Tesi etd-01052022-103635 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
DI MAURO, GIANMARCO
URN
etd-01052022-103635
Titolo
Linkedin Data: uno sguardo attraverso Linkedin alle carriere degli alumni e delle alumnae degli atenei toscani
Dipartimento
FILOLOGIA, LETTERATURA E LINGUISTICA
Corso di studi
INFORMATICA UMANISTICA
Relatori
relatore Prof. Rossetti, Giulio
correlatore Prof.ssa Pollacci, Laura
correlatore Prof.ssa Pollacci, Laura
Parole chiave
- brain drain
- data mining
- brain exchange
- demografia
Data inizio appello
31/01/2022
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
31/01/2025
Riassunto
Argomento cardine di questo studio è l'utilizzo di dati non convenzionali per l'analisi delle carriere e della mobilità di soggetti altamente formati.
In particolare, la fonte di dati utilizzata è il professional network LinkedIn, mentre soggetto dello studio sono gli alumni e le alumnae di alcuni atenei toscani.
Questa tesi descrive il framework elaborato per la raccolta e la pulizia dei dati al fine di ottenere un'analisi esplorativa.
L'analisi è stata condotta su un campione di 9405 utenti di LinkedIn, di cui 2372 riportanti evidenze di spostamenti internazionali per motivi di studio e/o lavoro.
In particolare, la fonte di dati utilizzata è il professional network LinkedIn, mentre soggetto dello studio sono gli alumni e le alumnae di alcuni atenei toscani.
Questa tesi descrive il framework elaborato per la raccolta e la pulizia dei dati al fine di ottenere un'analisi esplorativa.
L'analisi è stata condotta su un campione di 9405 utenti di LinkedIn, di cui 2372 riportanti evidenze di spostamenti internazionali per motivi di studio e/o lavoro.
File
| Nome file | Dimensione |
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La tesi non è consultabile su richiesta dell’autore. |
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