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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dc.contributor.advisorCalderón Niquín, Marks
dc.contributor.authorPuente Ríos, Alonso Augusto
dc.date.accessioned2021-07-02T00:16:32Z
dc.date.available2021-07-02T00:16:32Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractDesde 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.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12640/2316
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad ESANes_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/*
dc.subjectFinanciamiento de proyectoses_ES
dc.subjectSitios webes_ES
dc.subjectRedes neuronaleses_ES
dc.subjectEspíritu de empresaes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_ES
dc.titlePredicción del estado de financiamiento de proyectos de tecnología en sitio web de crowdfunding Kickstarter mediante modelo de Aprendizaje Profundo Multimodales_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.type.otherTesises_ES
renati.advisor.dni70263095
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-5440-3978es_ES
renati.author.dni70003830
renati.discipline613066es_ES
renati.jurorBallón Álvarez, Eber Joseph
renati.jurorMamani Ticona, Wilfredo
renati.jurorShiguihara Juárez, Pedro Nelson
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería de Tecnologías de Información y Sistemases_ES
thesis.degree.grantorUniversidad ESAN. Facultad de Ingenieríaes_ES
thesis.degree.nameIngeniero de Tecnologías de Información y Sistemases_ES
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