Universidad del Zulia (LUZ)

Revista Venezolana de Gerencia (RVG)

Año 30 No. Especial 14, 2025, 1309-1328

Julio-Diciembre

ISSN 1315-9984 / e-ISSN 2477-9423

Como citar: Scarpetta, G., Hernández, H., y Perafan, A. M. (2025). Prospectiva estratégica deportiva en el municipio de Sevilla, Valle del Cauca, Colombia. Revista Venezolana De Gerencia, 30(Especial 14), 1309-1328. https://doi.org/10.52080/rvgluz.30.especial14.27

Prospectiva estratégica deportiva en el municipio de Sevilla, Valle del Cauca, Colombia

Scarpetta Calero, Gildardo*

Hernández Londoño, Huberney**

Perafan González, Andres Mauricio***

Resumen

El estudio tiene como objetivo analizar los aspectos estructurales del sector deportivo en el municipio de Sevilla, Valle del Cauca, identificando las variables clave y sus interrelaciones para comprender la dinámica del sistema deportivo local y apoyar la planificación estratégica y la toma de decisiones. Para ello, se usó la técnica MICMAC en tres fases (identificación, evaluación de relaciones, clasificación) con el apoyo de actores y expertos que posibilitaron la clasificación de las variables en autónomas, motrices, dependientes y de enlace con apoyo de software especializado, permitiendo construir mapas de influencia y facilitar la interpretación colectiva de los resultados. Los resultados evidencian que variables como Imagen Positiva, Apoyo y Cultura Deportiva son motores clave; la Formación de Capital Humano y el Rendimiento son factores dependientes en el sector. El análisis demostró tanto las influencias directas como las indirectas entre variables, revelando la complejidad y la estructura oculta del sistema deportivo municipal. Como conclusión, la aplicación de la técnica MICMAC® (Multiplicación de Matrices Aplicadas a una Clasificación) no solo permitió identificar las variables clave y sus interrelaciones en el sector deportivo de Sevilla, sino que también fomentó una reflexión profunda entre los actores acerca del comportamiento del sistema. Las variables institucionales y culturales son fundamentales para orientar políticas y estrategias deportivas locales, y se destaca la necesidad de una gestión integral que contemple tanto impactos directos como indirectos. Este enfoque aporta una base sólida para la toma de decisiones estratégicas que contribuyen al desarrollo sostenible del deporte en el municipio.

Palabras clave: prospectiva estratégica; sistema deportivo; planificación estratégica; gestión deportiva; gobernanza deportiva.

Recibido: 25.04.25 Aceptado: 31.07.25

* Magíster en Administración - Universidad del Valle - Colombia. Especialista en Pedagogía para el Desarrollo del Aprendizaje Autónomo - Universidad Nacional Abierta y a Distancia - UNAD. Especialista en Administración de Empresas - Universidad Antonio Nariño. Administrador de empresas - Unidad Central del Valle del Cauca. Coordinador de programa académico, Institución Universitaria Escuela Nacional del Deporte - Colombia. Email: gildardo.scarpetta@endeporte.edu.co, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1484-6982

** Magíster en Administración - Universidad del Valle - Colombia. Especialista en Proyectos de Desarrollo - Escuela Superior de Administración Pública ESAP. Administrador de Empresas - Universidad del Valle. Coordinador de programa académico, Universidad del Valle, sede Zarzal, Colombia. Email: huberney.londono@correounivalle.edu.co, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0006-7080

*** Magíster en Administración de Empresas, Universidad Pontificia Bolivariana – Colombia, Especialista de Gerencia de Marketing, Universidad Pontificia Bolivariana. Administrador de Empresas, Fundación Universitaria San Martín. Docente Ocasional, Universidad Nacional Abierta y a Distancia-UNAD, Colombia, Email: andres.perafan@unad.edu.co. ORCID: https://orcid.org/0009-0003-6921-5691

Strategic Sports Foresight in the municipality of Sevilla, Valle del Cauca, Colombia

Abstract

The study aims to analyze the structural aspects of the sports sector in the municipality of Sevilla, The study aims to analyze the structural aspects of the sports sector in the municipality of Sevilla, Valle del Cauca, identifying key variables and their interrelationships in order to understand the dynamics of the local sports system and support strategic planning and decision-making. To this end, the MICMAC technique was used in three phases (identification, evaluation of relationships, classification) with the support of stakeholders and experts who enabled the classification of variables into autonomous, driving, dependent, and linking variables with the support of specialized software, allowing the construction of influence maps and facilitating the collective interpretation of the results. The results show that variables such as Positive Image, Support, and Sports Culture are key drivers; Human Capital Formation and Performance are dependent factors in the sector. The analysis demonstrated both direct and indirect influences between variables, revealing the complexity and hidden structure of the municipal sports system. In conclusion, the application of the MICMAC® technique (Multiplication of Matrices Applied to Classification) not only made it possible to identify the key variables and their interrelationships in the sports sector in Seville, but also encouraged in-depth reflection among stakeholders on the behavior of the system. Institutional and cultural variables are fundamental to guiding local sports policies and strategies, and the need for comprehensive management that considers both direct and indirect impacts is highlighted. This approach provides a solid basis for strategic decision-making that contributes to the sustainable development of sport in the municipality.

Keywords: strategic foresight; sports system; strategic planning; sports management; sports governance.

1. Introducción

El estudio tiene como objetivo analizar los aspectos estructurales del sector deportivo en el municipio de Sevilla, Valle del Cauca, identificando las variables clave y sus interrelaciones para comprender la dinámica del sistema deportivo local y apoyar la planificación estratégica y la toma de decisiones; para ello, dicho estudio se soporta en la prospectiva estratégica, la cual es una herramienta fundamental para analizar y construir futuros (Amara, 1978). Godet (2007) destaca la importancia de la planificación de escenarios para identificar posibles futuros y desarrollar estrategias. Jouvenel (1993) enfatiza que el análisis de tendencias es crucial para comprender los cambios en curso y anticipar futuros posibles. Medina (2020) resalta que la prospectiva estratégica es efectiva para desarrollar competencias básicas que sostienen la ventaja competitiva. Betancourt (2006) menciona que el análisis de fuerzas es esencial para identificar las variables que influyen en el futuro. Bañuls & Salmeron (2011) subrayan que la prospectiva requiere la integración de diferentes perspectivas y la consideración de variables influyentes. Asimismo, la prospectiva estratégica ayuda a comprender el presente, identificar tendencias futuras y analizar el impacto del desarrollo científico y tecnológico en la sociedad (Medina, 2006).

