鄭 宇,高瞻樂,金 毓,林 濤,房 鑫,黃路萍,袁瓊嘉

黨的十九大首次提出“智慧社會(huì)”的新理念,智慧體育則是助力智慧社會(huì)建設(shè)的巨大動(dòng)力。2019年8月國務(wù)院辦公廳頒布《體育強(qiáng)國建設(shè)綱要》,提出要推動(dòng)全民健身智慧化發(fā)展,運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新信息技術(shù),促進(jìn)體育場館活動(dòng)預(yù)訂、賽事信息發(fā)布、經(jīng)營服務(wù)統(tǒng)計(jì)等整合應(yīng)用,推進(jìn)智慧健身路徑、智慧健身步道、智慧體育公園建設(shè)[1]。2019年9月《關(guān)于促進(jìn)全民健身和體育消費(fèi)推動(dòng)體育產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的意見》進(jìn)一步指出,要推動(dòng)智能制造、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)在體育制造領(lǐng)域應(yīng)用,鼓勵(lì)體育企業(yè)與高校、科研院所聯(lián)合創(chuàng)建體育用品研發(fā)制造中心,大力發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)+體育”,拉動(dòng)體育經(jīng)濟(jì)發(fā)展[2]。新興技術(shù)與體育的融合是未來體育的發(fā)展方向,兩者的融合發(fā)展對(duì)我國從體育大國到體育強(qiáng)國的建設(shè)具有重要意義,對(duì)體育產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有推動(dòng)作用。

智慧體育是指是基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)于一體,以競技體育、全民健身、體育產(chǎn)業(yè)等為基本架構(gòu),整合教育、醫(yī)療、旅游、文化等“體育+”資源的一種比較高級(jí)的生態(tài)系統(tǒng)[3]。目前,我國的新興技術(shù)在體育中的應(yīng)用還不夠完善,尚未搭建起完整的智慧體育研究架構(gòu)。鑒于此,本文對(duì)智慧體育研究的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析。

文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)是一種涉及數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的定量分析方法,用于計(jì)算研究的總體趨勢,并確定相關(guān)作者和機(jī)構(gòu)之間的聯(lián)系[4]。基于期刊、作者、國家和機(jī)構(gòu)等多個(gè)指標(biāo),它可以對(duì)研究趨勢和科學(xué)產(chǎn)出進(jìn)行深入評(píng)估[5]。研究結(jié)果對(duì)新的研究趨勢、未來發(fā)展方向和決策提供了指導(dǎo)和建議。CiteSpace是由陳超美開發(fā)的一款基于java 的科學(xué)制圖軟件[6],被廣泛認(rèn)為是一種適用的文獻(xiàn)計(jì)量和比較分析工具。該軟件最突出的功能是生成作者、國家、機(jī)構(gòu)和參考文獻(xiàn)的可視化知識(shí)圖譜。本研究通過CiteSpace 對(duì)智慧體育領(lǐng)域的研究前沿、研究熱點(diǎn)、研究現(xiàn)狀進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析,以期為我國智慧體育的理論研究與實(shí)踐應(yīng)用提供參考。

1 數(shù)據(jù)檢索

1.1 數(shù)據(jù)來源

以Web of Science Core Collection(WoS 核心合集)為數(shù)據(jù)源,檢索式為:[TS=("artificial intelligence") OR TS=("big data") OR TS=("internet of things") OR TS=("remote* sens*") OR TS=("machine learning") OR TS=("deep learning") OR TS=("cloud comput*") OR TS=(“wearable device*”)) AND (TS=(sport*) OR TS=("physical exercise") OR TS=("physical activity") OR TS=(fitness) OR TS=("physical education")],時(shí)間跨度為2011—2020年,檢索共得文獻(xiàn)2 830 篇。文獻(xiàn)類型選擇“Article”和“Review Article”,語言類型僅限于英語,最終有2 736 篇文獻(xiàn)符合篩選條件。

