提取视觉信息以预测众筹成功
计算机视觉与模式识别
2023-09-07 v2 多媒体
应用统计
摘要
研究者日益转向众筹平台，以获取对创业活动与动态的洞察。尽管既往研究探讨了影响众筹成功的多种因素，如技术、沟通与营销策略，但可从图像中自动提取的视觉元素的作用却较少受到关注。这令人惊讶，因为众筹平台强调引人注目和高分辨率图像的重要性，且既往研究表明图像特征会显著影响产品评价。事实上，我们对利用 Kickstarter 数据（n = 202）的实证文章进行了全面回顾，聚焦于其在分析中纳入视觉信息的情况。我们的发现显示，仅 29.70% 控制了图像数量，不到 12% 考虑了任何图像细节。在本文中，我们回顾了图像处理及其与商业领域相关性的文献，突出了两类视觉变量：视觉计数（图片数与视频数）与图像细节。基于既往讨论颜色、构图和图形-背景关系作用的工作，我们引入了众筹中尚未被探索的视觉场景元素，包括人脸数量、所描绘概念数量，以及识别这些概念的难易度。为证明视觉计数与图像细节的预测价值，我们分析了 Kickstarter 数据。我们的结果强调，视觉计数特征是成功预测的前三大预测因子中的两个。我们的结果还表明，颜色等简单图像细节特征至关重要，而我们提出的视觉场景元素度量也可能有用。我们以 R 和 Python 代码补充了文章，帮助作者提取图像细节（https://osf.io/ujnzp/）。
引用
@article{arxiv.2203.14806,
title = {Extraction of Visual Information to Predict Crowdfunding Success},
author = {S. J. Blanchard and T. J. Noseworthy and E. Pancer and M. Poole},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.14806},
year = {2023}
}
备注
32 pages, 5 figures