Se argumenta que la prospectiva facilita la alineación de la oferta científica y tecnológica con las necesidades del mercado y la sociedad. Jouvenel (2005); Medina & González, (2015) consideran la prospectiva no como una profecía, sino como una herramienta para ayudar a construir el futuro. Godet (1991) describe la prospectiva exploratoria como un panorama de futuros posibles, considerando los determinantes del pasado y la interacción de los actores. Arapé (2000) define la prospectiva como el estudio de causas técnicas, económicas y sociales que impulsan la evolución mundial y la previsión de las situaciones resultantes. Balbi (2008) ve la prospectiva como clave para construir un futuro deseado y posible, fundamentando el liderazgo y la gestión moderna.

Por su parte, Gil (2005) concibe la prospectiva como una reflexión para iluminar las acciones presentes con los futuros posibles, involucrando esfuerzos colectivos para construir un futuro socialmente compartido. Autores como Martin (1995) y Goyeneche & Parodi (2017) describen la prospectiva como un proceso sistemático para identificar áreas de investigación estratégicas y tecnologías emergentes que generarán beneficios económicos y sociales.

Así mismo, otros autores han realizado importantes contribuciones a las técnicas de prospectiva estratégica; entre ellos se encuentra Blondel (2005), quien enfatizó que “el futuro no se predice, sino que se construye”. Destacó la importancia de la acción humana en la creación del futuro. Por su parte, Godet (2013) ha desarrollado técnicas como el “MicMac” (análisis estructural) y la “Caja de herramientas”, las cuales permiten analizar las variables clave y construir escenarios futuros. Por último, Mojica (2006) ha desarrollado el “Modelo avanzado” de prospectiva estratégica, que integra diversas técnicas y enfoques para la construcción de futuros deseables y la toma de decisiones estratégicas.

De otra parte, la prospectiva estratégica deportiva combina la prospectiva, que analiza y predice el futuro, y la estrategia, que define los caminos para alcanzar objetivos futuros (Espinal & Medina, 2021).

Además, la prospectiva estratégica fomenta la profesionalización de los deportistas, la modernización del sistema deportivo y las políticas públicas como guías para las instituciones deportivas (Espinal et al., 2022). La estrategia es esencial para el éxito sostenible, ya que unifica a los miembros de la organización y facilita decisiones alineadas con los objetivos a largo plazo (Fuchs & Hovemann, 2022). La colaboración y el diálogo entre los actores del deporte son cruciales para desarrollar una visión compartida y planes adaptados a sus necesidades (Smith & Saritas, 2019).

Complementario a lo anterior, el análisis prospectivo del deporte revela su potencial transformador en múltiples aspectos. Según Sanabria et al. (2023), destacan cómo el deporte no solo genera empleo y aumenta los ingresos fiscales, sino que también atrae inversión extranjera y mejora la imagen de ciudades y países. Además, eventos de renombre como los Juegos Olímpicos y la Copa del Mundo de la FIFA no solo tienen un impacto económico positivo, sino que también promueven la inclusión y la diversidad, fortaleciendo el tejido social y económico. En línea con esto, la investigación futurista dirigida por Rahmani et al. (2024) ofrece una visión más detallada, identificando 17 factores clave que moldearán el panorama deportivo hasta el 2031. Factores como la estabilidad financiera del gobierno y el desarrollo de recursos humanos emergen como pilares fundamentales, mientras que la diplomacia económica y el crecimiento tecnológico también se perfilan como influyentes. Este análisis, respaldado por el estudio de Mosquera & Betancourt (2019), en el contexto de la prospectiva de la escuela francesa, el análisis estructural es crucial para identificar variables clave, actores influyentes y desarrollar escenarios estratégicos, especialmente para una organización dedicada al liderazgo deportivo en una región específica.

La técnica MICMAC® (Multiplicación de Matrices Aplicadas a una Clasificación), que se utiliza para analizar la estructura de variables en sistemas complejos. Algunos autores han discutido y contrastado esta técnica. Godet (2007) la presenta como una herramienta esencial para identificar variables clave y sus interrelaciones, lo que facilita la comprensión de la estructura de un sistema. En contraste, Gharajedaghi (2011) critica la técnica por su enfoque predominantemente cuantitativo y sugiere que puede pasar por alto aspectos cualitativos cruciales.

Finalmente, Bañuls y Salmerón (2011) señalan que la integración del MICMAC® (Multiplicación de Matrices Aplicadas a una Clasificación) con otras técnicas, como Delphi, puede mejorar su efectividad al combinar la cuantificación con la experiencia de expertos. Bradfield et al. (2005) encuentran similitudes entre el MICMAC® y otras metodologías de análisis estructural, y destacan que su valor radica en la capacidad de visualizar y analizar la complejidad sistémica. En conjunto, estos autores ofrecen una perspectiva enriquecida y matizada sobre la aplicación y limitaciones del MICMAC® (Multiplicación de Matrices Aplicadas a una Clasificación) en el análisis estratégico, en razón de que se utiliza para modelar la influencia y dependencia de las variables clave en un sistema mediante la reflexión colectiva, que relaciona sus elementos constitutivos.

2. Perspectiva metodológica

El análisis estructural del sector del deporte del municipio de Sevilla se llevó a cabo mediante el uso de la técnica MICMAC ® (Multiplicación de Matrices Aplicadas a una Clasificación), desarrollada por Michel Godet, que se utiliza para modelar la influencia y dependencia de las variables clave en un sistema mediante la reflexión colectiva, que relaciona sus elementos constitutivos. Basada en matrices de impacto, esta técnica identifica las variables esenciales para la evolución de dicho sistema, proporcionando una comprensión de las interrelaciones entre ellas. Para lo anterior, en un primer taller participaron 15 actores relacionados con el sector deportivo del municipio de Sevilla, para identificar la mayor cantidad posible de variables relevantes; en un segundo taller participaron cinco (5) actores, con el fin de revisar las relaciones entre las variables.

El objetivo principal del análisis estructural es estimular la reflexión dentro del grupo y hacer que reflexione sobre aspectos no intuitivos del comportamiento del sistema. Estos aspectos no deben tomarse literalmente, sino que deben servir para fomentar la reflexión. No hay una interpretación única y oficial de los resultados del MICMAC® (Multiplicación de Matrices Aplicadas a una Clasificación), por lo que es preferible que el grupo cree su propia interpretación (Godet & Durance, 2007).

Se empleó la versión 6.1.2 (2003-2004) del software Micmac®. Este software es de distribución gratuita y de código abierto, y ha sido desarrollado por el Instituto Francés de Innovación Informática para la Empresa (3IE, Institut d’Innovation Informatique pour l’Entreprise), bajo la supervisión del Laboratorio de Investigación Estratégica y Organizacional LIPSOR. Su aplicación comprende tres (3) fases (Diagrama 1):

Diagrama 1

Fases análisis estructural del sector del deporte del municipio de Sevilla


Nota: La imagen muestra las fases utilizadas en el análisis estructural del sector del deporte del municipio de Sevilla, Valle del Cauca. El producto de estas fases permite identificar el comportamiento del sistema de estudio.

La primera fase del análisis consiste en identificar y enumerar la mayor cantidad de variables que caracterizan el sistema y su entorno. Para lograr esto, se llevaron a cabo dos talleres. En el primer taller participaron 15 actores del sector deportivo del municipio de Sevilla, incluyendo dos (2) directivos del IMDERE Sevilla, dos (2) deportistas, dos (2) padres de familia, dos (2) académicos, dos (2) instructores, dos (2) monitores, dos (2) gestores deportivos y un (1) representante de la alcaldía municipal de Sevilla. Se utilizaron técnicas como la matriz FODA y el brainstorming para identificar la mayor cantidad posible de variables relevantes. En el segundo taller, se aplicó la técnica de saturación y agrupación para categorizar y agrupar las variables identificadas en el taller previo según su relevancia y similitud.

En la segunda fase, bajo un enfoque de sistema, se llevó a cabo un taller con cinco (5) expertos, con el fin de revisión de las relaciones entre las variables. Esto se hizo utilizando una matriz de doble entrada en la aplicación Sheets de Google. Para cada par de variables, se plantean las siguientes preguntas: ¿Existe una relación de influencia directa entre la variable i y la variable j? Si no es así, anotamos 0. En caso contrario, nos preguntamos si esta relación de influencia directa es débil (1), mediana (2), fuerte (3) o potencial (P).

En la tercera fase de revisión de las variables clave. Esta fase confirma la importancia de algunas variables en cuanto a su incidencia directa y revela relaciones ocultas de otras variables que desempeñan un papel importante debido a sus acciones indirectas. Los resultados se muestran en cuatro zonas principales: las variables autónomas, con baja influencia y dependencia; las variables de entrada (motrices), con alta influencia y baja dependencia; las variables de salida (dependientes), con baja influencia y alta dependencia; y las variables de enlace (interrelación), con alta influencia y dependencia, actuando como mediadores clave en la dinámica del sistema.

3. Aspectos estructurales del sector deportivo en el municipio de Sevilla, Valle del Cauca: Resultados y discusión

 A continuación, se presentan los resultados obtenidos mediante la aplicación de la técnica MICMAC® (Multiplicación de Matrices Aplicadas a una Clasificación) en el sector deportivo de Sevilla, Valle del Cauca. Esta técnica es un aporte a la caja de herramientas de la prospectiva estratégica (Godet, 2007); este software permite priorizar las variables más relevantes y obtener su disposición dentro de un contexto donde estos elementos se articulan según sus relaciones de causalidad.

El análisis estructural es un método sistemático, en forma matricial, de análisis de las relaciones entre las variables constitutivas del sistema estudiado y las de su entorno explicativo (Godet & Durance, 2011). Para el desarrollo de la investigación, en la fase 1: Identificación de variables, se realizó un taller con 15 participantes de diferentes perfiles del sector deportivo para generar una lista amplia de variables mediante técnicas como el brainstorming y matriz FODA, y la fase 2: Evaluación de relaciones. En un segundo taller con 5 expertos, se evalúan par a par las influencias que unas variables tienen sobre otras, asignando niveles de intensidad, y se registra en una matriz. Por último, en la fase 3: Clasificación y análisis estructural, con el apoyo del software específico MICMAC, se procesa la matriz para clasificar las variables en las categorías mencionadas, construir mapas y analizar la dinámica del sistema.

Lo anterior incluye la identificación y descripción de las variables clave dentro del sistema y la evaluación de su influencia mutua. Al crear un mapa de influencia/dependencia directa, se visualizan las relaciones más inmediatas entre las variables, proporcionando una guía para la toma de decisiones estratégicas en el ámbito deportivo. Además, el análisis explora tanto las relaciones de influencia directa como indirecta entre las variables, permitiendo una comprensión integral de la complejidad del sistema y ofreciendo una perspectiva completa sobre su funcionamiento.

3.1. Factores que inciden en el sistema del sector deportivo

La credibilidad de las instituciones deportivas juega un rol relevante en el contexto de la reputación (Roberts & Burton, 2018; Verschuuren & Ohl, 2023), así como la legitimidad organizacional (Lock et al., 2015; Pfarrer et al., 2008), dependiendo esta última de la credibilidad (Goffman, 1974, 2023), la cual es vista como la creencia clave que puede alimentarla (Jahn et al., 2017). Asimismo, las actitudes que disponen a los individuos a favorecer u oponerse (Ajzen, 1980; Eagly & Chaiken, 1993), siempre que la entidad sea percibida con más atributos o consecuencias positivas o negativas (Scholderer & Frewer, 2003).

Por otra parte, existe una relación simbiótica entre deporte, ocio y recreación, ofreciendo un diálogo inicial para el desarrollo de una teoría que explique la multitud de actividades que continúan evolucionando desde el ocio, la recreación al deporte de alta competición (Forsyth, 2005). Asimismo, investigadores como Crone & College (1999) han analizado la interacción entre los pasatiempos y los deportes. Por otra parte, la inclusión social, la estrategia cultural y el ejercicio para la salud han cobrado un alto protagonismo en la agenda política (Torkildsen, 2012; Wilson et al., 2022), principalmente dirigido a los jóvenes (Persson & Eriksen, 2025). Asimismo, los programas de asistencia financiera que utilizan las organizaciones deportivas y recreativas son un instrumento para abordar las barreras financieras de los deportistas y sus familias, facilitando de esta manera la inclusión social (Fortune & Oncescu, 2024; Oncescu & Loewen, 2020; Oncescu & Neufeld, 2019; Tamminen et al., 2021).

 En cuanto a la inversión en infraestructura deportiva, depende de la eficiencia en la utilización de los recursos financieros, las brechas tecnológicas y el cambio de productividad total de los factores (Xu et al., 2024). Este desarrollo de la infraestructura deportiva desempeña un papel importante no solo para quienes practican deportes de alto rendimiento, sino para la población en general, sino también en el fomento de una sociedad más saludable en las dimensiones física, mental, cohesión social, desarrollo del carácter y salud pública (Hanggara et al., 2019; Smolianov et al., 2022; Zasimova, 2022). Asimismo, los eventos deportivos desempeñan un papel crucial en la promoción geográfica, la arquitectura, el arte, la música, los hábitos gastronómicos, las atracciones y la historia del lugar anfitrión (Filiz & Demirhan, 2024). El deporte y la identidad tienen una estrecha relación, como por ejemplo el caso de la comunidad indígena sami del norte de Finlandia (Pedersen, 2021), la poderosa tradición deportiva entre los basilianos canadienses (Hoven, 2022) o las rivalidades deportivas entre Estados Unidos y Gran Bretaña en la creación de la industria deportiva mundial (Pope & Nauright, 2016).

