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与成功在线筹款相关的群体信号的多平台研究

人机交互 2021-01-19 v1

摘要

在线筹款(又称“众筹”)日益增长的流行吸引了大量相关研究。与以往试图基于项目及其创建者的特定特征来预测众筹项目成功的研究不同,我们提出了一种更通用的方法,聚焦于群体动态,并对不同众筹平台的特殊性具有鲁棒性。我们依赖多方法分析,以调查描述群体动态的特征在决定众筹项目成功中的相关性、预测重要性及准因果效应。通过将多方法分析应用于三个不同在线市场的筹款研究,我们揭示了最终决定哪些项目将成功的普遍群体动态。在所有分析以及三个不同平台中,我们一致发现资助者的行为信号(1)与筹款成功显著相关;(2)比项目及其创建者的特征(如信用等级、公司估值和学科领域)更能近似筹款结果;(3)在控制潜在混淆的项目变量时,对筹款结果具有显著准因果效应。通过表明从群体行为推导出的普遍特征可预测不同众筹平台上的筹款成功,我们的工作提供了关于新型在线集体决策的设计相关洞见。因此,本研究启发了利用来自群体的线索的潜在方式,并推动了面向群体感知系统设计的研究。

关键词

引用

@article{arxiv.2101.06315,
  title  = {A Multi-Platform Study of Crowd Signals Associated with Successful Online Fundraising},
  author = {Henry K. Dambanemuya and Emőke-Ágnes Horvát},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2101.06315},
  year   = {2021}
}

备注

To appear in the Proceedings of the ACM (PACM) Human-Computer Interaction CSCW'21