● 연구 내용
본 연구는 자금 조달 경로로 이용되며 소셜미디어와의 접목을 통해 빠르게 성장하고 있는 크라우드 펀딩 프로젝트 성공 여부를 프로젝트 시작한지 7일 이내의 데이터를 사용해서 펀딩 성공 여부를 예측하고자 하였다. 본 연구는 예측 모델링 기법인 Decision Tree, SVM, Navie Bayes, AdaBoost, Gradient Boosting, Random Forest, MLP를 사용하여 펀딩 성공 여부를 예측을 하였다.
- 선행 연구 표 작성법에 대해서 배울 수 있었다.
- 다양한 모델을 사용하고, 각 모델 마다 파라미터 설정 및 배치 사이즈를 하는 것을 설명을 보고, 예측 모델링에 대해서 작성하는 방법에 대해서 배울 수 있었다.
- 이 연구에서 재밋었던 부분은 댓글 정보를 모았다는 것이다. 댓글의 개수, 평균 길이, 평균 감성 점수 등을 데이터 수집하여 진행하였다.
● 활용 방안
본 연구과정에서는 많은 예측 모델링을 통해 펀딩 성공 여부를 예측하였다. 그러기 위해서 수집한 데이터를 전처리하고, 변수 추출, 감정분석, 예측 모델링, 최적의 모델 시뮬레이션, 모델 선택을 하는 과정을 보고, 예측 모델 생성과정에 대해서 이해할 수 있었다. 또한 변수 설정과 기준 설정에 선행연구을 따른다는 것을 알 수 있었다.
- 댓글, 또는 리뷰 데이터를 모아 성공 예측 모델을 만드는 것이 참신했다. 리뷰 데이터를 모아서 감정 점수를 모아 평점 평가 혹은 개선점을 찾는 연구를 해볼까 생각해본다.
Der Schmerz, der mich nicht töten kann, macht mich nur stärker (나를 죽이지 못하는 고통은 나를 더 강하게 만든다)