El deporte se utiliza cada vez más como medio para aumentar la participación cívica, considerada un componente importante del aumento de la cohesión social (Richardson, 2025), en cuento a la gobernanza deportiva se requieren reglas de juego claras que limiten los abusos y orienten el comportamiento colectivo, el problema radica en que las organizaciones deportivas acumulan poder y recursos, lo que genera corrupción, priorizando un interés comercial, existiendo asimetrías entre dirigentes y actores como los deportistas, gobiernos y aficionados, por tanto, una buena gobernanza implica transparencia, democracia y rendición de cuentas, teniendo cuidado frente a las limitaciones dadas por el exceso de reglas, ignorar factores cognitivos, culturales e ideacionales, o aspectos morales (Geeraert, 2021). Por otra parte, el gasto público en deportes puede promover significativamente el desarrollo sostenible regional (Gao, 2013; Zhang et al., 2022), tanto directa como indirectamente a través de economías externas, lo que genera un buen incentivo para la economía en otras áreas o sectores (Jiang et al., 2019).

Finalmente, aunque tradicionalmente el interés por el deporte se ha reflejado principalmente en los hombres, existen estudios que demuestran que la subrepresentación femenina refleja un menor interés, que tiene que ver con la diferencia en la motivación y específicamente en su competitividad y asunción al riesgo (Deaner et al., 2016). Asimismo, los jóvenes deportistas comparten motivos sociales para involucrarse en el deporte, como el deseo de formar parte de un equipo o estar con amigos, y fuentes sociales de afecto positivo y negativo, como el reconocimiento social y la presión parental (Allen, 2003).

Por otra parte, el rendimiento deportivo está relacionado con interés en la búsqueda de conocimiento, búsqueda de habilidades, orientación altruista y adquisición de reputación, siendo la búsqueda de conocimiento la que representa una gran proporción de los factores que afectan al rendimiento deportivo (Zhaorigetu, 2022), también existe una creencia sobre el rendimiento deportivo y la inteligencia de los atletas, las creencias sobre la inteligencia disminuye el rendimiento, mientras que las creencias sobre la inteligencia y el esfuerzo incremental lo aumentan (Akbar & Ali, 2012), así como los trastornos alimentarios y la aptitud física también inciden sobre el rendimiento deportivo (El Ghoch et al., 2013) (cuadro 1).

Cuadro 1

Variables clave del sector del deporte del municipio de Sevilla

Item

Código

Nombre de la variable

Descripción

1

IIS

Imagen Positiva Institucional

Percepción favorable que la comunidad tiene de las instituciones encargadas de gestionar el deporte local, lo que promueve la confianza y el respaldo hacia sus actividades.

2

APD

Actitudes y Percepciones Positivas

Actitudes y opiniones favorables de la comunidad hacia la práctica deportiva, lo que fomenta la participación y el apoyo a las iniciativas deportivas locales.

3

ATL

Aprovechamiento del Tiempo Libre

Utilización efectiva del tiempo de ocio de la población mediante la participación en actividades deportivas y recreativas que promueven el bienestar y el desarrollo personal.

4

FPT

Fuerza y Tendencia Positiva

Tendencia ascendente y consolidada hacia la práctica deportiva y recreativa en la comunidad, reflejando un creciente interés y compromiso con el deporte.

5

ACP

Acceso y Cobertura a Programas Sociales

Garantía de acceso equitativo de todos los sectores de la sociedad a programas deportivos y recreativos, especialmente aquellos destinados a colectivos vulnerables.

6

FUF

Fuentes de Financiación

Diversidad de recursos financieros destinados al respaldo económico de los deportistas y al fortalecimiento de las estructuras deportivas locales.

7

CDR

Cultura Deportiva y Recreativa

Conjunto de valores, tradiciones y prácticas que promueven la participación en actividades deportivas y recreativas, enriqueciendo el tejido social.

8

JPS

Uso del Juego para el Progreso Personal y Social

Empleo del juego como una herramienta para el desarrollo personal, social y emocional de los individuos, fomentando la integración y el crecimiento colectivo.

9

MID

Motivación e Interés en el Deporte

Estímulo y atracción hacia la práctica deportiva y recreativa, generando un interés sostenido y una motivación intrínseca en la comunidad.

10

PVD

Proyecto de Vida Deportivo

Planificación y desarrollo de metas y aspiraciones personales basadas en la práctica deportiva, promoviendo el crecimiento integral de los individuos.

11

RED

Rendimiento deportivo

Es la capacidad de un atleta o equipo para ejecutar habilidades y estrategias de manera eficiente durante una competencia. Depende de factores físicos, técnicos, tácticos y psicológicos.

12

GPC

Gestión y Participación Ciudadana

Involucramiento activo de la ciudadanía en la gestión y toma de decisiones relacionadas con el deporte y la recreación, fortaleciendo la democracia participativa.

13

HTD

Herramientas tecnológicas enfocas al deporte

Integración de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) en la gestión y difusión de las actividades deportivas, optimizando los procesos y la comunicación.

14

DSP

Disponibilidad Presupuestal

Existencia de recursos financieros adecuados para el desarrollo y sostenibilidad del sistema deportivo municipal, garantizando su viabilidad a largo plazo.

15

APP

Articulación Público-Privada

Cooperación y sinergia entre entidades públicas y privadas para optimizar los recursos y ampliar la oferta deportiva en el municipio.

16

PSD

Politización del Sistema Deportivo

Desvinculación del ámbito político en la gestión del deporte, priorizando la transparencia, la equidad y la meritocracia en todas las instancias de gobierno deportivo.

17

GCI

Gestión del Conocimiento e Información

Promoción y difusión de conocimientos e información relevante para el desarrollo del deporte local, mejorando la toma de decisiones y la calidad de las prácticas deportivas.

18

RPI

Rotación del Personal de Instructores Deportivos

Renovación periódica del personal de instructores deportivos para garantizar la diversidad de enfoques y la calidad en la enseñanza y práctica deportiva.

19

DSC

Desarrollo de Sectores Conexos

Estímulo y fortalecimiento de sectores económicos relacionados con el deporte, como el turismo deportivo y la industria del ocio, impulsando el desarrollo local.

20

AIN

Apoyo Institucional

Respaldar y promover políticas y programas que favorezcan el desarrollo integral del deporte y la recreación en el ámbito municipal.

21

FCH

Formación del Capital Humano

Inversión en la capacitación y desarrollo del personal vinculado al deporte, garantizando la excelencia en la prestación de servicios y el crecimiento profesional.

22

IND

Infraestructura deportiva

Refiere al conjunto de instalaciones y equipamientos necesarios para la práctica de diversas actividades físicas y deportes

Fuente: Elaboración propia. Con base en los talleres con los actores del sector del deporte de Sevilla.

