人工智能（AI）和大数据正在推动各行各业的进步，体育管理和营销也不例外。随着这些技术的快速发展，体育行业发生了显著的变化。然而，很多体育公司还没有充分利用人工智能的潜力。同时，在现有的体育营销研究中，如何在动态的体育媒体环境中有效优化营销策略仍然不清楚。本研究的目的是评估人工智能模型在预测比赛特征对消费者反应的影响时，是否因是否包含消费者生物识别数据而有不同的效果TVT体育官方网站。学术理论表明，个体的生物特征会显著影响消费者反应，但对于企业来说，获取这些数据既困难又昂贵。因此，本研究尝试通过仅基于比赛特征进行预测，来评估在缺乏消费者数据的情况下，预测的准确性会下降多少。TVT体育我们训练了不同的机器学习模型，重新分析了大量的眼动追踪和比赛相关数据，结果显示模型具有超过90%的预测准确性预测消费者反应。本研究展示了人工智能在体育营销中的应用，即使没有消费者的生物识别数据，企业也可以通过实时评估来实施更有效的营销信息和赞助策略。

　　随着技术的快速发展，特别是大数据和人工智能（AI）的应用，全球营销和管理领域，包括体育行业，发生了显著变化。尽管人工智能有助于推动营销创新和提高管理效率，但体育行业在采用这些技术方面进展缓慢，尚未充分利用其潜力。

　　“动态营销”指的是利用实时数据来优化和个性化营销信息，TVT体育例如内容调整或动态定价。在体育赛事中，一种典型的动态营销形式是场地周围LED广告板上的赞助信息。这类赞助信息通常成本高昂，赞助商期望获得高额的投资回报（ROI）。视觉注意力是衡量消费者是否注意到营销信息的一种方式。理解这一点对于实现品牌知名度和品牌形象提升等赞助目标至关重要。之前的研究表明，观众主要关注比赛本身，而较少注意到赞助信息。然而，关于比赛相关因素如何影响消费者视觉注意力的研究较少。随着LED广告板等新技术的引入，这种影响变得更加可行。

　　在相关研究中，Herold 和 Breuer首次提出了一种理论模型，解释比赛相关因素如何影响消费者对动态广告的视觉注意力。该模型认为，消费者的认知资源有限，他们需要在赛事内容和广告信息之间分配注意力。研究表明，个体的生物识别特征可能对预测消费者反应非常关键。然而，这些数据通常难以获得，因此本研究将作为Herold 和 Breuer研究的后续，重新分析其数据集，并测试消费者生物识别特征的加入对人工智能模型预测能力的影响。

　　本研究旨在回答以下问题：在预测比赛特征对消费者反应的影响时，是否存在不同的人工智能模型预测准确性差异，尤其在有无消费者生物识别数据的情况下？本研究希望通过试验基于比赛特征的实时人工智能预测，来提升营销信息优化的可行性。基于这些发现，体育营销人员可以利用现有数据来实施更加优化的营销策略，从而在比赛期间实时调整广告内容，提高广告效果，并在赛后评估投资回报率（ROI）。

　　我们使用了德国足球甲级联赛的直播作为实验材料，共有42名足球迷参与了这项实验。由于所有德甲体育场都配有场地周围的LED广告板和球门后的广告，这些直播为研究赞助商信息的可见性提供了理想的条件。

　　我们测量了三类消费者的生物识别数据。首先，通过眼动追踪技术实时记录参与者的眼睛运动，来了解他们是否注意到了赞助商信息。实验中使用了两台43英寸的电视，眼动追踪系统收集了参与者的注视数据。每当参与者的目光停留在广告信息上超过100毫秒时，定义为“注视命中”。这个数据用来衡量消费者是否看到了赞助商信息，并作为人工智能模型的核心结果变量。

　　除了视觉注意力，我们还收集了参与者的情绪数据。通过测量心率和面部肌肉活动（用肌电图记录），我们评估了他们在观看比赛时的情绪反应。心率反映了情绪的强度，较高的心率表示情绪激动，较低的心率表示情绪较平静。面部肌电图显示，皱眉肌的活动增加表示负面情绪，而颧大肌的活动增加则表示积极情绪。这些情绪数据被用作人工智能模型中的输入变量。