1.2 數(shù)據(jù)分析方法

借助CiteSpace 5.8.R1 軟件,對(duì)WOS 數(shù)據(jù)庫內(nèi)篩選的文獻(xiàn)進(jìn)行國家、機(jī)構(gòu)、期刊、作者、參考文獻(xiàn)進(jìn)行共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析;對(duì)期刊、文獻(xiàn)和作者進(jìn)行共被引分析;對(duì)參考文獻(xiàn)與關(guān)鍵詞進(jìn)行了突現(xiàn)分析。同時(shí),借助VOSviewer1.6.16 形成關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜。

2 結(jié)果分析

2.1 年發(fā)文量及增長趨勢

年發(fā)文量的變化反映出該領(lǐng)域?qū)W術(shù)研究的理論發(fā)展水平和程度。在WoS 數(shù)據(jù)庫中2011-2020年共收錄2 736 篇相關(guān)研究。2011年發(fā)表32篇,而后發(fā)文量逐年遞增。自2015年以來首次突破100 篇,產(chǎn)文數(shù)量開始出現(xiàn)飛躍。在2020年達(dá)到高峰,年發(fā)文量達(dá)到824 篇。智慧體育的年發(fā)表量呈穩(wěn)定增長態(tài)勢,表明近年來學(xué)界對(duì)智慧體育主題的關(guān)注度逐漸增加,對(duì)智慧體育研究逐漸深入。

2.2 國家機(jī)構(gòu)分析

智慧體育研究文獻(xiàn)的國家發(fā)文量共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖顯示(圖1):節(jié)點(diǎn)的半徑越大表示發(fā)文量越多,外周圓環(huán)越粗代表中心性越高[7]。在國家發(fā)文量共現(xiàn)圖中美國的中心性最高(0.34),其次是英國(0.24)、德國(0.18)和西班牙(0.16)。表明美國在智慧體育研究領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位,與發(fā)文量呈正相關(guān)。而中國的中心性排在第17 位,并不具有主導(dǎo)地位。中國在該領(lǐng)域研究起步時(shí)間較晚,但在國家政策的引導(dǎo)與科學(xué)創(chuàng)新的推動(dòng)下,近幾年我國此類研究成果逐漸增多,發(fā)文量在國際上排名靠前。

圖1 智慧體育研究文獻(xiàn)的國家發(fā)文量與共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖Figure 1 National co-occurrence network map the number of articles published on smart sports research literature

表1列出了發(fā)文量前10 所的機(jī)構(gòu),發(fā)文量均大于17篇。對(duì)研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)后發(fā)現(xiàn),美國、英國及中國的高校是智慧體育主要研究力量。排名前10 的研究機(jī)構(gòu)共發(fā)文240 篇,占總發(fā)文量的13.56%。除此之外,有86 所機(jī)構(gòu)發(fā)文僅1 篇,75 所機(jī)構(gòu)發(fā)文2 篇。由此可知,智慧體育研究機(jī)構(gòu)較為集中,即少數(shù)研究機(jī)構(gòu)成為研究智慧體育的中心,這些機(jī)構(gòu)可視為智慧體育研究中的重要力量,做出了較大貢獻(xiàn)。

表1 智慧體育研究發(fā)文量前10 所的機(jī)構(gòu)Table 1 Top 10 institutions in smart sports research

2.3 期刊分析

智慧體育研究文獻(xiàn)分載于1 025 個(gè)期刊上,其中發(fā)文量排名前10 的期刊約占總發(fā)文量1/5。發(fā)表論文最多的TOP 10 期刊中,影響因子在0.835～4.532 之間,平均為2.576,表明在高影響因子期刊上發(fā)表智慧體育論文仍然是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

期刊的雙圖疊加分析可顯示各個(gè)學(xué)科的論文分布和引文軌跡(圖2),左圖為施引文獻(xiàn)期刊,右圖為被引文獻(xiàn)期刊。已發(fā)表論文期刊集中在數(shù)學(xué)、系統(tǒng)、運(yùn)算領(lǐng)域(A)以及醫(yī)藥、醫(yī)療、臨床領(lǐng)域(B);而被引文獻(xiàn)集中在領(lǐng)域系統(tǒng)、計(jì)算、計(jì)算機(jī)領(lǐng)域(C)以及健康、護(hù)理、醫(yī)藥領(lǐng)域(D)。由于被引期刊提供了施引期刊的知識(shí)基礎(chǔ),這些變化的軌跡表明,被引用次數(shù)最多期刊的學(xué)科中心從計(jì)算、計(jì)算機(jī)、健康、護(hù)理領(lǐng)域轉(zhuǎn)向數(shù)學(xué)、運(yùn)算、醫(yī)療、臨床領(lǐng)域。

