Page 15 - 《上海体育大学学报》2024年第4期

2024 年 4 月 第 48 卷 第 4 期 本刊专稿

2.4 推动跨学科研究方法的融合 methods triangulation in economic research： Reorienting

随着数据科学的迅速发展，机器学习、社会网络分 economics into social science[J]. Cambridge Journal of
Economics，2006，31（1）：77-99
析和文本挖掘等方法将在体育社会科学研究中扮演越
［ 6 ］ FLICK U. Triangulation[M]// DENZIN N K，LINCOLN Y
来越重要的角色。例如，机器学习方法可实现从关联、
S. The Sage handbook of qualitative research. Los
因果走向预测，拓展体育社会科学研究范式。社会网 Angeles：Sage，2019：761-791
络分析可揭示体育团队间的互动和合作模式，帮助理 ［ 7 ］ BHASKAR R. A realist theory of science[M]. London：
解团队行动和个人竞技表现。文本挖掘方法则可分析 Routledge，2008
［ 8 ］ 熊欢. 体育人文社会学质性研究方法及应用[M]. 北京：
体育传播和社交媒体中的公众情绪和观点，为公共体
科学出版社，2017：17-25
育服务、体育赛事发展策略研究提供依据。在研究中
［ 9 ］ BLAIKIE N. Approaches to social enquiry： Advancing
融合上述方法不仅可以处理大量复杂的数据，还能提
knowledge[M]. Cambridge：Polity，2007
供新的视角和方向，从而提高研究效率和准确性，拓展 ［10］ EDWARDS A， SKINNER J. Qualitative research in sport
体育社会科学的研究视野，由此启发理论假说、助力因 management[M]. Oxford，UK：Elesvier，2009：5-8，38
果推断、实现数据增生、推动理论创新。 ［11］ 陈向明. 质的研究方法与社会科学研究[M]. 北京：教育
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