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　　“动态营销”指的是利用实时数据来优化和个性化营销信息，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。

　　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。

　　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，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。

　　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。