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J-GLOBAL ID：202202269499094053   整理番号：22A0150358

オンライン資金調達結果の予測に対する先行コメントの感情分析の利点【JST・京大機械翻訳】

The merits of a sentiment analysis of antecedent comments for the prediction of online fundraising outcomes

著者 (4件)： Wang Wei (College of Business Administration, Huaqiao University, Fujian) ,  Guo Lihuan (College of Chen Shouren Business and Information, Quanzhou Normal University, Fujian) ,  Wu Yenchun Jim (Graduate Institute of Global Business and Strategy, National Taiwan Normal University, Taiwan) ,  Wu Yenchun Jim (Leisure & Recreation Administration Department, Ming Chuan University, Taiwan)
資料名： Technological Forecasting and Social Change  (Technological Forecasting and Social Change)
巻： 174  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0572B  ISSN： 0040-1625  CODEN： TFSCB3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,資金調達結果に関するオンラインレビューの予測力に焦点を当てた。レビューが投稿されたとき,著者らは,これらのオンラインレビューを,プレラウンドと資金調達段階,および事後コメントを,資金調達段階後に行った先行コメントに分割した。次に,これらのオンラインレビューの感情解析を様々なアルゴリズムで実施し,感情抽出でどのものが最良であるかを決定し,深層学習アルゴリズムが浅い学習アルゴリズムよりも効果的であることを見出した。高速Textを用いて,著者らは,融資の進行として,コメントにおける感情は徐々にマイナスになり,そして,感情強度は,失敗したプロジェクトよりも成功する資金プロジェクトに対して低いことを見出した。この p観的ターンの理由は,様々な段階で議論されたトピックである。FNNは,先行オンラインコメントの感情因子の追加により,成功する資金調達結果の予測において,他のアプローチよりも良好に機能した。他の予測アルゴリズムは,先行オンラインレビューから抽出した感情の追加によりある程度の改善を示し,先行コメントの予測力を確認した。本研究は,感情分析の追加による先行オンラインレビューの経済的価値の同定を強化し,インターネット財政をさらに開発するための経路を示す。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *資本調達 ,  深層 ,  インターネット ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： クラウドファンディング ,  融資 ,  予測アルゴリズム ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 感情分析 ,  クラウドファンディング ,  オンライン融資 ,  予測 ,  キックスタータ

分類 (2件)： 研究開発  (AA03000V) ,  研究開発  (KA01040J)

タイトルに関連する用語 (6件)： オンライン ,  資金調達 ,  予測 ,  コメント ,  感情分析 ,  利点