Enriching identity in the “fan nation”
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore how the National Hockey League (NHL) Ottawa Senators’ Twitter activity influences (if at all) their followers’ activity online, examine whether followers’ Twitter activity level consequently influences their perception of and perceived inclusion within the online central fan group that surrounds the Senators, assess whether membership can potentially influence followers’ enrichment of social identity, and investigate if fans’ identity – and thereby commitment to the team – is impacted by their level of Twitter activity. Design/methodology/approach The study adopted a case study method focusing on the NHL’s Ottawa Senators, and collected data through a two-phase approach. In the first phase, a focus group was conducted to obtain breadth and depth, as well as to inform and refine the development of questions to be used in the second phase: survey method. In the second phase, a survey was employed to enrich the explanations and attain deeper and broader understanding regarding the research questions. Findings The results showed that time spent in reading and engaging in tweets are predictive of commitment. This study also showed that it is not strictly an individual’s Twitter activity in relation to the Senators (i.e. replying and retweeting) which dictates their membership within the fan group. Rather, it is a person’s activity level with other Senators community members which determines their membership in the team’s fan nation. Findings also suggest that both the evaluative and emotional components of forming a group are lacking within the Twitter communication. This only furthers the argument as to why the Senators need to engage in dialogue with their followers. Research limitations/implications This was a study of one team over several months of only one season and, therefore, does not take into account a more long-term-oriented strategy to help formulate social identity and team commitment. Originality/value The findings of the study informed us that the only predictor that reflected a significant impact on the construction of a Senators fans’ social identity was the number of minutes an individual spent reading the team’s tweets per day. However, the study also showed that the expansion of the network with other fans is a critical feature of increasing the fan group identity; thus, sport organization’s should play a role in helping to foster further engagement with others.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».