La tesi di laurea si pone gli obbiettivi di valutare la percezione e il grado di conoscenza circa il tema del Cruelty free relativo al mondo della cosmetica e di analizzare la percezione circa il tema del Benessere animale con riguardo all’allevamento intensivo. Circa la responsabilità sociale d’impresa l’individuazione di soluzioni di sensibilizzazione e aumento di consapevolezza del consumatore da parte dell’industria dei cosmetici. Al fine di raggiungere gli obbiettivi alla base dell’elaborazione della tesi si implementano differenti metodologie. Innanzitutto si è ritenuta cruciale l’elaborazione personale di un questionario. Questo è stato pensato in modo da essere funzionale ad analisi descrittive e multivariate del tipo: Analisi testuale (Text Mining); Analisi delle componenti principali (PCA) Analisi delle corrispondenze semplici (CA);Analisi delle corrispondenze multiple (MCA); Cluster analysis. Le presenti analisi sono state realizzate, successivamente ad una prima fase di data cleaning grazie all’utilizzo di Excel, tramite R Commander, ovvero un software ad interfaccia grafica sviluppato per il linguaggio di programmazione R. In oltre si è ritenuto particolarmente utile, l’ utilizzo di dati provenienti da fonti ufficiali e precedenti studi per presentare dei confronti tra le diverse sezioni del sondaggio.
Il benessere animale ed il Cruelty Free nell'industria cosmetica: un'analisi empirica sulle opinioni e sul comportamento del consumatore
GALANTINO, SIMONA
2021/2022
Abstract
La tesi di laurea si pone gli obbiettivi di valutare la percezione e il grado di conoscenza circa il tema del Cruelty free relativo al mondo della cosmetica e di analizzare la percezione circa il tema del Benessere animale con riguardo all’allevamento intensivo. Circa la responsabilità sociale d’impresa l’individuazione di soluzioni di sensibilizzazione e aumento di consapevolezza del consumatore da parte dell’industria dei cosmetici. Al fine di raggiungere gli obbiettivi alla base dell’elaborazione della tesi si implementano differenti metodologie. Innanzitutto si è ritenuta cruciale l’elaborazione personale di un questionario. Questo è stato pensato in modo da essere funzionale ad analisi descrittive e multivariate del tipo: Analisi testuale (Text Mining); Analisi delle componenti principali (PCA) Analisi delle corrispondenze semplici (CA);Analisi delle corrispondenze multiple (MCA); Cluster analysis. Le presenti analisi sono state realizzate, successivamente ad una prima fase di data cleaning grazie all’utilizzo di Excel, tramite R Commander, ovvero un software ad interfaccia grafica sviluppato per il linguaggio di programmazione R. In oltre si è ritenuto particolarmente utile, l’ utilizzo di dati provenienti da fonti ufficiali e precedenti studi per presentare dei confronti tra le diverse sezioni del sondaggio.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14240/69815