Issue |
Mov Sport Sci/Sci Mot
Number 125, 2024
|
|
---|---|---|
Page(s) | 1 - 15 | |
DOI | https://doi.org/10.1051/sm/2024006 | |
Published online | 22 April 2024 |
Article
Heuristics in highly competitive game: evidence from the fantasy National Hockey League
Heuristique dans un jeu hautement compétitif : L'exemple de la Fantasy National Hockey League
Department of Business Administration, University of New York in Prague, Londýnská 41, 120 00 Praha, Czech Republic
* Corresponding author: vkotrba@unyp.cz
Received:
15
September
2023
Accepted:
15
March
2024
Recent findings in behavioral economics have shown that an individual may not always act optimally and rationally in their decision-making. However, these findings have come mainly from laboratory conditions, and as such, they need to be verified under real circumstances. This paper examines the presence of heuristics in the environment of fantasy sports. The data come from a fantasy league based on the National Hockey League in the season of 2015–16. Its users come mainly from the Czech Republic. The results show a moderately strong presence of representativeness. Nevertheless, there are also manifestations of not always prioritizing point-maximizing strategies, for example in the higher demand for hockey players of the same nationality as that of the users. However, the main factor influencing the demand is still the athletes’ performance. This study’s findings hold implications for fantasy sports, prompting fantasy sports participants to strategically adjust squad selection. For platforms, it suggests user experience enhancements and algorithmic adjustments to guide optimal decision-making, enriching overall engagement. Additionally, the research contributes to decision-making theory by validating behavioral economics in the real world, emphasizing context-specific biases, and advocating for an integrated understanding of heuristics and rational factors in decision environments.
Résumé
Les récentes découvertes de l’économie comportementale ont montré qu’un individu n’agit pas toujours de manière optimale et rationnelle dans sa prise de décision. Toutefois, ces résultats ont été obtenus principalement dans des conditions de laboratoire et doivent donc être vérifiés dans des circonstances réelles. Cet article examine la présence d’heuristiques dans l’environnement des sports fantastiques. Les données proviennent d’une ligue fantaisiste basée sur la Ligue nationale de hockey pour la saison 2015-16. Ses utilisateurs viennent principalement de la République tchèque. Les résultats montrent une présence modérément forte de la représentativité. Néanmoins, il y a aussi des manifestations de ne pas toujours prioriser les stratégies de maximisation des points, par exemple dans la demande plus élevée pour les joueurs de hockey de la même nationalité que celle des utilisateurs. Toutefois, le principal facteur influençant la demande reste la performance des athlètes. Les résultats de cette étude ont des implications pour les sports fantastiques, incitant les participants à ces sports à ajuster stratégiquement la sélection des équipes. Pour les plateformes, elle suggère des améliorations de l’expérience utilisateur et des ajustements algorithmiques pour guider la prise de décision optimale, enrichissant ainsi l’engagement global. En outre, la recherche contribue à la théorie de la prise de décision en validant l’économie comportementale dans le monde réel, en mettant l’accent sur les biais spécifiques au contexte et en préconisant une compréhension intégrée des heuristiques et des facteurs rationnels dans les environnements décisionnels.
Key words: Czechs / decision-making / representativeness / behavioral economics / user experience enhancements
Mots clés : Tchèques / prise de décision / représentativité / économie comportementale / amélioration de l’expérience utilisateur
© ACAPS, 2024
Current usage metrics show cumulative count of Article Views (full-text article views including HTML views, PDF and ePub downloads, according to the available data) and Abstracts Views on Vision4Press platform.
Data correspond to usage on the plateform after 2015. The current usage metrics is available 48-96 hours after online publication and is updated daily on week days.
Initial download of the metrics may take a while.