haku: @keyword identification / yhteensä: 27
hakutulos-lista
viite: 4 / 27
« edellinen | seuraava »
Tekijä:Punakallio, Perttu
Työn nimi:Peliongelman havaitseminen pelihistoriasta
Identifying Gambling Problem from Gambling History
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:2014
Sivut:viii + 70      Kieli:   fin
Koulu/Laitos/Osasto:Matematiikan ja systeemianalyysin laitos
Oppiaine:Sovellettu matematiikka   (Mat-2)
Valvoja:Ehtamo, Harri
Ohjaaja:Saloheimo, Juha
Elektroninen julkaisu: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201507013661
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje
sulje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark Aalto  569   | Arkisto
Avainsanat:gambling problem
pathological gambling
identification
desicion trees
logistic regression
neural networks
peliongelma
peliriippuvuus
tunnistaminen
päätöspuut
logistinen regressio
neuroverkot
Tiivistelmä (fin): Rahapelaamisen tullessa koko ajan entistä hyväksytymmäksi ja yleisemmäksi vapaa-ajanviettotavaksi, on sen haittavaikutuksiin kiinnitettävä entistä tarkemmin huomiota.
Suomalaisten peliyhtiöiden yksinoikeuden eräänä oikeutuksena on rahapeliongelman aktiivinen ehkäisy.
Täyttääkseen tämän tehtävän on peliyhtiöiden kehitettävä yhä parempia menetelmiä rahapeliongelman tunnistamiseksi mahdollisimman aikaisessa vaiheessa.

Tässä työssä tutustuttiin peliongelman teoriaan ja luotiin sen pohjalta tilastollinen malli mahdollisten peliongelmaisten tunnistamiseksi Veikkauksen asiakkaiden keskuudesta.
Vertailtavina malleina olivat päätöspuu, logistinen regressio ja neuroverkko.
Malleissa käytetyt muuttujat johdettiin Veikkauksen asiakkaiden peli- ja rahansiirtotapahtuma-aineistosta, ja ne pohjautuivat läpikäytyyn materiaaliin rahapeliongelman teoriasta.

Työn tuloksena päädyttiin logistiseen regressiomalliin, jonka muuttujat kuvasivat rahapeliongelman aiheuttamia muutoksia pelaajan rahapeleihin liittyvässä rahan- ja ajankäytössä.
Peliongelmaa parhaiten selittävät muuttujat kuvasivat teorian mukaisesti rahan- ja ajankäytön, ja niihin liittyvän vaihtelun kasvamista sekä rahapelaamisen vähentynyttä valikoivuutta.
Mallin parametrien arvot vaativat tulevaisuudessa päivittämistä, jotta ne pysyvät ajantasalla.

Syntynyt malli on toteutuskelpoinen Veikkauksen järjestelmiin, ja työssä esitellyillä parannusehdotuksilla siitä saadaan tulevaisuudessa vielä tarkempi työkalu mahdollisten peliongelmaisten tunnistamiseen.
Mallin käyttöönotto tarkoittaa, että Veikkaus ottaa merkittävän askeleen eteenpäin vastuullisen rahapelaamisen edistämisessä.
Tiivistelmä (eng): Since gambling is becoming an increasingly accepted and widespread form of free time activity, closer attention has to be paid to its adverse e ects.
One of the justifications for the monopoly of Finnish gambling companies is the active prevention of problem gambling.
In order to fulfill this task, the gambling companies have to develop better methods for identifying problematic gambling at the earliest possible stages.

In this research, the theory of problem gambling is rst explored, and then, based on this theory, a statistical model for the identi cation of possible problem gamblers among Veikkaus customers is generated.
The models compared were decision tree, logistic regression and neural network.
The variables used in these models were derived from the gaming and money transfer data of Veikkaus customers.
The variables were based on the reviewed material on problematic gambling.

As a result, a logistic regression model was chosen.
Its predictors described the changes in gamblers gambling-related money and time consumption caused by the gambling problem.
The variables, which explained problematic gambling the best, were in line with the theory and described the growth of money and time consumption and related variation, and the decrease in the selectivity of gambling.
The values of the parameters of the created model require updating in the future in orter to to stay up to date.

The model can be implemented within Veikkaus systems, and with the improvement suggestions presented in the thesis it can be made even more accurate tool for identifying potential problematic gamblers in the future.
By deploying this model Veikkaus will take a major step forward in terms of promoting responsible gambling.
ED:2014-03-12
INSSI tietueen numero: 48770
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI