FAKE NEWS E POLARIZZAZIONE DELL'UTENTE.

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dc.contributor.advisor Borghesan, Andrea it_IT
dc.contributor.author Piazza, Davide <1995> it_IT
dc.date.accessioned 2019-10-05 it_IT
dc.date.accessioned 2020-05-08T05:13:30Z
dc.date.issued 2019-11-05 it_IT
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10579/15954
dc.description.abstract L’evolversi della maniera con cui la società si informa ha dato una notevole importanza alle notizie che si ricavano dal web ed in particolare sui social network. Il tempo di diffusione di notizie si è sempre più accorciato ed ha coinvolto sempre più gente. Con l’aumentare della facilità di recupero e diffusione delle notizie è apparso sempre più frequentemente il problema delle cosiddette ‘Fake News’, le informazioni false, sempre meno riconoscibili da parte degli utenti. In questa tesi verranno analizzate le Fake News e sarà condotta un’analisi su come è possibile prevederle\evitarle attraverso un modello tratto da un lavoro di MICHELA DEL VICARIO, WALTER QUATTROCIOCCHI, ANTONIO SCALA e FABIANA ZOLLO. Del modello saranno ripresi gli aspetti più interessanti riguardanti la polarizzazione dell'utente. Concludendo si verificherà la polarizzazione degli utenti sulla base di alcuni dati raccolti dall AGCOM. it_IT
dc.language.iso it it_IT
dc.publisher Università Ca' Foscari Venezia it_IT
dc.rights © Davide Piazza, 2019 it_IT
dc.title FAKE NEWS E POLARIZZAZIONE DELL'UTENTE. it_IT
dc.title.alternative Fake news e la polarizzazione dell'utente it_IT
dc.type Master's Degree Thesis it_IT
dc.degree.name Economia e gestione delle aziende it_IT
dc.degree.level Laurea magistrale it_IT
dc.degree.grantor Dipartimento di Management it_IT
dc.description.academicyear 2018/2019, sessione autunnale it_IT
dc.rights.accessrights closedAccess it_IT
dc.thesis.matricno 852440 it_IT
dc.subject.miur SECS-P/08 ECONOMIA E GESTIONE DELLE IMPRESE it_IT
dc.description.note it_IT
dc.degree.discipline it_IT
dc.contributor.co-advisor it_IT
dc.date.embargoend 10000-01-01
dc.provenance.upload Davide Piazza (852440@stud.unive.it), 2019-10-05 it_IT
dc.provenance.plagiarycheck Andrea Borghesan (borg@unive.it), 2019-10-21 it_IT


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