Prevedere la diffusione di Internet: un approccio di data science al digital divide globale

The diffusion of the Internet has been one of the main drivers of economic and social transformation worldwide over the past decades. Despite the rapid expansion of digital technologies, significant inequalities in Internet access and usage persist across countries and social groups, a phenomenon commonly referred to as the digital divide. Understanding the determinants of these disparities is essential for assessing the effectiveness of digitalization policies and promoting inclusive economic and social development. This thesis analyzes the main economic, infrastructural, and social factors influencing Internet diffusion across countries, adopting a multidimensional perspective on the digital divide. Using a cross-country dataset referring to recent years, the study combines exploratory data analysis with the application of quantitative models, including linear regression techniques and machine learning algorithms. This approach makes it possible to assess the relative importance of the different explanatory variables, as well as to capture nonlinear relationships and complex interactions among the factors considered. The results highlight the central role of income levels, human capital, and the quality of digital infrastructure in explaining the observed differences in Internet diffusion. At the same time, the analysis shows that the mere availability of infrastructure is not sufficient to ensure effective digital inclusion, emphasizing the importance of digital skills and the institutional context. The predictive models employed also demonstrate a good ability to explain recent trends in Internet usage, providing useful insights into future diffusion patterns across different economic contexts.

Abstract La diffusione di Internet ha rappresentato negli ultimi decenni uno dei principali fattori di trasformazione economica e sociale a livello globale. Nonostante la rapida espansione delle tecnologie digitali, persistono significative disuguaglianze nell’accesso e nell’utilizzo della rete tra Paesi e gruppi sociali, fenomeno comunemente definito digital divide. Comprendere i determinanti di tali disparità risulta fondamentale per valutare l’efficacia delle politiche di digitalizzazione e promuovere uno sviluppo economico e sociale inclusivo. La presente tesi analizza i principali fattori economici, infrastrutturali e sociali che influenzano la diffusione di Internet nei diversi Paesi, adottando una prospettiva multidimensionale del digital divide. A partire da un dataset cross-country riferito agli anni più recenti, il lavoro combina un’analisi esplorativa dei dati con l’applicazione di modelli quantitativi, includendo regressioni lineari e algoritmi di machine learning. Tale approccio consente di valutare l’importanza relativa delle diverse variabili esplicative, nonché di cogliere relazioni non lineari e interazioni complesse tra i fattori considerati. I risultati evidenziano il ruolo centrale del livello di reddito, del capitale umano e della qualità delle infrastrutture digitali nel determinare le differenze osservate nella diffusione di Internet. Al contempo, l’analisi mostra come la sola disponibilità di infrastrutture non sia sufficiente a garantire un’effettiva inclusione digitale, sottolineando l’importanza delle competenze digitali e del contesto istituzionale. I modelli predittivi utilizzati dimostrano inoltre una buona capacità di spiegare l’evoluzione recente dell’uso di Internet, offrendo indicazioni utili sulle prospettive future di diffusione nei diversi contesti economici.