Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Politiche regionali per lo sviluppo turistico sostenibile: l'utilizzo dei big data come strumento di analisi |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Regional policies for sustainable tourism development: the use of big data as an analysis tool |
| Campo principale della ricerca | Economics |
| Sottocampo della ricerca | Applied economics |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Il progetto di ricerca dimostra come i big data facilitino la creazione di politiche territoriali per lo sviluppo turistico, culturale e ambientale in linea con le specificità locali. Attualmente, le politiche territoriali (PNRR, Fondi Strutturali, SNAI) sono solo parzialmente integrate e richiedono ulteriore integrazione per aumentarne l'efficacia. Il progetto prevede la creazione di una banca dati che integri fonti informative diverse per analizzare l'impatto delle scelte private e pubbliche a livello territoriale, inclusi gli effetti delle politiche regionali. L'analisi utilizza metodi microeconometrici, lineari e non lineari, e tecniche di inferenza causale per valutare gli impatti delle politiche territoriali sul settore turistico e sulle ricadute ambientali e culturali. L’uso di nuovi algoritmi nel campo dell'intelligenza artificiale e del machine learning permette di migliorare la capacità previsiva dei modelli statistici. |
| Descrizione sintetica in inglese | The research project demonstrates how big data facilitate the creation of territorial policies for tourism, cultural, and environmental development in line with local specificities. Currently, territorial policies (PNRR, Structural Funds, SNAI) are only partially integrated and require further integration to increase effectiveness. The project involves creating a database that integrates diverse information sources to analyze the impact of private and public choices at the territorial level, including the effects of regional policies. The analysis uses microeconometric methods, both linear and non-linear, and causal inference techniques to evaluate the impacts of territorial policies on the tourism sector and environmental and cultural repercussions. Additionally, the use of new algorithms in the field of artificial intelligence and machine learning improves the predictive capability of statistical models. |
| Data del bando | 05/05/2023 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI SCIENZE STATISTICHE "PAOLO FORTUNATI" |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| laura.vici@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 01/06/2023 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |