In questo elaborato si esplorano e si analizzano le reti di partecipazione competitiva nel Powerlifting in Italia utilizzando i dati forniti dal progetto OpenPowerlifting. Le reti analizzate includono sia strutture unipartite (connessioni tra atleti che gareggiano assieme) sia bipartite (collegamenti tra atleti ed eventi competitivi). Grazie alla disponibilità di competizioni svolte in diversi anni, è possibile studiare l'evoluzione delle partecipazioni nel tempo attraverso reti dinamiche. Per ottimizzare la visualizzazione delle reti, si impiegano algoritmi force-directed per il posizionamento dei nodi. Si utilizzano inoltre algoritmi di community detection per identificare gruppi di atleti all'interno delle reti. Infine, si applicano il modello ANOVA per verificare l'eterogeneità degli atleti e i modelli SRRM (Social Relation Regression Model) e AME (Additive and Multiplicative Effects Model) per valutare l'influenza delle variabili di nodo disponibili e di fattori latenti nella formazione delle connessioni.
Analisi delle reti di partecipazione competitiva nel Powerlifting italiano: un'applicazione al dataset OpenPowerlifting
CAPPELLA, ALICE
2023/2024
Abstract
In questo elaborato si esplorano e si analizzano le reti di partecipazione competitiva nel Powerlifting in Italia utilizzando i dati forniti dal progetto OpenPowerlifting. Le reti analizzate includono sia strutture unipartite (connessioni tra atleti che gareggiano assieme) sia bipartite (collegamenti tra atleti ed eventi competitivi). Grazie alla disponibilità di competizioni svolte in diversi anni, è possibile studiare l'evoluzione delle partecipazioni nel tempo attraverso reti dinamiche. Per ottimizzare la visualizzazione delle reti, si impiegano algoritmi force-directed per il posizionamento dei nodi. Si utilizzano inoltre algoritmi di community detection per identificare gruppi di atleti all'interno delle reti. Infine, si applicano il modello ANOVA per verificare l'eterogeneità degli atleti e i modelli SRRM (Social Relation Regression Model) e AME (Additive and Multiplicative Effects Model) per valutare l'influenza delle variabili di nodo disponibili e di fattori latenti nella formazione delle connessioni.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/77755