一项关于中国居民在体育社交中的动机分层和行为差异模式的研究：基于潜在剖面分析和随机森林模型的实证探索

《BMC Public Health》：A study on the motivation stratification and behavioral differentiation patterns of sports socializing among Chinese residents: an empirical exploration based on latent profile analysis and random forest models

中国居民体育社交参与动机具有异质性，通过LPA和RF混合模型识别出四类动机类型：心理内敛型（3.6%）、生理导向型（44.1%）、均衡型（39.0%）和高动机整合型（13.3%），其行为信号显著受运动类型（大球类）、社交媒体（抖音/小红书）和年度消费影响，为精准服务设计提供理论支撑。

　　

摘要

背景

随着体育社交在中国逐渐成为一种将身体健康与社会互动相结合的主流生活方式，理解人们参与体育活动的根本驱动因素变得至关重要。然而，传统研究主要依赖于“以变量为中心”的范式，这种范式假设人群具有同质性，并关注单一动机与行为之间的线性关系。这种方法往往无法捕捉到个体内部多种动机如何组合（即异质性），以及这些内部动机组合如何与外部行为选择相关联的复杂性。

方法

为了解决这一不足，本研究采用了一种结合了潜在剖面分析（LPA）和随机森林（RF）建模的新颖混合方法框架。基于1,104名成年人的数据，首先使用LPA识别出不同的动机亚群体。随后，利用特征重要性排序和“一对余”策略的RF算法，分析了这些动机特征与关键行为指标（包括运动类型、媒体使用情况和经济投入）之间的关联模式。

结果

分析确定了四种不同的动机特征：（1）心理内向型（3.6%），更重视内在心理奖励而非社会地位；（2）生理导向型（44.1%），这是最大的一组，主要由身体健康需求驱动；（3）平衡型（39.0%），在所有动机维度上表现较为均衡；（4）高动机/全面导向型（13.3%），在内在和外在奖励方面都表现出较高强度。RF模型的训练准确率达到99.9%，并发现运动类型（尤其是大型球类运动）、媒体渠道（特别是抖音/小红书）和年支出是区分这些动机特征的三个最显著的行为标志。值得注意的是，高动机组在社交展示方面高度依赖视觉社交媒体。

结论

中国居民参与体育社交的行为并非由单一、同质的动机驱动，而是具有明显的内部分层结构。特定的动机组合模式（即动机类型）系统地映射到外部行为选择上，其中运动的社会文化属性和数字社交平台的媒体特性构成了行为差异的关键预测因素。这一“动机类型—行为信号”综合框架的建立，推动了体育社交研究范式从“同质性”向“异质性”的理论转变，加深了对自我决定理论和社会资本理论在体育领域复杂表现的理解。它还为体育社交平台、商业俱乐部和公共体育服务部门提供了精确的用户画像和行为洞察。根据不同的动机-行为模式探索服务定制和政策调整，有可能提高用户参与度和满意度，为体育社交行业的发展指明了方向。