Sport Industry in the Age of Scenario
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摘要: 随着信息技术、移动互联网与生产生活的深度融合,当代体育呈现仪式化、社交化、分众化、碎片化、娱乐化和“受虐”化的新特征,个人按照自己的需求和偏好定义体育,体育正加速进入场景化新时代。当前新冠肺炎疫情叠加体育产业的行业痛点,使我国体育消费和体育产业运行呈现新变化、新趋势。阐述场景体育的内在逻辑、含义和维度,揭示当前我国体育产业发展中的行业痛点,提出场景时代体育产业的经营之道:让艺术“织补”运动场景,让消费者自带流量助力营销,多业态融合、多场景叠加,大力发展数字体育经济。Abstract: With the deep integration of information technology and mobile internet, modern sports are showing new features of ritualization, socialization, demassification, fragmentation, entertainment and "masochism". Everyone can define sports according to their own needs and preferences, and sports are accelerating into a new era of scenario. At present, the COVID-19 plus the problems of sports industry makes new changes and trends in consumption and operation. The internal logic, connotation and dimension of sport scenario are focused on, and the five major problems of Chinese sports industry are revealed. The management strategy of this field is put forward: taking art as complementary part of sport scenario, consumers' built-in flow to promote marketing, and multiple forms and scenarios to develop digital sport economy.
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Keywords:
- sports industry /
- age of scenario /
- sport scenario /
- sports consumption /
- COVID-19 /
- digital sport economy
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儿童阶段的身体生长状态一直是家庭和社会关注的焦点。这不仅反映了儿童本身的健康与营养状况, 还用于衡量其所在家庭的社会经济地位以及所在地区人群的社会幸福程度等[1-2]。因此, 探讨处于生命早期的学龄前儿童身体生长的关键影响因素, 对于个体、家庭和国家均具有非常重要的意义。
研究表明, 体力活动会对身体生长产生有益影响[3]。然而, 正如Rarick[4]所言:“最小量肌肉活动对于维持正常生长必不可少。所谓活动的最小量所涉及的活动强度和持续时间尚未确定。”以强度为例, 低强度体力活动[5]与高强度竞技训练[6]对身体生长的作用目前就有一定争议。究竟哪种体力活动(强度、时间等)对儿童身体生长有益, 或在促进身体生长中扮演关键角色, 仍是目前亟待解决的问题。该问题的解决, 无疑会给儿童体力活动干预方案的设计提供更有价值的参考。当前的研究“主要是基于6~18岁的学龄青少年”[3], 仍缺乏处于生命更早期的学龄前儿童的相关研究。近年来, 许多研究采用客观测量方法——加速度传感器, 用于评价学龄前儿童低、中、大等不同强度的体力活动水平[7-9]。这一测量方法的使用, 为上述问题的研究提供了便利条件。基于此, 本文以学龄前儿童为受试对象, 采用横断面研究方法, 探讨加速度传感器所测不同强度体力活动水平与身体生长指标的关系, 为后续相关干预研究提供参考依据。
1. 研究对象与方法
1.1 受试对象
