Predicción del estado de financiamiento de proyectos de tecnología en sitio web de crowdfunding Kickstarter mediante modelo de Aprendizaje Profundo Multimodal
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2021
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Universidad ESAN
Redes Sociales
Citación
Citación APAAbstract
Desde la aparición del crowdfunding, muchos emprendedores han presentado sus proyectos al
público para conseguir su financiamiento. Durante el período 2009-2019, el 37% de proyectos de
Kickstarter, una de las plataformas de financiamiento colectivo más populares, alcanzó ser
financiado exitosamente. Se han estado utilizando distintas metodologías de Inteligencia Artificial,
considerando todas las categorías en esta plataforma para crear modelos predictivos. Sin embargo,
este ratio solo alcanza el 20% para Tecnología. El objetivo de esta investigación fue predecir el estado
de financiamiento de proyectos de tecnología en Kickstarter mediante un modelo de Aprendizaje
Profundo Multimodal. Siguiendo la metodología CRISP-DM, se implementó un modelo ensamblado de
otros modelos de Aprendizaje Profundo para 3 modalidades: un Perceptrón Multicapa para la
Metainformación, una Red Neuronal Convolucional para la descripción y un modelo LSTM
Bidireccional para los comentarios de los patrocinadores. Se utilizó información de más de 27 mil
proyectos de tecnología en Kickstarter entre 2009 y 2019. El modelo propuesto superó a los modelos
de la base de línea en cada métrica, alcanzando un valor de 93% de AUC, su mejor desempeño. Se
logró resolver el problema bajo una nueva perspectiva, además de aportar mayor conocimiento y un
prototipo para apoyar a los emprendedores.
Description
Keywords
Financiamiento de proyectos, Sitios web, Redes neuronales, Espíritu de empresa