Se procedió a describir detalladamente cada variable en colaboración con los actores participantes, validando así su pertinencia como factores relevantes del sistema en estudio. La información obtenida fue sometida a validación por parte de dos expertos académicos de la Institución Universitaria Escuela Nacional del Deporte. Estos expertos contribuyeron con su amplia experiencia y conocimiento al proceso de reflexión crítica, evaluando la inclusión o exclusión de las variables consideradas como relevantes para el análisis.

Estos factores, por último, constituyen el punto de partida para la segunda fase de aplicación de la técnica MICMAC®. Esta etapa es crucial en el proceso de análisis, ya que implica la necesidad de alcanzar un consenso entre los diversos participantes, lo cual añade un elemento de delicadeza a la actividad.

Las variables de fuentes de financiación, talento humano, infraestructura, gestión del conocimiento y cultura deportiva están en consonancia con los estudios de Espinal y Medina (2021), Espinal et al. (2022) y Rahmani et al. (2024). La gestión de la información, las actitudes y percepciones positivas, así como las herramientas tecnológicas enfocadas al deporte, presentan similitudes con los hallazgos de Sanabria et al. (2023). Además, la rotación de personal de instructores deportivos también se alinea con este último estudio. Por otro lado, las fuentes de financiación y la politización del sistema deportivo coinciden con los estudios de Rahmani et al. (2024) y Mosquera y Betancourt (2019).

3.2. Valoración de influencia entre las variables

A partir de los resultados de la identificación de variables clave, se procedió a revisar la relación lógica de causalidad para verificar la influencia que cada una de las variables tiene sobre las demás. Esto se tradujo en la calificación de la influencia en una matriz de relaciones directas (tabla 1). Debido a este proceso, fue posible visualizar la interacción de las variables clave entre sí y establecer la magnitud de su influencia directa. Este paso resulta crucial para comprender la dinámica del sistema en estudio.

Tabla 1

Valoración de influencia de las variables clave del sector del deporte de Sevilla

1 : IIS

2 : APD

3 : ATL

4 : FPT

5 : ACP

6 : FUF

7 : CDR

8 : JPS

9 : MID

10 : PVD

11 : RED

12 : GPC

13 : HTD

14 : DSP

15 : APP

16 : PSD

17 : GCI

18 : RPI

19 : DSC

20 : AIN

21 : FCH

22 : IND

∑ Influencia

1 : IIS

0

3

2

0

1

3

1

3

1

0

0

1

0

2

2

0

0

0

0

0

0

2

21

2 : APD

0

0

0

0

1

0

2

0

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

5

3 : ATL

0

0

0

0

0

0

2

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

3

4 : FPT

0

2

2

0

0

0

2

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

10

5 : ACP

0

2

3

0

0

0

1

1

2

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

2

3

16

6 : FUF

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

2

0

3

3

0

0

0

0

0

0

3

3

15

7 : CDR

0

0

1

1

2

0

0

1

0

2

0

1

0

1

1

3

3

0

0

1

1

1

19

8 : JPS

0

0

3

1

1

2

1

0

1

0

1

0

0

0

0

0

0

0

2

0

1

2

15

9 : MID

0

1

3

1

0

0

1

0

0

0

2

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

2

11

10 : PVD

0

1

1

0

0

0

1

0

0

0

2

0

0

0

0

0

0

0

0

0

3

0

8

11 : RED

2

0

0

1

0

0

1

2

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

7

12 : GPC

0

0

0

0

3

1

2

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

8

13 : HTD

0

0

0

2

0

0

1

0

0

0

3

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

2

8

14 : DSP

1

0

0

0

2

0

0

0

0

0

3

0

3

0

0

0

2

0

0

0

3

3

17

15 : APP

0

0

0

0

3

3

0

1

0

0

1

0

2

0

0

0

0

0

3

0

0

3

16

16 : PSD

2

0

0

0

1

0

1

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

3

0

0

0

0

8

17 : GCI

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

3

0

1

0

0

0

0

3

0

0

3

0

11

18 : RPI

1

0

0

0

1

0

0

0

0

0

3

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

5

19 : DSC

2

0

0

0

1

2

0

0

0

0

0

0

2

0

0

0

1

0

0

0

2

1

11

20 : AIN

2

0

0

0

1

2

0

0

0

0

1

0

2

2

1

0

2

0

2

0

3

3

21

21 : FCH

1

0

0

0

0

0

2

1

0

0

3

0

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

8

22 : IND

0

1

1

0

1

0

2

1

0

1

3

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

10

∑ Dependencia

12

10

16

6

19

13

20

13

5

5

29

2

14

9

4

3

8

6

7

2

24

26

253

En esta fase de calificación de las variables clave, es importante considerar los errores que pueden surgir al evaluar la influencia entre ellas. Es común tener la tendencia a sobrestimar o subestimar la influencia de algunas variables, lo que puede distorsionar la comprensión de sus interacciones en el sistema y calificar erróneamente una relación indirecta como si fuera directa. Esto puede generar conclusiones incorrectas acerca de la verdadera influencia de las variables, confundir una correlación con una relación de influencia real y confundir el sentido de la influencia entre variables. Una interpretación equivocada de la dirección de estas relaciones puede conducir a conclusiones erróneas sobre los factores que realmente impulsan o afectan al sistema en estudio.

3.3. Mapa de influencia/dependencia directa

A continuación, se presenta el mapa de influencias directas, su interpretación permite una lectura del sistema de estudio según el resultado de la valoración de cada una de las variables clave de acuerdo con su influencia y dependencia. De esta manera se configuran principalmente cuatro (4) zonas, y el conjunto de variables de determinantes, entorno, reguladoras, palancas secundarias, objetivo, clave, resultado y autónomas (diagrama 2).

Diagrama 2

Mapa de influencia/dependencia directa sector deporte de Sevilla

Fuente: Elaboración propia, con base en los resultados del MICMAC ®

En la zona de entrada se encuentran las variables determinantes, entorno y reguladoras:

•Las variables 20AIN (Apoyo Institucional) y 1IIS (Imagen Institucional Positiva) son determinantes en el sistema. Estas variables poseen una gran influencia y baja dependencia, lo que les permite tener un impacto significativo en otras variables y actuar como impulsores o frenos del sistema. Se consideran principalmente explicativas del sistema estudiado y condicionan la dinámica del conjunto de variables.

• Las variables de entorno 15APP (Articulación Público-Privada) tienen una influencia moderada y una dependencia baja; este tipo de variable complementa el sistema de valor del sector.

•Las variables 14DSP (Disponibilidad Presupuestal), 6FUF (Fuentes de Financiación) y 8JPS (Uso del Juego para el Progreso Personal y Social), pertenecientes al grupo de variables reguladoras, se ubican próximas al centro del plano y contribuyen al logro de las variables clave.

