以机器学习为代表的人工智能技术已广泛应用于大数据的分析处理，数字技术与智能技术深度融合而产生的数智技术正以前所未有的速度改变着人类社会的面貌，成为人类日常生活、工作和学习中不可或缺的部分。数智技术通过数据采集、存储、处理和分析，融合大数据、人工智能、移动互联网、物联网、区块链、云计算等技术，实现数据价值挖掘和智能决策支持。“数智”是数字与智能的结合，既有“数字智慧化”，在大数据中加入人的智慧，使数据赋能，提高大数据运行效用；又有“智慧数字化”，运用数字技术，管理人的智慧，将“人工”提升到“智能”的层次，把人从繁杂的劳动中解脱出来。数智技术将上述两个过程有机结合，构成深度人机对话，实现深度学习，甚至在一定程度上启智于人，构建“人机一体”新生态。

　　运动是观察人类社会生活的重要窗口，广义的运动不局限于传统意义上的竞技（sport）或体育（physical education），而是包含更广义的身体活动（physical activities），如广场舞、城市漫步、仪式等。由此，运动社会学通过对广义身体活动的关注和探讨，为我们在数智时代身体“在场”方式及运动形式的多重转变下，更好地把握身体运动本身及其与社会和个体的关系拓展了新的研究视域和研究范式。

　　传统的体育社会学和身体文化研究往往受到时间、空间、学科视域和方法论的限制，难以深入揭示各类运动现象和行为的本质。而运动社会学致力于研究运动行为与社会和知识生产之间的互动关系以及人类运动行为的内在规律。在此背景下，数智技术以其强大的信息处理和数据分析能力，不仅创设了人类传统运动行为的新场景，为运动社会学的发展提供了新契机，而且为运动社会学研究提供了新的范式和方法，拓展了运动社会学既有研究的认知边界。这种突破可从以下三个方面理解。

　　其一，数智技术提供大数据算法支持，优化运动社会学的研究方法。数智技术弥补了传统体育社会学研究依赖小样本调查和定性分析的不足，通过机器学习和人工智能技术进行数据挖掘和分析，更准确地测量和分析运动员和观众的行为。数智技术可以提供更全面和准确的数据支撑和算法支持，实时采集、存储和分析广义身体运动行为数据，揭示身体运动的规律和趋势。实证研究是运动社会学研究的重要手段，而数智技术为其提供了更精确和高效的工具。例如，可穿戴设备和传感器等能实时监测运动者的训练状态和表现，为运动训练和比赛提供科学依据。同时，虚拟现实和仿真技术可以模拟不同的运动场景和社会环境，提供更逼真的实验条件。数智技术可以实时追踪和分析体育活动的参与情况和趋势，通过分析社交媒体上的讨论、在线视频观看次数和参与度，来预测和评估某个运动事件或身体活动的流行度和影响力。这种实时分析不仅有助于我们理解当前的运动现象，还有助于预测未来的趋势。

　　其二，数智技术带来多学科的知识体系支持，促进运动社会学的跨学科研究。数智技术不仅可用于数据收集和分析，还有利于促进不同学科的交流与融合。数智技术本身就是一个跨学科的领域，涉及计算机科学、数据科学、统计学、信息科学等多个学科领域。通过与计算机科学、生物学、心理学等学科的交叉研究，运动社会学得以借鉴和吸收其他学科的理论和方法，不断完善自身的理论体系。数智技术有助于推动运动社会学的跨学科研究和理论创新，实现既有知识的跨界合作与范式创新。例如，使用高级算法和机器学习模型来预测和分析运动数据。再如，通过数智技术使得运动社会学的研究领域得以延伸到诸如电子竞技、智能健身、虚拟场景等新兴领域，拓展运动社会学的理论创新空间和研究领域发展。通过数智技术和跨学科融合，可以构建新的理论框架来解释和预测运动现象，进而实现对社会学的学科反哺乃至创新。这种跨学科的研究思路和方法有助于我们更全面地理解运动行为和现象，并推动运动社会学的理论创新。

　　其三，数智技术揭示运动行为的微观机制，深化运动社会学的理论认识。数智技术利用大数据采集和分析，提供全面、客观、深入的支持。通过对运动行为海量数据进行挖掘和长时段、纵深式、全景化、多模态数据处理，运动社会学可以更加精准地揭示运动现象背后的社会成因、耦合机制和影响因素，深化我们对运动行为和运动现象的理论认知。数智技术揭示了人类身体运动行为和运动现象的微观机制，帮助人们理解运动与社会之间的互动关系，深化对运动与社会关系的认识。通过数据可视化、交互式图表和虚拟现实技术，运动社会学可以更直观地展示复杂数据和理论，提高研究的可复制性和透明度。通过数智技术，还可以深入挖掘体育运动与社会现象之间的关联和规律，探究不同社会群体对体育运动的认知和态度。例如，利用虚拟现实和模拟技术，研究人员可以在受控的环境下模拟真实的运动场景，更准确地测试和验证理论假设。以上所述有助于运动社会学更完整、系统地构建理论，为推动体育和社会合理发展提供更强有力的理论支持。

　　整体而言，数智技术为运动社会学的研究和发展提供了新的思路和方法，对拓展运动社会学的认知边界具有重要意义。它不仅提供了大数据支持，促进跨学科研究，还优化了实证研究方法，深化理论认知。面对数智技术的快速发展，运动社会学应积极拥抱变革，充分发挥数智技术的优势，推动学科的理论创新和实践应用。同时，我们也需要关注数智技术潜在的风险和问题，如可能带来的数据安全与伦理隐私、认知困境以及数据和技术障碍等问题，并寻求解决方案确保研究的公正性和合法性。未来，运动社会学应继续与数智技术融合，跳出传统的经验桎梏，拓展既有的认知边界，为深化人类身体运动行为和运动现象研究作出更大的贡献。

　　（作者系南京大学体育部教授）