　　此外，我们还对比赛过程进行了分析，分为三类特征：比赛事件、比赛强度和比赛重播。比赛事件特征包括球员位置、控球权等数据，而比赛的投注赔率则反映了比赛中的不确定性和紧张程度。比赛强度则通过进球数差、球场区域、球速等因素衡量。重播特征则与比赛直播中的赞助信息有关，因为重播常常展示广告，并有机会吸引观众的注意力。这些比赛数据也被纳入到人工智能模型中，作为预测消费者注视行为的特征。

　　根据不同数据的采集频率，我们对数据进行了同步和整合，最终将其汇总为90分钟的比赛数据。在数据清理后，得到了69,649个有效的数据点。我们在RStudio中使用四种监督学习模型进行了训练和测试，分别是Gradient Boost、XGBoost、SVM和Random Forest。整个训练和测试过程分为两个阶段。首先，我们对这四个模型进行预训练和测试，然后选择表现最好的模型进入第二阶段。在第二阶段，我们去掉了心率和消费者情绪这两个生物识别特征，以评估模型在缺乏这些数据时的表现，并保证其在体育行业中的实际应用。

　　在第一阶段中，Random Forest模型表现最好，F1得分为0.27，准确率达到了96.37%。该模型能够很好地预测观众是否会注视到赞助信息。最重要的影响因素是比赛中屏幕上出现的物体，其次是比赛强度的相关特征。生物识别特征（心率和消费者情绪）排在第三和第四位。其他显著影响预测的因素还包括比赛强度（如进球差距、比赛时间）以及比赛事件特征（如控球权、边线球或犯规）。

　　由于Random Forest在初始阶段表现最好，第二阶段我们再次使用这个模型进行训练，但这次不包含生物识别特征。结果表明，模型依然有不错的表现，F1得分为0.20，准确率为94.53%。不过，由于去除了心率和情绪数据，模型的预测准确率有所下降，误差率从3.63%增加到5.47%。

　　在没有生物识别数据的模型中，最重要的特征依然是屏幕上出现的物体，其次是比赛强度的相关特征，比如进球数差和比赛时间。相比初始模型，生物识别特征被比赛强度特征取代。此外，一些新的特征，比如控球转换和犯规重播，也对预测产生了更大影响。

　　本研究提出了一种新的应用方法，用于优化体育直播中的赞助商信息。通过比较人工智能模型在有无生物识别数据时的预测能力，研究为实时预测消费者对动态广告的反应提供了新的见解。初始模型使用了眼动追踪和消费者的心率及情绪数据，而适应模型则不包含这些生物识别数据，更适合实际体育行业应用。

　　根据研究结果，我们提出了以下管理建议。在提高消费者对赞助商信息关注度的场景中，TVT体育赞助套餐可以根据可见度分级。例如，“白金”套餐可保证赞助商信息在高可见度时段展示。假设赞助商A购买了“白金”套餐，他们可以在比赛中的关键时刻，比如当球进入主队禁区时，显示他们的广告。如果发现球在该区域停留超过30秒，LED广告板可以立即调整，展示赞助商信息。此外，研究发现，屏幕上物体的数量对消费者注意力影响最大，因此可以在物体较少的时段（如界外球或伤病暂停）展示重要赞助信息。

　　另一个应用场景是帮助赞助商在比赛期间或赛后获得个性化的可见度报告。俱乐部可以利用这些数据在赛季前的赞助谈判中，确保赞助商获得理想的曝光度。如果某场比赛的可见度低于预期，球队可以通过额外的广告空间或其他活动进行补偿，确保赞助商的权益得到保障。

　　本研究的目的是评估在预测比赛特征对消费者反应时，人工智能模型在有无生物识别数据情况下的预测能力差异。结果显示，即使没有消费者情绪等生物识别数据，人工智能仍能在体育直播中实现较为可靠的实时赞助效果评估，但精确度有所下降。此外，基于比赛进程实时调整广告内容的策略是可行的，这进一步证明了在体育营销和管理中采用新技术和方法的重要性。体育行业中的不同公司在每场比赛中都会自动跟踪本研究中使用的比赛相关信息，这表明未来可以更有针对性且简化地利用这些数据进行赞助评估。

　　文献评述——重新审视奥运遗产中的居动参与率的变化： 基于举办国的体育政策的视角