圖2 智慧體育研究期刊的雙圖疊加分析Figure 2 Overlay map of journals in smart sportsresearch

2.4 作者分析

表2顯示了智慧體育領(lǐng)域研究前6 位的作者、共被引作者和共被引文獻(xiàn)。排名前6 的作者至少都有8 篇論文,發(fā)文量差異較小。YI LU 發(fā)表的論文數(shù)量最多(12 篇),其次是RUOYU WANG(10 篇),JACQUELINE KERR(10 篇)。排名前五的作者中有3 位中國學(xué)者,表明中國學(xué)者對(duì)該領(lǐng)域的研究較為關(guān)注。排名前三的作者中,有2 位中國學(xué)者(YI LU和RUOYU WANG),并且兩者存在緊密的合作關(guān)系,其研究關(guān)于利用地圖街景的感知圖像和深度學(xué)習(xí)方法結(jié)合評(píng)估社區(qū)環(huán)境對(duì)體育活動(dòng)和健康的影響,結(jié)果認(rèn)為社區(qū)環(huán)境越好,居民更愿意參加體育活動(dòng),對(duì)健康越有利[8-9]。排在第三位的作者JACQUELINE KERR 主要研究加速度計(jì)在不同身體部位時(shí)輸出的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)加速度計(jì)置于不同部位時(shí)結(jié)果存在差異,因此需努力標(biāo)準(zhǔn)化基于加速度的物理估計(jì)[10-11]。共被引作者中Breiman L 位列第一,World Health Organization,Mannini A 的排在第2 和第3。前6 位作者的被引次數(shù)都超過了90 次,這意味著他們?cè)谠擃I(lǐng)域擁有較高認(rèn)可度。

表2 智慧體育研究前6 位作者、共被引作者、共被引文獻(xiàn)Table 2 The top 6 authors,co-cited authors,and co-cited references in smart sports research

2.5 共被引分析

共被引是指兩篇(或多篇論文)同時(shí)被后來一篇或多篇論文所引證,則稱這兩篇論文構(gòu)成共被引關(guān)系,文獻(xiàn)間的共被引次數(shù)越多,說明這兩篇文獻(xiàn)相似度越大,關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)[12]。因此共被引分析可以分析特定研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。表4列出了排名TOP 6 的共被引最多的文獻(xiàn),這些領(lǐng)域在一定程度上代表了智慧體育最受歡迎的研究方向。排名第一的共被引文獻(xiàn)是由Case MA 撰寫,發(fā)表在JAMA-JAM MED ASSOC(普通內(nèi)科醫(yī)學(xué),2019年影響因子為37.684),表明該論文在智慧體育研究領(lǐng)域奠定了一定的理論基礎(chǔ)。

通過檢索論文及其共被引相關(guān)數(shù)據(jù),建立主要的聚類,時(shí)間線圖表明了智慧體育研究領(lǐng)域發(fā)展的時(shí)間間隔和研究進(jìn)展(圖3),可知“身體活動(dòng)”是較為經(jīng)典的研究方向,“非傳染性疾病”則是過渡性的研究方向,而“個(gè)性化醫(yī)療”是較為新興的研究方向。

圖3 智慧體育研究文獻(xiàn)共被引分析時(shí)間線圖Figure 3 Time chart of co-citation analysis of research literature on smart sports

Measurement(測量)是最重要的聚類,其次是Heart rate(心率),這表明智慧體育的研究更傾向于將新興技術(shù)作為一種測量手段應(yīng)用,以及重視與醫(yī)療發(fā)展相結(jié)合。

