺应时代的发展提出新命题。基于生态系统学的视角，研究探讨大数据时代的时代特征以及竞技体育主动顺应时代发展的时代抉择。在此基础上进一步提出：顺应大数据时代竞技体育系统内外界限模糊化发展趋向，要建立竞技体育大数据公共平台；顺应大数据时代竞技体育系统运行模式协同化趋向，应构建竞技体育大数据协同运行机制；顺应大数据时代竞技体育系统主体间合作方式多元化趋向，需培养竞技体育大数据人才队伍。

关键词： 大数据时代；竞技体育；时代特征；发展趋向；公共平台

中图分类号： G 811.31 文章编号：1009783X（2015）02015604 文献标志码： A

Abstract：With the coming of the big data era， a new proposition that how the competitive sports system should conform to the times development is put forward.This paper， from the perspective of ecosystem science， discusses the characteristics of big data era， and the active adaptation of competitive sports to the choices for the development of the times.On the basis of this， the study proposes that a big data public platform of competitive sports should be established so as to conform to the development trend of inner and outer bounds for competitive sports system in the age of big data， that a big data collaborative operation mechanism of competitive sports should be constructed so as to comply with the competitive sports system cooperative trend in the era of big data， and that big data sports talents in competitive sports should be cultivated in order to conform to the diversified trends among the subjects of the competitive sports system.

Keywords：era of big data；competitive sports；characteristics of the times；development trend；public platform

收稿日期：20141113

作者简介：刘奇（1965—），男，四川成都人，硕士，副教授，研究方向为信息技术与体育发展；贺鑫森（1979—），男，湖北十堰人，在读博士研究生，讲师，研究方向为体育人文社会学。

作者单位：1成都体育学院运动系，四川 成都 610041；2苏州大学，江苏 苏州 215021

1Chengdu Sport University Sports Department，Chengdu 610041，China；2The School of Physical Education of Soochow University，Suzhou 215021，China. 近年来，大数据已经成为整个技术变革的驱动。从它对社会影响的广度与深度来看，其意义已经远远超出了单纯的技术创新层面，而成为了一个新的时代。时代的变迁造就了社会的变迁，与此同时，也改变了竞技体育系统所处的生态环境。随着大数据时代竞技体育系统生态环境变迁的加剧，竞技体育系统将面临着前所未有的生存挑战。面对即将到来的全面大数据时代，中国竞技体育只有变被动接受环境变迁的挑战，为主动顺应时代的发展，才能在新的时代中，找到一条适合自身特点的竞技体育大数据可持续发展道路。

1 大数据时代的时代特征与竞技体育系统主动顺应时代抉择

近两年，“大数据”（big data）越来越为人们所关注。这个概念最初是指信息时代数据量的爆炸，但随着处理数据工具的进步，大数据便泛指信息时代数据的爆炸以及与之相关技术工具的总称。这些技术包括承担数据采集任务的物联网；承担数据存储任务的云计算；承担数据处理任务的数据挖掘、机器学习及人工智能等技术。随着大数据相关技术在社会的各个领域广泛应用后，一个大规模的生产、分享和应用数据的时代便宣告开启。目前，关于大数据的特征，业界比较一致的认可是“4V”特征[1]，即Volume（容量）、Variety（种类）、Velocity（速度）和Value（价值）。其中Volume指的是巨大的数据量和数据完整性，Variety指的是在海量、繁杂的数据间发现其内在关联，Velocity指的是更快地满足实时性需求，而Value指的是获得洞察力和价值。“4V”中最重要的是Value，这也是大数据在实践领域里的最终意义。在大数据的“4V”特征基础上，哈佛大学教授舍恩伯格进一步提出了大数据时代的3个典型特征[1]：1）不是随机抽样，而是全体数据。由于大数据时代数据容量的急剧膨胀，可以处理与某个事物相关的所有数据，而不仅仅是小数据时代的随机采样数据；2）不是精确性，而是混杂性。由于大数据时代，数据规模的扩大，除了小数据时代的结构性数据，还包容了非结构性数据。非结构性数据的加入又降低容错标准，在错误率增加的同时，带来了数据格式的不一致。由此数据将变得更加混乱和繁杂；3）不是因果，而是相关。世间万物都存在着普遍联系的特性。大数据时代，由于获取全体数据的能力提高，将使得不同事物之间相关性的发现变得更加普遍。大量相关关系的发现，将使人们能够对事物发展规律进行准确的预测。因此，建立在相关关系分析基础上的预测将是大数据时代的核心。

