Spatio-temporal Characteristics of Global Sport Linkage Networks and Their Influencing Factors:Based on the Boston Marathon
Received date: 2023-09-13
Revised date: 2024-02-10
Online published: 2024-09-12
In order to explore the spatio-temporal characteristics of urban global linkage networks of sports events,it applies the methods of social network analysis and spatial analysis to study the characteristics of the spatio-temporal evolution of the global sport linkage networks and their influencing factors based on the data of Boston Marathon participants in 2010-2019. The results show that: 1) The number of countries (regions) from which Boston Marathon participants came increased from 71 in 2010 to 99 in 2019,and the number of participants increased from 26000 to 30000,with a fluctuating upward trend in the network size. 2) The density of the global sport linkage network of Boston Marathon became larger (0.551→0.787),the weighted average degree increased (32.41→60.31),network heterogeneity decreases (0.497→0.415). 3) Nodes of the global sport linkage network are mainly distributed in Europe and the Americas,followed by Asia,Africa is less,Oceania is unchanged. 4) The global sport linkage network of Boston Marathon with countries(regions) has generally increased,especially Canada,Mexico and Europe,followed by Asia. Africa's connection with Boston is increasing slightly. 5) Globalization level, economic factors,cultural factors,social factors,and transportation factors are the main factors influencing the spatial-temporal evolution of the global sport linkage network in Boston.
CHEN Kunlun , ZHAO Jie , HE Lina , ZHANG Xu , NIU Di . Spatio-temporal Characteristics of Global Sport Linkage Networks and Their Influencing Factors:Based on the Boston Marathon[J]. Economic geography, 2024 , 44(3) : 76 -85 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2024.03.008
表1 2010—2019年波士顿全球体育联系网络特征变化Tab.1 Characteristics of Boston global sport linkage network during 2010 and 2019 |
| 年份 | 规模(个) | 联系边(条) | 网络密度 | 平均加权度 | 网络异质性 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2010 | 71 | 70 | 0.551 | 32.409 | 0.497 |
| 2011 | 68 | 67 | 0.528 | 33.953 | 0.499 |
| 2012 | 67 | 66 | 0.520 | 34.055 | 0.500 |
| 2013 | 74 | 73 | 0.575 | 36.346 | 0.494 |
| 2014 | 80 | 79 | 0.622 | 42.079 | 0.485 |
| 2015 | 86 | 85 | 0.677 | 42.709 | 0.468 |
| 2016 | 81 | 80 | 0.630 | 44.724 | 0.483 |
| 2017 | 96 | 95 | 0.748 | 49.094 | 0.434 |
| 2018 | 94 | 93 | 0.740 | 54.268 | 0.438 |
| 2019 | 99 | 98 | 0.787 | 60.307 | 0.415 |
表2 2010—2019年波马参赛者来源的发达国家和发展中国家节点度与参赛人数Tab.2 Node degree of developed and developing countries from which Boston Marathon participants come and number of participants during 2010 and 2019 |
| 年份 | 发达国家 | 发展中国家 | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 节点度 (个) | 占比 (%) | 参赛 人数(人) | 占比 (%) | 节点度 (个) | 占比 (%) | 参赛 人数(个) | 占比 (%) | ||
| 2010 | 30 | 42.86 | 3690 | 89.65 | 40 | 57.14 | 426 | 10.35 | |
| 2011 | 31 | 46.27 | 3883 | 89.86 | 36 | 54.73 | 429 | 10.14 | |
| 2012 | 30 | 45.45 | 3757 | 86.89 | 36 | 54.55 | 567 | 10.11 | |
| 2013 | 32 | 43.84 | 3879 | 84.03 | 41 | 56.16 | 737 | 15.97 | |
| 2014 | 30 | 40.54 | 4521 | 84.59 | 44 | 60.46 | 823 | 15.41 | |
| 2015 | 33 | 38.37 | 4304 | 78.94 | 53 | 61.63 | 1120 | 21.06 | |
| 2016 | 32 | 40.00 | 4521 | 79.56 | 48 | 60.00 | 1159 | 20.44 | |
| 2017 | 33 | 34.74 | 4580 | 73.46 | 62 | 65.26 | 1655 | 26.54 | |
| 2018 | 33 | 35.48 | 4822 | 69.98 | 60 | 64.52 | 2068 | 30.02 | |
| 2019 | 34 | 34.34 | 5198 | 67.89 | 65 | 65.66 | 2458 | 32.11 | |
表3 2010—2019年参赛者数量与全球化水平相关性分析Tab.3 Correlation analysis between the number of participants and the globalization level in 2010-2019 |
| 2019 | 2018 | 2017 | 2016 | 2015 | 2014 | 2013 | 2012 | 2011 | 2010 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pearson相关性 | 0.474** | 0.415** | 0.607** | 0.663** | 0.473** | 0.432** | 0.380** | 0.542** | 0.325** | 0.378** |
| 显著性(双尾) | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
表4 2010—2019年参赛者数量与经济水平相关性分析Tab.4 Correlation analysis between the number of participants and the economic level in 2010-2019 |
| 2019 | 2018 | 2017 | 2016 | 2015 | 2014 | 2013 | 2012 | 2011 | 2010 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pearson相关性 | 0.677** | 0.697** | 0.638** | 0.576** | 0.506** | 0.523** | 0.564** | 0.539** | 0.532** | 0.568** |
| 显著性(双尾) | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
图8 2019年国家人均GDP与波马参赛人数注:数据来自于世界银行数据库(http://data.uis.unesco.org/Index.aspx#)。 Fig.8 National per capita GDP and Boston Marathon participants in 2019 |
表5 2010—2019年参赛者数量与文化因素相关性分析Tab.5 Correlation analysis between the number of participants and the cultural factors in 2010-2019 |
| 2019 | 2018 | 2017 | 2016 | 2015 | 2014 | 2013 | 2012 | 2011 | 2010 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pearson相关性 | 0.472** | 0.494** | 0.531** | 0.564** | 0.583** | 0.561** | 0.556** | 0.542** | 0.593** | 0.598** |
| 显著性(双尾) | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
表6 2010—2019年参赛人数与交通水平相关性分析Tab.6 Correlation analysis between the number of participants and the traffic level in 2010-2019 |
| 2019 | 2018 | 2017 | 2016 | 2015 | 2014 | 2013 | 2012 | 2011 | 2010 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pearson相关性 | 0.642** | 0.662** | 0.593** | 0.521** | 0.472** | 0.402** | 0.452** | 0.433** | 0.451** | 0.458** |
| 显著性(双尾) | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
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