 En la zona de enlace se encuentran las variables estratégicas o intermedias:

•Las variables 7CDR (Cultura Deportiva y Recreativa) y 5ACP (Acceso y Cobertura a Programas Sociales) son consideradas como variables estratégicas. Estas desempeñan un papel crucial en la toma de decisiones estratégicas, proporcionando una comprensión más profunda del sistema y dirigiendo los esfuerzos hacia aquellas variables que generan un mayor impacto.

 En la zona de salida se encuentra la variable resultados y objetivo:

•Las variables resultado 21FCH (Formación de Capital Humano) y 11RED (Rendimiento Deportivo) tienen una alta dependencia de otras variables y una baja capacidad de influencia. Su estado es principalmente determinado por otras variables del sistema, especialmente por las variables de entrada o de enlace.

•La variable 22IND (Infraestructura Deportiva), clasificada como variable de tipo objetivo, posee una influencia moderada y una alta dependencia. Estas variables actúan como indicadores descriptivos de la evolución del sistema y no pueden abordarse directamente, sino a través de las variables de las que dependen.

En la zona de autónomas se encuentran las variables excluidas y palancas secundarias:

•Las variables 12GPC (Gestión y Participación Ciudadana), 16PSD (Politización del Sistema Deportivo), 10PVD (Proyecto de Vida Deportivo) y 18RPI (Rotación de Personal de Instructores Deportivos) están relativamente aisladas dentro del sistema, y su modificación tiene poco impacto en otras variables. Deben estudiarse por separado, ya que pueden considerarse variables pertenecientes a otro sistema.

•La variable 13HTD (Herramientas tecnológicas enfocadas al deporte) se considera una palanca secundaria. Las acciones emprendidas con esta variable pueden generar cambios en las variables reguladoras.

Finalmente, las variables clasificadas como del pelotón 9MID (Motivación e interés en el deporte), 19DSC (Desarrollo de sectores conexos), 17GCI (Gestión del conocimiento e información), 4FPT (Fuerza y tendencia positiva) y 3ATL (Aprovechamiento del tiempo libre) no tienen suficiente influencia y dependencia para identificar claramente su papel en el sistema. Sin embargo, su comportamiento indirecto puede reflejar aspectos clave que deben considerarse al tomar medidas al respecto.

3.4. Relaciones de influencia directa e indirecta

 Las relaciones de influencia directa e indirecta entre las variables muestran la complejidad del sistema, en cuanto al cambio de su comportamiento según influencia o dependencia. El análisis de estas relaciones revela la estructura subyacente del sistema y permite comprender cómo los cambios en una variable pueden repercutir en otras, ya sea de manera directa o indirecta a través de una cadena de influencias.

A continuación, los gráficos de influencia directa (diagrama 3) e indirecta (diagrama 4) proporcionan una visión de estas interrelaciones. En esencia, estos gráficos ilustran la complejidad del sistema, mostrando cómo las variables influyen unas en otras y cómo el comportamiento del sistema puede variar en función de estas influencias y dependencias.

Diagrama 3

Gráfico de influencia directa sector deporte de Sevilla


Fuente: Software MICMAC® (Multiplicación de Matrices Aplicadas a una Clasificación)

Diagrama 4

Gráfico de influencia indirecta sector deporte de Sevilla

Fuente: Software MICMAC® (Multiplicación de Matrices Aplicadas a una Clasificación)

La dirección de las flechas en el gráfico indica la relación de influencia de una variable sobre otras; su color y grosor indican la intensidad de esta influencia. Las variables que se ubican en el centro por lo general poseen una alta dependencia, y las que se ubican más lejos, una relación de influencia.

La influencia indirecta pone en evidencia las relaciones que no son visibles entre las variables. Estas conexiones, aunque no sean directas, pueden ser cruciales para comprender cómo ciertos factores afectan o son afectados por otros dentro del contexto analizado, así como proporcionar información valiosa para la toma de decisiones estratégicas.

A continuación, el diagrama 5 se presenta la lista de variables ordenadas según su influencia directa e indirecta. Esta información permite identificar cambios significativos en la clasificación de las variables, lo que ayuda a confirmar las hipótesis sobre si las variables descritas en el marco del sistema (sector del deporte en Sevilla) son explicativas o explicadas por otras. Los resultados del sistema varían según el comportamiento de estas variables.

Diagrama 5

Listado de variables ordenadas por influencia directa e indirecta

Nota: Las líneas muestran los cambios de posición de cada variable en cuanto a su rango de influencia directa e indirecta.

De acuerdo con estos resultados, las tres variables con mayor influencia directa e indirecta son 01IIS Imagen Positiva Institucional, 20AIN Apoyo Institucional y 07CDR Cultura Deportiva y Recreativa. En cuanto a las variables con menor influencia son 03ATL Aprovechamiento del Tiempo Libre, 18 RPI Rotación del Personal de Instructores Deportivos y 02 APD Actitudes y Percepciones Positivas.

Finalmente, destacan las siguientes variables que experimentan cambios significativos en su posición de influencia: 11RED Rendimiento Deportivo, que sube del puesto 19 al 10; 21FCH Formación del Capital Humano, que asciende del puesto 18 al 11; 09MID Motivación e Interés en el Deporte, que desciende del puesto 9 al 16; 17GCI Gestión del Conocimiento e Información, que baja del puesto 10 al 15; 04FPT Fuerza y Tendencia Positiva, que cae del puesto 12 al 17; y 10PVD Proyecto de Vida Deportiva, que desciende del puesto 14 al 19.

5. Conclusiones

La identificación y categorización de variables claves y estructurales evidencian que el desarrollo del sector deportivo municipal depende de la interacción dinámica entre factores institucionales, culturales y de infraestructura, cuyo manejo integrado es esencial para la sostenibilidad y evolución del sistema deportivo local.

Variables como la Imagen Positiva Institucional y el Apoyo Institucional actúan como motores fundamentales que no solo influyen directamente en la confianza comunitaria, sino que también generan efectos cascada en la participación ciudadana y la accesibilidad a programas deportivos, lo que refleja la centralidad del soporte institucional en el éxito deportivo regional.

La Cultura Deportiva y Recreativa emerge como un mediador crucial en la estructura del sistema, demostrando que fortalecer el capital cultural deportivo puede potenciar indirectamente la motivación y el interés comunitario hacia la práctica deportiva, además de fomentar vínculos con sectores económicos conexos que apoyan el desarrollo integral.

Algunos factores con baja influencia directa, como la rotación de personal y las actitudes positivas hacia el deporte, cumplen roles sustanciales mediante influencias indirectas, lo cual subraya la necesidad de una gestión estratégica que valore las interdependencias menos visibles para optimizar la efectividad del sistema deportivo.