竞技体育系统是指一定地域（或空间）中竞技体育与环境相互作用，通过能量流动、物质循环和信息传递构成的具有一定结构的功能整体。包括竞技体育主体（系统内部子系统）以及与之相互联系的外环境[2]。由此，竞技体育顺应时代的发展问题，实际上就是竞技体育系统在大数据时代如何能动地保持与外部环境的生态平衡问题，即时代变迁下竞技体育系统该如何主动调整自身系统以适应生态环境的变化[3]，因此，要实现竞技体育系统的可持续发展，一方面要关注竞技体育系统相关的诸多环境因素的整体发展状况，另一方面要依赖于竞技体育系统能否主动地选择与环境相适应的发展道路。

当前竞技体育系统的发展存在着内外界限明确性、子系统间竞争大于协同，竞技体育主体间合作单一性等特征。具体而言，就是竞技体育系统相对较为封闭，尤其是信息交流通道还不通畅，“信息壁垒”现象还比较显著；这种信息流动不通畅，很大原因是由于竞技体育系统内部存在着“干扰竞争”“利用竞争”现象所致的，长期以来，人们更多关注竞技体育中的竞争性，而对于其对立统一面——协同性关注相对较少[4]。同时为了保持其竞争优势，人们会千方百计封闭自己的信息通道。处于闭环状的竞技体育系统，由于其封闭性导致其内外部合作方式也相对较简单。

随着大数据时代的来临，这些状况将发生巨大改变。具体表现在，通过物联网、云计算等新的大数据技术方式在竞技体育中的广泛应用，使原来分散的竞技体育资源可以在竞技体育系统内部高效配置，从而大大改进竞技体育管理与决策方式，并进一步提高竞技体育信息化、现代化水平。竞技体育的最终目的在于“比赛”，因此，竞技体育系统的运行是围绕着竞技比赛而展开，通过训练使运动员在比赛中达到最佳竞技状态，并在比赛中取得好成绩。大数据的最大价值在于“预测”，具体到竞技体育中而言，则包括“选材预测”，例如，美式橄榄球联盟（NFL）在NFL Combine的评估会，运用生物传感技术、数据挖掘技术对参加选秀的大学球员进行评估，以选拔出有潜力的运动员[5]；“训练预测”：高尔夫职业球手运用Trach Man系统的3D多普勒雷达技术收集高尔夫球的速率、角度、方向、旋转速度等，然后通过软件进行分析，以确认击球后球的飞行轨迹是与球杆头切面所对的角度。从而用来辅助进行挥杆训练[5]；以及“竞赛预测”：IBM从2005年起追踪了8 128场网球大满贯比赛，共收集了4 100万个数据点，动用了5500个分析模型在43个潜在动态指标里为对阵的双方选手挑出最重要的3个指标，每场的“Keys to the Match（制胜关键指标）”[6]除此之外，大数据将带动竞技体育大数据产业的发展，例如，竞技体育数据技术产业的发展，包括硬件方面的生物传感器、物联网、服务器、存储、传输、智能移动设备等，软件方面的语言、数据平台、工具、结构与非结构数据库、应用软件等，服务方面的云计算等；另外，还将带动竞技体育数据采集业、数据加工业及数据应用业的发展。

与此同时，大数据时代竞技体育系统所处的外部环境将变得更为复杂。1）物联网传感器、云计算、数据挖掘电网等信息技术的进步，为竞技体育系统走“大数据化”发展之路提供了物质基础。其次，大数据时代，以政治、经济、文化为代表的社会环境所发生变化，包括大数据国家战略的出台，以大数据为基础的新型消费经济的盛行、大数据思维的转变及数据文化、互联网文化日渐强大等。将为竞技体育系统的“大数据化”发展方向提供社会基础和文化基础。最后，在大数据时代，不同国家竞技体育系统之间复杂的竞争关系，将变得更加紧张。随着数据量的急剧膨胀，迫使数据采集、存储及分析的技术更新速度加快，从而又进一步加速了知识创新的速度，扩宽了知识创新的渠道，因此，在大数据时代，以数据争夺、信息收集及技术较量为目的的竞争行为也将变得更为激烈。这为竞技体育走“大数据化”发展之路提供了竞争基础。综上所述，在竞争日益激烈的大数据时代，竞技体育只有紧紧把握时代所赋予的物质、社会及文化基础，主动调整自身系统，才能保持系统自身与环境的生态平衡，进而实现自身更加健康、可持续性的发展，因此，从这个意义上讲，竞技体育系统主动走大数据发展之路将是其必然的时代抉择。