上海市杨浦区、宝山区8所幼儿园中班学龄前儿童(月龄:47~69个月)224名, 其中男童126名, 女童98名。所有受试对象经家长同意参与本研究并签署知情同意书。研究方案经上海体育学院科学研究伦理委员会批准, 批准编号:[上体]伦审字(2015028) 号。
1.2 测试指标与方法
1.2.1 体力活动水平测量
测试仪器为三轴加速度传感器ActiGraph GT3X+(Actigraph LLC, Pensacola, FL), 测试时间为连续7 d(包含5个工作日和2个周末日)。测量时仪器固定于腰带, 置于右侧髂脊上部。测试开始前工作人员在班主任的协助下召开家长会, 向受试儿童家长详细讲解测试内容与注意事项, 告知仪器佩戴时间为除洗澡、游泳、睡觉之外的其他所有时间, 测试期间要求家长协助完成仪器佩戴和去除工作。仪器收回后借助Actilife(Version 6.11.5) 对测试数据进行审核, 对于测量数据缺失或不符合要求的受试儿童, 在征得家长同意后进行相应补测。
参考学龄前儿童体力活动测量方法学相关文献[10-12]与预实验成果, 设定本研究学龄前儿童ActiGraph GT3X+体力活动测量参数。参数设置主要包括采样间隔(1 s)、未佩戴时间定义(Choi算法[13])、每天佩戴多少时间定义为有效日(≥480 min)、至少几天有效数据纳入统计分析(至少3 d, 2个工作日+1个周末日[14])等。不同强度体力活动与静坐行为界值参数设定为:低强度体力活动(Light physical activity, LPA):100 < Counts < 1 680/60 s, 中大强度体力活动(Moderate to vigorous physical activity, MVPA):Counts ≥ 1 680/60 s; 静坐行为(Sedentary behavior, SB):Counts≤100/60 s。总体力活动(Total physical activity, TPA)等于LPA与MVPA之和。
1.2.2 身体生长指标测量
身高与体重采用国家国民体质监测指定器材——健民牌综合体质评估系统中的身高、体重测量仪进行测量。身高测量结果精确至0.1cm, 体重精确至0.1kg。身体质量指数(BMI)=体重/身高2(kg/m2)。测量期间记录每名儿童的具体测量日期, 用于Z值结果的计算。
采用世界卫生组织(WHO)发布的儿童与青少年生长标准[15-16]对受试儿童的年龄别身高Z值(Height-for-age z-scores, HAZ)、年龄别体重Z值(Weight-for-age z-scores, WAZ)和年龄别BMI Z值(BMI-for-age z-scores, BAZ)进行评价, 借助WHO Anthro(version 3.2.2) 与WHO AnthroPlus(version 1.0.4) 软件分别对47~60个月与61~69个月儿童的Z值结果进行计算。受试儿童HAZ < -2界定为“生长迟缓”, WAZ < -2为“低体重”, BAZ < -2为“消瘦”, BAZ >2为“肥胖”。
1.2.3 受试对象基本信息
通过家长填写问卷获取受试对象基本信息, 内容包括出生年月日、出生身长、出生体重等, 用于计算Z值、月龄与校正线性回归模型。
1.2.4 统计学处理
借助SPSS 22.0软件进行数据处理, 对于符合正态分布的数据采用平均数±标准差(Mean±SD)进行描述, 不符合正态分布的数据采用中位数(四分位间距)进行描述。采用独立样本t检验和曼惠特尼U检验比较不同性别间的差异。利用线性回归模型探讨体力活动与身体生长指标的关联性, 模型调整因素包括月龄、出生身长与出生体重。显著性差异水平设定为P < 0.05。
2. 研究结果
2.1 受试对象基本特征
在224名样本中, 未见“生长迟缓”“低体重”与“消瘦”样本; “肥胖”样本共计15例(7.0%), 其中男童13例(10.3%), 女童2例(2.0%)。纳入样本在每周7 d的体力活动水平测量中, 平均有效天数为6.3 d, 平均每天佩戴加速度器时间为753.9 min。
如表 1所示, 受试男童身高、体重、BMI、WAZ和BAZ均显著高于女童, 而HAZ与女童相比无显著性差异。体力活动方面, 男童MVPA、TPA水平均显著高于女童, 而SB、LPA与女童相比无显著性差异。此外, 男童出生体重显著高于女童, 出生身长与女童相比无显著性差异。