El uso del análisis estructural mediante la técnica MICMAC® (Multiplicación de Matrices Aplicadas a una Clasificación) posibilita una comprensión holística y matizada del comportamiento del sistema deportivo, promoviendo una reflexión colectiva que enriquece la toma de decisiones estratégicas, destacando la importancia de considerar tanto los impactos directos como los indirectos para impulsar políticas deportivas más efectivas y sostenibles.

Referencias

Ajzen, I. (1980). Understanding attitudes and predicting social behavior. Englewood Cliffs.

Akbar, J., & Ali, L. G. (2012). Student’s athletes sport performance and intelligence beliefs. Middle East Journal of Scientific Research, 12(2), 255–259. https://doi.org/10.5829/idosi.mejsr.2012.12.2.64130

Allen, J. B. (2003). Social Motivation in Youth Sport. Journal of Sport and Exercise Psychology, 25(4), 551–567. https://doi.org/10.1123/jsep.25.4.551

Amara, R. (1978). Probing the future. En J. Fowles (Ed.), Handbook of Futures Research. G. Press.

Arapé, J. (2000). Programa de Prospectiva Tecnológica. Manual de metodologías. UNIDO.

Balbi, E. (2008). Metodología de la investigación de futuros: CELGYP y The millennium project. Buenos Aires.

Bañuls, V., & Salmeron, J. (2011). Fundamentos de la prospectiva en sistemas de información. ECOE.

Betancourt G, B. (2006). Análisis Sectorial y Competitividad. Poemia.

Blondel, M. (2005). El punto de partida de la investigación filosófica (Vol. 19). Encuentro.

Bradfield, R., Wright, G., Burt, G., Cairns, G., & van der Heijden, K. (2005). The origins and evolution of scenario planning. Futures, 37(8), 1155-1164. https://doi.org/10.1016/j.futures.2005.01.003

Crone, J. A., & College, H. (1999). Toward a Theory of Sport. Journal of Sport Behavior, 22(3), 321. https://research.ebsco.com/linkprocessor/plink?id=c87f5deb-9e15-309c-b794-290898471cf8

Deaner, R. O., Balish, S. M., & Lombardo, M. P. (2016). Sex differences in sports interest and motivation: An evolutionary perspective. Evolutionary Behavioral Sciences, 10(2), 73–97. https://doi.org/10.1037/ebs0000049

Eagly, A. H., & Chaiken, S. (1993). The psychology of attitudes. Harcourt Brace Jovanovich College Publishers.

El Ghoch, M., Soave, F., Calugi, S., & Dalle Grave, R. (2013). Eating disorders, physical fitness and sport performance: A systematic review. Nutrients, 5(12), 5140–5160. https://doi.org/10.3390/nu5125140

Espinal R, D., & Medina V, J. (2021). Prospectiva del Desarrollo Deportivo. Universidad del Valle.

Espinal, D., Scarpetta, G., & Londoño, H. (2022). Prospectiva del sector deportivo del municipio de Guadalajara de Buga, Colombia. Visión del futuro en el 2030. Escuela de Administración de Negocios, 92. https://doi.org/10.21158/01208160.n92.2022.3334

Filiz, B., & Demirhan, G. (2024). Sport traditions, habits, rules, and policies: Examples from the world. En International Perspectives in Sport Tourism Management (pp. 38–45). Taylor and Francis. https://doi.org/10.4324/9781003476658-5

Forsyth, C. J. (2005). Discerning the symbionic relationship between sport, leisure, and recreation: A note on the sportization of pastimes. Sociological Spectrum, 25(2), 127–131. https://doi.org/10.1080/02732170590883898

Fortune, M., & Oncescu, J. (2024). Community sport and recreation organizations’ inclusion of low-income families in sport and recreation in New Brunswick. Leisure/ Loisir, 48(1), 1–24. https://doi.org/10.1080/14927713.2022.2159862

Fuchs, M., & Hovemann, G. (2022). El concepto de economía circular en el deporte al aire libre bienes e industria: Desafíos y facilitadores de actuales prácticas entre marcas y minoristas. (Sostenibilidad), 14(13). https://doi.org/10.3390/su14137771

Gao, H. (2013). Building sports industry cluster promoting regional economic development-A case study of Henan Province. Life Science Journal, 10(1), 4160–4164. https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84878977235&partnerID=40&md5=8bf9893fec75457ca9c010ab626cfc1f

Geeraert, A. (2021). A rational choice perspective on good governance in sport: The necessity of rules of the game. En Good Governance in Sport: Critical Reflections (pp. 15–29). Taylor and Francis. https://doi.org/10.4324/9781003172833-2

Gharajedaghi, J. (2011). Systems Thinking. Morgan Kaufmann Publishers In.

Gil, B. (2005). Inteligencia científica, tecnológica y regional. Manual del participante del Diplomado regional en gestión del conocimiento. Unisabana-Colciencias.

Godet, M. (1991). Prospectiva y planificación estratégica. S.G. Editores.

Godet, M. (2007). Prospectiva Estratégica: problemas y métodos. CEPAL. https://archivo.cepal.org/pdfs/GuiaProspectiva/Godet2007.pdf

Godet, M. (2013). La prospectiva y el análisis de escenarios. Ediciones de la Universidad de París.

Godet, M., & Durance, P. (2007). Prospectiva estratégica: problemas y métodos. Cuadernos de LIPSOR, 104(20), 169-187. https://es.scribd.com/document/326163989/Godet-M-y-Durance-P-2007-Prospectiva-Estrategica-Problemas-y-Metodos

Goffman, E. (1974). Frame analysis: An essay on the organization of experience. Harvard University Press.

Goffman, E. (2023). The presentation of self in everyday life. En Social theory re-wired (pp. 450–459). Routledge.

Goyeneche, G., & Parodi, T. (2017). Introducción a la prospectiva estratégica. Síntesis Lógica, 15(8). https://www.opp.gub.uy/sites/default/files/documentos/2018-05/Manual_Prospectiva.pdf

Hanggara, A. S. D., Soegiyanto, S., & Sulaiman, S. (2019). Learning infrastructure facilities for physical education, sports and health public elementary schools. Journal of Physical Education and Sports, 8(1), 26–32.

Hoven, M. (2022). ‘A Powerful Sporting Tradition among Canadian Basilians’: Early Twentieth-Century Catholic Priest-Coaches at St Michael’s College. International Journal of the History of Sport, 39(4), 366–384. https://doi.org/10.1080/09523367.2022.2066079

Jahn, J., Eichhorn, M., & Brühl, R. (2017). How Do Individuals Judge Organizational Legitimacy? Effects of Attributed Motives and Credibility on Organizational Legitimacy. Business & Society, 59(3), 545–576. https://doi.org/10.1177/0007650317717959

Jiang, H., Choi, M. C., & Leng, X. (2019). Study of the spillover effect on sport to Chinese regional economic development. International Journal of Financial Research, 10(5), 487–494. https://doi.org/10.5430/ijfr.v10n5p487

Jouvenel, H. (1993). “La Démarche Prospective. Un bref guide méthodologique”. Futuribles, 179, 51-69. https://www.futuribles.com/la-demarche-prospective-un-bref-guide-methodologiq/

Jouvenel, H. d. (2005). Invitación a la prospectiva. Futuribles.

