Исследование «Онлайн и вне поля: прогнозирование выбора школы при наборе студентов в футбол на основе данных из социальных сетей» было проведено исследователями из Университета Айовы Кристиной Гэвин Бигсби, Джеффри У. Олманном и Кан Чжао. Авторы извлекли данные о 2644 футболистах старших классов в классе набора в 2016 году из онлайн-базы данных 247Sports.com.«Для каждого спортсмена мы собрали график мероприятий по найму, таких как предложения стипендий, визиты, обязательства и увольнения», — сказал Бигсби. «Мы также получили основную информацию о рекрутинговых школах, включая местонахождение, академический рейтинг и рейтинг футбольных команд».После этого авторы сузили набор данных до 573 студентов-спортсменов с двумя или более предложениями стипендий и общедоступными аккаунтами в Twitter.
Оценивая содержимое твитов, хэштеги, подписчиков, отслеживаемые аккаунты и другие взаимодействия в Твиттере, такие как упоминания, ответы и ретвиты, авторы разработали модель, которая помогает предсказать, какие студенты-спортсмены из университетов в конечном итоге возьмут на себя обязательства.«Когда студент взаимодействует с университетом в Twitter, это увеличивает вероятность выбора этой школы на 85 процентов», — сказал Олманн. "Кроме того, когда кто-либо, связанный с университетом (тренер, другой рекрут или действующий спортсмен), начинает следить за студентом в Твиттере за месяц, предшествующий их решению, шансы этого студента поступить в этот университет увеличиваются с 40 до 51 процента для каждого нового последователь ".
Авторы также обнаружили, что для каждого тренера или коллеги по университету, на которого студент начал следить в Твиттере, вероятность поступления в этот университет для студента увеличивалась на 47–62%. С другой стороны, вероятность того, что студент поступит в университет, уменьшалась на 3 процента для каждой учетной записи, которую студент начал отслеживать из другого университета.Для поклонников хэштега вероятность того, что студент поступит в конкретный университет, увеличилась на 305 процентов, когда этот студент упомянул университет в хэштеге, в то время как упоминание альтернативной школы было связано с 65-процентным уменьшением этих шансов.
Понимание, предоставляемое моделью, может дать университетскому тренеру и набору персонала более раннее представление о том, какие студенты будут привержены своим командам и командам конкурирующих университетов, помогая им лучше распределять ресурсы между наиболее жизнеспособными кандидатами.«Потребности в персонале для футбольной программы колледжа могут быстро измениться в последние недели набора — особенно в тех случаях, когда ранее увлеченный спортсмен увольняется, — вынуждая тренеров пересмотреть свои варианты», — сказал Чжао. «Наша модель также может оказаться полезной для тренеров, пытающихся выявлять и набирать спортсменов без сильной привязанности к какой-либо школе».