M ILYEN KULTURÁLIS TÉNYEZŐK LEHETNEK HATÁSSAL AZ USA TAGÁLLAMAINAK MOZGÁSTUDATOSSÁGÁRA ? II. RÉSZ - HATÁSMECHANIZMUSOK Horváth Mónika, Pitlik László SZIE My-X kutatócsoport Multikulturalitás a XXI. Században – SZIE GTK TTI Gödöllő

E LŐZMÉNYEK Békéscsaba ( előadás PPT): Gyöngyös (poszter): MIAÚ (tanulmány):

A SZIMULÁCIÓ KERETFELTÉTELEI I. Következményváltozó (Y1): az előzmény-tanulmány keretében kidolgozott, Google-Trends-alapú mozgástudatossági index Befolyásoló tényezők I. (X1;…;X17): Városban élők aránya (%), Városok alapterülete (%), Középiskola/ BSc / MSc+PhD végzettségűek aránya (%), Korosztályarány (%) 0-18 / / / / / / 65+, Heti rendszerességi templomlátogatók, Szinglik aránya (%), GDP (USD/fő), Minimálbér (USD/óra), Munkanélküliség (%)

A SZIMULÁCIÓ KERETFELTÉTELEI II. Befolyásoló tényezők II. (X1;…;X4): Tengerszint feletti magasság (m), Éves átlagos hőmérséklet (˚C), Éves átlagos napsütéses órák száma (óra/év), Éves átlagos csapadékmennyiség (mm) = 1., Mezőgazdasági potenciál 2., Depresszív potenciál Elemzési módszer: Hasonlóságelemzés ( MXY-FREE COCO Y0 )

A SZIMULÁCIÓ KERETFELTÉTELEI III. CÉL Adott értékhalmazokból egyetlen egy mutatószám létrehozása, és ezáltal olyan potenciálképzés (mezőgazdasági, illetve depresszív), amely azt feltételezi, hogy az alkotott potenciál és a mozgástudatosság mesterségesen létrehozott fogalma között racionális kapcsolat van.

C ÉLCSOPORT / HASZNOSSÁG Az elemzések célcsoportja: a magyar sportgazdaság minden szereplője, illetve olyan társadalmi színterek, ahol a mozgástudatosságnak döntő, befolyásoló szerepe van (pl.: egészségügy). Az elemzés hasznossága: adaptálható módszertan kidolgozása a ‚big-data’ alapú gazdasági szimulációk érdekében, melyek képesek megalapozni a törvényben előírt hatástanulmányokat és minimalizálni a téves, nem megfelelő döntéseket.

E REDMÉNYEK I. A mezőgazdasági potenciál korrelációja : - 0,1573 gyenge, majdnem elhanyagolható kapcsolat (fordított arányosság) A depresszív potenciál korrelációja : 0,1472 gyenge, majdnem hanyagolható kapcsolat (egyenes arányosság) Kulturális tényezők:Korreláció: Városban élők aránya 0,334 biztos, de gyenge kapcsolat (egyenes arányosság) Városok alapterülete0,302biztos, de gyenge kapcsolat (egyenes arányosság) Iskolázottság: érettségi0,312biztos, de gyenge kapcsolat (egyenes arányosság) Iskolázottság: BsC diploma0,5066közepes korreláció, jelentős kapcsolat (egyenes arányosság) Iskolázottság: MsC diploma / PhD0,3942biztos, de gyenge kapcsolat (egyenes arányosság) Koreloszlás 0-18 év-0,1154 gyenge, majdnem elhanyagolható kapcsolat (fordított arányosság) Koreloszlás év-0,0994 gyenge, majdnem elhanyagolható kapcsolat (fordított arányosság) Koreloszlás év0,2209biztos, de gyenge kapcsolat (egyenes arányosság) Koreloszlás év0,0173gyenge, majdnem hanyagolható kapcsolat (egyenes arányosság) Koreloszlás év0,1442gyenge, majdnem hanyagolható kapcsolat (egyenes arányosság) Koreloszlás év-0,1689 gyenge, majdnem elhanyagolható kapcsolat (fordított arányosság) Koreloszlás 65+ év-0,0503 gyenge, majdnem elhanyagolható kapcsolat (fordított arányosság) Heti rendserességi templomlátogatás-0,2680 biztos, de gyenge kapcsolat (fordított arányosság) GDP mértéke0,2437biztos, de gyenge kapcsolat (egyenes arányosság) Minimálbér nagysága0,1355gyenge, majdnem hanyagolható kapcsolat (egyenes arányosság) Munkanélküliség mértéke-0,3011 biztos, de gyenge kapcsolat (fordított arányosság) Szinglik aránya0,1290gyenge, majdnem hanyagolható kapcsolat (egyenes arányosság) Tengerszint feletti magasság0,0653gyenge, majdnem hanyagolható kapcsolat (egyenes arányosság) Éves átlagos hőmérséklet-0,1878 gyenge, majdnem elhanyagolható kapcsolat (fordított arányosság) Éves átlagos napsütéses órák száma0,0267gyenge, majdnem hanyagolható kapcsolat (egyenes arányosság) Évi átlagos csapadék mennyiség-0,2053 biztos, de gyenge kapcsolat (fordított arányosság)

E REDMÉNYEK II.

E REDMÉNYEK III.

K ÖVETKEZTETÉSEK A klasszikus statisztikai fogalmakra épített szimulátor masszívan képes visszatükrözni: a Google-Trends adatai alapján képzett mozgástudatossági index és a a kulturális tényezők kapcsolatát, valamint a mezőgazdasági – és depresszív potenciál kapcsolatát.

K ÖVETKEZTETÉSEK A Google-Trends-re alapozó ‚big-data’ elemzések képesek a klasszikus statisztikák elemzését kiváltani. A multikulturalitás komplex jelensége ennek értelmében ‚big-data’ oldalról jól értelmezhető.

JÖVŐKÉP Célunk az általunk alkalmazott eljárással feltárni az Európai Unió és Magyarország mozgástudatosságát, a mozgástudatosságra ható tényezőket és a tényezők közötti összefüggéseket.

PPT: PPT: Köszönjük a figyelmet!