Ricerca
Investiamo nella ricerca scientifica, sviluppando un modello di analisi che consenta un miglioramento continuo delle abitudini dei giocatori.
Lo facciamo impegnandoci attivamente nella promozione e nello svolgimento di studi scientifici che analizzino e monitorino la percezione e la sensibilità sulle tematiche del Gioco Responsabile. I risultati di tali ricerche costituiscono il pilastro fondamentale per sviluppare soluzioni adeguate e mirate ad affrontare il fenomeno del gioco problematico, comprendendone e anticipandone l’evoluzione a partire da una ravvicinata e costante osservazione del comportamento dei giocatori.
Cosa facciamo con l'Università Cattolica: prevenzione, cluster e monitoraggio continuo
Dal 2022 portiamo avanti un progetto integrato di monitoraggio dei giocatori problematici, con l’obiettivo di tracciare su base continuativa il comportamento di gioco online e offline e poterli così profilare in base ai livelli di rischio, all’atteggiamento e al vissuto verso il gioco, oltre che alla compresenza di eventuali patologie. Questo grazie alla somministrazione a tutta la customer-base di un questionario basato sulle indicazioni internazionali del Problem Gambling Severity Index (PGSI).
In collaborazione con l’Università Cattolica di Milano, un nuovo modello di analisi del PGSI volto a definire una diversa e più approfondita classificazione dei giocatori problematici in tre cluster, sulla base di comportamenti di gioco e motivazioni psicologiche, e individuare gli indicatori di rischio per un intervento tempestivo e personalizzato. Abbiamo inoltre incluso nel modello specifiche aree di mitigazione, in linea con le caratteristiche del nostro portafoglio prodotti e il network di vendita. I risultati sono stati validati scientificamente con la pubblicazione del paper “Drawing Problem Gamblers’ Profile in Italy: A Comprehensive Categorization from a Behavioral, Psychological, and Socio-demographic Perspective”.
Nel 2024 circa 30000 nostri clienti sono stati coinvolti in indagini periodiche per costruire un database informativo ricco e articolato, che ha consentito di comprendere ulteriormente le caratteristiche dei giocatori Sisal e identificare le azioni di protezione coerenti con il livello di rischio degli stessi. Tale dataset è alla base del sistema di apprendimento dell’algoritmo di Intelligenza Artificiale A.D.A., consentendone lo sviluppo evolutivo e il miglioramento continuo delle performance.
Il dialogo con i giocatori viene alimentato anche attraverso un processo di feedback che alimenta la fiducia degli stessi. L’83% dei giocatori che hanno preso parte alla ricerca, infatti, sceglie di ricevere i risultati delle analisi condotte sui comportamenti di gioco e i rischi ad essi connessi, dimostrando il progressivo sviluppo di una consapevolezza in merito ai rischi legati ai propri comportamenti di gioco.
