“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，无论是竞技体育与学校体育部门还是群众体育与体育产业等部门的体育数据利益相关者进行“共治”的能力还十分薄弱，运用数据辅助体育决策执行与管理服务的意识较为欠缺，导致“智能+”时代体育数据治理的多方协同管理氛围较难形成。（二）体育数据治理中数据质量标准尚未统一体育数据治理涉及整个数据资产生命周期的全过程治理，包括数据获取、存储、共享、维护等多个维度，每个维度都可能出现数据质量问题。作为“原料”基本构成的数据质量是体育数据治理各环节最基础也是最关键的要素。目前，在体育数据治理中还面临一系列数据质量方面的现实问题，如各类体育数据体积偏大、体育领域数据更新速度各不相同及各体育部门间信息的“结构性割裂”等。虽然我国全民健身信息服务平台已经于 2020 年 8 月 8 日正式上线，但全民健身信息服务依然存在“信息孤岛”现象，体育信息服务企业、政府机构等体育信息资源供给部门以及各类信息平台之间协调与合作不足，全民健身信息整合受阻，影响了信息资源功能的发挥。如何保障数据质量标准的相对统一，是顺应“智能+”时代体育数据治理改革的现实诉求，破解这一难题对解决以往体育数据存在的信息孤岛，数据割裂与垄断等“顽疾”将发挥重要作用。一方面，部分体育部门在前期构建信息系统时注重以实现基本业务功能为主要导向，没有制定体育数据采集、存储及共享等方面的统一标准，导致体育底层数据的整体架构设计较为混乱，致使各大体育平台系统中存储的数据形式各异，难以有效进行系统优化整合。尽管智能技术应用为体育数据挖掘利用提供了良好机遇，但依然面临体育数据质量标准层面的鲁志琴，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60 2023.32023年第3期割裂和差异。另一方面，尽管大量体育信息化办公室与体育信息化中心都在探索从宏观上制定统一的数据标准和规范模板，但在实现各子部门间的海量数据达到智能共享状态时，由于推广运用不畅或执行标准脱离实际需求，各子部门间往往会以多种原因延误或阻止执行数据共享指令，导致体育数据共享过程时常处于“要”和“等”的状态。（三）体育数据决策中权责划分与全局规划相对缺乏体育数据决策核心范畴的内涵正逐步从“关于体育数据的决策”过渡到“基于体育数据的决策”。体育数据决策属于一项科学化、系统化的技术复杂工程，离不开智能技术开发商、体育消费者、业务主管部门等数据治理主体间的协同参与。当前，部分体育数据决策部门在权责划分与全局规划方面存在缺失。例如，受到传统观念的影响，业务主管部门通常难以集中专门力量全力执行信息化建设转型升级任务，导致体育数据资源认识不深，缺少宏观分布设计，搜索难度偏大，应用水平较低。由此可见，体育数据治理成效在某种程度上同各治理主体之间的责权划分及全局规划紧密相关。一方面，体育部门在数据采集、存储、分析、共享等环节的权限界定还较为混乱，仅依靠体育信息化办公室与体育信息化中心开展体育数据治理实践探索存在一定局限性。在智能技术背景下，目前体育部门尚未真正调动体育管理者、体育参与对象等利益相关者协同参与到整个数据治理过程之中，无法限制和约束治理的算法权力、责任担当及团队协作等内容，易出现体育数据治理中权责混乱所导致的伦理危机和安全风险。另一方面，体育数据治理缺乏宏观层面的全局规划，“条块分割”问题也日益凸显。主要表现为体育治理中划分竞技体育、学校体育与群众体育来分别完成各自任务导致资源配置的条块分割状态18，民间体育赛事由政府部门、市场部门、社会组织及公民个体等多主体互设樊篱分散治理19，我国传统的政府单个部门封闭管理机制20等，这些导致了数据信息缺乏统一标准、数据流转速度滞后、数据权责划分模糊、数据交换共享不畅、数据质量参差不齐等诸多问题，进而阻碍了体育数据治理能力和治理成效的提升。（四）体育数据服务中潜能挖掘不足阻碍了数据价值发挥在人工智能、区块链、5G 等智能技术高速发展背景下，每天产生的体育数据都在不断膨胀，如何处理海量数据数量资源充分发挥这些数据的巨大价值，已经成为体育数据治理领域面临的重大挑战。