Ogni persona, ogni essere umano, ha una tendenza speciale, che può essere più forte o meno a seconda della persona, una tendenza speciale a sfruttare e a trovare nuove sensazioni, quindi nuove emozioni e nuove attività. E questo vale anche quando si gioca, come ha spiegato Virginia Attisani, Research Specialist di Sisal, intervenendo alla conferenza annuale di EASG che si è tenuta oggi a Roma con la presentazione della ricerca Drawing Problem Gamblers’ Profile in Italy: A Comprehensive Categorization from a Behavioral, Psychological, and Socio-demographic Perspective, condotta dall’Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano con il supporto di SISAL.
La letteratura scientifica ha evidenziato infatti la necessità di distinguere i giocatori in base alle loro caratteristiche uniche, considerando le specificità demografiche, comportamentali, psicologiche e fisiologiche. La segmentazione psicografica dei giocatori, per altro, è fondamentale per le aziende che operano nell’industria del gioco sicuro, fornendo loro informazioni critiche per progettare interventi e programmi personalizzati. Lo studio si pone come obiettivo quello di identificare diversi profili dei giocatori, indirizzare coloro che possono essere etichettati come giocatori problematici e differenziarli in termini di dati demografici, aspetti comportamentali e psicologici. “Per farlo abbiamo analizzato la parte emozionale, che cerca di capire meglio l’impatto sul giocatore, gli effetti prodotti prima e dopo le attività di gioco”, ha spiegato Attisani.
Un sondaggio è stato condotto tra dicembre 2021 e gennaio 2022 coinvolgendo la base di clienti online di Sisal. L’analisi si è concentrata solo su coloro che hanno mostrato comportamenti di gioco disadattivi, con un campione di circa 12.000 individui. Le misure comportamentali sono tutte basate sulle risposte che sono date al survey.
Un’analisi del cluster ha identificato tre profili: il Cluster 1 (“The Relax Seekers”, il 46% ) composto da giocatori che vedono il gioco d’azzardo come un modo per rilassarsi; Cluster 2 (“The Disappointed Gain-Oriented”, 30% ) includeva persone che sono guidate principalmente dal desiderio di vincere e tendono a peggiorare il loro stato emotivo dopo aver giocato; per ultimo il Cluster 3 (“The Adrenaline-Filled”) le persone sono guidate principalmente dall’inseguimento di emozioni. Sfruttando questi risultati, vengono discusse implicazioni pratiche che affrontano le caratteristiche specifiche di ciascun gruppo nella progettazione di attività di promozione e prevenzione, campagne e interventi.
“Il primo gruppo di giocatori, come è facile intuire, sono anche quelli più complessi, ma anche più semplici da ‘leggere’. Sono i giocatori che si approcciano e considerano l’attività di gioco come qualcosa che ha un impatto positivo su loro. Nello stato precedente e quello successivo alla attività di gioco c’è un cambiamento dal negativo, quindi pre-game, al positivo, dopo aver giocato.
E loro percepiscono questo in modo positivo; quindi, non sono consapevoli che il gioco può avere un effetto negativo su di loro. In questo caso, dobbiamo intervenire in modo molto diverso da quegli adottato per gli altri due cluster. Il percorso è lungo, dobbiamo aiutarli a provare nuovi metodi per approcciare e cambiare i loro comportamenti e il loro approccio alle emozioni negative. In termini di interventi significa lavorare attraverso trattamenti ‘educativi’, aiutandoli vedere le loro emozioni negative in modo diverso. Possiamo anche suggerire di impostare diversi tipi di limiti al gioco, come limiti di spesa o di tempo di giocata”, ha sottolineato la ricercatrice.
“Credo che questa ricerca sia una sintesi perfetta di tutto il lavoro che stiamo facendo in SISAL, perché da un lato abbiamo una ricerca che continua nel tempo, che stiamo sviluppando giorno per giorno con tutta una serie di misuratori scientifici, psicologici, comportamentali e demografici e sociali. È importante sottolineare il fatto che non vogliamo fermarci qui, con tutte queste conoscenze, ma cercare di usarle per trovare diversi tipi di azioni e misure per applicare questo tipo di dati. Quindi, partendo dalla procedura di gestione dei giocatori, stiamo cercando di migliorarla utilizzando tutti questi dati e questa analisi dei cluster. Vorremmo arrivare ad opzioni specifiche per ogni cluster di giocatore programmatico. Senza dimenticare il livello, ovvero diversi messaggi, diversi tipi di parole che possiamo usare, mirati e specifici per ciascun cluster. Per esempio, si può immaginare che con il cluster dei The Relax Seekers dobbiamo usare parole diverse rispetto agli altri. Poi c’è ADA, l‘Algoritmo Anti-Dipendenza.È uno strumento molto importante che stiamo applicando e che abbiamo sviluppato internamente in SISAL. Si tratta di un algoritmo che vuole identificare i giocatori a rischio utilizzando gli strumenti della scienza dei dati”. “Tutta questa ricerca, tutti questi dati che stiamo utilizzando alimentano l’algoritmo per fare scelte migliori ogni giorno. Stiamo cercando di utilizzare tutto questo materiale scientifico, in un contesto scientifico che è per noi motivo di orgoglio, cercando di fare la differenza in modo concreto, giorno dopo giorno”, ha concluso la dottoressa Attisani. (la dottoressa Virginia Attisani, seconda da sx nella foto)
