Risk assessment model in kickstarter campaigns using machine learning

Authors

DOI:

https://doi.org/10.22279/navus.2019.v9n4.p66-79.914

Keywords:

Risk Assessment. Kickstarter. Machine Learning. Crowdfunding.

Abstract

Crowdfunding has become a virtual phenomenon because it is a business model that aims to raise funds for collective projects of various kinds. Risk Assessment based on the characteristics of such projects is an important step in minimizing financial losses. In this sense, the objective of this work is to present a model for risk assessment in these projects using Statistical and Machine Learning (ML) techniques, considering the stages of preparation, processing and analysis of the results. For the development of the work the WEKA tool and the Python programming language with ML specific modules were used. The research showed that the use of ML techniques was efficient, obtaining an accuracy of 77%, higher to the 76% of the model proposed by Etter, Grossglauser e Thiran (2013) and can therefore be used as a method in Risk Assessment in Kickstarter Campaigns, providing conditions for investors to mitigate the risks associated with projects of this nature by analyzing graphs and numerical data.

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Author Biographies

Gustavo Peixinho Cardoso, Universidade Nove de Julho - UNINOVE

Estudante de graduação no curso de Ciências da Computação.

Bruno Guimarães Sininbardi, Universidade Nove de Julho - UNINOVE

Estudante de graduação no curso de Ciências da Computação.

Murilo Silva Sobral, Universidade Nove de Julho - UNINOVE

Estudante de graduação no curso de Ciências da Computação.

Edson Melo de Souza, Universidade Nove de Julho - UNINOVE

PhD candidate in Informatic and Knowledge Management. Master in Production Engineering with emphasis on Machining Process Management Technologies (2013). He holds a specialization in Strategic Business Management (2009), extension in Teaching Practices for Higher Education (2009) and graduation in Computer Science (2006), both by the University of Nove de Julho (UNINOVE). He is currently a professor at Universidade Nove de Julho (UNINOVE), where he teaches subjects related to Computer Science, Information Systems and Technologies in the area of computing. He has experience in Computer Science, Information Systems and Information Technology with emphasis on Algorithms, Modeling and Simulation, Artificial Intelligence, Computational Vision, Signal Processing, Database and Java Language. Works in the development of applications for Desktop, Web, Mobile, Embedded and IoT (Internet of Things) environments. Promotes scientific initiation research in the area of Artificial Intelligence.

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2019-10-01

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Vol. 9 No. 4 (2019)

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