Vaccines, though vital for public health, face diverse barriers to acceptance. While existing research investigating vaccine hesitancy mainly focuses on the role of socio-demographic factors, this thesis delves deeper into the complex interplay between personal values and beliefs and their impact on vaccination attitudes among Italian adults. Leveraging a representative cross-sectional survey encompassing more than 800 subjects, we employ unsupervised and supervised machine learning algorithms to generate unique psychological profiles of Italian adults based on their political leanings, spiritual beliefs, personal values, trust in science, susceptibility to conspiracy theories, and environmental concerns. Subsequently, linear regression models pinpoint the relationship between such profiles and vaccination attitudes. These insights pave the way for targeted interventions tailored to specific values and belief systems, ultimately promoting vaccine acceptance and bolstering public health.

La pratica vaccinale, strumento prezioso per la salute pubblica, è limitata dall'esistenza di resistenze di vario tipo. Mentre la maggior parte degli studi che indagano l'esitazione vaccinale si concentrano principalmente sul ruolo dei fattori sociodemografici, questa tesi cerca di fare luce sul modo in cui la complessa interazione tra valori e convinzioni personali influenza l'esitazione vaccinale tra gli adulti italiani. Avvalendoci di un'indagine trasversale su un campione rappresentativo della popolazione adulta italiana composto da più di 800 soggetti, utilizziamo tecniche di machine learning supervised e unsupervised per individuare diversi profili psicologici sulla base di orientamento politico, bisogni spirituali, valori personali, fiducia nella scienza, suscettibilità alle teorie cospirative e preoccupazioni riguardo alle tematiche ambientali. Successivamente, attraverso modelli di regressione lineare, indaghiamo la relazione tra questi profili e l'esitazione vaccinale. I nostri risultati aprono la strada a interventi mirati per specifici sistemi di valori e credenze che possano favorire la diffusione di una migliore conoscenza e consapevolezza sul tema della vaccinazione.

INDIVIDUAL VOICES, COLLECTIVE HEALTH: A PERSON-CENTERED APPROACH TO IDENTIFYING DETERMINANTS OF VACCINATION ATTITUDES IN ITALY

FIORENTINO, MARCELLO
2022/2023

Abstract

Vaccines, though vital for public health, face diverse barriers to acceptance. While existing research investigating vaccine hesitancy mainly focuses on the role of socio-demographic factors, this thesis delves deeper into the complex interplay between personal values and beliefs and their impact on vaccination attitudes among Italian adults. Leveraging a representative cross-sectional survey encompassing more than 800 subjects, we employ unsupervised and supervised machine learning algorithms to generate unique psychological profiles of Italian adults based on their political leanings, spiritual beliefs, personal values, trust in science, susceptibility to conspiracy theories, and environmental concerns. Subsequently, linear regression models pinpoint the relationship between such profiles and vaccination attitudes. These insights pave the way for targeted interventions tailored to specific values and belief systems, ultimately promoting vaccine acceptance and bolstering public health.
2022
Individual voices, collective health: a person-centered approach to identifying determinants of vaccination attitudes in Italy
La pratica vaccinale, strumento prezioso per la salute pubblica, è limitata dall'esistenza di resistenze di vario tipo. Mentre la maggior parte degli studi che indagano l'esitazione vaccinale si concentrano principalmente sul ruolo dei fattori sociodemografici, questa tesi cerca di fare luce sul modo in cui la complessa interazione tra valori e convinzioni personali influenza l'esitazione vaccinale tra gli adulti italiani. Avvalendoci di un'indagine trasversale su un campione rappresentativo della popolazione adulta italiana composto da più di 800 soggetti, utilizziamo tecniche di machine learning supervised e unsupervised per individuare diversi profili psicologici sulla base di orientamento politico, bisogni spirituali, valori personali, fiducia nella scienza, suscettibilità alle teorie cospirative e preoccupazioni riguardo alle tematiche ambientali. Successivamente, attraverso modelli di regressione lineare, indaghiamo la relazione tra questi profili e l'esitazione vaccinale. I nostri risultati aprono la strada a interventi mirati per specifici sistemi di valori e credenze che possano favorire la diffusione di una migliore conoscenza e consapevolezza sul tema della vaccinazione.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14239/17253