提高体育数据服务效果是发挥数据价值的重要手段。应用服务层一般处于“智能+”体育技术设计框架体系的最顶层，凭借各类“智能+”体育技术形态发挥出最终功能，一旦数据服务内在潜能发挥不足则将影响数据价值释放的最终效果。目前，深度挖掘隐藏在体育领域中的大数据应用价值，将要面对数据源可用性问题、数据融合可行性分析问题、数据挖掘艰巨性问题、数据开放共享安全问题等一系列现实挑战。“智能+”时代体育数据服务潜能的激发通常需要满足两大基本条件，一是要有支持体育数据服务相关的应用接口，二是要建立规范的体育数据服务制度。在实践中，部分体育部门前期建立的信息系统本身还不具备支持体育数据服务的应用接口，这些信息系统中配备的信息读取与对接功能还十分简单，体育部门之间数据开放共享具有较大难度，同时耗费成本也会较高，这在一定程度上阻碍了体育数据服务进行消费者个性化的供给，难以真正满足“智能+”时代体育数据开放共享和流动增值的实践需求。设计契合体育数据服务应用相关的接口，既涉及智能技术层面的因素，也涉及数据服务制度层面的因素。部分体育部门在设置数据服务的权限与保障数据服务的安全性等方面还依然存在制度缺位和监管缺失的问题，这制约着体育核心数据要素价值的充分释放。三、“智能+”时代体育数据治理的主要举措基于“智能+”时代体育数据治理变革的逻辑理公共治理与安全61 2023.3路与现实问题，笔者进一步提出“智能+”时代体育数据治理的主要举措。（一）构建体育数据齐抓共管的智能化管理模式多方共治是推动体育治理体系和治理能力现代化过程中必须始终坚持的一个鲜明特点。在体育数据管理层面，应加快构建“多方共管”的智能化制度体系。要保障体育数据管理职能的发挥在“智能+”时代的首要任务就是要把数据“管”好，其中包括数据的收集、存储、加工、整理等诸多环节，应充分利用各类智能技术从而实现智能共管的目的。“智能+”时代体育数据的来源与采集将从数字化与智能化迈向智慧化，来源繁多的数据给传统数据管理带来一定的挑战，尤其是图片、XML、HTML、音频、视频等非结构化数据无法用固定结构进行表达，对此类数据进行管理存在相当大的难度。为此，构建体育数据齐抓共管理的智能化管理模式极具必要性。一方面，应顺应智能共管手段和方式变革的趋势。运用智能识别感知技术、机器学习算法技术等智能技术精准计算不同人群的情感偏好差异、思维倾向特点与业务能力强弱等，这可以推动基于体育数据种类和性质的智能化精准分类管理。另一方面，应加强专业化体育数据管理方面的高层次人才建设工作。目前，我国体育领域从事体育数据管理的专业人员对数据治理还广泛存在认知偏差，同时其数据安全治理能力也亟须提升。基于此，应加大对体育专业情报信息高层次人才的引进力度，并加强对现有体育信息化人才的专业数据技能的培训工作，集聚智能资源特色优势，制定相关培训计划，开设具体的培训项目与课程等。（二）制定体育数据深度挖掘与开放共享的质量标准体育行业质量标准化是提高体育市场监管效能的关键节点21，可见数据质量评估标准对保障体育数据治理效能的提高具有基础性和决定性作用。在体育数据治理方面，我国体育数据深度挖掘与开放共享的质量评估标准还处于相对缺乏的状态。以往体育数据质量评估标准体系建设对体育领域数据的实践样态及分布规律等内容缺乏关注，“智能+”时代的体育数据治理必须立足于不同体育参与群体的实际需求，完善不同体育领域数据深度挖掘与开放共享的质量评估标准。一方面，在体育数据采集管理上，目前，数据挖掘包括统计学、决策树、人工神经网络、关联规则及粗糙集等方法。22各体育部门相关的数据治理体系建设应立足于前期建立的信息系统基础，深入分析本部门数据采集的实际需求和主要难点，通过认清深度神经网络算法技术、Python 网络爬虫技术等各类智能挖掘技术在体育数据采集中的基本特点和主要差异，从而制定本部门数据采集的质量评价标准，注重体育数据采集的持续性与规范性。