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This study is motivated to provide a theoretically informed, data-driven assessment of the consequences associated with the participation of non-human bots in social accountability movements; specifically, the anti-inequality/anti-corporate #OccupyWallStreet conversation stream on Twitter.

A latent Dirichlet allocation (LDA) topic modeling approach as well as XGBoost machine learning algorithms are applied to a dataset of 9.2 million #OccupyWallStreet tweets in order to analyze not only how the speech patterns of bots differ from other participants but also how bot participation impacts the trajectory of the aggregate social accountability conversation stream. The authors consider two research questions: (1) do bots speak differently than non-bots and (2) does bot participation influence the conversation stream.

The results indicate that bots do speak differently than non-bots and that bots exert both weak form and strong form influence. Bots also steadily become more prevalent. At the same time, the results show that bots also learn from and adapt their speaking patterns to emphasize the topics that are important to non-bots and that non-bots continue to speak about their initial topics.

These findings help improve understanding of the consequences of bot participation within social media-based democratic dialogic processes. The analyses also raise important questions about the increasing importance of apparently nonhuman actors within different spheres of social life.

The current study is the first, to the authors’ knowledge, that uses a theoretically informed Big Data approach to simultaneously consider the micro details and aggregate consequences of bot participation within social media-based dialogic social accountability processes.

Esta investigación utiliza la Teoría Basada en Recursos como base para un modelo que permite integrar las acciones organizacionales con las variables que pueden moderar, directa o indirectamente, su impacto en el alto desempeño de los clubes de fútbol.

Se desarrolla una contrastación empírica en tres fases. La primera fue la técnica de regresión lineal. En segundo lugar, un análisis multivariado de covarianza (MANCOVA) y el tercer procedimiento, una regresión por mínimos cuadrados en dos fases. El objetivo de usar estos dos últimos procedimientos fue evaluar el efecto conjunto de las variables independientes sobre las variables dependientes, así como los efectos de interacción entre las mismas.

Se validan las relaciones, directas e indirectas, entre las variables organizacionales y decisionales previstas en el modelo. También se valida la importancia de las acciones promocionales del club, para lograr competitividad basada en su desempeño o resultados.

Investigaciones futuras se podrían replicar en otros países, usando muestras más grandes con técnicas estadísticas más complejas. También, se podría contrastar si las relaciones encontradas pueden variar según las culturas, o pueden usarse otras variables no contempladas en este estudio.

El cuestionario usado es una fuente de información fiable para los directivos de marketing de los clubes de fútbol, puesto que las escalas pueden ser usadas como guías para evaluar y diagnosticar su potencial de competitividad basada en el desempeño.

Los clubes de fútbol tienen un desarrollo e impacto directo en la sociedad. Por ello, las implicancias en el club recaerán en el entorno cercano (aficionados y sociedad) a este.

Esta investigación aporta varias contribuciones fundamentales a la literatura sobre la competitividad organizacional en el sector deportivo, con aplicación específica a los clubes de fútbol. Este es uno de los escasos estudios que muestran que la competitividad es el resultado de una dinámica motivacional y organizativa, y que el éxito de los clubes se basa en un fenómeno más complejo que solo la asistencia a los eventos. También, es una investigación en un país emergente, lo cual extiende la aplicabilidad teórica y práctica del fenómeno estudiado.