探索慈善众筹活动主题特征的潜在狄利克雷分配（LDA）语义文本分析方法

社交网络环境中的众筹受到了广泛关注，先前的研究考察了活动的各个方面，包括项目目标、持续时间以及有助于成功募资的有影响力的项目类别。这些因素对于寻求捐赠者支持的创业者至关重要。然而，社交网络中慈善众筹的领域仍然相对未被探索，缺乏对驱动那些往往缺乏具体回报的捐赠动机的理解。与提供有形回报的传统众筹不同，慈善众筹依赖于税收优惠、表彰帖子或顾问角色等无形回报。此类细节通常嵌入在活动叙述中，然而，对慈善众筹中文本内容的分析是有限的。本研究引入了一种创新的文本分析框架，利用潜在狄利克雷分配（LDA）从慈善活动的文本描述中提取潜在主题。该研究探索了四个不同的主题，活动描述和激励描述中各两个。活动描述主题主要关注儿童和老年人健康，尤其是那些被诊断患有绝症的人群。激励描述主题基于税收优惠、证书和感谢帖子。这些主题结合数值参数，可预测活动的成功。本研究成功使用随机森林分类器，利用主题和数值参数预测了活动的成功。研究根据项目和激励描述，区分了主题类别，特别是基于医疗需求的慈善和一般事业。总而言之，本研究展示了主题建模在尚未探索的慈善众筹领域的效用，从而填补了这一空白。