Lock, D., Filo, K., Kunkel, T., & Skinner, J. L. (2015). The Development of a Framework to Capture Perceptions of Sport Organizations Legitimacy. Journal of Sport Management, 29(4), 362–379. https://doi.org/10.1123/jsm.2014-0005

Martin, R. (1995). Technology Forecasting for Decision Making. John Wiley & Sons.

Medina, E., & Gonzalez, G. (2015). Estudio prospectivo de la recreación y el deporte de Acacias Meta año 2023. Universidad Nacional Abierta y a Distancia - UNAD. https://repository.unad.edu.co/bitstream/10596/3511/5/80095404.pdf

Medina, J. (2006). Prospectiva y política científica. Revista Iberoamericana de Ciencia, Tecnología y Sociedad, 3(7), 21-39.

Medina, J. (2020). Abriendo caminos en la prospectiva y el desarrollo de América Latina y el Caribe. Universidad del Valle.

Mojica, F. J. (2006). Concepto y Aplicación de la Prospectiva Estratégica. Revista Med, 14(1), 122-131. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=91014117

Mosquera Diaz, G. A., & Betancourt Garzon, P. J. (2019). Plan prospectivo y estratégico con miras a lograr el liderazgo deportivo del Valle del Cauca para el año 2027. [Universidad Nacional Abierta y A Distancia UNAD] https://repository.unad.edu.co/bitstream/handle/10596/28106/1130613372.pdf;jsessionid=5CDA78A20ABA6E9D20737945D99EA3C7?sequence=1

Oncescu, J., & Loewen, M. (2020). Community recreation provisions that support low-income families’ access to recreation. Leisure/Loisir, 44(2), 279–302. https://doi.org/10.1080/14927713.2020.1760120

Oncescu, J., & Neufeld, C. (2019). Low-income families and the positive outcomes associated with participation in a community-based leisure education program. Annals of Leisure Research, 22(5), 661–678. https://doi.org/10.1080/11745398.2019.1624586

Pedersen, H. C. (2021). A Sporting Nation: Creating Sámi Identity through Sport. International Journal of the History of Sport, 38(12), 1210–1227. https://doi.org/10.1080/09523367.2021.2002302

Persson, M. F., & Eriksen, I. M. (2025). Sports participation as a reflection of social inclusion in youth: a holistic exploration of sport within young people’s lives. Sport, Education and Society. https://doi.org/10.1080/13573322.2025.2451354

Pfarrer, M. D., Decelles, K. A., Smith, K. G., & Taylor, M. S. (2008). After the Fall: Reintegrating the Corrupt Organization. Academy of Management Review, 33(3), 730–749. https://doi.org/10.5465/amr.2008.32465757

Pope, S. W., & Nauright, J. (2016). American-British Sporting Rivalries and the Making of the Global Sports Industry. Comparative American Studies, 14(3–4), 302–319. https://doi.org/10.1080/14775700.2016.1242694

Rahmani, N., Nasab, M., Taheri, M., & Biniaz, S. (2024). Exploring the Future of the Sports Industry Through an Economic Lens in 2031. International Journal of Innovation Management and Organizational Behavior, 4, 170-179. https://doi.org/10.61838/kman.ijimob.4.1.20

Richardson, A. (2025). Sport, Civic Participation, and Social Cohesion. En Sport for Social Cohesion: Theoretical and Practical Perspectives (pp. 50–62). Taylor and Francis. https://doi.org/10.4324/9781003383291-6

Roberts, S., & Burton, N. (2018). Should I Stay or Should I Go? Managing Sponsor Relations through Athlete Transgressions. Journal of Global Sport Management, 3(2), 170–188. https://doi.org/10.1080/24704067.2018.1457969

Sanabria, J., Silveira, Y., & Cortina, M. (2023). Gestión organizacional deportiva revisiones sistemáticas: Vol. GADE2023. Repositorio FUNGADE. https://selloeditorial.fungade.com/index.php/fungade/catalog/book/28

Scholderer, J., & Frewer, L. J. (2003). The Biotechnology Communication Paradox: Experimental Evidence and the Need for a New Strategy. Journal of Consumer Policy, 26(2), 125–157. https://doi.org/10.1023/A:1023695519981

Smith, J., & Saritas, O. (2019). Science and technology foresight baker’s dozen: A pocket primer of comparative and combined foresight methods. Foresight, 13(2), 79-96.

Smolianov, P., Morrissette, J. N., Boucher, C., Dolmatova, T., Schoen, C., & Dion, S. (2022). Comparing the practices of USA skiing and snowboarding against a global model for integrated development of mass and high-performance sport. Journal of Physical Education and Sport, 22(7), 1779–1791. https://doi.org/10.7752/jpes.2022.07222

Tamminen, K. A., Poucher, Z. A., Povilaitis, V., Nirmalanathan, K., & Spence, J. C. (2021). Examining the Experiences of Individuals Living in Low Income Using a Fee Assistance Program to Access Physical Activity and Recreation. Journal of Poverty, 25(1), 76–95. https://doi.org/10.1080/10875549.2020.1746947

Torkildsen, G. (2012). Leisure and Recreation Management (4a ed.). https://doi.org/10.4324/9780203477571

Verschuuren, P., & Ohl, F. (2023). Can the credibility of global sport organizations be restored? A case study of the athletics integrity unit. International Review for the Sociology of Sport, 58(7), 1193–1213. https://doi.org/10.1177/10126902231154095

Wilson, R., Platts, C., & Plumley, D. (2022). Torkildsen’s sport and leisure management. Routledge.

Xu, X., Huang, C., & Shah, W. U. H. (2024). Financial resources utilization efficiency in sports infrastructure development, determinant of total factor productivity growth and regional production technology heterogeneity in China. Heliyon, 10(5). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e26546

Zasimova, L. (2022). Sports facilities’ location and participation in sports among working adults. European Sport Management Quarterly, 22(6), 812–832. https://doi.org/10.1080/16184742.2020.1828968

Zhang, Y., Xu, H., Jia, R., Yang, H., & Wang, C. (2022). Realizing common prosperity: The action logic of social entrepreneurship community mobilization in rural tourism. Elementa, 10(1), 440–459. https://doi.org/10.1525/elementa.2022.00006

Zhaorigetu, H. (2022). Prediction of Sports Performance Combined with Deep Learning Model and Analysis of Influencing Factors. Scientific Programming, 2022. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1155/2022/4082906