另一方面，在体育数据流转规定上，各体育部门应立足于本部门数据流转的技术规范和质量要求，加快制定本部门数据流转中的质量监测与评估标准，通过“体育场馆管理软件”“体育成绩管理系统”等软件对各类体育数据智能化开放共享程度进行数据准确性的检验，同时增加网络智能提交数据分析请求与实时跟踪调整进度等功能。（三）构建责权明确的智能化体育数据决策分析体系要真正提高体育数据治理的科学化与精准化水平，必须重视凸显数据资源在体育领域数字化治理改革过程中的重要决策作用。但是，从我国体育决策方面来看，体育数据决策在权责界定明晰与顶层设计方案环节还有待加强。虽然诸多体育部门在数据治理实施过程中已经投入较多，但体育领域智能数据决策的发展水平还处于起步阶段。为此，我国体育决策部门应构建数据责权明确的智能化体育数据决策分析体系。一方面，在体育数据治理行为主体方面，体育数据治理行为主体（如体育政府机构管理人员、学校体育行政管理人员、体育社会组织管理人员、体育信息鲁志琴，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62 2023.32023年第3期化工作人员等）的治理目标与利益诉求存在较大差异，不同主体对其在数据治理中的责任和权利界定不够清晰，应在体育数据采集存储、加工使用、开放共享等环节明确责权划分，规范各类体育治理主体在数据治理过程中的行为，借助大数据服务平台鼓励体育治理主体表达数据治理实际诉求，构建组织架构合理与职责边界清晰的多方数据协作治理格局。另一方面，在体育数据决策分析体系方面，为了更好地明确数据治理责权划分，应发挥多方人才共同的智慧和优势，营造多方参与体育数据治理的协同合作氛围，努力构建智能化体育数据精准决策分析体系。例如，体育院校专项体能训练中可通过多方协作实现由“直觉和经验驱动决策”向“数据驱动决策”的发展方式转变。23体育相关部门可通过智能化提取筛选与辨析整合海量数据信息，破解体育数据治理决策中存在的信息碎片化与信息不对称的现实困境，构建以体育数据智能监测为核心的数据化决策管理体系，从而最大程度凝聚体育数据治理主体的多方合力，最终保障体育数据决策分析体系的精准制定。（四）建立以价值释放为导向的智能体育数据信息服务体系如何克服“智能+”时代的数据信息孤岛，使数据能安全有效地联动协作，释放数据的应用价值，是所有行业都必须解决的问题，体育领域亦是如此。在体育数据服务方面，诸多数据服务潜能还未有效激发，这阻碍了数据价值的充分释放。随着智能技术在体育信息化建设中的广泛应用，体育领域智慧化发展水平逐步提升，保障其数据价值的充分释放成为体育领域智慧化建设的重要举措。在体育领域智慧化建设过程中，体育健身场馆、体育赛事活动、体育人才管理等体育事业智慧化发展之路均离不开数据信息服务潜能的持续挖掘和激发。在“智能+”时代背景下，体育数据产生量十分庞大，数据价值对应的释放场域也将更为复杂，普通大数据技术已经难以满足体育数据服务过程中智能化供需现状分析。基于此，有必要以体育数据价值释放为导向加快数据服务层面潜能的智慧化激发。其一，应尝试运用实时智能专家系统、多功能智能终端操作系统等智能技术为体育数据的利益相关者配备接入有关数据资源的共享接口，及时进行打包封装相关人员的关键数据，并随时处理来自不同利益相关者海量数据的分布式搜索与技术细节分析请求。其二，应善于利用语音识别、知识图谱、深度学习框架、自然语言处理等前沿智能技术，可视化分析体育赛事、体育健身、体育教学及体育消费等诸多数据，设置关于体育不同领域至关重要的数据价值最佳观测点并进行全过程监测，为体育高质量发展提供精准的数据支持服务。其三，应利用智能信息处理与数据挖掘技术、自适应学习技术、视频图像综合感知技术等智能技术，对阻碍体育数据服务潜能发挥的现实困境实现智能判断，从体育数据架构设计、质量管理、统计标准、安全要求等指标进行风险识别度量与监控预警，保障高质量完成体育数据采集挖掘和分析服务，不断优化建立在大数据基础上的体育管理和决策服务。四、结语随着数据治理逐渐进入人们的视野，体育领域也随之开始关注并研究有关体育数据的采集、挖掘、整合、共享等构成要素。