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Un'analisi della diffusione della tecnologia AI attraverso campagne di crowdfunding

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tesi31661647.pdf (4.818Mb)
Author
Bottiglieri, Giulia <2000>
Date
2024-12-19
Data available
2024-12-26
Abstract
Questa ricerca analizza la diffusione dell'intelligenza artificiale (IA) utilizzando il crowdfunding basato sulle ricompense come finestra privilegiata per osservare il comportamento dei sostenitori, coloro che adottano precocemente le tecnologie emergenti e sono considerati pre-innovatori. Sulla base della teoria della diffusione dell'innovazione di Rogers, lo studio esplora i fattori che favoriscono l'adozione di prodotti e servizi innovativi in ​​ambito tecnologico. Attraverso un approccio metodologico misto, che combina analisi qualitative e quantitative, sono state esaminate le campagne Kickstarter attive tra il 2016 e il 2023. L'analisi quantitativa, condotta con un modello Probit, ha confermato l'importanza di fattori quali osservabilità e dimostrabilità per il successo delle campagne, mentre la complessità percepita si è rivelata una barriera significativa. Questi fattori sono stati operazionalizzati attraverso un'analisi qualitativa basata sulla codifica di tutti i commenti delle campagne indagate.
 
This research analyzes the diffusion of artificial intelligence (AI) using reward-based crowdfunding as a privileged window to observe the behavior of backers, those who adopt emerging technologies early and are considered pre-innovators. Based on Rogers’ Diffusion of Innovation Theory, the study explores the factors that favor the adoption of innovative products and services in the technological field. Through a mixed methodological approach, which combines qualitative and quantitative analysis, Kickstarter campaigns active between 2016 and 2023 were examined. The quantitative analysis, conducted with a Probit model, confirmed the importance of factors such as observability and provability for the success of the campaigns, while perceived complexity turned out to be a significant barrier. These factors were operationalized through a qualitative analysis based on the coding of all the comments of the investigated campaigns.
 
Type
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Collections
  • Laurea Magistrale [5671]
URI
https://unire.unige.it/handle/123456789/10833
Metadata
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