2 顺应大数据时代竞技体育系统内外界限模糊化发展趋向，建立竞技体育大数据公共平台

竞技体育系统存在于一定的环境中，并在不断与外部环境进行物质、能量以及信息等交换的过程中，进而实现系统自身的发展。竞技体育生态环境是竞技体育系统所生存的外部环境，它包含了自然环境和社会环境，是与竞技体育系统相互联系、相互制约、相互作用的各种因素的总和。在与竞技体育系统发生物质、能量和信息的交换过程中，环境能对竞技体育系统产生直接、间接的正、负面影响[2]。

大数据时代，竞技体育系统所处的外部生态环境将发生巨大的变化，而这些变化反过来又会对竞技体育系统产生深刻的影响，包括技术层面的物联网技术的进步，使得任何事物的存在方式都能以数据来表示，整个自然、社会将都趋于数据化，最终会导致数据量呈爆炸式膨胀；云计算技术为这些数据的爆发提供了一个平台；通过不断更新的数据挖掘算法，能不断发现数据背后新的价值和意义。最后数据的可视化技术将能直观呈现出对事物发展趋势的预测。而这些过程正是通过对不同传感器所收集到的竞技体育领域内不同类型的数据，包括生理、生化、位置、图像甚至声音等进行分析、处理的基础上完成的。而处理这些不同类型的数据往往需要多学科、不同类型技术的参与。当某个学科领域内技术与手段实现突破，通过技术与理论的迁移，将引起竞技体育系统的新知识创新。与此同时，随着社会层面的社会大数据意识的唤醒，大数据文化的建立，制度层面的国家大数据战略的出台与各个行业大数据战略的制定等，将使得整个社会系统间资源、信息及技术的交流融合会越来越频繁，也越来越深入。因而，可以说大数据时代也是一种不同领域、不同系统之间联系更紧密的时代。在领域与系统间联系日趋紧密的过程中，知识的创造和价值的发现活动将在全社会范围内变得越来越普遍。与此同时，资源、信息及技术在不同系统间流动也越来越自由，由此，领域间、行业间的壁垒将被打破。最终结果将会是竞技体育系统内部，竞技体育系统与外部环境之间的界限变得越来越模糊，但由于传统竞技体育系统的主体是以功能为依据而设置，而每个功能主体所产生的数据具有不同的定义和使用标准，再加上每一个功能部门的大数据技术基础设施建设与管理水平存在着不同步性。因此，竞技体育系统不可避免地存在“数据孤岛”现象，这是小数据时代向大数据时代过渡过程中普遍存在的现象。

在竞技体育系统大数据发展进程中，一方面竞技体育系统内外之间界限将变得越来越模糊，另一方面却又是大量“数据孤岛”的存在阻碍了这一趋向。因此，顺应大数据时代竞技体育系统内外界限模糊化发展趋势，必须打通竞技体育系统个主体间的数据交流通道，以消除“数据孤岛”，通过建立数据管理平台（CAD、CAM、CAPP、ERP等）把竞技体育中所产生的选材、训练、竞赛等数据，实时合理地安排给竞技体育生态链上各主体，从而实现数据在各主体间快速、自由的流动。而这其中最大的问题则是来自于竞技体育系统内外部运行过程中所存在的多态的、异构的、实时数据该如何整合和应用，因此，所建立的竞技体育大数据的公共平台应是一个不同于传统结构性数据库——耗时耗力对不同来源抽取数据加工合并才能进行分析的、开放的、整合的平台。通过运用MapReduce和 Hadoop非关系数据分析技术，直接对竞技体育过程中所产生的复杂异构的数据即时进行分析。使竞技体育系统能实时收集和处理运动员选材数据、日常训练数据、比赛数据、对手数据，甚至场地数据、气候数据等综合数据，进而为选材、训练监控和比赛决策，优化竞技体育系统流程提供数据支持和服务。

竞技体育大数据公共平台的建设，应从资源层和服务层2个层面进行。其中，资源层位于平台最底层，其目的是为平台服务提供支撑，包括数据中心机房、软件研发人员及第三方软件测试团队等建设。资源层的建设一方面需要大力加强竞技体育大数据相关信息技术基础设施建设，建立横跨各子系统间的物联网，并积极对接系统外物联网、构建竞技体育云计算平台；另一个方面要积极探索非结构化数据的处理技术，统一数据的标准，不断创新非结构化数据的管理方式。同时要加强与之配套的服务层建设，具体包括：机房与云服务建设、软件评测服务建设、人才培养服务以及科研成果服务水平建设等。另外，由于竞技体育大数据公共平台建设中不可避免的会面临涉及的领域广泛、技术复杂、资金投入大等问题，因此在竞技体育大数据平台建设过程中，单靠某个组织或某个系统单独完成是不现实的，因此平台建设初期应以政府为主导，依靠政府强大的资源配置能力，完成平台的搭建工作。然而在平台逐渐完善的过程中，建设应在保障基本框架的基础上，逐渐转向以满足多样化的数据服务需求为目的，通过引入不同领域非官方、民间组织来协同建设和完善。