在以人工智能、大数据、5G 等智能技术为主要支撑的“智能+”时代，智能技术对提升体育领域数据治理效能具有十分重要的意义，体育数据治理也逐渐迈入科学化与规范化的历史转型阶段。体育数据治理本身具有长期性、艰巨性及系统性等特点，以往体育数据治理主要存在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及体育数据服务中潜能挖掘不足阻碍了数据价值发挥等现实问题。笔者着重探索“智能+”时代体育数据治理变革中的逻辑理路、现实问题与主要举措，这也是公共治理与安全63 2023.3参考文献：1 Friedman D J，Parrish R G.Characteristics，Desired Functionalities，and Datasets of State Web-Based Data Query SystemsJ.Journal of Public Health Management and Practice，2006（02）：119-129.2 韦苇，任锦鸾，李文姬.基于国际比较的数据治理体系及优化策略J.科技智囊，2022（07）：1-7.3 赵磊磊.人工智能赋能高校数据治理：逻辑、挑战与实践J.重庆高教研究，2022（01）：71-79.4 刘娟.多中心治理视域下冰雪体育服务供给创新研究J.南京体育学院学报，2018（12）：23-28.5 高奎亭，李勇勤，李乐虎，等.京津冀冰雪体育公共服务协同供给：内涵、困境与突破J.天津体育学院学报，2018（06）：546-552.6 白杨，郇昌店，高跃，等.大数据背景下群众体育智慧治理的路径研究J.西安体育学院学报，2019（01）：53-56，87.7 赵述强，刘卫军，潘祥.我国城市公共体育服务智慧治理研究J.体育文化导刊，2020（10）：59-65.8 郝文鑫，方千华，李守江，等.区块链治理：我国社会足球智慧治理的创新路径研究J.沈阳体育学院学报，2020（06）：65-71，80.9 杨韵.人工智能时代体育教学内涵特征、发展困境与推进策略J.体育文化导刊，2022（09）：104-110.10 窦丽，陈华卫，钱澄.高校“智慧体育课堂”的价值与模式研究J.体育文化导刊，2018（11）：136-140，146.11 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service hinder the play of data value.On this basis，the article puts forward the main measures to promote sports data governance in the era of“intelligent+”from four aspects：the intelligent management mode of sports data is to be constructed，the quality standards for in-depth mining and open sharing of sports data are to be formulated，the decision-making and analysis system of intelligent sports data with clear responsibilities and rights is to be constructed，and the intelligent sports data information service system oriented by value release is to be established.Key words：Key words：“Intelligent+”era；Sports data；Data governance；Data quality；Data services公共治理与安全