Simon Barnes在《運動的意義》（The Meaning Sport）中留下一句箴言：“全部體育運動都有相同的內(nèi)核。喜歡其一，相當(dāng)于喜歡所有。”在這本書中，作者希望深刻剖析競技體育的吸引力來源與核心意義。

這句話也反映出一項基本事實——盡管大多數(shù)運動都有共通之處，但個人對于不同項目、不同賽事的關(guān)注屬于完全主觀的個人選擇。這似乎是個有違直覺的結(jié)論，畢竟很多粉絲對競技項目都有著強烈的偏好與選擇性。

確實，不同的運動會在觀眾當(dāng)中激發(fā)不同的情感共鳴。由Freeview委托進行的一項最新研究，就試圖通過AI技術(shù)觀察參與者們在觀看不同賽事時的感受，借此為討論引入一點客觀元素。

AI體育

“情感AI”已經(jīng)在眾多行業(yè)中被用于分析消費者情感信息，包括人力資源、醫(yī)療保健及市場營銷等等。更重要的是，AI技術(shù)甚至能幫助企業(yè)通過收集調(diào)查數(shù)據(jù)整理出當(dāng)事人自己可能都不甚了然的深層信息。

RealEyes的Emotional Recognition軟件就能跟蹤并分析面部表情，并根據(jù)眼睛、眉毛、鼻子和嘴巴的變化對不同對象進行情緒分類。計算機視覺及機器學(xué)習(xí)功能甚至可以檢測到最細微的表情變化，借此對主體情感做出分類。 研究表明，居家觀眾們對于網(wǎng)球（18%）的正面情緒反饋最強，其快樂度相較于觀看標(biāo)準(zhǔn)視頻內(nèi)容要高出50%。而且跟大多數(shù)人的印象不同，馬術(shù)（29%）、花樣游泳（28%）以及體操（25%）等對抗性相對不那么激烈的運動，卻更容易引發(fā)緊張情緒。

F1賽車（18%）最容易引起觀眾的震驚情緒，這應(yīng)該源自運動本身強烈的速度感與引發(fā)車禍的巨大風(fēng)險。研究人員們表示，震驚的情緒主要依靠突然睜大眼睛以及張開嘴巴等動作進行檢測。而拳擊（5%）則因為猛烈的互毆過程與隨時可能出現(xiàn)的擊倒畫面而引發(fā)不少觀眾的厭惡情緒。

這項技術(shù)甚至能夠幫助我們了解體育觀眾的困惑情緒。網(wǎng)球引發(fā)困惑感受的比例高達25%，F(xiàn)1賽車則為12%。在觀賽參與度方面，足球以24%的成績遙遙領(lǐng)先，觀眾們會在觀看比賽時做出各種各樣的豐富表情；拳擊則表現(xiàn)不佳，僅吸引到15%的觀眾。

具體反應(yīng)也跟觀眾所處的年齡段相關(guān)。40歲或以上的觀眾對足球往往表現(xiàn)出輕蔑的態(tài)度，而年輕觀眾則在觀看橄欖球賽時表現(xiàn)出強烈的緊張感乃至恐懼感。

雖然轉(zhuǎn)播公司及贊助商在制定賽事投資判斷時需要考慮多方面因素，但AI分析給出的這些結(jié)論在增強觀眾吸引力、說服商業(yè)合作伙伴時仍有著極為強大的現(xiàn)實意義。例如，如果某個品牌希望能讓受眾感到喜悅與興奮之情，那么網(wǎng)球比賽顯然更符合他們的形象定位。

體育組織自身也可以利用這些數(shù)據(jù)定制新的產(chǎn)品或數(shù)字化服務(wù)。例如，那種容易讓觀眾陷入“困惑感”的運動可以發(fā)布新的移動應(yīng)用，通過基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的洞察結(jié)論幫助人們快速理解比賽內(nèi)容。F1主辦方在最近幾個賽季中已經(jīng)在做出相應(yīng)嘗試，幫助更多剛剛?cè)腴T的觀眾理解賽道比拼上的諸多細節(jié)。

雖然AI技術(shù)的應(yīng)用不可能在一夜之間就顛覆一切，但此次調(diào)查證明隨著體育產(chǎn)業(yè)的日益數(shù)字化，科技成果完全能夠給行業(yè)的幾乎各個側(cè)面帶來不同程度的增強。