クラファンの資金調達額は、予測可能なのか(AI×経済)【論文】

   

パンデミックで医療系のクラファンに需要集中

世界的に大流行しているコロナウイルス(COVID-19)は医療システムに重大な影響を及ぼしました。そこで医療機関に対してクラウドファンディングによる支援を行う動きが高まっています。2017年における米国でのクラウドファンディングの資金調達の総額は723億で、そのうち半分が医療用でした。パンデミックの影響で医療に関するクラウドファンディングは現在ではさらに広く受け入れられていると言えます。

しかし、指導なしで高パフォーマンスな資金調達プロジェクトを遂行することは困難です。一方で医療系クラウドファンディングの影響要因や属性を理解することで、プロジェクトの資金調達結果を予測することが可能となります。このスキームを理解することで、資金調達キャンペーンの具体的な指導や最適化を効率的に行うことが注目されています。

医療系クラウドファンディングにおけるパフォーマンスおよび資金調達能力に与える要因の予測という課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。中国にある深圳大学のNianjiao Pengら研究者の発表を紹介します。

研究者らは、機械学習アルゴリズムを適用し、医療系クラウドファンディングの資金調達予測を試みました。

医療系クラウドファンディングにおける資金調達予測への機械学習の適応

まずはNianjiaoらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。

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MonaCat

投稿者の過去記事

修士2年 (M2).機械学習と自然言語処理の研究をしています.

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