Dokument: Alles im (Unter-)Titel? Ausweitung der Signalauswertung in der Crowdfunding-Forschung
| Titel: | Alles im (Unter-)Titel? Ausweitung der Signalauswertung in der Crowdfunding-Forschung | |||||||
| Weiterer Titel: | It's all in the (Sub-)title? Expanding Signal Evaluation in Crowdfunding Research | |||||||
| URL für Lesezeichen: | https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=53412 | |||||||
| URN (NBN): | urn:nbn:de:hbz:061-20200707-094152-8 | |||||||
| Kollektion: | Publikationen | |||||||
| Sprache: | Deutsch | |||||||
| Dokumententyp: | Wissenschaftliche Texte » Artikel, Aufsatz | |||||||
| Medientyp: | Text | |||||||
| Autoren: | Dr. Isaak, Andrew [Autor] Von Selasinski, Constantin [Autor] | |||||||
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| Stichwörter: | Crowdfunding, Signaling, Narratives, Communication | |||||||
| Dokumententyp (erweitert): | Artikel | |||||||
| Beschreibungen: | Die Forschung zum Crowdfunding-Erfolg unter Einbezug von CATA (Computer Aided Text Analysis) schreitet schnell zu den großen Ligen voran (z. B. Parhankangas und Renko, 2017; Anglin et al., 2018; Moss et al., 2018) und beruht häufig auf den Theorien Informationsasymmetrie, Sozialkapital, dem Signalling oder einer Kombination hiervon. Aktuelle Veröffentlichungen, die sich mit den Erfolgskriterien des Crowdfundings befassen, nutzen jedoch nicht die gesamte Bandbreite der verfügbaren Signale, und nur sehr wenige dieser Veröffentlichungen untersuchen Technologieprojekte. In diesem Artikel vergleichen und kontrastieren wir die Stärke der Textsignale des Unternehmers in der Crowd. Basierend auf einer Zufallsstichprobe von 1.049 Technologieprojekten, die von Kickstarter gesammelt wurden, bewerten wir Textinformationen nicht nur aus Projekttiteln und -beschreibungen, sondern auch aus Video-Untertiteln. Wir stellen fest, dass der Einbezug von Untertitelinformationen die Varianz erhöht, die durch die jeweiligen Modelle erklärt wird, und daher ihre Vorhersagefähigkeit für den Finanzierungserfolg. Durch die Erweiterung der Informationslandschaft erweitert unsere Arbeit das Feld und ebnet den Weg für detailliertere Studien zu Erfolgssignalen im Crowdfunding und damit für ein besseres Verständnis der Anlegerentscheidungen in der Crowd.Research on crowdfunding success that incorporates CATA (computer-aided text analysis) is quickly advancing to the big leagues (e.g., Parhankangas and Renko, 2017; Anglin et al., 2018; Moss et al., 2018)and is often theoretically based on information asymmetry, social capital, signaling or a combination thereof. Yet, current papers that explore crowdfunding success criteria fail to take advantage of the full breadth of signals available and only very few such papers examine technology projects. In this paper, we compare and contrast the strength of the entrepreneur's textual success signals to project backers within this category. Based on a random sample of 1,049 technology projects collected from Kickstarter, we evaluate textual information not only from project titles and descriptions but also from video subtitles. We find that incorporating subtitle information increases the variance explained by the respective models and therefore their predictive capability for funding success. By expanding the information landscape, our work advances the field and paves the way for more fine-grained studies of success signals in crowdfunding and therefore for an improved understanding of investor decision-making in the crowd. | |||||||
| Quelle: | https://aisel.aisnet.org/ecis2020_rip/56/ | |||||||
| Lizenz: |  Urheberrechtsschutz | |||||||
| Fachbereich / Einrichtung: | Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät | |||||||
| Dokument erstellt am: | 07.07.2020 | |||||||
| Dateien geändert am: | 07.07.2020 |
