Avec des revenus du football universitaire à un montant sans précédent de 3,4 milliards de dollars par an, les universités à travers le pays investissent des dizaines de millions chaque année dans les efforts de recrutement pour attirer des athlètes du secondaire à jouer pour leurs équipes de football. Mais avec des joueurs talentueux recevant généralement des offres de bourses de plusieurs universités, les listes d'équipes sont dans les limbes jusqu'à ce que les étudiants-athlètes s'engagent dans une université. Cependant, une nouvelle étude dans la revue INFORMS Analyse de décision explique comment les médias sociaux peuvent fournir aux universités des informations précieuses sur le processus de prise de décision de leurs recrues.

L'étude « En ligne et hors du terrain :prédire le choix de l'école dans le recrutement de football universitaire à partir des données des médias sociaux, " a été menée par des chercheurs de l'Université de l'Iowa, Kristina Gavin Bigsby, Jeffrey W. Ohlmann, et Kang Zhao. Les auteurs ont gratté des données sur 2, 644 athlètes de football du secondaire dans la classe de recrutement 2016 de 247Sports.com, une base de données de recrutement en ligne.

"Pour chaque athlète individuel, nous avons collecté les chronologies des événements de recrutement, telles que les offres de bourses, visites, engagements, et des dégagements, " a déclaré Bigsby. " Nous avons également obtenu des informations de base sur les écoles de recrutement, y compris l'emplacement, classement académique, et classement des équipes de football. "

De là, les auteurs ont encore réduit leur ensemble de données à 573 étudiants-athlètes avec au moins deux offres de bourses et des comptes Twitter publics. En évaluant le contenu des tweets, hashtags, suiveurs, comptes suivis, et d'autres interactions Twitter telles que les mentions, réponses, et retweets, les auteurs ont développé un modèle pour aider à prédire dans quelles universités les étudiants athlètes s'engageraient finalement.

"Lorsqu'un étudiant interagit avec une université sur Twitter, ceci est associé à une augmentation de 85 pour cent des chances de sélectionner cette école, " dit Ohlmann. " De plus, lorsqu'une personne associée à une université (entraîneur, autre recrue, ou athlète actuel) commence à suivre un étudiant sur Twitter dans le mois précédant sa décision, les chances que cet étudiant fréquente cette université augmentent de 40 à 51 pour cent pour chaque nouveau suiveur."

Les auteurs ont également constaté que pour chaque entraîneur ou collègue recrue d'une université qu'un étudiant a commencé à suivre sur Twitter, l'étudiant est devenu de 47 à 62 pour cent plus susceptible de fréquenter cette université. Alternativement, la probabilité qu'un étudiant fréquente une université a diminué de 3 % pour chaque compte que l'étudiant a commencé à suivre depuis une université différente.

Pour les fans de hashtag, la probabilité qu'un étudiant fréquente une université spécifique a augmenté de 305 pour cent lorsque cet étudiant a fait référence à l'université dans un hashtag, tout en mentionnant une école alternative a été associée à une diminution de 65 pour cent de ces chances.

Les informations fournies par le modèle peuvent donner au personnel d'encadrement et de recrutement universitaire un aperçu plus précoce des étudiants qui s'engageront dans leurs équipes, et à celles des universités concurrentes, en les aidant à mieux allouer les ressources vers les candidats les plus viables.

"Les besoins en personnel d'un programme de football universitaire peuvent changer rapidement au cours des dernières semaines de recrutement - en particulier dans les cas où un athlète précédemment engagé se désengage - obligeant les entraîneurs à revoir leurs options, ", a déclaré Zhao. "Notre modèle peut également s'avérer utile aux entraîneurs qui tentent d'identifier et de recruter des athlètes sans attachement fort à une école."