將突現(xiàn)值最高的25 篇文獻(xiàn)進(jìn)行了檢驗(yàn)和區(qū)分(圖4),可知2012-2016年,使用加速度計(jì)測量體力活動(dòng)量的相關(guān)研究成為當(dāng)時(shí)的熱點(diǎn),該研究利用體力活動(dòng)的客觀與主觀測量發(fā)現(xiàn)了活動(dòng)的性別和年齡間的差異[13];2015-2017年,從單純的測量體力活動(dòng)量轉(zhuǎn)變到用新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理大數(shù)據(jù),并在此基礎(chǔ)上開始結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究;2017-2020年,研究的熱點(diǎn)再次發(fā)生了轉(zhuǎn)變,主要通過對(duì)大范圍內(nèi)體力活動(dòng)進(jìn)行大數(shù)據(jù)測量,發(fā)現(xiàn)了各地區(qū)的體力活動(dòng)不均勻,基于此來進(jìn)行各地區(qū)疾病的預(yù)測和防范[14]?？梢钥闯?智慧體育的研究熱點(diǎn)在不斷的轉(zhuǎn)變,從簡單的加速度計(jì)傳感器數(shù)據(jù)分析,發(fā)展到使用機(jī)器學(xué)習(xí)揭示數(shù)據(jù)背后的聯(lián)系,從而推動(dòng)體力活動(dòng)監(jiān)測與健康促進(jìn)的結(jié)合。

圖4 智慧體育研究文獻(xiàn)共被引分析前25 突現(xiàn)圖Figure 4 Burst map of the top 25 references of co-citation analysis in smart sports research

結(jié)合圖3、4,發(fā)現(xiàn)智慧體育領(lǐng)域在過去十年間的研究方向?yàn)?(1)智慧體育的測量算法及設(shè)備的提升,如深度學(xué)習(xí)、動(dòng)作識(shí)別、大數(shù)據(jù)分析、傳感器與可穿戴設(shè)備;(2)智慧體育用于運(yùn)動(dòng)測量與健康監(jiān)控,如心率、血壓、身體活動(dòng)量、生物力學(xué)分析;(3)智慧體育在非接觸性疾病的預(yù)防和康復(fù)的應(yīng)用,如久坐行為,超重與肥胖,衰老引起的身體機(jī)能下降。

從文獻(xiàn)共被引時(shí)間線圖,分析突現(xiàn)值較高的論文可以得出以下兩個(gè)新的研究爆發(fā)點(diǎn):(1)智慧體育應(yīng)用疾病的監(jiān)測。Neville[15]應(yīng)用可穿戴設(shè)備測量得出不同的久坐習(xí)慣會(huì)造成不同的身體疾病。Lai 和Hong[16-17]等通過利用可穿戴設(shè)備進(jìn)行實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)體力活動(dòng)對(duì)老年人心血管功能維持的影響,運(yùn)動(dòng)組與久坐組相比,最大攝氧量的下降幅度較小,通過在體育活動(dòng)中應(yīng)用呼吸調(diào)節(jié),參與者的代謝和心肺功能可能會(huì)逐漸得到改善[18];(2)智慧體育結(jié)合慢病治療。慢性病不特指某種疾病,而是對(duì)一組起病時(shí)間長,缺乏明確病因證據(jù),一旦發(fā)病即病情遷延不愈的非傳染性疾病的總稱。Tzallas A T 等[19]介紹了帕金森病(PD)患者持續(xù)遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理的執(zhí)行系統(tǒng),可無縫集成各種可穿戴傳感器,持續(xù)監(jiān)控PD 患者的多個(gè)電機(jī)信號(hào),獲得數(shù)據(jù)通過先進(jìn)的知識(shí)處理方法進(jìn)行預(yù)處理,通過融合算法集成,使衛(wèi)生專業(yè)人員能夠遠(yuǎn)程監(jiān)控患者的整體狀況、調(diào)整用藥時(shí)間表和個(gè)性化治療。

2.6 關(guān)鍵詞分析

研究熱點(diǎn)是某一時(shí)期獲得人們普遍關(guān)注、引起較多數(shù)量文獻(xiàn)探討的問題或現(xiàn)象[20]。從文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的角度來看,某個(gè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)是由科學(xué)家積極引用的文獻(xiàn)所體現(xiàn)的,某一時(shí)期內(nèi)被引頻次較高的文獻(xiàn)通常是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。而關(guān)鍵詞則是文獻(xiàn)的核心,是論文主題的高度概括,關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次也可用來確定某一領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[21]。表3列舉了智慧體育研究的高頻次關(guān)鍵詞,其中physical activity(體力活動(dòng))最為常見,共出現(xiàn)577 次,其次是machine learning(機(jī)器學(xué)習(xí),359 次)、classification(分類,225 次)、system(系統(tǒng),177 次)和acceleromete(加速度計(jì),174 次)。

