你提到的“开源项目”，我目前没有具体的项目名称或链接，所以没法直接告诉你它内部是怎么计算或呈现“主队球迷助威影响”的，这类分析通常有几种常见做法,你可以对照你手头的项目看看它属于哪一种：
数据来源层面
- 如果是足球/体育数据项目，助威影响一般来自现场音频（麦克风采集）、社交媒体文本（推特/微博情绪分析）、观众人数或票价/上座率等代理变量。
- 开源项目常见的是用比赛事件数据 + 观众情绪代理做回归,而不是真的去测分贝。
建模方式
- 回归模型：把主队表现（射门、控球、跑动距离等）作为因变量，观众助威强度作为自变量，控制对手实力、天气、裁判等变量。
- 因果推断：有些项目会用工具变量（比如交通便利度、门票促销）或断点回归来识别“助威”的因果效应,而不是简单相关。
- 机器学习：用特征重要性（如 SHAP）来看“助威相关特征”对预测结果的贡献度。
结果呈现
- 常见输出是：主队进球概率提升百分比、预期进球（xG）变化、球员跑动增量等。
- 有些项目会做可视化：助威强度时间序列 vs 比赛事件时间线，看是否在关键节点（进球、角球）前有显著提升。
局限性
- 助威和主队表现往往互为因果（球队踢得好，球迷才更嗨），开源项目如果没处理好内生性,结论容易有偏。
- 音频数据受转播方式影响大，不同球场、不同转播商差异明显。
如果你能告诉我具体是哪个开源项目（GitHub 链接或项目名），我可以帮你直接看它的代码、文档或 issue，分析它到底是怎么定义和计算“主队球迷助威影响”的。