表 1 受试对象基本情况一览Table 1. The basic characteristics of partipants类别 男童(n=126) 女童(n=98) 合计(n=224) 月龄 57 (54~60) 56 (52~61) 57 (53~60) 身高/cm 111.65±4.69 110.06±4.93* 110.95±4.85 体重/kg 20.28±2.80 18.92±2.14* 19.68±2.62 BMI/(kg·m-2) 16.21±1.47 15.61±1.34* 15.94±1.44 HAZ 0.65±0.83 0.55±0.88 0.61±0.85 WAZ 0.82±0.90 0.45±0.67* 0.66±0.83 BAZ 0.63±0.99 0.18±0.86* 0.43±0.96 SB/(min·d-1) 577.75±59.51 592.17±61.33 584.06±60.60 LPA/(min·d-1) 100.28±18.40 96.11±14.66 98.46±16.96 MVPA/(min·d-1) 73.68±18.70 68.34±14.67* 71.34±17.22 TPA/(min·d-1) 173.96±34.03 164.45±25.69* 169.80±30.96 出生身长/cm 50.17±1.68 49.84±1.73 50.02±1.71 出生体重/kg 3.41±0.43 3.27±0.42* 3.35±0.43 注:与男童相比, *表示P < 0.05 2.2 线性回归模型结果
线性回归结果显示, 在受试男童中, MVPA、TPA与各指标均呈正相关关系, 其中MVPA与体重(β =0.173, P=0.029)、WAZ(β=0.217, P=0.015) 均呈显著正相关。女童MVPA、LPA、TPA与除BMI、BAZ之外的所有指标均呈正相关关系, 其中, MVPA与身高(β=0.208, P=0.011)、HAZ(β=0.262, P=0.008) 均呈显著正相关关系, TPA与HAZ(β=0.195, P=0.0498) 呈显著正相关关系。无论男童还是女童, LPA与各身体生长指标均无显著关联(表 2)。
表 2 线性回归分析结果Table 2. Results of linear regression analysis类别 调整
因素男童 女童 SB LPA MVPA TPA SB LPA MVPA TPA 身高 月龄、
出生身长R2 0.372 0.369 0.384 0.373 0.370 0.373 0.412 0.392 β -0.057 -0.004 0.126 0.067 0.025 0.054 0.208 0.154 P 0.445 0.954 0.082 0.357 0.762 0.528 0.011* 0.068 体重 月龄、
出生体重R2 0.247 0.241 0.266 0.254 0.282 0.292 0.272 0.280 β -0.105 0.071 0.173 0.134 -0.109 0.150 0.026 0.100 P 0.186 0.370 0.029* 0.093 0.224 0.099 0.773 0.271 BMI 月龄 R2 0.043 0.045 0.053 0.052 0.020 0.017 0.040 0.003 β -0.098 0.109 0.139 0.135 -0.140 0.132 -0.201 -0.044 P 0.268 0.222 0.121 0.130 0.178 0.215 0.052 0.667 HAZ 出生身长 R2 0.013 0.009 0.020 0.017 0.056 0.060 0.122 0.092 β -0.071 0.004 0.163 0.093 0.044 0.079 0.262 0.195 P 0.450 0.962 0.068 0.304 0.661 0.431 0.008* 0.0498* WAZ 出生体重 R2 0.015 0.009 0.047 0.029 0.057 0.087 0.053 0.070 β -0.129 0.096 0.217 0.172 -0.084 0.192 0.052 0.139 P 0.168 0.288 0.015* 0.057 0.403 0.054 0.603 0.163 BAZ R2 0.009 0.018 0.030 0.028 0.013 0.021 0.035 0.001 β -0.097 0.133 0.172 0.166 -0.113 0.144 -0.187 -0.024 P 0.278 0.137 0.054 0.063 0.268 0.157 0.065 0.811 注:R2为拟合程度, β为标准回归系数; *表示P < 0.05 3. 讨论
