In this study a predictive model is constructed for the prediction of the social media addiction (measured through the BSMAS scale) from the objective indices of Facebook activity and from various groups of self-reports variables (psychological, personality and demographic variables). The model is built using the Random Forest algorithm applied to the data collected from a sample of 1094 subjects.

In questo studio viene costruito un modello predittivo per la previsione della dipendenza da social media (misurata tramite la scala BSMAS) a partire dagli indici oggettivi di attività di Facebook e da vari gruppi di variabili self-report (variabili psicologiche, di personalità e demografiche). Il modello viene costruito tramite l'utilizzo dell'algoritmo Random Forest applicato ai dati raccolti da un campione di 1094 soggetti.

Utilizzo delle tracce digitali nello studio della dipendenza da social media ​

MIGNOGNA, ALESSANDRO
2019/2020

Abstract

In questo studio viene costruito un modello predittivo per la previsione della dipendenza da social media (misurata tramite la scala BSMAS) a partire dagli indici oggettivi di attività di Facebook e da vari gruppi di variabili self-report (variabili psicologiche, di personalità e demografiche). Il modello viene costruito tramite l'utilizzo dell'algoritmo Random Forest applicato ai dati raccolti da un campione di 1094 soggetti.
ITA
In this study a predictive model is constructed for the prediction of the social media addiction (measured through the BSMAS scale) from the objective indices of Facebook activity and from various groups of self-reports variables (psychological, personality and demographic variables). The model is built using the Random Forest algorithm applied to the data collected from a sample of 1094 subjects.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14240/154065