α世代運動行銷5.0－青少年運動推廣效率與人工智慧運用

• Published in: 體育學報 Vol. 57; no. 4; pp. 397 - 419
• Main Authors: 張勝傑(Sheng-Chieh Chang), 陳美燕(Mei-Yen Chen), 林文斌(Wen-Bin Lin)
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 台灣 中華民國體育學會／National Society of Physical Education, Republic of China 01.12.2024; 中華民國體育學會
• Subjects: data re-use; deep learning; open government data; social ecological model; TSSCI; youth physical activity promotion models; 政府資料開放; 深度學習; 社會生態模型; 資料再用; 青少年身體活動推廣模型; data re-use; youth physical activity promotion models; deep learning; 深度學習; social ecological model; 資料再用; 政府資料開放; 青少年身體活動推廣模型; 社會生態模型; open government data
• ISSN: 1024-7297
• DOI: 10.6222/pej.202412_57(4).0005

緒論：本文整合來自四大政府出版物或資料庫的政府資料開放，分別為「學生參與各級教育」、「現有運動情況調查」、「運動統計」、「民眾運動消費支出調查」，進行資料再用，共計22個變項或指標。除總結「社會生態模型」探討社會運動、學校運動及家庭運動，亦整合「青少年身體活動推廣模型」之使能因子、傾向因子及增強因子，共計兩個模型剖析臺灣青少年運動推廣與行銷的關鍵議題。方法：經整合四大政府資料開放、共計22個指標，本文運用倒傳遞類神經網路預測「我國民眾運動消費支出調查」並補充2022年數據資訊；我們使用網絡資料包絡分析法衡量2018至2022年臺灣22個縣市青少年運動推廣效率，接著採用拔靴法截斷迴歸識別影響青少年運動推廣的關鍵因素；最終運用倒傳遞類神經網絡資料包絡分析法預測2023年青少年運動推廣效率。結果：本文衡量2018至2022年臺灣22個縣市青少年運動推廣效率，並結合人工智慧技術預測2023年青少年運動推廣效率。趨勢分析顯示，臺北市和花蓮縣連續六年保持最佳效率，九個縣市呈現效率增長趨勢，十一個縣市呈現效率下降趨勢。「接收信息頻率」、「了解足夠運動時間」、「體育課程喜好程度」及「步行至運動場地的時間」是青少年運動發展的關鍵因素。結論：本文構建青少年運動推廣效率模型，並衡量與預測青少年運動推廣效率和趨勢分析。我們證明青少年運動推廣效率模型中的關鍵因素，並驗證運動發展的重要性。本文啟動運動科技運用，提出運動推廣前瞻性思維與未來研究建議，並相對應α世代的運動行銷5.0。