크라우드 펀딩은 벤처 기업의 자금 조달에 있어서 엔젤투자자로부터의 펀딩보다 더 중요한 비중을 차지하고 있어, 관심도 같이 증가하고 있다. 따라서 크라우드펀딩 프로젝트의 성공 요인을 밝히고 성공 가능성을 사전에 예측하는 것은 자금 모집자와 투자자 양측에게 모두 중요하다. 특히 프로젝트 목표액, SNS 팔로워 수 등의 수치적인 정보들이 크라우드 펀딩의 성공에 미치는 영향을 분석한 연구들은 진행되어 왔다. 그러나 투자자로 하여금 크라우드펀딩에 참여하고자 하는데 크게 기여하는 정보인 펀딩 소개글의 내용적 특성과 구조적 특성을 활용하여 성공 가능성을 예측하는 연구는 그 비용 효율성에도 불구하고 아직 거의 존재하지 않는다. 따라서 본 연구의 목적은 ...
크라우드 펀딩은 벤처 기업의 자금 조달에 있어서 엔젤투자자로부터의 펀딩보다 더 중요한 비중을 차지하고 있어, 관심도 같이 증가하고 있다. 따라서 크라우드펀딩 프로젝트의 성공 요인을 밝히고 성공 가능성을 사전에 예측하는 것은 자금 모집자와 투자자 양측에게 모두 중요하다. 특히 프로젝트 목표액, SNS 팔로워 수 등의 수치적인 정보들이 크라우드 펀딩의 성공에 미치는 영향을 분석한 연구들은 진행되어 왔다. 그러나 투자자로 하여금 크라우드펀딩에 참여하고자 하는데 크게 기여하는 정보인 펀딩 소개글의 내용적 특성과 구조적 특성을 활용하여 성공 가능성을 예측하는 연구는 그 비용 효율성에도 불구하고 아직 거의 존재하지 않는다. 따라서 본 연구의 목적은 텍스트 분석 및 판별 알고리즘을 활용하여 비정형 문서인 크라우드편딩을 소개하는 소개글을 분석하고 이를 근거로 편딩의 성공 여부를 사전에 예측하는 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해, 1,980 개의 프로젝트를 수집하고 실증적으로 연구하였다. 이들로부터 확보된 Text data set 으로부터 맞춤법, 가독성, 감성분석, 지역정보, 토픽, 명사 수, DTM, 그 외 가용한 수치 정보 등을 자동 확보하여 이를 input feature 로 하는 판별 알고리즘으로 추론하였다. 성능 분석 결과 텍스트 분석 기법을 활용하지 않았을 기존 방법에 비해 더욱 우수한 판별 성능을 얻을 수 있었다.
크라우드 펀딩은 벤처 기업의 자금 조달에 있어서 엔젤투자자로부터의 펀딩보다 더 중요한 비중을 차지하고 있어, 관심도 같이 증가하고 있다. 따라서 크라우드펀딩 프로젝트의 성공 요인을 밝히고 성공 가능성을 사전에 예측하는 것은 자금 모집자와 투자자 양측에게 모두 중요하다. 특히 프로젝트 목표액, SNS 팔로워 수 등의 수치적인 정보들이 크라우드 펀딩의 성공에 미치는 영향을 분석한 연구들은 진행되어 왔다. 그러나 투자자로 하여금 크라우드펀딩에 참여하고자 하는데 크게 기여하는 정보인 펀딩 소개글의 내용적 특성과 구조적 특성을 활용하여 성공 가능성을 예측하는 연구는 그 비용 효율성에도 불구하고 아직 거의 존재하지 않는다. 따라서 본 연구의 목적은 텍스트 분석 및 판별 알고리즘을 활용하여 비정형 문서인 크라우드편딩을 소개하는 소개글을 분석하고 이를 근거로 편딩의 성공 여부를 사전에 예측하는 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해, 1,980 개의 프로젝트를 수집하고 실증적으로 연구하였다. 이들로부터 확보된 Text data set 으로부터 맞춤법, 가독성, 감성분석, 지역정보, 토픽, 명사 수, DTM, 그 외 가용한 수치 정보 등을 자동 확보하여 이를 input feature 로 하는 판별 알고리즘으로 추론하였다. 성능 분석 결과 텍스트 분석 기법을 활용하지 않았을 기존 방법에 비해 더욱 우수한 판별 성능을 얻을 수 있었다.
In financing venture companies, the attention on crowd funding is getting increased because crowd funding takes more important part than angel investors’ funding. Thus, identifying success factors and predicting the possibility of success of crowd funding project in prior to the implementation ...
In financing venture companies, the attention on crowd funding is getting increased because crowd funding takes more important part than angel investors’ funding. Thus, identifying success factors and predicting the possibility of success of crowd funding project in prior to the implementation are very important for both companies and investors. Especially, previous researches on success factors of crowd funding are focused on numerical information such as project target amount and Number of SNS followers. However, researches predicting the possibility of success by using funding introduction letters’ content and structural characteristics, which hugely contribute to the investors’ participation in crowd funding, barely exist despite of their cost-efficiency. Therefore, the purpose of this research is to suggest the ways to predict the possibility of success in prior to the crowd funding based on the analysis of the informal document, the introduction letter of crowd funding by using text analysis and classification algorithm. For this, the research collected and empirically studied 1,980 projects. From the collected data set, spelling, readability, sentiment analysis, local information, topic, numbers of noun, DTM, and other available numerical information were automatically secured. These factors were further deducted from classification algorithm which used the factors as an input feature. The results of the performance analysis show that without using text analysis method, the classification performance was better than the conventional one.
In financing venture companies, the attention on crowd funding is getting increased because crowd funding takes more important part than angel investors’ funding. Thus, identifying success factors and predicting the possibility of success of crowd funding project in prior to the implementation are very important for both companies and investors. Especially, previous researches on success factors of crowd funding are focused on numerical information such as project target amount and Number of SNS followers. However, researches predicting the possibility of success by using funding introduction letters’ content and structural characteristics, which hugely contribute to the investors’ participation in crowd funding, barely exist despite of their cost-efficiency. Therefore, the purpose of this research is to suggest the ways to predict the possibility of success in prior to the crowd funding based on the analysis of the informal document, the introduction letter of crowd funding by using text analysis and classification algorithm. For this, the research collected and empirically studied 1,980 projects. From the collected data set, spelling, readability, sentiment analysis, local information, topic, numbers of noun, DTM, and other available numerical information were automatically secured. These factors were further deducted from classification algorithm which used the factors as an input feature. The results of the performance analysis show that without using text analysis method, the classification performance was better than the conventional one.
주제어
#Crowdfunding, Text Analysis, Classification, Online Data
학위논문 정보
저자
남수현
학위수여기관
경희대학교 대학원
학위구분
국내석사
학과
경영학과
지도교수
권오병
발행연도
2018
총페이지
ix, 36 p.
키워드
Crowdfunding, Text Analysis, Classification, Online Data
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