3 顺应大数据时代竞技体育系统运行模式协同化趋向，构建竞技体育大数据协同运行机制 竞技体育系统是一个开放的系统，它无时无刻地与周围的环境进行着物质、能量以及信息的交换。在大数据时代，竞技体育系统的开放性特征表现的尤为突出：以物联网、语义网为代表的第三代互联网技术的广泛应用，将使得竞技体育数据呈现爆发式增长。而互联网的扁平化特征，又使得处在每节点的人获取这些海量数据变得更加容易。竞技体育大数据公共平台的搭建，为竞技体育数据在不同主体间传播与共享成为常态。数据挖掘算法的不断进步，又会使得不同领域数据之间相关性的挖掘越加频繁。

通过物联网对万物皆可互联的实现，以及云计算与数据挖掘对不同类型数据的整合，将促使竞技体育系统的开放范围越来越广泛，开放程度也越来越高。最终将导致它与社会其他子系统之间森严的边界变得越来越模糊。而这种界限一旦被打破，带来的将是系统内部之间、系统之间的物质、能量以及信息交换活动变得更为自由，也更为频繁。由此竞技体育系统便形成了一种远离平衡态。具体表现在：随着大数据设施与设备的流通速度加快，竞技体育知识创新速度将变得更快；大数据技术、理论以及意识形态为标志的信息交换速度也在加快。其中以人才的流动为标志的能量交换加快，使得竞技体育系统内部呈现出非线性关系。这种远离平衡态以及非线性关系将进一步促使竞技体育系统形成耗散结构，并最终产生了竞技体育系统自组织现象。依据自组织理论，竞技体育系统的自组织过程是一种竞争与协同并存的过程。一方面，竞技体育系统内部各子系统为了使自己处于竞争的有利地位，往往会通过保持自身的数据安全性与隐蔽性，而限制其他子系统对本系统数据的获取。另一方面，大数据的时代特征又要求各主体、各子系统之间必须形成协同的关系。例如美式橄榄球联盟（NFL）在NFL Combine的评估会，运用生物传感技术收集所有参加选秀的大学球员的现实静态数据，并整合所有联盟所有队伍运动员历史动态数据，以选拔出有潜力的运动员[5]。这一过程得以完成，离不开拥有这些数据的各主体必须以一种开放的态度，实现数据的协同共享，也离不开这个联盟所建立的一套高效的协同运行机制。

要建立大数据时代竞技体育系统协同运行机制，首先要树立大数据时代的协同合作思维。并把这种思维贯彻到竞技体育的选材、训练以及竞赛的全过程中。建立“开放、集成、高效”的协同合作共同体。再次，要构建大数据时代竞技体育系统协同合作的利益机制。明确各主体在协同合作中的目标、责任、义务以及考核指标，形成各方参与的协同风险互担机制，以分解在协同合作过程中可能面临的责任风险。与此同时，加强制定利益分配标准，以及分配方案，以维护各协同主体的利益。最后，要优化大数据时代竞技体育协同运行的评价指标体系。以形成协同合作的良好风气，以及协同运行的良好文化氛围。同时优化协同运行的管理模式，势必要建立一个协同运行的专业协调机构，从而使竞技体育大数据协同运行高效。另外要建立大数据时代竞技体育协同运行的选择机制，包括协同对象、合作模式以及合作组织结构等方面的选择机制。

4 顺应大数据时代竞技体育系统主体间合作方式多元化趋向，培养竞技体育大数据人才队伍

大数据时代，竞技体育的核心资源是各种非结构型数据。这也决定了各竞技体育主体间合作的重要途径是数据传递和共享。而数据资源配置的动态性决定了竞技体育系统的合作方式将呈现出多元化的特征。

