Previsão de desempenho de jogadores de basquete usando mineração de personalidade automatizada com dados do Twitter

Objetivo O objetivo deste artigo é usar dados do Twitter para minerar traços de personalidade de jogadores de basquete para prever seu desempenho na National Basketball Association (NBA). Design/metodologia/abordagem Mineração de personalidade automatizada e automação de processos robóticos foram utilizadas para coletar dados (estatísticas dos jogadores e os cinco grandes traços de personalidade) de n = 185 jogadores de basquete profissionais. Análises de correlação e regressões lineares múltiplas foram computadas para prever o desempenho de suas carreiras na NBA com base no desempenho anterior na faculdade e nos traços de personalidade. Resultados A mineração automatizada de personalidade de Tweets pode ser usada para coletar informações adicionais sobre jogadores de basquete. Extroversão, amabilidade e conscienciosidade correlacionam-se com o desempenho no basquete e podem ser usadas, em combinação com estatísticas de jogos anteriores, para prever o desempenho futuro. Originalidade/valor O estudo apresenta uma abordagem inovadora para usar a mineração automatizada de personalidade de dados do Twitter como um preditor para o futuro desempenho no basquete. A contribuição avança a compreensão da importância da personalidade para o desempenho esportivo e o uso de sistemas cognitivos (mineração automatizada de personalidade) e dados de mídias sociais para previsões. Scouters podem usar nossas descobertas para aprimorar seus critérios de recrutamento em um negócio multimilionário, como a NBA.