表3 智慧體育研究高頻次關(guān)鍵詞Table 3 High frequency keywordsin smart sports research

VOS viewer 可以創(chuàng)建展示研究關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖[22],圖5顯示了智慧體育研究領(lǐng)域相關(guān)的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖。每一個(gè)圓圈表示節(jié)點(diǎn),圓圈的大小代表這個(gè)關(guān)鍵詞的權(quán)重,即這個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次,出現(xiàn)頻次越多,節(jié)點(diǎn)越大,反之,節(jié)點(diǎn)越小。兩個(gè)圓圈之間的距離表示了兩個(gè)圓圈之間的親緣性,親緣性越強(qiáng)則距離越短,親緣性越弱則距離越遠(yuǎn),同時(shí),各圓圈之間線條的粗細(xì)表示關(guān)鍵詞共現(xiàn)次數(shù),共現(xiàn)次數(shù)越多,節(jié)點(diǎn)間連線越短。調(diào)節(jié)VOS viewer 節(jié)點(diǎn)顯示閾值為35,共納入318 個(gè)關(guān)鍵詞,建立37 358 個(gè)連接,形成3 個(gè)簇類,分別位于左側(cè)(紅①此印刷本為黑白色,具體顏色請(qǐng)見網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的電子版本)、上方(藍(lán)②此印刷本為黑白色,具體顏色請(qǐng)見網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的電子版本)和右側(cè)(綠③此印刷本為黑白色,具體顏色請(qǐng)見網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的電子版本),分別代表以下3 個(gè)研究熱點(diǎn):“算法”(153 個(gè))、“傳感器測量”(53個(gè))、“醫(yī)療健康”(112 個(gè))。

圖5 智慧體育研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖Figure 5 Co-occurrence network of keywords in smart sports research

通過研讀重要節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),算法研究的熱點(diǎn)主要集中在機(jī)器學(xué)習(xí)、系統(tǒng)研發(fā)、大數(shù)據(jù)、活動(dòng)識(shí)別等方面。Reyes-Ortiz J 等[23]使用智能手機(jī)識(shí)別體力活動(dòng)的過渡感知人類活動(dòng)識(shí)別(TAHAR)系統(tǒng)架構(gòu)。它通過收集慣性傳感器針對(duì)實(shí)時(shí)分類,同時(shí)解決活動(dòng)與未知活動(dòng)之間向?qū)W習(xí)算法過渡的問題。Fortino G 等[24]認(rèn)為無線身體傳感器網(wǎng)絡(luò)(BSN)在改變?nèi)藗內(nèi)粘Ｉ罘矫嬗兄薮蟮臐摿?可以增強(qiáng)許多以人為本的應(yīng)用領(lǐng)域,如移動(dòng)醫(yī)療、體育和健康,以及涉及物理/虛擬社交互動(dòng)的應(yīng)用。Rein R,Memmert D[25]提出了將大數(shù)據(jù)和現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)引入精英足球研究的技戰(zhàn)術(shù)行為,并有助于開發(fā)團(tuán)隊(duì)運(yùn)動(dòng)中戰(zhàn)術(shù)決策的理論模型。Gravina R 等[26]指出了身體傳感器網(wǎng)絡(luò)(BSN)已成為醫(yī)療保健、健身、智能城市和物聯(lián)網(wǎng)(loT)應(yīng)用領(lǐng)域的革命性技術(shù),而多傳感器數(shù)據(jù)通過確定影響不同級(jí)別(數(shù)據(jù)、特征和決策)數(shù)據(jù)選擇的獨(dú)特屬性和參數(shù),為身體傳感器網(wǎng)絡(luò)提供系統(tǒng)分類和通用比較框架。Troiano R P 等[27]提出應(yīng)用于體力活動(dòng)加速度計(jì)設(shè)備的研究人員需要進(jìn)行范式轉(zhuǎn)變,包括從基于計(jì)數(shù)的方法和身體能量消耗(PAEE)估計(jì)的回歸校準(zhǔn)轉(zhuǎn)向基于原始加速信號(hào)提取特征的活動(dòng)特征和能量消耗估計(jì)。

