сотрудник с 01.01.2021 по настоящее время
Россия
студент с 01.01.2025 по настоящее время
Россия
ВАК 5.2.3 Региональная и отраслевая экономика
ВАК 5.8.5 Теория и методика спорта
УДК 796.062 Организация и руководство спортом
ГРНТИ 77.00 ФИЗИЧЕСКАЯ КУЛЬТУРА И СПОРТ
ГРНТИ 20.00 ИНФОРМАТИКА
ГРНТИ 83.00 СТАТИСТИКА
ОКСО 02.00.00 Компьютерные и информационные науки
ОКСО 32.00.00 Науки о здоровье и профилактическая медицина
ОКСО 39.00.00 Социология и социальная работа
ББК 73 Научно-информационная деятельность
ББК 75 Физическая культура и спорт
BISAC COM032000 Information Technology
BISAC BIO016000 Sports
BISAC BUS069010 Economics / Comparative
Актуальность. Рост мирового рынка киберспорта и увеличение числа соревнований обусловливают необходимость разработки объективных методик оценки эффективности их проведения, однако существующие подходы не обеспечивают комплексного анализа. Цель исследования. Разработка и апробация модели оценки эффективности киберспортивных мероприятий. Методы исследования. Анализ научной литературы, моделирование, метод экспертной оценки (включая метод анализа иерархий Т. Саати), метод математической и статистической обработки первичной информации. Результаты. В статье предложена модель комплексной оценки эффективности киберспортивных мероприятий, основанная на математическом моделировании и включающая шесть индексов: продвижения соревнования, продвижения организатора, продвижения мероприятия, социальной рентабельности, индекс Вайсброда и ресурсной эффективности. Модель сочетает количественные и качественные показатели. Апробация проведена на примере онлайн-турнира «Кубок “Пулемет Дегтярева”» по игре «Калибр» (декабрь 2024 г.). После нормировки частных индексов интегральный показатель эффективности составил 6,08 балла из 10 (0,608 из 1), что соответствует высокому уровню. Экспертная оценка шести специалистов игровой индустрии подтвердила практическую значимость модели. Выводы. Разработанная модель позволяет объективно оценивать эффективность киберспортивных мероприятий, а её апробация и экспертная оценка подтверждают практическую значимость и применимость в управлении спортивными событиями. Модель может использоваться как для анализа отдельных турниров, так и для стратегического планирования будущих киберспортивных мероприятий, обеспечивая формализованный подход и повышение качества управленческих решений в спорте.
менеджмент в спорте, киберспорт, оценка эффективности спортивных мероприятий, интегральный индекс, социальная рентабельность, управление спортом, ресурсная эффективность, медийный охват, киберспортивные мероприятия, компьютерный спорт, маркетинг в спорте
1. MarketsandMarkets. Esports Market by Revenue Stream, Application, Streaming Type, Device Type and Region – Global Forecast to 2029. URL: https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/esports-market-123759465.html
2. Крюков Ю.В. Проблема определения параметров оценки эффективности киберспортивных мероприятий и формирования стратегий на перспективу // Russian Economic Bulletin. 2025. Т. 8, № 1. С. 429–435. EDN: https://elibrary.ru/rmnbvu
3. Жукова О.В. Оценка социальной эффективности проектов, реализуемых в отрасли физическая культура и спорт // Спорт – дорога к миру между народами: материалы VII Международной научно-практической конференции, Москва, 09–10 ноября 2023 года. М.: Российский университет спорта «ГЦОЛИФК», 2023. С. 42–46. EDN: https://elibrary.ru/vrtlhw
4. Малыгин А.В. Маркетинг спортивного события: анализ ключевых характеристик и типовых маркетинговых функций // Современная конкуренция. 2017. Т. 11, № 6(66). С. 52–62. EDN: https://elibrary.ru/kxhdid
5. Залилов М.А., Скаржинская Е.Н., Щепотьев А.М. Организационно-правовые аспекты деятельности киберспортивных организаций в России // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2022. № 2(245). С. 87–97. DOI: https://doi.org/10.24412/2072-4098-2022-2245-87-97. EDN: https://elibrary.ru/vvjwiq
6. Братков К.И. Оценка потенциала влияния компьютерного спорта на формирование компетенций цифровой экономики у студентов // Научный вестник МГУСиТ: спорт, туризм, гостеприимство. 2023. № 4(78). С. 12–27. EDN: https://elibrary.ru/yzogou
7. Кыласов А.В., Гуреева Е.А. Этноспорт и этнически стилизованный спорт: сравнительный анализ социальной эффективности // Международный журнал «Этноспорт и традиционные игры». 2019. № 1(1). С. 63–72. DOI: https://doi.org/10.34685/HI.2019.1.1.010. EDN: https://elibrary.ru/TXEQQC
8. Саати Т. Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий / пер. с англ. Р. Г. Вачнадзе. М.: Радио и связь, 1993. 314 с.
9. Кендалл М. Ранговые корреляции. М.: Статистика, 1975. 216 с.
