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　　人工智能（AI）和大数据正在推动各行各业的进步，体育管理和营销也不例外。随着这些技术的快速发展，体育行业发生了显著的变化。然而，很多体育公司还没有充分利用人工智能的潜力。同时，在现有的体育营销研究中，如何在动态的体育媒体环境中有效优化营销策略仍然不清楚。本研究的目的是评估人工智能模型在预测比赛特征对消费者反应的影响时，是否因是否包含消费者生物识别数据而有不同的效果。学术理论表明，个体的生物特征会显著影响消费者反应，但对于企业来说，获取这些数据既困难又昂贵。因此，本研究尝试通过仅基于比赛特征进行预测，来评估在缺乏消费者数据的情况下，预测的准确性会下降多少。我们训练了不同的机器学习模型，重新分析了大量的眼动追踪和比赛相关数据，结果显示模型具有超过90%的预测准确性预测消费者反应。本研究展示了人工智能在体育营销中的应用，即使没有消费者的生物识别数据，企业也可以通过实时评估来实施更有效的营销信息和赞助策略。