傳感器測量的研究熱點(diǎn)則主要為加速度計(jì)、可穿戴設(shè)備、傳感器硬件等的研究。Khan Y 等[28]提出靈活可伸延的傳感器與低功耗硅基電子元件相結(jié)合用于監(jiān)測人體生命體征的靈活醫(yī)療設(shè)備,如體溫、心率、呼吸速率、血壓、氧合血紅蛋白、血糖,并在健身監(jiān)測和醫(yī)療診斷中均有應(yīng)用。Jakicic J M 等[29]指出在超重肥胖年輕人中,在行為干預(yù)中加入可穿戴設(shè)備用于監(jiān)控和提供體力活動(dòng)反饋,可能比標(biāo)準(zhǔn)行為減肥方法更具有優(yōu)勢。Bandodkar A J 等[30]提出穿戴化學(xué)傳感器系統(tǒng)在處理和保護(hù)其生成的大數(shù)據(jù)方面也面臨重大挑戰(zhàn),還需要開發(fā)下一代加密算法,確保數(shù)據(jù)安全和用戶隱私。Cai Y 等[31]提出多功能和可擴(kuò)展的Ti3C2Tx MXene/CNT 應(yīng)變傳感器來檢測微小形變,其具有超低檢測限值、高可伸縮性、高靈敏度、可調(diào)感應(yīng)范圍、薄尺寸以及出色的可靠性和穩(wěn)定性優(yōu)勢,為未來可穿戴人工智能提供了新途徑,可用于跟蹤健康與運(yùn)動(dòng)的實(shí)時(shí)生理信號(hào)。

醫(yī)療健康的研究主要集中在體力活動(dòng)、健康和體育鍛煉等方面。Althoff T 等[32]提出與許多現(xiàn)有移動(dòng)健康應(yīng)用程序相比,游戲與體力活動(dòng)相結(jié)合的移動(dòng)應(yīng)用可顯著增加短期體力活動(dòng)。Zeevi D 等[33]設(shè)計(jì)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,該算法集成了血液參數(shù)、飲食習(xí)慣、人為測量、身體活動(dòng)和腸道微生物群,可準(zhǔn)確預(yù)測現(xiàn)實(shí)生活中個(gè)性化膳食后的血糖反應(yīng)。Chiauzzi E 等[34]提出采用可穿戴設(shè)備進(jìn)行體力活動(dòng)監(jiān)測可能讓患者獲得個(gè)性化護(hù)理,測量結(jié)果根據(jù)現(xiàn)有的臨床評(píng)估進(jìn)行驗(yàn)證,使得可穿戴設(shè)備成為治療處方的一部分。Zhang Z等[35]在實(shí)驗(yàn)研究中提出TROIKA 框架,其中包括用于去諾化的信號(hào)分解、用于高分辨率光譜估計(jì)的稀疏信號(hào)再構(gòu),對(duì)于健身人群使用手腕型光電圖信號(hào)進(jìn)行心率監(jiān)測具有較高價(jià)值。

突現(xiàn)值是研究前沿主題隨時(shí)間變化的指標(biāo)。關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜展示了在智慧體育研究中突現(xiàn)值最強(qiáng)的前25 個(gè)關(guān)鍵詞(圖6)。在2011-2020年智慧體育領(lǐng)域排名前5 的突現(xiàn)關(guān)鍵詞,分別是Genetic algorithm(遺傳算法,9.61),Artificiall neural network(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),6.18),Energy expenditure(能量消耗,5.44),Remote sensing(遙感,5.09),Age(年齡,4.81)。2011-2015年間,被引頻次最高的關(guān)鍵詞依次為:遺傳算法,遙感,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但在2016年至2020年期間,被引頻次最多的關(guān)鍵詞分別是計(jì)步器、活動(dòng)記錄器、久坐行為、年齡、干預(yù)策略。

圖6 智慧體育領(lǐng)域前25 個(gè)突發(fā)關(guān)鍵詞圖譜Figure 6 Map of the top 25 burst keywords in smart sports research

