Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Titolo
I Large Language Models possono simulare la percezione del rischio?
Un'analisi comparativa tra le risposte di un campione umano e uno pseudo-campione artificiale.
Dipartimento
ECONOMIA E MANAGEMENT
Corso di studi
MARKETING E RICERCHE DI MERCATO
Parole chiave
- intelligenza artificiale AI
- Large Language Models
- LLM
- percezione del rischio
- simulazione linguistica
Data inizio appello
18/05/2026
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
18/05/2096
Riassunto (Italiano)
Nel contesto della recente evoluzione dei sistemi di intelligenza artificiale i Large Language Models (LLM) stanno acquisendo un ruolo sempre più preponderante nella vita privata ed aziendale di ogni individuo. Il loro impiego nelle attività di analisi e supporto decisionale è sempre più usuale e da tale presupposto ha avuto luogo la presenti tesi. La stessa si inserisce nel dibattito relativo all’applicabilità degli LLM nell’ambito della ricerca di mercato, con particolare riferimento alla possibilità di utilizzarli come alternativa o complemento ai metodi tradizionali di raccolta dei dati.
La questione di fondo riguarda la capacità di tali modelli di simulare non solo le tendenze medie, bensì la complessità e l’eterogeneità delle risposte dei profili rappresentati. In questo quadro, la presente trattazione si propone di verificare la possibilità e la misura in cui LLM siano in grado di riprodurre la percezione del rischio ambientale associato alle microplastiche, sia in termini di variabilità che intensità e direzione delle variabili indagate. L’aspetto innovativo è lo studio multidimensionale dell’oggetto di ricerca che racchiude al suo interno aspetti differenti, ognuno dei quali riconducibile a prerogative umane a sé stanti: dimensione cognitiva, emotiva, sociale e comportamentale.
E ‘stato adottato un disegno di ricerca descrittivo-comparativo che si è incentrato sulla somministrazione di un medesimo questionario alle due tipologie di campione: campione umano e pseudocampione sintetico e un approccio metodologico volto a rendere i risultati della comparazione più affidabili possibili. A tal fine sono state effettuate scelte tali per cui le variabili di disturbo fossero controllate e fosse ridotto il loro eventuale effetto.
I risultati emersi mostrano una tendenza generale degli LLM a simulare le tendenze centrali delle risposte umane, con valori medi spesso allineati e completamente coerenti nella direzione delle valutazioni umane. Nonostante ciò, per ogni componente della percezione del rischio esaminata sono state osservate delle peculiarità specifiche di performance.
