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Contents

Online Document Mining Approach to Predicting Crowdfunding Success = 온라인 문서 마이닝 접근법을 활용한 크라우드펀딩의 성공여부 예측 방법 / Suhyeon Nam ; Yoonsun Jin ; Ohbyung Kwon 1

[요약] 1

1. Introduction 1

2. Crowdfunding 3

3. Method 5

3.1. Inside the Crowdfunding Sites 5

3.2. Overall System Framework 7

3.3. Preprocessing 8

3.4. Readability Index Calculation 8

3.5. Sentiment Analysis 9

3.6. Extracting Local Information 9

3.7. Topic Modeling 9

3.8. DTM (TF-IDF) 10

3.9. Miscellaneous Data 10

3.10. Predicting Project Funding Results 11

4. Experiment 11

4.1. Data Collection and Simple Statistics 11

4.2. Regression Analysis 12

4.3. Predicting Crowdfunding Success 15

5. Discussion 16

5.1. Implications 16

5.2. Conclusion 16

References 17

국문요약 21

저자소개 22

초록보기

크라우드펀딩(Crowdfunding)은 최근 벤처 기업의 기금 모금을 위한 엔젤 기금보다 인기가 있다. 이에 따라 크라우드펀딩의 성공 요인을 파악하는 것은 기금 조성자 및 투자자로 하여금 크라우드펀딩 프로젝트와 관련된 효과적 의사결정을 내리기 위해 크라우드펀딩 성공 여부를 선험적으로 예측하는데 유용할 것이다. 이에 최근까지 프로젝트의 목표 및 관련 SNS의 수와 같은 몇 가지 수치적 요인을 독립 변인으로 제안하여 이들이 크라우드펀딩 캠페인의 성공에 어떤 영향을 미치는지 등이 연구되어오고 있었다. 그러나 수치가 아닌 비정형 데이터를 통한 크라우드펀딩 캠페인의 성공에 대한 예측은 거의 이루어진 바 없으며, 특히 프로젝트를 소개하는 문서에 대한 특성 분석을 통해 해당 프로젝트의 성공 여부를 예측하려는 연구는 아직 이루어지지 않았다. 사실 프로젝트를 소개하는 문서는 공개되어 있어 확보에 드는 비용이 적게 들기 때문에 매우 유용하다. 따라서 본 연구의 목적은 Wadiz 등 온라인상으로 공개되어 있는 프로젝트에 대한 소개 문서를 기반으로 크라우드펀딩 프로젝트의 성공을 예측하는 새로운 방법을 제안하는 것이다. 제안된 방법의 성능을 테스트하기 위해, 본 연구에서는 1,980개의 실제 크라우드펀딩 프로젝트와 관련된 텍스트를 수집하고 경험적으로 분석했다. 텍스트 데이터 세트에서 카테고리, 응답 수, 자금 조달 목표, 기금 모금 방법, 보상, SNS 추종자 수, 이미지 및 비디오 수 및 기타 숫자 데이터와 같은 프로젝트에 대한 세부 정보를 수집하였다. 분석 결과 이러한 요인들은 분류 알고리즘에서 분류 성능을 제고하는데 의미 있는 변인으로 확인되었다. 즉, 제안된 방법이 최근에 제안된 비정형 텍스트 기반 방법보다 정확도나 F-점수 및 수행 경과 시간에서 성능이 우수하였다.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
Business Application of Convolutional Neural Networks for Apparel Classification Using Runway Image = 합성곱 신경망의 비지니스 응용 : 런웨이 이미지를 사용한 의류 분류를 중심으로 Yian Seo, Kyung-shik Shin p.1-19

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Online Document Mining Approach to Predicting Crowdfunding Success = 온라인 문서 마이닝 접근법을 활용한 크라우드펀딩의 성공여부 예측 방법 Suhyeon Nam, Yoonsun Jin, Ohbyung Kwon p.45-66

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이질성 학습을 통한 문서 분류의 정확성 향상 기법 = Improving the Accuracy of Document Classification by Learning Heterogeneity 윌리엄, 현윤진, 김남규 p.21-44

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기업정보 기반 지능형 밸류체인 네트워크 시스템에 관한 연구 = A Study on Intelligent Value Chain Network System based on Firms' Information 성태응, 김강회, 문영수, 이호신 p.67-88

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