Giuseppe Arbore
DigiZen: un'applicazione mobile basata su LLM per il benessere digitale = DigiZen: an LLM-powered mobile application for digital wellbeing.
Rel. Luigi De Russis, Alberto Monge Roffarello, Luca Scibetta. Politecnico di Torino, NON SPECIFICATO, 2025
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- Tesi
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Negli ultimi decenni, la rapida evoluzione e diffusione degli smartphone ha reso più semplice e immediato l'accesso ad una vasta gamma di servizi digitali, favorendo un aumento significativo del tempo trascorso davanti allo schermo. Sebbene ciò abbia portato benefici in termini di connessione sociale e accesso alle informazioni, ha anche introdotto nuove sfide legate al benessere digitale degli utenti dato l'elevato rischio di sviluppare dipendenza, forme di distrazione e ridotta consapevolezza dell'uso dei dispositivi. Le soluzioni esistenti per il benessere digitale, al momento, si basano sul monitoraggio e la gestione dell'uso che ne viene fatto, concentrandosi su singoli aspetti come il tempo di utilizzo e le notifiche, trascurando il contesto e le esigenze specifiche dell'utente. Questo lavoro di tesi propone DigiZen, un'applicazione mobile basata su LLM pensata per il supporto al benessere digitale, capace non solo di monitorare l'uso dello smartphone, ma anche di fornire raccomandazioni personalizzate e adattive per migliorare il benessere digitale degli utenti. Inoltre, il sistema mira a educare gli utenti sull'importanza di un uso consapevole della tecnologia, promuovendo abitudini digitali più sane e sostenibili a lungo termine senza imporre restrizioni rigide o causare dipendenza dall'applicazione stessa. Il percorso guidato proposto da DigiZen, in seguito ad una fase iniziale di configurazione e definizione degli obiettivi, prevede quattro fasi: (1) aumento della consapevolezza sull'uso del dispositivo, (2) individuazione e gestione delle cause dei comportamenti indesiderati, (3) consolidamento delle abitudini acquisite e (4) mantenimento dei risultati o avvio di un nuovo percorso. Durante l'intero processo, il sistema genera micro-obiettivi giornalieri specifici per l’utente, fornisce feedback personalizzati e messaggi motivazionali, e utilizza l'analisi dei dati raccolti per ottimizzare il percorso di miglioramento e la transizione tra le fasi. L'efficacia e l'usabilità dell'applicazione sono state testate da 15 partecipanti nell'arco di 10 giorni. Il contributo principale di questo lavoro è l’introduzione di un approccio personalizzato e dinamico, basato su LLM, per promuovere abitudini digitali più sane senza imporre restrizioni rigide, favorendo l’autonomia e il benessere dell’utente a lungo termine. |
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| Relatori: | Luigi De Russis, Alberto Monge Roffarello, Luca Scibetta |
| Anno accademico: | 2025/26 |
| Tipo di pubblicazione: | Elettronica |
| Numero di pagine: | 100 |
| Soggetti: | |
| Corso di laurea: | NON SPECIFICATO |
| Classe di laurea: | Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-32 - INGEGNERIA INFORMATICA |
| Aziende collaboratrici: | NON SPECIFICATO |
| URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/37619 |
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