「AIでクラファンを成功させる秘訣を分析!」現場にコミットする機械学習ノート【vol.33】

   

こんにちは。エンジニアライターの小原です。

連載「現場にコミットする機械学習ノート」では、論文を詳しく読み解きながら、現場で使えるAI実装のヒントを記録していきたいと思います。

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前回の記事では、「AIで木材の欠損を発見!」を扱いました。

今回は、中国のDepartment of System Science, Business School, University of Shanghai for Science and TechnologyのM. J. Ryobaらが2020年9月(論文公開日)に発表した「AIでクラファンを成功させる秘訣を分析!」に関する論文を扱っていきます。

もくじ
1章 クラウドファンディングの課題
2章 クラファンを成功させるには?
2.1 研究目的:コミュニケーションに着目した手法の検討
2.2 研究手法:PSOとKNNで分析
2.3 研究結果:クラファンで重要なポイントが明らかに

■前回の記事:【vol.32】 AIで木材の欠損を発見!

1章
クラウドファンディングの課題

クラウドファンディング・プロジェクトのうち、資金確保に成功しているのはごく一部です。例えば、米国の「オール・オア・ナッシング」のリワードベースのクラウドファンディングプラットフォームであるKickstarterによると、2019年12月時点で立ち上げられた471,252件のプロジェクトキャンペーンのうち、成功したのはわずか37.65%にすぎないといいます。
このような現状はクラウドファンディング・プラットフォームの持続可能性を危うくしています。

そこで中国のM. J. Ryobaらは、クラファンデータの分析を行いました。

2章
クラファンを成功させるには?

まずはM. J. Ryobaらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめます。

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