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Previous research suggests a close relationship between match fixing and sports betting odds, indicating the potential for detecting match fixing through odds analysis. However, real-time odds fluctuation requires consideration of not only final odds but also volatility to detect abnormal bets. Therefore, this study aimed to develop a match-fixing risk detection model using sports betting dividend variability. Odds data from 216 matches in the 2010 K-League season were used, with variability calculated as coefficient of variation (CV) values. To evaluate the validity of the model, measures such as accuracy, sensitivity, and specificity were calculated. The final detection model, with an accuracy rate of 82.9%, was established with a difference rate >100% greater than 4 and a minimum betting turnover rate of 10. Thus, this study demonstrates that utilizing odds volatility is a more effective approach to detecting high-severity issues such as odd betting when compared to traditional methods. This study’s findings will serve as fundamental data for developing a system that can detect and prevent sports match-fixing in advance through odds analysis, ultimately reducing the risk of illegal gambling in sports betting.
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