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dc.contributor.authorLillo-Viedma, Felipe
dc.contributor.authorSeverino-González, Pedro E.
dc.contributor.authorRodríguez-Quezada, Estela
dc.contributor.authorArenas-Torres, Felipe
dc.contributor.authorSarmiento-Peralta, Giusseppe
dc.date.accessioned2023-11-30T20:50:57Z
dc.date.available2023-11-30T20:50:57Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttp://repositorio.ucm.cl/handle/ucm/5111
dc.description.abstractCorporate Social Responsibility has become an important corporate principle. Perception about the use of this concept is regarded by corporate stakeholders as strategically crucial. The present work explores the use of machine learning models to analyze connections between socio-demographic traits and CSR perception. Three models are tested based on information provided by university students: a Neural Network (NN), Random Forest (RF) and a Gradient Boosted Tree model (GBT). These models consider socio–demographic and perception scores as inputs and output features, respectively. Results indicates that the GBT model makes better prediction about perceptions. Furthermore, the RF model estimates feature importance which shows the income level feature as a main predictor of CSR–perception.es_CL
dc.language.isoenes_CL
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
dc.sourceInterciencia, 48(10), 503-512es_CL
dc.subjectCorporate Social Responsibilityes_CL
dc.subjectEducationes_CL
dc.subjectMachine learninges_CL
dc.subjectSociodemographyes_CL
dc.subjectStudentes_CL
dc.subjectUniversityes_CL
dc.titleMachine learning approach for predicting corporate social responsibility perception in university studentses_CL
dc.typeArticlees_CL
dc.ucm.facultadFacultad de Ciencias Sociales y Económicases_CL
dc.ucm.indexacionScopuses_CL
dc.ucm.indexacionIsies_CL
dc.ucm.uriinterciencia.net/wp-content/uploads/2023/10/03_7035_Com_Severino_v48n10_10.pdfes_CL


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