論文の概要: It's all in the (Sub-)title? Expanding Signal Evaluation in Crowdfunding Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14389v1
• Date: Tue, 27 Oct 2020 15:51:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 13:26:50.531483
• Title: It's all in the (Sub-)title? Expanding Signal Evaluation in Crowdfunding Research
• Title（参考訳）: それはすべて(サブ)タイトルにありますか? クラウドファンディング研究における信号評価の拡大
• Authors: Constantin von Selasinsky and Andrew Jay Isaak
• Abstract要約: 我々は、起業家のテキスト成功シグナルの強さをプロジェクト支援者と比較し、対比する。 サブタイトル情報の導入は,各モデルで説明される分散を増大させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Research on crowdfunding success that incorporates CATA (computer-aided text analysis) is quickly advancing to the big leagues (e.g., Parhankangas and Renko, 2017; Anglin et al., 2018; Moss et al., 2018) and is often theoretically based on information asymmetry, social capital, signaling or a combination thereof. Yet, current papers that explore crowdfunding success criteria fail to take advantage of the full breadth of signals available and only very few such papers examine technology projects. In this paper, we compare and contrast the strength of the entrepreneur's textual success signals to project backers within this category. Based on a random sample of 1,049 technology projects collected from Kickstarter, we evaluate textual information not only from project titles and descriptions but also from video subtitles. We find that incorporating subtitle information increases the variance explained by the respective models and therefore their predictive capability for funding success. By expanding the information landscape, our work advances the field and paves the way for more fine-grained studies of success signals in crowdfunding and therefore for an improved understanding of investor decision-making in the crowd.
• Abstract（参考訳）: CATA(Computer Aided Text Analysis)を組み込んだクラウドファンディングの成功の研究は、すぐに大きなリーグ(例えば、ParhankangasとRenko、2017年、Anglin et al.、2018年、Moss et al.、2018年)へと進み、理論上は情報非対称性、社会資本、シグナリング、またはそれらの組み合わせに基づいている。 しかし、クラウドファンディングの成功基準を探求する現在の論文は、利用可能な信号の幅を最大限に活用できず、技術プロジェクトを調べる論文はごくわずかである。 本稿では,このカテゴリのプロジェクト支援者に対して,起業家のテキスト成功信号の強みを比較し,対比する。 Kickstarterから集められた1,049のテクノロジープロジェクトのランダムなサンプルに基づいて、プロジェクトタイトルや説明だけでなく、ビデオ字幕からもテキスト情報を評価する。 サブタイトル情報の導入により,各モデルで説明される分散が増大し,その結果,資金提供の予測能力が向上することがわかった。 情報の世界を広げることにより、われわれの仕事はこの分野を前進させ、クラウドファンディングの成功シグナルをより詳細に研究し、それゆえ、クラウドファンディングにおける投資家の意思決定の理解を深める道を開く。

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