体力活动包括运动有益于身体生长的观点由来已久, 至少可追溯至80多年前[17]。该观点目前已成为学界公认的研究论断。事实上, 对于青少年儿童而言, 不同体力活动与身体生长的关系, 仍值得进一步探讨。体力活动包括类型、强度、频率与时间4种要素[18], 不同要素组成的体力活动对青少年儿童身体生长的影响可能有很大区别。以强度为例, 低强度体力活动[5]与高强度竞技训练[6]对身体生长的作用目前就有一定争议。由此可见, 探讨不同体力活动对青少年儿童身体生长的影响作用, 无疑能给该人群体力活动干预方案的设计提供更有价值的参考。在Malina教授[3]提出的关于“生长、发育与体力活动、运动表现及体适能关系研究的十大科研问题”中, “规律体力活动是否对促进正常生长与发育至关重要”即为目前亟待解决的第一大问题。Malina教授[3]指出, 当前的研究“主要是基于6~18岁的学龄青少年”, 而本文以学龄前儿童作为受试对象, 期望能得到来自生命更早期儿童的研究证据。
本文所采用体力活动的客观测量方法——加速度传感器能提供不同强度体力活动时间的测量结果, 该方法此前已应用于学龄前儿童人群[7-9]。身高、体重等人体测量指标, 以及WHO建议使用的、以人体测量指标与年龄为基础建立的HAZ、WAZ和BAZ等均为目前研究中常用的儿童身体生长评价指标[19-21]。本文通过分析不同强度体力活动指标与以上身体生长指标的关联性, 对上述问题进行初步探讨。就笔者掌握的文献看, 尚未见儿童客观体力活动结果与HAZ、WAZ关系的研究报道。
本研究发现, 无论男童还是女童, TPA、MVPA与身高、体重、HAZ与WAZ均呈正相关关系。其中, 男童MVPA仅与体重(β=0.173, P=0.029)、WAZ(β=0.217, P=0.015) 呈显著正相关; 女童MVPA仅与身高(β=0.208, P=0.011)、HAZ(β=0.262, P=0.008) 呈显著相关。然而, 无论男童还是女童, LPA与各身体生长指标均无显著关联。以上结果提示, 体力活动尤其是MVPA与学龄前儿童身体生长存在正相关关系, 而LPA未表现出此种关联。有趣的是, MVPA与男童、女童身体生长指标的关系并不相同, 前者中与体重相关指标显著相关, 后者中则与身高相关指标显著相关。体力活动对儿童身体生长的作用可能与骨矿物质含量的变化有关[22]。Ekbote等[23]的横断面研究结果显示, 学龄前儿童体力活动与骨矿物质含量呈显著正相关。爱荷华骨发育研究团队通过10年以上的队列研究发现, 儿童(5岁左右)受试者MVPA水平越高, 其青少年阶段骨矿物质含量也越高[24-25]。对于MVPA与男童、女童中不同身体生长指标之间的相关关系, 是否与他们体力活动的类型不同有关, 目前还不清楚。
现有同类研究结果显示, 儿童体力活动与BMI、BAZ水平呈显著负相关[26-28], 提示体力活动是减轻儿童肥胖的有效手段。本文受试儿童中LPA、MVPA、TPA与BMI、BAZ均未呈现显著相关关系。在本研究所掌握仅有的1篇包含儿童加速度传感器所测体力活动与BAZ指标的实验研究中, Remmers等[26]探讨了5岁与7岁儿童的体力活动水平与其2年后BAZ变化的关系, 研究发现, MVPA水平与偏重组儿童BAZ值的变化呈显著负相关关系, 但与普通组、偏瘦组儿童BAZ值变化无显著性相关。与本文不同的是, 该研究采用队列研究方法, 观察脂肪重积聚(Adiposity rebound, 5~7岁[29])发生后受试儿童BAZ值对于体力活动的敏感性反应, 结果也发现偏重儿童受体力活动影响较大。本文阴性结果的出现, 是否由横断面实验设计的局限性所致, 仍需要后续的跟踪观察解释。
本文中MVPA与男童体重相关指标存在显著正相关关系; 男童中“肥胖”样本出现了13例(10.3%), 占总“肥胖”样本的86.7%, 且MVPA与男童BAZ(β=0.172, P=0.054) 的关联均接近显著差异水平, 两方面的研究结果再次引起我们对肥胖问题的注意。体重相关指标的分析结果显示, MVPA与男童身高(β=0.126, P=0.082)、HAZ(β=0.163, P=0.068) 的关联均接近显著差异水平。结合以上结果分析, MVPA可能与男童身高、体重指标均存在一定关联性。与身高相比, MVPA与男童体重指标的关系更为密切, 从而导致MVPA与男童BAZ的一定关联。
本文以不同强度体力活动与生命早期幼儿身体生长的关系为视角, 研究虽有创新点, 但仍有一些不足。除上述横断面研究的局限性外, 本文纳入样本均来自于我国发达城市(上海市)城区幼儿园, 可能受遗传基因与教育环境等因素影响, 受试儿童中无“生长迟缓”“低体重”“消瘦”样本, 总体身体生长水平远高于其他研究中的同年龄段人群[30-32], 这在一定程度上会影响本研究结果适用地区与人群的普遍性。尽管如此, 本文通过引入出生身长、出生体重等调整因素, 所得结论能为生命早期儿童的体力活动干预提供一定的依据。此外, 在指标的选择上, 本文未涉及胸围、头围等身体生长指标, 需要后续研究予以完善。
4. 结束语
体力活动尤其是中大强度体力活动与学龄前儿童身体生长呈显著正相关, 应着重关注如何提高学龄前儿童日常中大强度体力活动水平。
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