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國立中正大學 運動競技系運動與休閒教育研究所 廖俊儒所指導 蔣安的 P.LEAGUE+觀賽氣氛對現場觀眾情緒及滿意度關係之研究 （2021），提出NBA G League live關鍵因素是什麼，來自於P.LEAGUE+、觀賽氣氛。
而第二篇論文國立中正大學 資訊管理系研究所 胡雅涵、李珮如所指導 潘振卿的 基於機器學習與文字探勘建立運動賽事預測模型-以NBA為例 （2020），提出因為有 運動新聞、情感分析、文字探勘、資料探勘、籃球比賽的重點而找出了 NBA G League live的解答。
P.LEAGUE+觀賽氣氛對現場觀眾情緒及滿意度關係之研究
為了解決NBA G League live 的問題，作者蔣安 這樣論述：
本研究旨在以觀賽氣氛作為基礎，探討情緒以及滿意度之間的關係，同時探究不同主場觀賽氣氛，與現場觀眾情緒及滿意度的關係。目的：探討不同背景變項之P.League+現場觀眾在觀賽氣氛、情緒及滿意度之差異，以及觀賞不同主場賽事之P.League+現場觀眾在觀賽氣氛、情緒及滿意度之差異。其次，探討P.League+現場觀眾觀賽氣氛對情緒及滿意度之關係。方法：本研究以陳成業(2015)所發展的「觀賽氣氛量表」、Mehrabian and Russell (1974)所發展的「情緒量表」以及王雅民（2011）所發展出的滿意度量表做為研究工具，針對P.League+ 2021-2022例行賽進行研究，以便利
抽樣方法抽取700名現場觀眾，結果：一、P.League+現場觀眾以男性居多、年齡層集中於20 歲至28 歲之間、職業多為從事農、服務業為主、月平均可支配所得則多在30000元以上、支持的隊伍以新竹街口攻城獅的人數最多，二、P.League+現場觀眾之「性別」、「年齡」、「支持不同的隊伍」等變項在觀賽氣氛上有顯著差異。三、P.League+現場觀眾之「性別」變項在觀眾情緒上有顯著差異。四、P.League+現場觀眾之「性別」、「年齡」、「支持不同的隊伍」等變項在觀賽滿意度上有顯著差異。五、觀賞不同球隊所舉辦主場賽事之P.League+現場觀眾在觀賽氣氛有顯著差異。六、P.League+現場觀眾
之觀賽氣氛對情緒及滿意度具有相關性，觀賽氣氛可預測現場觀眾情緒及觀賽滿意度。建議：一、本研究建議P.League+各球團經營者必須重視觀眾對於球員表現以及現場活須設法強化觀眾對於球迷熱情、硬體設施、對戰之可看性的正面評價。二、未來的研究者可以針對不同的運動場域進行觀賽氣氛的研究，可針對不同變項探討其之間的關係，例如體驗品質、觀眾忠誠度、觀賽動機、涉入程度、支持程度並加以探討。
基於機器學習與文字探勘建立運動賽事預測模型-以NBA為例
為了解決NBA G League live 的問題，作者潘振卿 這樣論述：
現今資訊發達及行動裝置普及的情況下，帶來了龐大的數據量，對於個使用者獲取資訊來說相對容易，各行各業都從中發展出不同的行銷模式進而獲得廣大商機，在運動領域也出現相同情況。運動產業藉由網路媒體傳播到各個角落，在美國排名前五名運動項目之一的美國國家籃球協會(National Basketball Association, NBA)也跟上了這波熱潮，藉由各式各樣聯盟、球隊組織活動，不但創造了話題性及討論度，同時也將其產業鏈連結到我們生活中，例如：球迷可藉由行動裝置透過網路傳遞方式，不僅能夠直接觀賞運動比賽線上直播或是接收社群媒體訊息等，同時球迷也能直接在網路商店中購買到關於球隊及球員之相關周邊商品。
而組織經營管理團隊，除了要了解如何透過商業手法獲益以外，最重要的則是如何操作球隊獲得更多的勝利，創造出球隊品牌效益，進一步的吸引到更多的球迷支持球隊，因此如何獲得球隊勝利變成組織的首要課題。每年NBA每場例行賽都攸關球隊是否能夠獲得季後賽資格，進一步抱得年度的冠軍金盃，因此如何找出潛在影響每場對戰組合中的勝負因子，則須透過數據資料挖掘找出隱藏的訊息並觀察與解釋，讓其數據產生有用的價值。本研究設計三組不同實驗進行預測模型之比較，其中除了透過歷史賽事數據資料探勘與機器學習相結合方式以外，同時使用了衡量各類對弈活動水準的評價方法Elo等級分制度（Elo Rating System）及搜集運動新聞文章
、評論使用文字探勘等方式，希望透過上述不同面向找出影響對戰組合勝負的關鍵因子並建立運動賽事預測對戰組合之預測模型。