Analyse des données de crowdfunding sur GoFundMe
Question de recherche
Dans ce projet, nous voulions comprendre l'impact du nombre de bénéficiaires sur le succès des campagnes de crowdfunding. Le nombre de bénéficiaires est mesuré par le nombre de personnes figurant sur la photo de profil d'une campagne.
Rôle de l'IA
Comme nous avons analysé les données d'environ 30'000 campagnes de crowdfunding, nous avons dû automatiser la reconnaissance des personnes. Nous l'avons fait à l'aide d'un algorithme de reconnaissance d'objets basé sur le machine learning. Ces algorithmes sont x fois plus rapides et presque ou aussi précis que si des humains s'en chargeaient. Afin de ne pas comparer des pommes et des poires, nous avons également dû mesurer les objectifs des campagnes de collecte de fonds. Là encore, l'IA a été utilisée sous la forme de « Natural Language Processing ». Cette méthode d'analyse de texte nous a permis de mesurer la similitude des descriptions de projets.
Résultats
L'effet du nombre de bénéficiaires sur le succès des dons a souvent été testé, mais jamais avec des données collectées en dehors du laboratoire. Nos résultats montrent un effet en forme de U inversé du nombre de bénéficiaires sur le succès des dons. Le rendement des dons augmente jusqu'à ce qu'un nombre de six à huit personnes soit atteint, puis diminue à nouveau.
Publication
- Meier, D. S. (2024). Compassion for All: Real-World Online Donations Contradict Compassion Fade. Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly, 0 (0): doi.org/10.1177/08997640241255707.