論文の概要: A Latent Dirichlet Allocation (LDA) Semantic Text Analytics Approach to Explore Topical Features in Charity Crowdfunding Campaigns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02988v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 09:17:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 09:35:53.786796
• Title: A Latent Dirichlet Allocation (LDA) Semantic Text Analytics Approach to Explore Topical Features in Charity Crowdfunding Campaigns
• Title（参考訳）: 潜在ディリクレ割当(LDA)セマンティックテキスト分析手法による慈善募金キャンペーンの話題的特徴の探索
• Authors: Prathamesh Muzumdar, George Kurian, Ganga Prasad Basyal
• Abstract要約: 本研究では、LDA(Latent Dirichlet Allocation)を用いて、チャリティキャンペーンのテキスト記述から潜在テーマを抽出する、革新的テキスト分析フレームワークを提案する。 この研究は4つの異なるテーマを探求し、それぞれ2つのキャンペーンとインセンティブの説明を行った。 この研究はランダムフォレストを用いて、主題的パラメータと数値的パラメータの両方を用いてキャンペーンの成功を予測することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6298586521165193
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Crowdfunding in the realm of the Social Web has received substantial attention, with prior research examining various aspects of campaigns, including project objectives, durations, and influential project categories for successful fundraising. These factors are crucial for entrepreneurs seeking donor support. However, the terrain of charity crowdfunding within the Social Web remains relatively unexplored, lacking comprehension of the motivations driving donations that often lack concrete reciprocation. Distinct from conventional crowdfunding that offers tangible returns, charity crowdfunding relies on intangible rewards like tax advantages, recognition posts, or advisory roles. Such details are often embedded within campaign narratives, yet, the analysis of textual content in charity crowdfunding is limited. This study introduces an inventive text analytics framework, utilizing Latent Dirichlet Allocation (LDA) to extract latent themes from textual descriptions of charity campaigns. The study has explored four different themes, two each in campaign and incentive descriptions. Campaign description themes are focused on child and elderly health mainly the ones who are diagnosed with terminal diseases. Incentive description themes are based on tax benefits, certificates, and appreciation posts. These themes, combined with numerical parameters, predict campaign success. The study was successful in using Random Forest Classifier to predict success of the campaign using both thematic and numerical parameters. The study distinguishes thematic categories, particularly medical need-based charity and general causes, based on project and incentive descriptions. In conclusion, this research bridges the gap by showcasing topic modelling utility in uncharted charity crowdfunding domains.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルウェブの領域におけるクラウドファンディングは、プロジェクト目標、期間、影響力のあるプロジェクトカテゴリを含むキャンペーンのさまざまな側面を調査した結果、かなりの注目を集めている。 これらの要因は、ドナー支援を求める起業家にとって重要である。 しかし、ソーシャルウェブ内のチャリティークラウドファンディングの状況は比較的未調査のままであり、しばしば具体的な相互行為を欠く寄付を推進する動機の理解が欠如している。 具体的なリターンを提供する従来のクラウドファンディングとは違い、慈善クラウドファンディングは税制上の優位性や認識ポスト、諮問の役割といった無形の報酬に依存している。 このような詳細はキャンペーンの物語に埋め込まれることが多いが、チャリティークラウドファンディングにおけるテキストコンテンツの分析は限られている。 本研究は,潜在ディリクレ割当(lda)を利用して,チャリティーキャンペーンのテキスト記述から潜在テーマを抽出する,創造的なテキスト分析フレームワークを提案する。 この研究は4つの異なるテーマを探求し、それぞれ2つのキャンペーンとインセンティブの説明を行った。 キャンペーン記述テーマは、主に末期疾患と診断された子どもと高齢者の健康に焦点を当てている。 インセンティブ記述のテーマは、税の給付、証明書、評価ポストに基づいている。 これらのテーマと数値パラメータを組み合わせることで、キャンペーンの成功を予測する。 この研究はランダム森林分類器を用いて、テーマパラメータと数値パラメータの両方を用いてキャンペーンの成功を予測することに成功した。 この研究は、プロジェクトやインセンティブの記述に基づいて、テーマカテゴリー、特に医療ニーズに基づくチャリティと一般的な原因を区別する。 結論として本研究は,未登録のチャリティークラウドファンディングドメインにおけるトピックモデリングの有用性を示すことによって,ギャップを埋める。

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