通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖分析,可判斷出智慧體育領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和研究前沿。采用傳感器用于監(jiān)測體力活動(dòng)量(加速度傳感器)、心率(光學(xué)傳感器),從而減少久坐行為、進(jìn)行健康管理和監(jiān)控非接觸型疾病已成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。隨著新興技術(shù)(如可穿戴設(shè)備、圖像識(shí)別、自然語言檢索與大數(shù)據(jù)資源成型、算力技術(shù)突破、算法提升強(qiáng)化等技術(shù))的發(fā)展,研究前沿是將機(jī)器學(xué)習(xí)算法和生物力學(xué)方法運(yùn)用到動(dòng)作識(shí)別與健康指標(biāo)監(jiān)測中,記錄人體的精細(xì)化活動(dòng)情況和生命體征,并將檢測指標(biāo)應(yīng)用到個(gè)性化的科學(xué)運(yùn)動(dòng)指導(dǎo)與醫(yī)療干預(yù)中。

3 總結(jié)與啟示

從前面的文獻(xiàn)研究中可以發(fā)現(xiàn),智慧體育日益得到各國的重視與關(guān)注,智慧體育發(fā)文量總體呈上升趨勢,特別是隨著算法提升、圖像識(shí)別、可穿戴設(shè)備等新興技術(shù)的不斷進(jìn)步,其發(fā)展由最初為治療疾病而衍生出來的人體基本生理活動(dòng)檢測設(shè)備,逐步演進(jìn)到更多的健康人群利用監(jiān)測設(shè)備來記錄個(gè)體活動(dòng)狀態(tài)以及運(yùn)動(dòng)時(shí)的心率變化,再進(jìn)入到人體動(dòng)作識(shí)別結(jié)合生物力學(xué)分析人體運(yùn)動(dòng)特征的新階段。

智慧體育技術(shù)運(yùn)用更加側(cè)重于服務(wù)提高生活質(zhì)量,在將體育活動(dòng)作為長期研究的基礎(chǔ)上,更加廣泛地將身體活動(dòng)監(jiān)測與健康促進(jìn)結(jié)合起來,將其與健康運(yùn)動(dòng)、人體機(jī)能改善、慢性病治療等深度融合在一起,使移動(dòng)醫(yī)療、遠(yuǎn)程健身指導(dǎo)、體育大數(shù)據(jù)運(yùn)用具有更加廣泛的應(yīng)用空間。其研究熱點(diǎn)聚焦“算法”“傳感器測量”“醫(yī)療健康”等領(lǐng)域,從智能健康檢測設(shè)備研究、大數(shù)據(jù)健康管理系統(tǒng)、基于深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析、科學(xué)運(yùn)動(dòng)指導(dǎo)軟硬件研發(fā)等多個(gè)視角,通過融合算法集成,使醫(yī)務(wù)工作者、教練和運(yùn)動(dòng)愛好者能夠清晰地了解監(jiān)控對(duì)象的關(guān)鍵代謝(能量消耗、血氧飽和度)、體力活動(dòng)水平(如體力活動(dòng)量、生物力學(xué)分析、形態(tài)與素質(zhì)分析)和生理健康指標(biāo)(如心率、血壓、肺活量)的綜合分析,為進(jìn)行個(gè)性化的運(yùn)動(dòng)指導(dǎo)與醫(yī)療干預(yù)提供了科學(xué)保障。

在我國加速推進(jìn)體育強(qiáng)國建設(shè)的歷史進(jìn)程中,體育事業(yè)在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新興科技力量催動(dòng)下進(jìn)行智慧化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為必然選擇,需要以智慧體育的理念引領(lǐng)體育改革發(fā)展,加快實(shí)現(xiàn)數(shù)字化支持的競技體育、群眾體育、體育產(chǎn)業(yè)的持續(xù)協(xié)調(diào)發(fā)展,形成數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)決策、數(shù)據(jù)創(chuàng)新的管理模式,通過更精密的自動(dòng)化檢測與智慧數(shù)據(jù)分析,來滿足人民群眾對(duì)體育多元化、個(gè)性化需求,成為建設(shè)體育強(qiáng)國的重要驅(qū)動(dòng)力。