数智驱动体育知识图谱赋能身体运动研究

Research on Physical Activity Empowerment by Sports Knowledge Graph Driven by Big Data and AI

摘要

在人工智能与大数据深度融合的技术背景下,身体运动的技术赋能成为学术研究焦点。本文立足“技术与身体运动的互构论”,以体育知识图谱为研究对象,系统探讨其介入身体运动的逻辑理路、实践路径及方法论革新。通过构建“数据层-知识层-应用层”的三层框架与七大核心技术的“一体两翼”关联逻辑,实现个人精准指导、团队战术优化、健康风险防控三大场景的落地。此外,体育知识图谱重构了体育学研究的方法论体系,验证了三大实践场景的学术可行性,为身体运动的精准化、智能化、社交化研究提供了新范式。研究表明,体育知识图谱不仅为运动科学化提供了新路径,更推动体育学研究向大数据、技术与身体运动双向互构研究、系统关联知识建构方面转型,为智能技术与体育实践的深度融合提供理论参考与方法论启示。

Abstract

Against the backdrop of the deep integration of artificial intelligence (AI) and big data, the technological empowerment of physical activity has emerged as a focal point in academic research. Based on the "mutual construction theory of technology and physical activity", this study takes sports knowledge graph as the research object and systematically explores its theoretical framework, practical paths, and methodological innovations for intervening in physical activity. The research constructs a three-layer framework consisting of "data layer - knowledge layer - application layer" and an "integrated two-wing (yiti liangyi)" correlation logic with seven core technologies. Through the collaborative application of technologies such as knowledge representation, acquisition, and fusion, the implementation of three major scenarios (personalized precision guidance, team tactical optimization, and sports health risk prevention and control) is achieved. More importantly, the sports knowledge graph reconstructs the methodological system of sports research, verifies the academic feasibility of the three practical scenarios, and establishes a full-process methodological closed loop of "data collection - analysis - application - verification", thereby providing a new paradigm for the precise, intelligent, and socialized research on physical activity. The results indicate that the sports knowledge graph not only offers a new path for the scientification of sports, but also promotes the transformation of sports research towards big data, the two-way mutual construction of technology and physical activity, and the construction of systematically associated knowledge. This study aims to provide theoretical reference and methodological insights for the in-depth integration of intelligent technology and sports practice.

关键词

大数据 / 人工智能 / 体育知识图谱 / 身体运动 / 互构论

Key words

big data / artificial intelligence / sports knowledge graph / physical activity / mutual construction theory

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基金资助

教育部人文社会科学研究青年基金项目(22YJC890004)

广东省哲学社会科学规划项目(GD22LN15)

广东省普通高校特色创新类项目(2022WTSCX057)

2023年度广东省本科高校教学质量与教学改革工程建设项目(NO.779)

广东省学习型社会建设(继续教育)质量提升工程项目(JXJYGC2024D226)

广东省教育科学规划课题(2024GXJK140)

广东省体育局科技创新和体育文化发展科研项目(GDSS2022N094)