在大数据时代，由于大数据运行设备设施、大数据算法技术等大数据软、硬件基础投入成本大，且风险高。因此单凭某个或某几个竞技体育主体（人或组织）难以承担其设备、设施的建设。与此同时，由于大数据具有的易复制性、易传播性以及价值流失快等特点，使得竞技体育系统各主体倾向与其他系统内外主体共同分享和利用数据资源。而以数据服务为目标的竞技体育数据服务主体的出现，将使得竞技体育数据终端、大数据软件开发、竞技体育数据管理等更趋专业化。除此之外，由于大数据时代，系统内外界限日趋模糊化、开放化以及价值创造大众化将使得越来越多的系统内外主体参与到竞技体育的合作中来。这其中大数据服务的外包与众包将是竞技体育系统新的两种合作形式，前者是把传统上由系统内指定的主体（如数据分析员）所要完成的任务，外包系统外部数据服务主体（个人或者组织）。而后者则不指定的人或组织去完成的行为。通过互联网等媒体把相关竞技训练、比赛等数据向公众公布，这种合作形式其实是对离散、零乱的资源的有效再利用，一方面利用公众集体智慧深度挖掘竞技体育大数据所蕴含的知识和价值，如NBA通过 SportVU ICE（球队分析与追踪系统），将系统扑捉到的大约100万个数据，选择性地通过NBA TV、NBA.Com和 NBA Game Time 等网站上公开，并鼓励球迷对数据进行挖掘[7]。从而为竞技体育组织提供诸如运动选材，技术评价、战术规划、竞技体育管理等服务。另一方面，通过集聚公众的关注，为竞技体育的可持续发展夯实之前所建立的良好公众基础。由此可见，大数据时代竞技体育系统主体合作方式日趋多元化，同时也对竞技体育主体的知识结构以及专业技术能力提出了更高的要求。

竞技体育系统的主体是有具有不同系统属性的人或组织，其中人知识结构以及专业技术能力的高低将直接影响系统能否健康运行的关键。可以预见，大数据时代，随着竞技体育大数据活动日益频繁，主体间合作方式日趋多元化，将会为大数据时代竞技体育系统主体——人才队伍建设提出了更为严峻的挑战。即“面对大数据时代合作方式日益多元化，竞技体育系统需要什么样的人才？”大数据时代随着数据量越来越大，种类越来越多，相反价值密度却越来越低。因此要从大量的、非结构性的数据中挖掘出有价值、有意义的数据。则要通过数据采集、数据清洗、数据挖掘等一些列复杂技术环节。因此，一方面要明确基于大数据业务流程为基础的竞技体育协作分工的岗位设置。在此基础之上，大力培养具有专业岗位知识与技能的人才，例如竞技体育物联网人才，竞技体育云计算人才、竞技体育数据挖掘人才以及竞技体育人工智能人才。同时还要加强竞技体育大数据管理人才的培养，通过设立专门的数据管理岗位，使得大数据管理进入决策层。另一方面，要加强现有竞技体育队伍数据素养的培养。数据素养是“在数据采集、组织和管理、处理、分析、共享与协同创新利用等方面的能力，以及在数据生产、管理和发布过程中的道德与行为规范”[8]。人的数据素养高低，将直接关系到竞技体育系统所生存的数据密集型生态环境建设情况，并将成为衡量大数据时代竞技体育大数据人才的重要指标之一。因此加强数据素养的培养，首先要加大数据素养的宣传与推广，让传统的竞技体育系统内教练员、运动员、管理者等充分认识到数据素养的重要性，以及大数据时代数据素养的基础知识。其次，要加强数据素养的日常培训工作，依据不同环节，不同领域分类进行培训，在传授理论知识的同时，加强数据情景的演练。最后，要建立竞技体育大数据的制度文化，包括数据采集、存储、传递以及共享制度，建立相应的知识激励、绩效机制等；形成重视数据为核心的竞技体育大数据文化氛围。

5 结束语

当前，大数据在我国的理论研究和实践应用都还仅仅处于起步阶段，但就世界范围来看，它不仅已上升为国家战略，并通过国家意志在全社会得以推广和应用。而且在广大的竞技体育领域彰显了其潜在的价值。对于中国竞技体育而言，如何把握大数据时代的时代特征，认识到竞技体育系统主动走大数据发展之路是时代发展的必然抉择，通过构筑适应时代发展的竞技体育系统将是中国竞技体育屹立于世界体育之林，并形成核心竞争力的关键。同时，伴随着大数据在技术层面日益成熟和完善、其在社会层面以及文化层面的影响力也正在形成。置身于开放、复杂、非线性的社会环境中的竞技体育系统也必将产生一系列深刻变革。因此，中国竞技体育应紧紧把握大数据时代的发展规律，顺势而为，通过不断的平台创新、机制创新以及人才创新来促进整个竞技体育系统的可持续性发展。

参考文献：

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