Keywords
众筹成功预测, 理论指导的深度学习, 文化众筹, 文化价值框架, 多模 态数据
Paper Number
TR-2040
Paper Type
Complete
Abstract
文化众筹（CCF）使创作者能够展示艺术和创意作品，同时寻求公众支持， 但现有的成功预测模型往往忽视了此类项目中固有的文化属性。为了解决 这一差距，我们提出了基于文化价值的预测模型（CV-PM），该模型基于 Throsby 的文化价值框架。CV-PM系统地从多模态项目内容中提取并整合六 种文化价值。除了特征建模外，我们的模型还揭示了文化价值如何互动并对 结果产生贡献，从而操作化文化机制。在对14,539个Kickstarter项目的评估 中，CV-PM优于传统和多模态基线。额外的分析验证了每种文化价值的贡 献，并揭示了领域特定的模式。通过将文化理论与深度学习相结合，本研究 为CCF成功预测提供了一个理论基础和可解释的框架。它还为创作者和平 台提供了实用的见解，使文化设计和策略优化在创意产业中成为可能。
Recommended Citation
Xu, Yihao; Zhao, Wenxiang; and Yao, Xiaoyu, "微妙而深刻：众筹成功预测中的文化价值建模" (2025). ICIS 2025 Proceedings. 34.
https://aisel.aisnet.org/icis2025/translated/translated/34
微妙而深刻：众筹成功预测中的文化价值建模
文化众筹（CCF）使创作者能够展示艺术和创意作品，同时寻求公众支持， 但现有的成功预测模型往往忽视了此类项目中固有的文化属性。为了解决 这一差距，我们提出了基于文化价值的预测模型（CV-PM），该模型基于 Throsby 的文化价值框架。CV-PM系统地从多模态项目内容中提取并整合六 种文化价值。除了特征建模外，我们的模型还揭示了文化价值如何互动并对 结果产生贡献，从而操作化文化机制。在对14,539个Kickstarter项目的评估 中，CV-PM优于传统和多模态基线。额外的分析验证了每种文化价值的贡 献，并揭示了领域特定的模式。通过将文化理论与深度学习相结合，本研究 为CCF成功预测提供了一个理论基础和可解释的框架。它还为创作者和平 台提供了实用的见解，使文化设计和策略优化在创意产业中成为可能。
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