• norsk
    • English
  • English 
    • norsk
    • English
  • Login
View Item 
  •   Home
  • Fakultet for økonomi (ØK)
  • NTNU Handelshøyskolen
  • View Item
  •   Home
  • Fakultet for økonomi (ØK)
  • NTNU Handelshøyskolen
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Tackling the Game: Exploring the Factors Influencing Sports Piracy Streaming

Engen, Sindre Lavrans Nygaard
Bachelor thesis
Thumbnail
View/Open
no.ntnu:inspera:140915232:146725829.pdf (7.883Mb)
no.ntnu:inspera:140915232:146725829.zip (419.7Kb)
URI
https://hdl.handle.net/11250/3071436
Date
2023
Metadata
Show full item record
Collections
  • NTNU Handelshøyskolen [1516]
Abstract
Denne oppgaven undersøker faktorer som påvirker piratstrømming av sport. Ved hjelp av et datasett med 330 respondenter ble logistisk regresjon, Naïve Bayes og decision tree classifier benyttet for å analysere forholdet mellom forskjellige variabler og piratstrømming.

Resultatene viser at fremtidige intensjoner om å piratstrømme, interesse for utenlandske fotballigaer og sosial påvirkning er betydelige faktorer som påvirker piratstrømming. De prediktive analysene som ble gjennomført oppnådde svært høy nøyaktighet.

Funnene i denne oppgaven støtter teorien om Planned Behavior og Issue-Risk-Judgment, samt understreker betydningen av å forstå forbrukeratferd og sosiale påvirkninger i strategier for å redusere piratstrømming. Fremtidig forskning bør ta for seg oppgavens begrensninger, utforske alternative algoritmer, samt implementere og evaluere mulige strategier som hindrer piratstrømming.
 
This study investigates factors influencing sports piracy streaming behavior and develops accurate predictive models. Utilizing a dataset comprised of 330 respondents, this study implemented logistic regression, Naïve Bayes, and decision tree classifier models to analyze the relationships between variables and piracy streaming.

Results reveal that future intentions to engage in piracy streaming, interest in foreign football leagues, and social influence are significant predictors of piracy streaming behavior. The logistic regression and Naïve Bayes model achieved high accuracies.

The findings support the Theory of Planned Behavior and the Issue-Risk-Judgment model, emphasizing the importance of understanding consumer behavior and social influences in anti-piracy measures. Future research should address study limitations, explore alternative algorithms, and evaluate intervention strategies.
 
Publisher
NTNU

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit
 

 

Browse

ArchiveCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournalsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournals

My Account

Login

Statistics

View Usage Statistics

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit